유·무인복합체계를 위한 지능적 다계층 은닉 위장 기술 동향

무선통신 자원은닉 기술은 적의 감청‧탐지‧재밍 공격으로부터 아군 통신을 보호하고, 아군 무선 통신 신호가 노출되지 않도록 하여 작전의 은밀성과 생존성을 확보하기 위한 기술이다.

확산 스펙트럼 기법은 통신신호를 원래 대역폭보다 넓은 대역에 퍼뜨려서 전송하는 방식이다. 정해진 주파수 대역 내에서 주파수를 옮겨 다니며 전송함으로써 적이 특정 주파수를 재밍하더라도 전체 통신을 마비시키기 어렵게 하는 주파수 도약과 원신호에 스프레딩 코드를 곱해 대역폭을 넓게 확산한 후 전송하고 수신 측에서는 동일 스프레딩 코드를 이용해야 함으로써 적의 신호 포착과 복원을 어렵게 하는 직접 확산 방식이 있다.

빔포밍 기술은 다중 안테나 배열을 이용해 특정 방향으로 신호 이득을 집중시킨다. 디지털 신호 처리 기법을 통해 특정 방향으로 전파가 강하고, 다른 방향에는 약하도록 빔 패턴을 조정하여 무선 신호가 원하는 수신기 쪽으로만 강하게 전달되어, 적 레이더나 탐지 장비가 있는 방향으로의 신호 유출을 최소화하여 신호 포착과 추적이 어렵고 재밍 공격에 대한 내성이 강하다.

지능형 주파수 선택과 인지 무선 기술은 무선환경을 실시간으로 파악하여 사용 가능한 주파수를 동적으로 탐색‧선택하고 적의 재밍이나 감청 시도를 회피한다. 단말과 기지국이 스펙트럼 잡음과 신호 간섭을 지속적으로 모니터링하고, 적이 특정 주파수를 재밍하거나 감청을 시도할 경우 혼잡이 덜한 다른 주파수 대역으로 전환하고, 출력 세기, 변조 방식 등을 동적으로 조정하여 탐지‧감청 난이도를 높일 수 있다.

초저전력 통신 및 숨김 전송 기법은 매우 낮은 전력으로 통신 신호를 전송하여 잡음 수준에 묻히도록 함으로써 적 레이더‧수신기에 포착되지 않게 한다. 신호 대 잡음비가 극단적으로 낮은 조건에서 통신이 가능하도록 하고, 전송 속도와 범위가 제한된 특수환경에서의 군사작전에 활용할 수 있다.

주파수‧위치 위장 방법은 정상적인 군 통신 신호처럼 보이지 않도록 상용 통신 또는 레이더 펄스 등 다른 형태로 위장하거나 전송 위치를 숨긴다. 군용 통신이 LTE, WiFi 등 일반 민간신호처럼 보이도록 변조‧암호화하고 송신 지점을 의도적으로 분산‧지연‧변조함으로써 군 통신을 선별‧재밍하거나 신호 발신지 파악을 어렵게 한다.

암호화와 위장 기술은 통신 신호 자체를 강력하게 암호화하여 내용을 판독하기 어렵게 하고, 패킷헤더나 프로토콜 형태도 숨김‧변조한다. AES, 공개키 암호 등의 고강도 암호화 기법을 사용하고, 패킷 구조나 헤더 정보를 위장하여 아군의 신호가 포착되더라도 유효 정보를 추출하기 어렵거나 파형 분석에 많은 시간과 자원이 소요되도록 한다.

그 외에도, 다수 노드가 상호 연결되어 다중경로로 데이터를 전달하도록 네트워크를 구성할 수 있다. 단일 노드나 기지국에 의존하지 않고 여러 경로를 통해 통신이 가능하도록 분산구조로 구성하고, 특정 노드나 경로가 재밍‧파괴되더라도 네트워크 전체가 마비되지 않고 우회할 수 있도록 하여 트래픽 패턴을 추적하기 어렵게 할 수 있다.

