미국 국가 정보 담당 이사 실
예비 평가 : 미확인 공중 현상 (UAP)

이 예비 보고서를 제공합니다. 국정 원장실 (ODNI) 상원 보고서 116-233의 조항에 대한 응답 (기준 : COVID-19 법은 UFO를 감지하기 위해 180 일 카운트 다운을 시작했습니다.), 2021 회계 연도에 대한 정보 승인 법 (IAA)과 함께 DAYS 장관과 협의 후

국방 (SECDEF)은 미확인 대기 현상으로 인한 위협에 대한 정보 평가를 제공합니다 (UAP) 및 미확인 항공 현상 태스크 포스 (UAPTF),이 위협을 이해하는 데 도움이됩니다.

이 보고서는 정책 입안자들에게 그것이 제기하는 잠재적 인 위협의 특성과 관련된 도전에 대한 개요를 제공합니다. UAP, 미군 및 기타 미국 공무원 (USG)이 만나는 경우 적절한 프로세스, 정책, 기술 및 교육을 개발할 수있는 수단을 제공합니다. UAP이 위협을 이해하는 정보 커뮤니티 (IC)의 능력을 향상시킵니다. 이 문제의 책임자는 이사입니다. UAPTF 적시에 데이터 수집 및 통합을 보장합니다. UAP. 

이 보고서에 설명 된 데이터 세트는 현재 주로 2004 년 2021 월과 XNUMX 년 XNUMX 월 사이에 발생한 사건에 대한 미국 정부의보고로 제한됩니다. 데이터는 계속 수집되고 분석됩니다.

그녀에게서 의회 정보국 및 군부위원회를 위해이 보고서를 준비했습니다. UAPTF a ODNI 국가 정보국 항공 국장 이 보고서는 미국 달러 (I & S)의 다른 정보 정보 부서와 협력하여 작성되었습니다. DAY, 연방 수사 국 (FBI), NRO, NGA, 국가 안보국, 공군, 육군, 해군, 해군 / ONI, DARPA, FAA, NOAA, NGA, ODNI / NIM 기술 개발 부서, ODNI 국가 방첩 및 보안 센터 부서, 및 그녀에게서 국정원. 

전제 조건

UAP를 등록하는 다양한 형태의 센서는 일반적으로 제대로 작동하며 초기 평가가 가능할만큼 충분히 실제 데이터를 캡처하지만 일부 UAP는 센서 이상으로 인한 것일 수 있습니다.

요약

제한된 수의 고품질 보고서 미확인 공중 현상 (UAP)는 UAP의 성격이나 의도에 대한 결정적인 결론을 내리는 데 방해가됩니다. UAPTF (Unidentified Aerial Phenomena Task Force)는 미 육군 및 정보 커뮤니티 (IC) 정보에 설명 된 다양한 UAP 정보를 고려했지만 보고서의 정확성이 충분하지 않았지만 결국 우리는 이것이 고유 한 맞춤형보고 프로세스라는 것을 인식했습니다. 주변 사건 분석에 충분한 데이터를 제공 할 수 있습니다. UAP.

• 그 결과 UAPTF는 2004 년에서 2021 년 사이에 발생한 보고서에 대한 검토에 집중했으며, 대부분은 공식화 된보고를 통해 UAP 이벤트를 더 잘 포착하도록 맞춤화 된이 새로운 프로세스의 결과입니다.
• 대부분의 UAP는 레이더, 적외선, 전자 광학, 무기 탐지기 및 시각적 관찰을 포함한 여러 센서에 등록되어 있기 때문에 대부분의 UAP 보고서는 물리적 개체 일 가능성이 높습니다.
• 제한된 수의 사고에 대해 UAP는 비정상적인 비행 특성을 가진 것으로 보입니다. 이러한 관찰은 센서 오류, 스푸핑 또는 관찰자의 오인의 결과 일 수 있으며 추가 철저한 분석이 필요합니다.
• 사용 가능한 메시지에 설명 된 모양과 동작에 따라 다른 설명이 필요한 여러 유형의 UAP가있을 수 있습니다.

