글 (사)창끝전투 홍보국
서 론
2025년 8월 7일과 8일, 사단법인 창끝전투 주관으로 육군사관 학교에서 개최된 콜로키움은 “지금 당장 전술제대에 적용 가능한 AI 및 양자 기술”이라는 주제로 진행되었다. 본 행사에는 국내·외 첨단 기술 기업들이 참여하여 군과의 협업 프로젝트, 자사 기술 개발 현황, 그리고 전장 적용 가능성에 대해 발표했다. 본 논문에서는 발표 내용을 중심으로 각 기업이 제시한 기술의 핵심과 군사적 시사점을 정리·분석하고, 향후 우리 군이 지향해야 할 방향성에 대해 제언하고자 한다.
주요 발표 내용
Kill-Web Matching 기반 AI 지휘결심 지원체계
주식회사 펀진(이하 ‘펀진’)은 AI 기반 지휘결심 지원체계인 KWM(Kill-Web Matching)을 소개했다. 해당 체계는 실시간표적 식별, 무기 매칭, 공격 제안의 전 과정을 자동화하며, 2024년 육군의 ‘아미타이거 부스트 프로젝트’에서 시범 운용에 성공한 바 있다.
당시 13종의 객체를 피아식별하고, 정찰 후 타격자산 할당까지 평균 2분 이내에 처리하며 기존 체계 대비 우수한 속도를 입증하였다. KWM은 세 가지 핵심 모듈로 구성된다.
❶ 표적 인식 AI : 다중 센서, 영상, 신호 데이터를 통합 분석하 여 실시간 표적 식별 수행
❷ 최적 공격 할당 AI : METT+TC 분석을 기반으로 무기·자 산의 최적 조합을 도출
❸ 국방언어 AI : 자연어 인터페이스를 통해 사용자와 시스템 간 상황 질의·응답 기능 구현
이 시스템은 동시에 다양한 통신망과 연동되며 수집 영상을 실시간 처리할 수 있는 점에서 군 작전환경에 실질적으로 적용 가능한 수준임을 입증했다.
펀진은 또한 Few-Shot Learning 기반 학습을 위한 합성 데이터 생성·관리 플랫폼 EagleEye를 함께 소개했다. 해당 플랫폼은 폐쇄망 환경에서 다양한 전술 시나리오 이미지 생성이 가능하며, 소수 표적 이미지나 복잡한 환경 데이터를 효과적으로 학습하는 기능을 제공한다. 특히 Online Fine-tuning, Visual Prompting 기술과 결합하여 정찰 및 타격 임무의 정확도를 극대화하는 방안을 제시했다.
AI 기반 대드론 체계 성능 분석 및 재밍 대응
솔빛시스템은 대드론 통합 방어체계에서 AI 기반 분석을 통해 방 어 안정성을 정량화하는 프레임워크를 제안하였다. 탐지·식별· 추적·무력화 성능으로 구분된 성능 지표를 기준으로, 방어 체계 의 디지털트윈 및 M&S(Modeling & Simulation)를 활용한 최 적 배치 계획 수립 방안을 소개했다.
가상 시나리오로 김포공항의 대드론 레이더 배치를 예시로 제 시하였다. 시뮬레이션 결과, 침투 고도 20m 이상에서는 12개 레이더 설치 시 90% 이상의 탐지율을 확보할 수 있었으나, 고 도 5m 이하에서는 탐지율이 5% 미만으로 급감했다. 이러한 분 석은 저고도 스텔스 침투, 스웜(군집) 드론, 크로스 미사일 등의 위협에 대응하기 위한 재밍 및 전자전 역량의 확보 필요성을 강 조하는 부분이다. 또한, 최근 확산되고 있는 CRPA(Controlled Reception Pattern Antenna) 장착 드론에 대한 대응 전략도 소개했다. CRPA는 재밍 신호에 대한 ‘Null 빔’을 생성하여 재밍 효과를 무력화하며, 러시아·이란·북한 등에서 실제 활용되고 있 다. 솔빛시스템은 다중 재머를 동시에 활용해 CRPA 기반 드론 항법을 방해하고, 실시간 재머 통제 시스템을 통해 효율적인 대 응이 가능하다고 설명했다.