네트워크 자원은닉 기술은 네트워크의 물리‧논리 자원(라우팅 경로, IP 주소, 노드 위치, 트래픽 패턴 등)을 적에게 노출하지 않거나 최소화하여 탐지‧식별 회피, 공격 표적화 차단, 네트워크의 운용 보장, 보안성을 강화하기 위한 기술이다.

동적 네트워크 주소 할당 기법은 고정된 IP나 MAC 주소를 사용하지 않고, 주기적으로 변경하거나 여러 가상 주소를 번갈아 사용하여 네트워크 스캐닝과 IP 추적을 어렵게 한다. 소프트웨어 정의 라디오나 소프트웨어 정의 네트워크 환경에서 중앙 제어 노드가 일정 주기로 IP‧포트‧MAC 주소를 변경하고, 데이터가 전송되는 세션 구간에 임시 주소를 부여 후 세션 종료 후 폐기함으로써 적의 특정 노드에 대한 장기간 추적‧감청, 대규모 포트 스캔이 필요하도록 하여 공격 지점에 대한 탐색, 트래픽 분석을 통한 패턴 식별 등을 어렵게 하여 재밍‧전자전 공격 시도를 약화시킬 수 있다.

소프트웨어 정의 네트워크 기반 이동 표적 방어는 네트워크 구성‧포트‧라우팅 경로 등을 지속적으로 변경하여 적의 공격 표적화 과정을 무력화한다. 방화벽‧IDS/IPS‧AI 모델 등이 네트워크 이상 징후를 감지하고, SDN 컨트롤러가 해당 구간의 라우팅 경로, 가상 네트워크 세그먼트, 주소 블록 등을 할당하며, 아군 노드들을 인증/키 교환 등을 통해 변동 사항을 즉시 공유, 통신 세션이 단절되지 않도록 세션 유지함으로써 적의 네트워크 특성 파악을 어렵게 하고 전장 환경에서의 고신뢰 통신을 운영할 수 있도록 한다.

다계층 암호화 및 토폴로지 위장은 네트워크 계층부터 응용 계층까지 다계층 암호화를 적용하고, 라우팅/헤더 정보 등을 별도의 오버레이 계층으로 추상화해 숨긴다. 실제 IP 헤더라우팅 정보 위에 암호화된 헤더를 추가하고, 각 중간 노드는 자신에게 해당하는 암호 계층만을 해독하여 전체 경로를 알 수 없도록 하며, 적이 패킷을 캡처해도 프로토콜, 송신지와 수신지를 식별하기 어렵게 하여 전장‧특수 작전 환경에서 지휘소, 무인기, 지상군 노드 등의 정확한 물리 위치나 트래픽 관계가 노출되지 않도록 보호할 수 있다.

분산‧메시 네트워크의 다중경로 라우팅은 네트워크 노드가 다수 존재하여 트래픽을 여러 경로로 나누어 전송함으로써 특정 경로에 대한 공격‧재밍 시도를 무력화한다. OLSR, AODV, DSR 등 군용 라우팅 프로토콜을 통해 패킷마다 가능한 복수의 경로를 동적으로 선택하고, 중요한 정보를 여러 조각으로 나누어 다른 경로로 전송하며, 특정 노드‧링크가 파괴되면 주변 노드가 자동으로 다른 경로를 통해 연결을 유지하는 경로 자가 치유를 통해 재밍, 물리적 파괴 상황에서도 고생존성 네트워크를 확보하고 네트워크 토폴로지에 대한 은닉성을 강화할 수 있다.

사이버 기만‧가상 세그먼트 기술은 네트워크 내에 허위 세그먼트나 허니넷을 구축하여 적의 네트워크 침투 시 허위 시스템‧허위 트래픽을 접하도록 유도한다. 실제 운영망과 기만용 망을 물리‧논리적으로 구분하고, 적이 스캐닝‧침투하면 우선 접근할 만한 유인용 자료를 제공하며, 아군 주요 서버나 지휘 노드는 공개되지 않는 별도 주소‧경로로 통신하는 동시에 허위 세그먼트에 들어온 공격자 활동을 추적, 정보를 수집 또는 역공격하는 능동형 방어를 가능하게 한다.