우리의 데이터 분석은 개별 UAP 사건이 적절하게 분석되면 XNUMX 가지 가능한 설명 범주 중 하나로 분류 할 수 있다는 주장을 뒷받침합니다.

1. 공중에서 어수선하게
2. 자연 대기 현상,
3. USG 또는 미국 산업 개발 프로그램 (블랙 옵스), 
4. 적군의 군사 시스템,
5. 다른 사람

UAP는 분명히 항공 교통 안전 문제를 제기하며 미국 국가 안보에 도전을 제기 할 수 있습니다. 안전 문제는 주로 점점 더 혼잡 한 공역으로 어려움을 겪고있는 조종사에게 초점을 맞추고 있습니다. UAP는 또한 외세 정보국이 관리한다면 국가 안보 문제를 제기 할 수 있습니다. 또한 잠재적 인 적이 개발 한 기술 발전의 증거를 제공 할 수도 있습니다.

연방 정부 전반에 걸친보고, 표준화 된보고,보다 엄격한 수집 및 분석의 일관된 통합, 광범위한 관련 USG 데이터에 대해 이러한 모든 보고서를 검토하는 단순화 된 절차를 통해보다 정교한 UAP 분석을 수행 할 수 있습니다. 현상. 이러한 단계 중 일부는 리소스 집약적이며 추가 투자가 필요합니다.

대부분 닫히지 않은 사용 가능한 보고서

제한된 데이터와보고의 불일치가 UAP 평가의 주요 과제입니다. 해군이 설립 할 때까지 표준화되지 않은보고 메커니즘이 존재했습니다. 바인딩 절차 03.2019에서. 공군은 이후 11.2020 년 XNUMX 월에이 메커니즘을 채택했습니다. 그러나 USG보고로 제한됩니다. UAPTF는 연구 중에 발생한 다른 관찰에 대해 정기적으로 들었지만 관찰자에 의해 공식 또는 비공식 보고서에는 캡처되지 않았습니다.

이 정보를 신중하게 고려한 후 UAPTF는 군 조종사가 직접 관찰 한 UAP가 포함 된 보고서에 초점을 맞추 었으며 신뢰할 수있는 시스템에서 수집했습니다. 이 보고서는 2004 년과 2021 년 사이에 발생한 사건을 설명합니다. 대부분은 지난 XNUMX 년 동안 군용 항공 커뮤니티의 새로운보고 메커니즘이 개선 된 것입니다. 신뢰할 수있는 소스에서 하나의 UAP를 식별 할 수있었습니다. 이 경우 우리는 열기구만큼 큰 물체를 식별했습니다. 다른 경우는 설명 할 수 없습니다.

• 144 개의 보고서가 USG 출처에서 나왔습니다. 이 중 80 개 보고서에는 다중 센서 관찰이 포함되었습니다.
• 대부분의 보고서는 UAP를 미리 계획된 군사 훈련이나 기타 군사 활동을 방해하는 대상으로 묘사했습니다.

동일한 증상

보고서에는 광범위한 변동성이 있었고 데이터 세트는 현재 추세 또는 패턴의 세부 분석에 사용하기에는 너무 제한적이지만 UAP 관찰에서 특히 모양, 크기 및 드라이브 측면에서 일부 기능이 통합되었습니다. UAP 목격은 또한 미군 훈련 및 시험 시설 주변에서 가장 자주 발생하는 경향이 있습니다. 이는 이러한 영역에서 작동하는 최신 세대의 센서에 대한 집중적 인주의 부족으로 인한 왜곡 때문일 수 있습니다.

일부 UAP는 고급 기술 능력을 보여줍니다.

18 개의 보고서에 설명 된 21 개의 사례에서 관찰자들은 비정상적인 UAP 이동 패턴 또는 비행 특성을보고했습니다. 일부 UAP는 눈에 띄는 추진 시스템없이 가만히 서서 바람을 따라 빠르게 바람에 대항하여 갑작스럽게 방향을 바꾸거나 상당한 속도 (Mm / h 정도)로 움직이는 것처럼 보입니다. 몇몇 경우 군용 항공기 시스템은 UAP 주변에 무선 주파수 (RF) 에너지를 기록했습니다.

