드론전의 다음 우위: 데이터 융합과 위협 분류, 탐지에서 판단까지 시간 감축 능력
현대 전장은 인간 운용자가 처리할 수 있는 수준을 넘어서는 많은 정보를 생성하고 있다. 레이더 추적 정보, 무선주파수 신호, 전자광학 영상, 적외선 신호, 음향 탐지, 위성 정보, 드론 영상, 전자전 데이터는 모두 같은 작전상황도를 구성하는 데 기여할 수 있다. 그러나 각각은 그 상황의 일부만 보여즐 뿐이다.
따라서 군사 센서 분야의 경쟁은 레이더가 얼마나 멀리 볼 수 있는지, 카메라가 표적을 얼마나 선명하게 식별할 수 있는지라는 전통적인 질문을 넘어가고 있다. 더 중요한 질문은 서로 다른 정보원을 얼마나 빠르게 결합해 지휘관이 행동할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는 상황도를 만들어내느냐이다.
인공지능은 이 간극으로 들어오고 있다. 특히 대드론 작전에서 센서 구조는 다음과 같은 연결된 과정으로 발전하고 있다.
탐지 → 융합 → 분류 → 우선순위 설정 → 판단 → 대응
개별 센서의 성능은 여전히 중요하다. 그러나 드론전의 우위는 센서들을 연결하고, 상충하는 정보를 조정하며, 상대보다 빠르게 탐지결과를 판단으로 전환할 수 있는 능력에 점점 더 크게 돌아갈 수 있다.
이제 탐지만의 문제가 아니다
소형 드론이 어려운 표적인 이유는 센서마다 이를 다른 방식으로 인식하기 때문이다. 레이더는 거리 측정과 추적에 유용하지만, 소형 무인비행체를 새나 주변 반사 신호인 클러터와 구분하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 무선주파수(RF) 센서는 조종·통신 신호를 식별할 수 있으나, 드론이 자율적으로 운용되거나 비전형적인 연결 방식을 사용하면 효용이 낮아진다. 전자광학·적외선 체계는 시각적 확인에 도움이 되지만 기상과 거리, 가시선에 성능이 좌우된다. 음향 센서는 소음이 많은 배경에서 모터나 프로펠러의 특징적인 소리를 가려내야 한다.
이러한 한계가 각각 그 자체로 결정적인 것은 아니다. 문제는 방어 측이 어느 하나의 센서에 완전한 해답을 기대할 때 발생한다.
센서융합은 다른 접근을 제시한다. 단일 체계에 전체 탐지 문제를 해결하도록 요구하는 대신, 여러 센서가 공통 작전상황에 판단 근거를 제공하는 것이다. 레이더 추적 정보는 RF 탐지 정보와 연계할 수 있다. 이어 카메라가 자동으로 같은 물체를 향하도록 지시할 수 있다. AI 기반 소프트웨어는 움직임과 형상, 열 신호, 전파 특성, 과거 데이터를 비교해 해당 대상이 드론인지, 어떤 종류인지, 얼마나 심각한 위협인지 추정할 수 있다.
이는 현대 대드론 방어 구조의 중심으로 자리 잡고 있다. 단순히 탐지 성능을 높이는 것이 아니라, 여러 불완전한 관측을 활용 가능한 하나의 평가로 결합하는 능력이다.
NATO, AI 센서융합을 중요 과제로 삼다
2026년 9월 9일 NATO 통신정보청(NCIA)은 대학과 연구자, 산업계를 대상으로 C-UAS Data Challenge를 시작했다. 이때 선정된 과제는 향후 방향을 분명히 보여준다. 참가자들은 레이더와 RF 탐지기, 카메라, 음향 센서의 데이터를 융합해 소형 드론의 탐지·추적·분류·식별을 개선할 수 있는 AI 기술을 개발하도록 요청받았다.
따라서 이 행의 핵심은 새로운 무기를 하나 더 만드는 것보다, 불완전한 데이터에서 더 신뢰할 수 있는 결론을 도출하는 데 있다.
방어해야 할 공역이 혼잡해질수록 이 문제는 더욱 심각해진다. 대드론 네트워크는 수십 개의 추적 대상을 탐지할 수 있지만, 실제 적대적 대상은 그중 일부에 불과할 수 있다. 반면 훈련된 운용자의 수는 제한돼 있다. AI는 다수의 탐지 정보를 인간의 주의가 꼭 필요한 소수의 판단 과제로 줄이는 데 도움을 줄 때 가치를 갖게 된다.