양자 보안기술(QKD, QRNG) 및 감지 센서 기술
양자 컴퓨팅 및 센서 전문 스타트업인 SDT는 양자 암호키 분배 시스템(QKD) 및 양자난수 생성기(QRNG) 기술을 중심으로 발표를 진행했다. QKD 시스템은 최대 64개 클라이언트와 연결 가능한 1대 다(多) 구조를 갖추었으며, KT망을 통한 1대 4 검증에 성공하였다. 최대 통신 거리는 약 100km이며, 기존 광섬유 인프라와의 호환성이 높은 것이 특징이다. 다만, 야전에서는 광섬유 기반 설치의 제약이 있으므로, 드론이나 무인 차량을 활용한 광 섬유 전개 기술에 대한 연구가 병행되고 있다.
QRNG 기반 보안 카메라는 KIST의 기술이전을 받아 개발되었으며, 영상 가장자리의 Optical Black Pixel에서 난수를 실시간 생성, 이를 암호화에 활용한다. 해당 기술은 금융 및 보안 네트워크 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 과학기술정보통신부 및 경찰청의 지원하에 개발이 진행 중이다.
이외에도 양자점 기반 SWIR 카메라, DAS(음향센서), DTS(온도센서) 등 감지 기술이 소개되었으며, 향후 국방 분야로의 기술확장을 위한 전략적 계획이 공유되었다.
RQ-20 Puma 및 AI 기반 전술 운용 사례
에어로바이러먼트사는 RQ-20 Puma 드론을 중심으로 대대급에서의 UAV 운용 효과에 대해 발표했다. Puma는 고정익, 수직 이착륙, 장거리형 등 다양한 버전이 존재하며, AVACORE KIT AI 시스템을 탑재함으로써 자동 표적 탐지, 3D 매핑, 전파관리 및 보안, 자산 간 정보 공유 기능을 지원한다.
우크라이나군은 Puma를 포병과 연동하여 활용, 표적 탐지율 2배 및 사격 정확도 3배 향상이라는 실전적 효과를 기록한 바 있다. 발표자는 한국군에 대해 UAV의 대대급 전력화, 정보중대 배치, 포병 연동 등을 통한 Sensor-to-Shooter 체계 구축을 제안했는데, 이는 공격 결심의 속도 향상과 부대 생존성 제고에 직접 기여할 수 있는 방안으로 평가된다.
에어로바이러먼트는 삼성전자, LIG넥스원, 대한항공 등 한국 기업들과의 협력 사례도 공유하며, 한국이 글로벌 공급망에서 중심 역할을 수행할 수 있는 능력이 있다는 것을 강조했다.
결 론
본 콜로키움에 참여한 주요 기업들의 발표 내용을 종합해보면, 군사 기술의 핵심은 정확한 정보 수집, 실시간 통신, 적시적 감시-결심-타격, 그리고 이를 지원하는 AI 및 양자 기술의 통합적 운용에 있음을 확인할 수 있었다.
특히 드론은 단순한 감시 자산을 넘어, AI 기반의 전장 정보 수집 및 공유의 허브 역할을 수행하며, Sensor-to-Shooter 체계의 중심으로 기능한다. 또한, AI는 훈련 데이터 확보와 실시간 학습이 중요하므로, 현장 수집 정보를 활용한 자동화 학습체계의 구축이 필수적이다.
그러나 기술적 진보만으로는 충분하지 않다. 이를 제도화하고 군 운용체계에 융합하기 위해서는 획득 시스템의 유연화, 민군 협력 기반의 기술 개발 생태계 조성, 현장 중심의 기술 적용 문화 정착이 선행되어야 한다. 궁극적으로는 ‘실패를 감수하는 실험적 운용’과 ‘기민한 의사결정 구조’가 뒷받침되어야 군의 실질적 혁신이 가능하다.
한국군은 창군 이래 꾸준히 성장해왔으나, 새로운 안보 환경에서는 더 정밀하고 민첩한 대응이 요구된다. 본 콜로키움은 미래 전장을 준비하는 기술적·제도적 출발점으로서 중요한 함의를 제공하였으며, 이러한 민군 협력이 지속적으로 확장되어야 함을 시사한다.