UAPTF에는 UAP의 급격한 가속 및 감속 능력을 보여주는 소량의 데이터가 있습니다. 이 데이터의 특성과 정확성을 결정하기 위해 과학 팀 또는 기술 전문가 그룹의 세심한 분석이 더욱 필요합니다. 

획기적인 기술의 존재가 입증되었는지 여부를 확인하기 위해 추가 분석을 수행하는 데 동의합니다.

UAP는 아마도 하나 이상의 설명을 제공합니다.

이 제한된 데이터 세트에 설명 된 UAP는 서로 다른 설명이 필요한 여러 유형의 UAP 가능성을 나타내는 많은 항공 관측을 보여줍니다. 당사의 데이터 분석은 개별 UAP 사고가 해결되면

다음과 같은 XNUMX 가지 가능한 설명 범주 중 하나에 속합니다.

1. 공기 중에 어수선 함 (폐기물),
2. 자연 대기 현상,
3. USG 또는 미국 산업 개발 프로그램 (블랙 옵스), 
4. 적군의 군사 시스템,
5. 다른 사람

보고 된 UAP 사례가 공기 폐기물, 즉 디플레이션 풍선이라고 절대적으로 확실하게 결정한 한 사례를 제외하고. 현재 데이터 세트에 특정 설명에 이벤트를 할당 할 충분한 정보가 없습니다.

1. 공수 클러 터 : 이러한 물체에는 새, 풍선, 오락 용 드론 (UAV) 또는 비닐 봉지와 같은 공기 파편이 포함되며, 이는 무대에서 혼란을 야기하고 적 항공기와 같은 실제 표적을 식별하는 운영자의 능력에 영향을 미칩니다.
2. 자연적인 대기 현상 : 자연 대기 현상에는 일부 적외선 및 레이더 시스템에서 감지 할 수있는 얼음 결정, 습도 및 열 변동이 포함됩니다.
3. USG 또는 산업 개발 프로그램 : 일부 UAP 관찰은 미국의 은밀한 개발 및 분류 된 프로그램에 기인 할 수 있습니다 (비밀 작전). 그러나 우리는이 분류와 일치하는 UAP 사례를 관리하지 않았습니다.
4. 외국 적대 시스템 : 일부 UAP는 중국, 러시아 또는 기타 외국 세력이나 NGO에서 운영 할 수 있습니다.
5. 다른: 데이터 세트에 설명 된 대부분의 UAP는 데이터 부족이나 처리 또는 수집 문제로 인해 식별되지 않은 상태로 남아있을 가능성이 높지만 일부를 성공적으로 분석하고 특성화하려면 추가 과학 연구가 필요할 가능성이 높습니다. 그때까지는 이러한 물체 관찰 사례를이 범주로 수집하는 것이 좋습니다.

UAPTF는 UAP가 비정상적인 비행 특성이나 과도한 속도 변화를 나타내는 것으로 보이는 소수의 사례에 대해 추가 분석에 집중할 계획입니다.

항공 교통 안전 및 국가 안전 옵션

UAP는 항공 안전에 위험을 초래하며 경우에 따라 외국 정부로부터 미군 활동에 대한 광범위한 위협을 제기 할 수 있습니다. 또한 잠재적 인 적에게 획기적인 항공 기술을 보여줄 수 있습니다.

영공에 대한 우려 증가

조종사가 안전 위험에 직면하면 그러한 경우를보고해야합니다. 그들이 발생한 위치, 범위 내로 접근 할 때의 위험 범위 및 성격에 따라 조종사는 비행 테스트 또는 훈련을 조기에 종료하고 항공기를 조기에 착륙시킬 수 있습니다.

UAPTF에는 조종사가 UAP의 근접 비행을보고 한 문서화 된 사례에 대한 11 개의 보고서가 있습니다.

잠재적 인 국가 안보 문제

현재 우리는 모든 UAP가 외국 정보 프로그램의 일부이거나 적의 첨단 기술을 보여주는 시연에 불과하다는 것을 암시 할 충분한 데이터가 없습니다.