물리장치의 위장/스텔스 기술은 물리장치나 개체를 주변 환경과 비슷하게 만들어 적으로부터 탐지를 회피하기 위한 차세대 위장 기술이다. 대표적으로 가시광선, 적외선, 레이더 대역을 포함한 다중 스펙트럼, 전자기파 차폐, 열 신호 감쇄, 환경 동화형 위장 등의 기술이 있다.

서울대학교 연구팀은 두족류의 위장과 같이 가시광선과 적외선 영역에서 동시에 작동하는 다중 스펙트럼 위장 피부를 개발하였다. 이는 금속 필러를 포함한 열전소재 엘라스토머를 이용하여 기존 대비 8.8배 높은 열전도도를 제공하며, 특정 적외선 파장에서 위장 효과를 극대화한다.

연세대학교 연구팀은 투명 메타물질을 개발하여 가시광선 및 적외선 영역에서 동시에 위장 효과를 구현하였다. 이 기술은 석영 기판 위에 ITO, Si₃N₄, Au/Ti로 구성된 다층 구조를 적용하여, 가시광선 영역에서 0.44의 투과율을 보이며 적외선 영역에서는 35μm 대역에서 64%, 814μm 대역에서 75%의 신호 감소 효과를 제공한다.

한국기계연구원은 12개의 그래핀 층을 PET 기판 위에 적용한 전기제어형 위장 기술을 개발하여 가시광선 차광률을 72%까지 조절하고, 적외선 방사율도 0.91에서 0.64로 변환한다.

한국전자통신연구원은 전기변색 기술을 활용한 위장 시스템을 개발하여 G4L 전극을 사용하여 전기 변색 소자의 응답속도를 500ms 단위로 단축시키고, 낮은 작동전압(±2.5V)에서도 우수한 광학적 대비와 에너지 효율성을 제공한다.

러시아는 전기변색 유리를 기반으로 하여 전류 흐름에 따라 색상과 투명도를 조절하는 Chameleon 위장 기술을 개발하여 NATO 드론의 95%에 대한 은폐 효과를 제공한다. 중국은 가시광선 및 적외선 영역에서 동시에 작동하고 다양한 기상 조건에서 적용 가능한 Chimera 메타물질 기반 위장 기술을 구현하였다.

전자파 스텔스 기술 관련해서, 중국 하얼빈 공업 대학 연구팀은 금속-유기 골격체 기반 고성능 광대역 전자파 흡수 소재를 기반으로 1.5mm 두께에서 -37.63dB, 4.0mm 두께에서 -50.7dB의 우수한 전자파 흡수 성능을 보이는 고성능 광대역 전자파 흡수 소재를 개발하여 다공성 구조와 금속 이온의 도입을 통해 전자파 감쇠 성능을 극대화한다.

유럽 방위청은 가시광선, 적외선, 레이더 대역에서의 탐지 회피를 위한 ASCALS 프로젝트를 추진 중이다.

미래 전장에서의 위장 및 스텔스 기술은 기존의 패시브 방식에서 능동적으로 환경에 적응하는 방식으로 발전하고 있으며, AI 기반 분석 및 메타물질을 활용한 위장 기술이 핵심 요소가 될 것으로 보인다.

무선통신 자원의 지능적 은닉 기술은 무선자원을 대상으로 하는 재밍 공격을 회피하거나 인지하여 지능적으로 대응하는 기술이다. 기존 무선통신에서는 주파수, 코드 등이 고정되어 정보 노출 시 재밍‧도청에 취약하고 단일 경로를 활용함으로써 적의 재밍 공격에 취약하며, 주파수 변환 시 단일 인터페이스 내에서 이루어지는 문제가 예상된다. 지능적 은닉 기술을 통해, 2계층 이상의 다계층 주파수와 인터페이스를 이용하여 인공지능 기반 광대역 주파수 동적 변환을 통해 보안 능력을 향상시키고 자원 할당 정보를 분산 전송함으로써 정보탈취를 불가능하게 하며, 다중채널 기반 분산 전송하여 무선통신 자원 정보에 대한 안전성을 확보할 수 있다.