목적은 운용자를 과정에서 배제하는 것이 아니라, 운용자가 처리의 병목상황에 처하지 않도록 하는 것이다.
엣지 AI, 판단을 센서 가까이 가져오다
속도는 또 다른 요구를 만들어낸다. 모든 센서 정보를 먼 지휘부나 클라우드 기반 체계로 보내 분석하면 지연이 발생한다. 또한 적의 위협이 존재하는 환경에서 저하되거나 교란·단절될 수 있는 통신에 의존하게 된다. 이 때문에 엣지(현장) AI에 대한 관심이 높아지고 있다. 원격 연산 기반에 전적으로 의존하는 대신, 센서나 전술부대 가까이에서 정보를 처리하는 방식이다.
미 육군은 이미 작전 환경에서 이 접근을 시험하고 있다. Operation Sentinel Justice 26에서 육군 예비군 부대는 AirScout 플랫폼을 평가했다. 이 플랫폼은 군 운용 환경에 견디도록 강화된 AI와 센서융합 알고리즘을 이용해 여러 정보원을 통합하고, 잠재적인 드론 위협을 평가하는 운용자에게 실시간 경보를 제공한다.
중요한 것은 소프트웨어가 군인을 대체한다는 데 있는 것이 아니고, 정보가 군인에게 도달하기 전에 분석 부담의 일부를 처리할 수 있다는 데 있다. 운용자가 모든 정보 흐름을 계속 지켜보게 하는 대신, 체계가 탐지 정보를 연계하고 이상 징후를 특정하며 우선순위가 반영된 작전상황을 제시할 수 있는 것다.
센서의 수와 잠재적 위협의 수가 모두 증가하는 환경에서는 인지 부담을 줄이는 일이 탐지 거리를 늘리는 것만큼 중요해질 수 있다.
더 빠른 킬체인, 또는 더 빠른 의사결정 과정
군사용어인 ‘킬체인’은 일반적으로 표적 탐지에서 교전에 이르는 과정을 뜻한다. AI와 자동화는 이 과정을 크게 단축할 수 있다. 그러나 더 중요한 변화는 교전에 앞서 이루어지는 의사결정 과정의 압축일 수 있다.
미 육군의 Project Golden Shield가 한 사례이다. 이 사업은 센서와 지휘통제 체계, 물리적·비물리적 대응 수단을 연결하는 개방형·확장형 대드론 구조를 시험해 왔다. 육군은 탐지·추적·대응체계 지시 과정의 일부를 자동화해 센서에서 타격 수단까지의 소요시간을 줄이고, 동시에 장병의 인지 부담도 낮추려 한다.
그러나 속도를 단순히 더 빨리 발사하는 것으로 이해해서는 안 된다. 대응 수단을 배정하기 전에 체계는 해당 물체가 실제 드론인지, 아군인지 적군인지, 어떤 임무를 수행중인지, 어느 자산을 위협하는지, 식별 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지 등을 확인해야 한다. 전자전과 기관포, 요격드론, 미사일 가운데 어떤 대응이 위협에 비례하는지도 판단해야 한다.
여러 위협이 동시에 접근하면 어느 위협이 가장 중요한지도 결정해야 한다.
따라서 센서 네트워크는 무기체계 자체의 일부가 된다. 판단의 질과 속도가 대응 수단을 효과적으로 사용할 수 있는지를 점점 더 크게 결정하기 때문이다.
NATO, 정보와 의사결정 사이 간극의 최적화
이 논리는 대드론 분야를 넘어 확장된다. NATO 연합변혁사령부(ACT)는 ‘정보에서 의사결정까지의 지연’을 중심으로 차세대 표적처리 사업(Next Generation Targeting)을 개발하고 있다. 이는 정보를 수집한 뒤 작전 행동으로 전환하기까지 걸리는 시간을 뜻한다.
이 사업은 각국 체계를 하나의 NATO 플랫폼으로 대체하기보다, 모듈형 AI와 공유 데이터 흐름을 통해 기존 체계를 연결하는 연합형 구조를 구상한다. NATO는 인간의 판단을 최종적인 권한으로 유지하면서 정보에서 의사결정까지의 지연을 50% 이상 줄이는 것을 목표로 설정했다.