우리는 이러한 가능한 프로그램에 대한 데이터를 계속 수집합니다. 이것은 우리의 최첨단 기술을 사용하는 군용 시설 또는 군용 항공기 근처에서 일부 UAP가 관찰 되었기 때문에 우리의 대 지능에 대한 도전입니다.

UAP 연구에는 추가 분석, 데이터 수집 및 투자 소스가 필요합니다.

보고서를 표준화하고, 데이터를 통합하고, 분석을 심화해야합니다. 상원 보고서 116-233의 조항에 따라, FY 2021 및 UAPTF의 장기 목표 USG 인적 자원 및 기술 시스템에서 더 나은 데이터 수집을 통해 추가 UAP 관찰을 통해 기존 작업의 범위를 확장해야합니다. 

사용 가능한 데이터의 양이 증가하는 즉시 UAPTF 분석을 개선하여 결정 추세를 더 잘 평가할 수 있습니다. 주요 목표는 인공 지능 알고리즘을 사용하는 것입니다. 유사한 사례를 그룹화하고 인식하기위한 기계 학습. 데이터베이스에서 기상 풍선, 초고압 풍선 및 야생 동물 등과 같은 알려진 공기 물체에 대한 정보도 수집합니다. 따라서 기계 학습은 UAP의 특성에 대한 예비 평가를 수행하여 식별 속도를 높일 수 있습니다.

UAPTF 분석가와 인텔리전스 서비스 간의 정보 상호 연결을 보장하기 시작하여 수집 및 분석이 양질의 정보와 적절한 조정을 기반으로합니다.

UAP에 대한 대부분의 데이터는 미 해군 (US NAVY) 보고서에서 가져온 것입니다. 그러나 모든 데이터가 미국의 특정 사건 및 가능한 관련 활동에 대해 수집되도록 미군 및 기타 정부 기관에서 사건보고를 표준화하기위한 노력이 진행되고 있습니다. UAPTF 현재 미 공군 (USAF) 및 연방 항공국 (FAA).

• USAF의 데이터 공급은 역사적으로 제한적 이었지만 USAF는 가장 가능성이 높은 UAP 사례를 수집하기 위해 11.2020 년 XNUMX 월에 XNUMX 개월 파일럿 프로그램을 시작했습니다. 목표는 전체 항공에 대한보고 및 분석의 미래 방식을 표준화하는 방법을 평가하는 것이 었습니다.
• FAA는 정상적인 항공 교통 관제 중에 UAP 관련 데이터를 처리합니다. FAA는 일반적으로 조종사 및 기타 비행 승무원이 서비스 중 비정상적이거나 예상치 못한 사건을보고 할 때마다이 데이터를 얻습니다.
• 또한 FAA는 시스템에 이상이 있는지 지속적으로 모니터링하고 유용한 추가 정보를 생성합니다. UAPTF. FAA는 관심있는 데이터를 UAPTF 사용할 수 있도록합니다. FAA에는 도움이 될 수있는 강력하고 효과적인 정보 프로그램이 있습니다. UAPTF UAP 데이터 수집.

확장 된 데이터 수집

UAPTF UAP 데이터 수집을 다른 영역으로 확장하여 현상 분석의 효율성을 높일 수있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 한 가지 제안은 고급 알고리즘을 사용하여 저장된 데이터 및 레이더 아카이브를 검색하는 것입니다. UAPTF 또한 기관 전체에서 UAP 데이터를 수집하기위한 현재 전략을 업데이트 할 계획입니다. 새로운 전략은 국방부 (DoD)와 정보 공동체 (IC)의 기존 수집 플랫폼과 방법에 초점을 맞출 것입니다.

연구 개발에 대한 투자

UAPTF는 연구 개발을 위해 추가 자금을 제공 할 것을 권장했습니다. 이는이 보고서에서 다루는 주제에 대한 향후 연구를 지원할 수 있습니다. 이러한 투자는 다음에 의해 관리되어야합니다. 수집 전략, UAP 연구 개발 기술 계획 a UAP 프로그램 계획.