무선통신 자원의 지능적 은닉 기술은 인공지능 기반 광대역 주파수 동적 변환, 지능적 무선자원 할당정보 은닉, 다중채널 기반 분산 데이터 전송 기술로 구성된다. 인공지능 기반 광대역 주파수 동적 변환 기술은 인공지능 기반으로 무선 자원의 재밍 공격을 예측하고 지능적 무선할당 정보 은닉과 다중 채널 기반 분산 데이터 전송을 위해 재밍상태정보를 제공한다. 지능적 무선자원 할당정보 은닉 기술은 다자간 계산 기법을 바탕으로 비밀 정보를 조각내어 분산 저장하고 이를 복원하는 기능을 제공한다. 다중채널 기반 분산 데이터전송 기술은 할당받은 채널들을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 기능을 제공하고, 다중채널을 통해 수신된 데이터를 병합하는 기능을 제공한다. 이 기술은 SDR과 이상탐지 기반 재밍탐지, 다자간 계산 기반 비밀공유 및 복원, MPTCP 기반 데이터 전송 기능으로 구체화된다.

피아식별을 통한 지능적 블랙 네트워크 기술은 전술 네트워크를 블랙 네트워크로 은닉하여 적의 해킹 공격으로부터 보호하는 기술이다. 기존 네트워크에서는 목적지 IP 기반의 정적 공개 라우팅 경로를 사용하고, 채널 폭주 시에는 성능이 저하되며, 정적‧수동적‧개별적으로 네트워크를 운용하는 것이 일반적이다. 지능적 블랙 네트워크 기술을 통해 피아식별을 통한 정보 기반의 최적 경로를 제공하고, 실시간 모니터링 및 최적화로 채널 성능을 보장하며, 연합 정책에 따른 동적 연결성 관리 및 보호가 가능하다.

피아식별을 통한 지능적 블랙 네트워크 기술은 임무 단위의 동적 트러스트 네트워크, 인공지능 기반 네트워크 위협 활동 탐지, 정책 기반 네트워크 제어 시스템 자동화 기술로 구성된다. 임무 단위의 동적 트러스트 네트워크 기술은 군 정보통신망의 인입점에 위치하여 사용자/단말 인증 후 서비스 접속 제어를 통제하고, 군 단말에 앱 형태로 탑재되어 액세스 단위의 사전 인증을 요청하는 기능을 제공한다. 인공지능 기반 네트워크 위협 활동 탐지 기술은 네트워크 위협 탐지, 인공지능 기반의 위협 판별, 위협 정보를 알림 등 군 정보통신망의 네트워크 위협을 인공지능으로 탐지 기능을 제공한다. 정책 기반 네트워크 제어 시스템 자동화 기술은 네트워크 리소스 관리 제어, 네트워크 리소스 상태 모니터링, 단말과 서비스의 접속 제어 등 군 정보통신망의 네트워크 엔티티들에 대한 관리, 제어 및 관제 기능을 제공한다. 이 기술은 제로 트러스트 네트워크 구조, SDP 기반 정책 제어 기능, 이상탐지와 분류 결합 기반 네트워크 위협 탐지 기능으로 구체화된다.

지능형 광대역 스텔스/위장 기술은 아군의 물리적 자산에 대한 광대역 가시광선/적외선 가변위장 및 전자파 스텔스 기술이다. 기존 물리적 장치에 대한 위장 분야에서는 다양한 종류의 이동형 무선 네트워크 장비를 적으로부터 보호하기 어렵고, 현재 사용되는 스텔스 기술은 협대역 고정형으로 제한적이고, 최근 안티드론 시스템은 급속히 기술 발전이 이루어지고 있으며, 스텔스/위장 기술은 전투기 및 전차 중심으로 개발되고 있어 정보통신장비/자산이 공간상에 노출되는 문제가 있다. 지능형 광대역 스텔스/위장 기술을 통해 투명 물질 기반의 다중 스펙트럼 가변 All-in-One 통합 스텔스/위장 플랫폼을 구현하고, AI 기반으로 환경변화 적응형 디지털 위장패턴을 형성하고, 근거리 및 장거리 무선 통신 모드에서 다양한 적의 탐지센서로부터 장비를 보호하며, 이동형 무선 통신장비를 위한 경량화 및 소형화된 정보통신 장비 보호가 가능하다.