이러한 균형은 점점 더 중요해질 것이다. 기계는 대량의 정보를 처리하고 패턴을 식별하며 시간을 단축하는 데 적합하다. 인간은 맥락과 의도, 법적 판단, 당장의 교전을 넘어서는 결과를 낳는 결정에 책임을 진다.
따라서 실제 작전적 우위는 자동화를 극대화하는 데 있기보다, 자동화가 어디에서 끝나고 인간의 판단이 어디에서 시작돼야 하는지 현명하게 정하는 데 있을 수 있다.
데이터, 전략적 군사자원이 되다
AI가 군사적 의사결정에 깊이 들어갈수록 전장 데이터 자체가 전략적 가치를 갖는다.
2026년 9월 25일 영국 정부는 공모를 통해 최대 12개 영국 기업에 우크라이나의 Avengers AI Labs가 보유한 전장 데이터에 접근할 기회를 제공한다고 발표했다. 목적은 첨단 드론 군집과 협동 무인작전을 위한 AI 모델을 개발하는 것이다.
이 사업은 전투 경험을 활용하는 방식의 더 큰 변화를 보여준다. 전장의 교훈은 이제 군사교리와 전술, 장비 요구조건으로만 전환되지 않는다. 알고리즘의 학습 데이터가 될 수도 있다.
이는 순환 구조를 만든다. 작전 체계가 데이터를 수집하고, 전투를 통해 어떤 탐지와 판단이 효과적이었는지 확인하며, 그 정보로 모델을 개선한다. 이후 수정된 소프트웨어가 다시 현장으로 돌아간다. 이 순환이 빠를수록 군은 더 신속하게 적응할 수 있다.
이러한 환경에서는 센서 수가 적더라도 더 나은 데이터와 빠른 소프트웨어 적응 능력을 갖춘 군이, 고가의 하드웨어를 보유했지만 학습 주기가 느린 군보다 우수한 성과를 낼 가능성이 있다.
따라서 경쟁우위는 무엇을 볼 수 있는지뿐 아니라, 이미 관측한 것으로부터 얼마나 빠르게 배울 수 있는지에도 달려 있다.
군집드론, 센서의 과제를 증폭하다
자율 군집드론은 이 과제를 훨씬 어렵게 만든다.
9월 영국 국방과학기술연구소(Dstl)는 영국 육군이 실제 군사 환경에 가까운 조건에서 소프트웨어 정의형 드론 군집을 성공적으로 시험했다고 발표했다. 이 개념은 운용자 한 명이 각 기체를 계속 조종하는 방식보다, 여러 플랫폼 사이의 자율적인 협동 수준을 높이는 방향으로 설계됐다.
방어 측에서는 탐지·추적의 계산이 달라진다. 드론 한 대를 추적하는 일은 감당할 수 있다. 그러나 수십 대를 추적하면서 이들이 독립적으로 행동하는지, 협동하는지, 기만 계획의 일부로 움직이는지 평가하는 일은 훨씬 까다롭다.
이러한 맥락에서 센서융합은 탐지를 개선하는 수단을 넘어 행동을 해석하는 수단이 된다.
방어체계는 여러 드론이 하나의 표적으로 모여드는지, 한 집단이 미끼 역할을 하는 동안 다른 집단이 별도의 방향에서 접근하는지, 기체들이 정보를 교환하는지, 방어 측의 대응에 맞춰 군집이 대형을 바꾸는지 인식해야 할 수 있다.
이들은 패턴 인식의 문제다. 데이터의 품질이 충분하고 알고리즘이 의미 있는 행동과 우연을 구분할 만큼 견고하다면, AI가 가치를 더할 수 있는 분야다.
센서에서 타격까지, 소프트웨어의 문제가 되다
전통적으로 센서와 무기는 비교적 별개의 능력으로 조달할 수 있었다. 이러한 구분을 유지하기가 점점 어려워지고 있다.
센서의 작전적 가치는 데이터를 즉시 지휘체계로 전달하고, 이를 다시 최적의 대응 수단으로 연계할 수 있는지에 따라 크게 좌우된다. 따라서 공통 데이터 표준과 개방형 인터페이스는 단순한 기술 문제가 아니라 작전적 문제가 된다.
