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미래 전장은 어떤 모습일까? 인공지능(AI) 레이다 기술

국방홍보원-국방과학연구소 공동기획 - 미래 전장 이끌 핵심 과학기술

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현대전에서 레이다는 원거리 표적을 탐지하기 위한 필수 장비다. 레이다는 물체에 전자기파를 방사해 반사되는 전자기파를 수신, 물체의 거리·방향·고도를 알아내는 장치인데 이때 전자기파는 기상 등 환경의 영향을 거의 받지 않기 때문에 보다 정확한 정보를 제공한다. 최근 레이다 반사 단면적을 줄이는 등 레이다로부터 탐지되지 않기 위한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 탐지가 어려운 소형 무인선·무인기를 활용한 군사 작전도 고안되고 있다. 새롭게 진화하는 전력에 효과적으로 대응하기 위해서 레이다 기술 역시 혁신적인 변화가 요구된다.

레이더반사단면적이 큰 표적(왼쪽)과 레이더반사단면적이 작은 표적이 탐지되는 모습 비교 이미지.

출처국방과학연구소 제공.

그동안 새롭게 등장한 위협체인 소형 표적을 탐지할 수 있는 레이다를 만들기 위해 몇 가지 전통적인 방법들이 고려돼왔다. 저주파 대역의 주파수를 사용해 전자기파의 파장 손실을 줄여 원거리 표적 탐지 능력을 강화하는 방법이 대표적인 예다. 그러나 저주파 대역의 레이더는 크기가 방대하고 다른 통신, 방송 등에서 주파수를 점유하고 있어 운용의 한계가 있었다. 또한 저주파 대역의 레이다는 고주파 대역의 레이다보다 먼 거리를 탐지할 수 있지만, 도플러 해상도가 떨어진다는 단점이 있어 고해상도 분해능(分解能)이 필요한 소형 표적 탐지에 유용하지 않았다. 도플러는 특정 물체에 전자기파를 방사해 얻은 파장을 통해 물체 속도를 추정할 수 있다.

탐지 능력 향상을 위해서는 안테나 이득을 높이거나 송신 출력을 키우는 방법도 고려할 수 있지만, 이 역시 물리적 한계가 존재하고 출력 개선에 큰 비용이 든다는 문제가 있었다. 이 밖에도 신호처리 이득을 높여 탐지 능력을 향상하는 방법도 고려할 수 있지만, 이 또한 빠른 시간에 넓은 영역을 탐색해야 하는 레이다의 작전 특성에 적합하지 않았다. 신호처리 이득 향상을 위해서는 누적시간이 필요한데, 이로 인해 탐색 속도가 느려지고 스캔 시간이 길어졌기 때문이다. 결국 소형 표적을 탐지하기 위한 새로운 방법은 더 낮은 요구신호대잡음비에서 효과적으로 표적을 탐지하는 기술 개발이 관건이었다.

지난해 서울코엑스에서 열린 ‘2019 국방과학기술 대제전’에서 ‘머신러닝기반 레이더용 소형표적 탐지 기술’이 발표되고 있다.

출처국방과학연구소 제공.

이에 국방과학연구소 첨단기술연구원은 ‘미래도전기술과제’를 통해 전통적인 레이다 신호처리 기술에 인공지능 기법을 결합, 열악한 신호대잡음비에서도 표적을 높은 신뢰도로 탐지할 수 있는 ‘머신러닝 기반 레이다용 소형 표적 탐지추적 기술’을 연구하고 있다. 국내 첨단레이다 분야에서 우수한 연구성과를 낸 한화시스템과 인공지능 분야에서 앞선 연구를 진행하는 서울대학교 융합과학기술대학원이 이 연구에 함께 참여하고 있다. 연구팀은 비선형 필터 및 딥러닝 기술을 적용해 전통적인 레이다 탐지추적기술 대비 탐지거리를 획기적으로 늘릴 수 있는 인공지능 기반 레이다용 탐지추적기술 개발을 목표로 하고 있다.


상용레이다에 호환 가능한 인공지능 레이다가 표적을 탐지해 신호처리 후 화면에 전시하는 일련의 과정을 나타낸 이미지.

출처국방과학연구소 제공.

특히 연구팀은 개발 중이거나 개발된 전통적인 레이다 장비에 소프트웨어적으로 확장·추가할 수 있는 인공지능 기반 레이다 신호처리 소프트웨어 개발에 박차를 가하고 있다. 국방과학연구소는 "연구팀이 개발하는 소프트웨어는 어느 레이다와도 호환이 가능해질 것"이라며 "이는 차세대 레이다에 주어질 새로운 임무를 지원하고 스텔스, 무인기, 드론 등 소형표적 탐지를 가능하게 할 것"이라고 밝혔다.  

/안승회 기자 

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