지능형 광대역 스텔스/위장 기술은 가시광선 반사율 제어를 통한 가시광선 감시로부터의 위장 기능, 적외선 방사율 제어 변색 물질 적용 적외선 감시로부터의 위장 기능, 메타물질을 이용한 X-band 흡수 산란을 통한 레이더 감시로부터의 위장 기능, 주변 환경에 은닉 가능한 적외선 및 가시광선 위장 패턴 형성 및 전달을 통해 위장을 구현할 수 있는 패턴 데이터 제공 기능으로 구성된다.

악의적 노드 지능형 역공격 기술은 무선자원을 대상으로 하는 재밍 공격을 회피하거나 인지하여 지능적으로 대응하는 기술이다. 기존 사이버전에서는 아날로그 신호 위주의 분석으로 공격 맥락 파악 및 능동적 대응, 한정된 공격 데이터로 유사공격/신유형 공격의 대응이 어렵고, 공격 혹은 방어의 단일 연구 위주로 아군 방어와 동시에 역공격을 수행하는 연구가 제한되어 있으며, 단조로운 공격 방식 및 패턴, 단일 경로 활용으로 공격 실패 확률이 높은 문제점이 있다. 지능형 역공격 기술을 통해 공격 상황을 정밀 파악하고, 풍부한 사이버 공격 데이터 확보 및 대응력을 향상시키며 아군 전술망 신뢰성 유지 및 적군의 취약 요소 맞춤형 역공격이 가능하다.

악의적 노드 지능형 역공격 기술은 3D 위치, 프로토콜, 공격 패킷 특성 등 복합 정보를 이용한 악의적 노드 위치 및 공격패턴 탐지 기능, GAN 기반 공격/대응패턴 생성 기능, 그리고 TCP/IP 4계층 및 우군/적군 네트워크 토폴로지 기반의 복합 역공격 기능으로 구성된다.

프로토타입 기반 개념검증은 테스트베드에서의 기술시연을 통해 가능하다. 시연은 악의적 노드가 해킹을 시도할 수 있는 환경에서 위장된 CCTV가 설치된 서버로부터 관제 서버로 영상을 전송하는 시나리오(그림 1)를 통해 진행된다[17]. 지능적 은닉 위장 기술을 이용하여, 인터페이스 및 주파수를 변환하면서 다중채널을 통해 영상데이터를 전송한다. 지능적 블랙 네트워크 기술을 이용하여, 악의적 노드의 해킹 시도는 제로 트러스트 네트워크 기술에 의해 인가된 사용자만 접근 가능하고 인가되지 않은 사용자가 접근 시 알람 등을 발생시킨다. 지능적 역공격 기술을 이용하여, 서버에 대한 사이버 공격으로부터 공격을 시도한 컴퓨터의 위치로 역공격한다. 지능형 광대역 스텔스/위장 기술을 이용하여, CCTV와 드론을 물리적으로 위장시켜 보이지 않게 한다.