글 (사)창끝전투 홍보국
서 론
2025년 8월 7일과 8일, 사단법인 창끝전투 주관으로 육군사관 학교에서 개최된 콜로키움은 “지금 당장 전술제대에 적용 가능한 AI 및 양자 기술”이라는 주제로 진행되었다. 본 행사에는 국내·외 첨단 기술 기업들이 참여하여 군과의 협업 프로젝트, 자사 기술 개발 현황, 그리고 전장 적용 가능성에 대해 발표했다. 본 논문에서는 발표 내용을 중심으로 각 기업이 제시한 기술의 핵심과 군사적 시사점을 정리·분석하고, 향후 우리 군이 지향해야 할 방향성에 대해 제언하고자 한다.
주요 발표 내용
Kill-Web Matching 기반 AI 지휘결심 지원체계
주식회사 펀진(이하 ‘펀진’)은 AI 기반 지휘결심 지원체계인 KWM(Kill-Web Matching)을 소개했다. 해당 체계는 실시간표적 식별, 무기 매칭, 공격 제안의 전 과정을 자동화하며, 2024년 육군의 ‘아미타이거 부스트 프로젝트’에서 시범 운용에 성공한 바 있다.
당시 13종의 객체를 피아식별하고, 정찰 후 타격자산 할당까지 평균 2분 이내에 처리하며 기존 체계 대비 우수한 속도를 입증하였다. KWM은 세 가지 핵심 모듈로 구성된다.
❶ 표적 인식 AI : 다중 센서, 영상, 신호 데이터를 통합 분석하 여 실시간 표적 식별 수행
❷ 최적 공격 할당 AI : METT+TC 분석을 기반으로 무기·자 산의 최적 조합을 도출
❸ 국방언어 AI : 자연어 인터페이스를 통해 사용자와 시스템 간 상황 질의·응답 기능 구현
이 시스템은 동시에 다양한 통신망과 연동되며 수집 영상을 실시간 처리할 수 있는 점에서 군 작전환경에 실질적으로 적용 가능한 수준임을 입증했다.
펀진은 또한 Few-Shot Learning 기반 학습을 위한 합성 데이터 생성·관리 플랫폼 EagleEye를 함께 소개했다. 해당 플랫폼은 폐쇄망 환경에서 다양한 전술 시나리오 이미지 생성이 가능하며, 소수 표적 이미지나 복잡한 환경 데이터를 효과적으로 학습하는 기능을 제공한다. 특히 Online Fine-tuning, Visual Prompting 기술과 결합하여 정찰 및 타격 임무의 정확도를 극대화하는 방안을 제시했다.
AI 기반 대드론 체계 성능 분석 및 재밍 대응
솔빛시스템은 대드론 통합 방어체계에서 AI 기반 분석을 통해 방 어 안정성을 정량화하는 프레임워크를 제안하였다. 탐지·식별· 추적·무력화 성능으로 구분된 성능 지표를 기준으로, 방어 체계 의 디지털트윈 및 M&S(Modeling & Simulation)를 활용한 최 적 배치 계획 수립 방안을 소개했다.
가상 시나리오로 김포공항의 대드론 레이더 배치를 예시로 제 시하였다. 시뮬레이션 결과, 침투 고도 20m 이상에서는 12개 레이더 설치 시 90% 이상의 탐지율을 확보할 수 있었으나, 고 도 5m 이하에서는 탐지율이 5% 미만으로 급감했다. 이러한 분 석은 저고도 스텔스 침투, 스웜(군집) 드론, 크로스 미사일 등의 위협에 대응하기 위한 재밍 및 전자전 역량의 확보 필요성을 강 조하는 부분이다. 또한, 최근 확산되고 있는 CRPA(Controlled Reception Pattern Antenna) 장착 드론에 대한 대응 전략도 소개했다. CRPA는 재밍 신호에 대한 ‘Null 빔’을 생성하여 재밍 효과를 무력화하며, 러시아·이란·북한 등에서 실제 활용되고 있 다. 솔빛시스템은 다중 재머를 동시에 활용해 CRPA 기반 드론 항법을 방해하고, 실시간 재머 통제 시스템을 통해 효율적인 대 응이 가능하다고 설명했다.