2026년 3월 미국과 영국은 호환되지 않는 형식을 사용하는 체계들의 통합 문제를 해결하기 위해 대드론 기술의 공통 데이터 표준을 마련하기로 합의했다. 이는 서로 다른 플랫폼이 정보를 더 쉽게 공유하고, 센서융합을 개선하며, 신기술 도입을 가속하는 것을 명시된 목표로 하고 있다.
시사점은 명확하다. 성능이 뛰어난 레이더라도 데이터가 독점적인 구조 안에 갇혀 있다면, 카메라와 전자전 체계, 기관포, 요격드론에 즉시 탐지 정보를 전달하고 대응을 지시할 수 있는 다소 낮은 성능의 체계보다도 활용도가 떨어질 수 있다는 것이다.
즉, 연결성 자체가 하나의 성능 특성이 되고 있다.
AI가 제기하는 판단 신뢰도의 문제
자동화가 확대돼도 불확실성은 사라지지 않으며, 어떤 상황에서는 불확실성이 잘 보이지 않을 수 있다.
AI 체계가 매우 높은 신뢰도로 어떤 물체를 적대적 대상으로 분류하더라도, 권고한 대응이 살상력을 수반한다면 남아 있는 불확실성은 중요하다. 따라서 군사용 AI에는 전체적인 정확도 이상의 것이 필요하다. 운용자는 시스템이 얼마나 확신하고 있는지, 그 판단이 어떤 데이터의 질에 기반하는지, 그리고 가능하다면 왜 특정한 조치가 권고되는지를 이해할 수 있어야 한다.
오탐은 여전히 작전적·정치적으로 중요하다. 적은 센서를 조작하거나 분류체계를 의도적으로 기만하려 할 수도 있다. 주로 특정 전장에서 학습한 모델은 다른 기후와 지형, 전자기 환경에서 다르게 작동할 수 있다.
따라서 AI는 인간의 판단 필요성을 없애지 않는다. 다만 판단이 행사되는 정보의 성격을 바꾼다.
NATO의 차세대 표적처리 개념은 분석과 의사결정 지원을 가속하면서도 중대한 결정에 대한 인간의 권한을 유지하려 한다는 점에서 이러한 원칙을 반영한다. 자동화가 교전의 순간에 가까워질수록 이 구분을 유지하는 일은 더욱 더 중요해진다.
레이더·RF·전자광학·음향 데이터를 공통 작전상황도로 통합해 위협 분류와 의사결정을 가속하는 AI 기반 센서융합 네트워크의 AI 생성 개념도. AiSS Intelligence
AiSS 평가: 진정한 경쟁은 의사결정 우위일 수 있다
센서 경쟁은 여전히 더 긴 탐지 거리의 레이더, 더 나은 카메라, 더 민감한 RF 탐지기, 개선된 적외선 체계 등 하드웨어의 관점에서 설명되는 경우가 많다. 각각은 중요하다. 그러나 더 중대한 경쟁은 센서가 무언가를 탐지한 순간과 지휘관이 그 의미를 이해하는 순간 사이에서 점점 더 크게 벌어질 수 있다.
현대 전장은 너무 빠르고 혼잡하며 정보가 많아, 모든 탐지 결과를 사람이 직접 처리하기 어렵다. AI는 이러한 복잡성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. 센서융합은 단편적인 정보를 추적 대상으로 결합하고, 분류 알고리즘은 위협과 클러터를 구분한다. 현장에서 연산처리는 지연을 줄이며, 자동 대응체계 지시는 센서를 가장 적합한 방어체계와 직접 연결할 수 있다.
어느 하나도 독립적으로 결정적인 능력을 발휘할 수 없다. 우위는 온전한 일련의 과정에 있다.
감지 → 융합 → 이해 → 판단 → 대응
신뢰성과 책임성, 그리고 인간적 판단을 희생하지 않고도 의사결정의 사슬을 줄일 수 있는 군대는 탁월한 상황 인식을 넘어서는 것을 얻게 된다. 그것은 바로 결정 우위이다.
드론 시대에 먼저 보는 것은 중요하다. 그러나 먼저 이해하고 판단하는 것이 더 중요할 수 있다.