그림 1

적의 탐지·공격을 감내하는 지능적 다계층 은닉 위장 기술 개념검증을 위한 테스트베드

출처 게티이미지뱅크, 무단 전재 및 재배포 금지

유‧무인복합체계 지능화 기술은 인공지능, 머신러닝, 자율주행, 센서 융합 등의 기술을 통합해 상황을 스스로 인식하고 임무를 자율적으로 수행하여, 단순 정보수집 기능을 넘어 고도화된 의사결정을 지원하는 역할을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 이를 통해 전장, 핵‧화생방 오염지역 등의 위험 지대에 인간 대신 투입되어 인명 위험을 최소화하고, 사람의 개입 없이도 서로 협업하고, 복잡한 임무를 신속‧정확하게 처리하여 작전 효율을 극대화하고, 인공지능 기반으로 임무 계획‧경로 최적화‧표적 식별 등을 통해 오작동이나 오인식을 줄여 정밀성‧신뢰성을 향상시키며, 전장에서 예측 불가 상황이 발생하더라도 스스로 재계획‧대응함으로써 다양한 환경에 적응할 수 있다.

유‧무인복합체계의 지능화에 필요한 요소기술 중 지능형 서비스 플랫폼, 엣지AI 및 온디바이스AI에 대한 기술 동향을 살펴본다.

가. 국방 지능형 서비스 플랫폼

유‧무인복합체계는 지능형 서비스 플랫폼과의 연계를 통해 실시간 빅데이터‧AI분석, 다수 무인체계의 협업 및 통합 운용 등이 가능하다. 유‧무인복합체계는 탑재가 어려운 딥러닝‧영상분석 등 고부가 연산을 지능형 서비스 플랫폼에서 대신 처리함으로써 분석결과에 따른 임무 재설정‧위협 판단 등을 빠르게 수행할 수 있고, 다수의 유‧무인복합체계가 동시에 임무를 수행 시에도 개별시스템에 대한 위치‧상태‧임무 진행도를 지능형 서비스 플랫폼에서 통합 관리함으로써 협업 등의 집단지능을 구현할 수 있다.

국방 분야의 주요 선진국인 미국을 중심으로 AI 기술을 접목하여 전장의 데이터의 실시간 분석 및 처리가 가능한 국방 SW 플랫폼이 개발되고 있다. 팔란티어는 미 육군의 1억 7,800만 달러 규모의 TITAN 지상국 시스템을 개발하고(’24.03), 적의 위치와 화력, 아군 규모 등 전장에서의 수많은 데이터를 분석하여 무인체계를 언제, 어떤 방식과 규모로 전장에 투입할 것인지 제안할 수 있다. 안두릴은 자사의 국방 데이터를 팔란티어의 AI 학습에 활용하는 것에 대해 양사가 파트너십을 체결하고(’24.12), 전장에서 생성되는 차량, 로봇, 무기 등 데이터를 수집해 팔란티어의 보안 플랫폼으로 전송하며, 이 플랫폼은 최고 수준의 기밀 정보를 포함한 AI 훈련‧ 개발에 필요한 데이터를 처리할 수 있다. 안트로픽은 미 국방기관에 클로드 AI 모델 제공 계획을 발표하고(’24.11), 국방기관이 방대한 양의 복잡한 데이터를 신속히 처리하고 분석할 수 있도록 지원할 수 있다. 스케일AI는 군대가 고수준의 AI를 통해 기존 방어 체계를 강화할 수 있는 기술을 개발 중에 있고(’24.12), 미국의 국가 및 국방 분야의 임무에 맞게 조정되어, 국방부의 지침을 준수하면서 적의 행동을 시뮬레이션하고 작전을 계획할 수 있다. BAE 시스템즈는 고정밀 탐지 및 데이터 분석 시스템인 HADES를 개발하고(’24.03), HADES는 강화학습, 의사결정 트리, 멀티 모달 데이터 분석 등 딥러닝 기반의 알고리즘에 의해 구동되며, 공중, 지상, 해상에 배치된 다양한 센서로부터 데이터를 수집하고 이를 실시간으로 처리해 고정밀 경고 및 탐지 기능을 제공할 수 있다[18-20].

나. 엣지AI 및 온디바이스AI

유‧무인복합체계는 엣지AI 및 온디바이스AI 활용을 통해 고도화된 자율 운용이 가능하다. 유‧무인복합체계는 클라우드나 중앙 서버에 전적으로 의존하지 않고도 현장에서 인공지능 연산과 의사결정을 수행할 수 있어야 하고, 이는 전장이나 재난현장처럼 통신이 제한적이거나, 실시간 대응이 필요한 상황에서 중요하다. 따라서, 클라우드 환경이 아닌 보안성이 강화된 유‧무인복합체에서 로컬 데이터를 수집하고 데이터 생성, 의사결정 등의 프로세스를 밀리초 단위 내로 처리할 수 있어야 한다.