양자 보안기술(QKD, QRNG) 및 감지 센서 기술
양자 컴퓨팅 및 센서 전문 스타트업인 SDT는 양자 암호키 분배 시스템(QKD) 및 양자난수 생성기(QRNG) 기술을 중심으로 발표를 진행했다. QKD 시스템은 최대 64개 클라이언트와 연결 가능한 1대 다(多) 구조를 갖추었으며, KT망을 통한 1대 4 검증에 성공하였다. 최대 통신 거리는 약 100km이며, 기존 광섬유 인프라와의 호환성이 높은 것이 특징이다. 다만, 야전에서는 광섬유 기반 설치의 제약이 있으므로, 드론이나 무인 차량을 활용한 광 섬유 전개 기술에 대한 연구가 병행되고 있다.
QRNG 기반 보안 카메라는 KIST의 기술이전을 받아 개발되었으며, 영상 가장자리의 Optical Black Pixel에서 난수를 실시간 생성, 이를 암호화에 활용한다. 해당 기술은 금융 및 보안 네트워크 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 과학기술정보통신부 및 경찰청의 지원하에 개발이 진행 중이다.
이외에도 양자점 기반 SWIR 카메라, DAS(음향센서), DTS(온도센서) 등 감지 기술이 소개되었으며, 향후 국방 분야로의 기술확장을 위한 전략적 계획이 공유되었다.
RQ-20 Puma 및 AI 기반 전술 운용 사례
에어로바이러먼트사는 RQ-20 Puma 드론을 중심으로 대대급에서의 UAV 운용 효과에 대해 발표했다. Puma는 고정익, 수직 이착륙, 장거리형 등 다양한 버전이 존재하며, AVACORE KIT AI 시스템을 탑재함으로써 자동 표적 탐지, 3D 매핑, 전파관리 및 보안, 자산 간 정보 공유 기능을 지원한다.
우크라이나군은 Puma를 포병과 연동하여 활용, 표적 탐지율 2배 및 사격 정확도 3배 향상이라는 실전적 효과를 기록한 바 있다. 발표자는 한국군에 대해 UAV의 대대급 전력화, 정보중대 배치, 포병 연동 등을 통한 Sensor-to-Shooter 체계 구축을 제안했는데, 이는 공격 결심의 속도 향상과 부대 생존성 제고에 직접 기여할 수 있는 방안으로 평가된다.
에어로바이러먼트는 삼성전자, LIG넥스원, 대한항공 등 한국 기업들과의 협력 사례도 공유하며, 한국이 글로벌 공급망에서 중심 역할을 수행할 수 있는 능력이 있다는 것을 강조했다.
결 론
본 콜로키움에 참여한 주요 기업들의 발표 내용을 종합해보면, 군사 기술의 핵심은 정확한 정보 수집, 실시간 통신, 적시적 감시-결심-타격, 그리고 이를 지원하는 AI 및 양자 기술의 통합적 운용에 있음을 확인할 수 있었다.
특히 드론은 단순한 감시 자산을 넘어, AI 기반의 전장 정보 수집 및 공유의 허브 역할을 수행하며, Sensor-to-Shooter 체계의 중심으로 기능한다. 또한, AI는 훈련 데이터 확보와 실시간 학습이 중요하므로, 현장 수집 정보를 활용한 자동화 학습체계의 구축이 필수적이다.
그러나 기술적 진보만으로는 충분하지 않다. 이를 제도화하고 군 운용체계에 융합하기 위해서는 획득 시스템의 유연화, 민군 협력 기반의 기술 개발 생태계 조성, 현장 중심의 기술 적용 문화 정착이 선행되어야 한다. 궁극적으로는 ‘실패를 감수하는 실험적 운용’과 ‘기민한 의사결정 구조’가 뒷받침되어야 군의 실질적 혁신이 가능하다.
한국군은 창군 이래 꾸준히 성장해왔으나, 새로운 안보 환경에서는 더 정밀하고 민첩한 대응이 요구된다. 본 콜로키움은 미래 전장을 준비하는 기술적·제도적 출발점으로서 중요한 함의를 제공하였으며, 이러한 민군 협력이 지속적으로 확장되어야 함을 시사한다.