유‧무인복합체계의 경우 다양한 전장 환경에서 데이터 분석의 처리 속도 및 보안이 매우 중요하고, 각국에서는 빠른 데이터 분석과 국방 분야의 민감한 정보를 보호하기 위해서 유‧무인복합체계에 온디바이스AI 기술을 적극 적용하는 중이다. 퀄컴은 온디바이스AI 지원을 위한 AIMET을 오픈소스로 제공 중이고(’24.09), AIMET은 AI 모델의 양자화 및 압축 기술을 지원하여, 디바이스 내 AI 모델 최적화를 통해 유‧무인복합체의 AI 모델 경량화와 효율성을 향상시킨다. 탈레스는 AI를 탑재한 장거리 식별광학시스템타겟팅을 공개했고(’24.11), 정밀 타격과 전술 정찰을 동시 수행할 수 있는 다목적 전자광학 표적 포드로서 2024년 이후로 프랑스 공군과 우주군의 라팔 전투기에 실전 적용될 것으로 예상된다. AVIC는 AI 기반의 자율 무인기 개발에 주력 중이며, 온디바이스AI를 활용하여 자율 비행과 실시간 임무 수행이 가능한 무인기를 개발 중이다(’22.05). NORINCO는 AI 통합 지상 무인 차량을 개발하고(’24.01), 온디바이스AI를 탑재한 지상 무인 차량을 통해, 자율주행과 목표물 탐지 및 추적 기능을 구현 중이다(’24.01). CASC는 AI 기반의 자율 드론 군집 기술을 개발하고(’23.07), 온디바이스AI를 활용하여 다수의 드론이 자율적으로 협력하여 임무를 수행하는 군집 기술을 개발 중이다(’23.07). 인텔리빅스는 AI가 적군의 동태를 24시간 모니터링하면서 시각언어모델을 통해 영상 데이터를 텍스트로 변환해 실시간 보고서를 작성할 수 있다[21-23].

유‧무인복합체계 생산효율화 기술은 유‧무인복합체계를 빠르고 저렴하게 대량생산하면서도 품질‧성능을 유지 또는 향상시키기 위한 개발 단계부터 생산 공정과 운용‧정비 효율을 극대화하는 기술이다. 이를 통해, 대규모 유‧무인복합체계 소요에 대비해 단가를 낮추고 납기‧공급량을 안정적으로 확보하여 비용을 절감하고, 급변하는 전장 상황에 맞춰 다양한 유‧무인복합체계를 신속히 개발‧생산하여 생산 속도 및 유연성을 확보하고, 부품‧모듈의 규격화‧호환성을 높여 정비‧업그레이드를 용이하게 함으로써 품질 보증 및 표준화를 추진하며 정비‧성능 개량 등 라이프사이클 관리 차원에서 효율성을 극대화하여 지속적으로 운용성을 확보할 수 있다. 유‧무인복합체계의 생산효율화에 필요한 요소기술 중 표준화에 대한 기술 동향을 살펴본다.

가. 표준화

유‧무인복합체계는 혁신적인 전투역량을 빠르고 대규모로 제공하기 위한 Replicator Initiative 개념과 유‧무인복합체계의 재활용과 소모성을 고려하는 미래전의 Layered Effects 전투력 개념 적용을 통한 군 전력 강화를 위해 표준화를 통한 생산성을 향상시켜야 한다.

개방형 아키텍처(표 2) 채용에 대한 국제적인 추세에 맞춰 국방부는 AI기반 유‧무인복합전투체계의 조속한 구축을 위해 2024년부터 ‘국방무인체계 계열화‧모듈화(K-MOSA)’ 정책을 본격적으로 추진 발표했다.