이 글은 미래 지능형 공중전에서 유도탄에 요구되는 새로운 임무와 능력에 대한 연구와 스마트 유도탄의 개념을 제시하고 지능형 단일 장비, 지능형 시스템, 군집 유도탄 기술 및 시스템 지능화 개발 접근 방식을 제시한다. 이 글은 현재 미군이 수행중인 관련 프로젝트를 분류 및 분석하고 이를 바탕으로 공중 스마트 유도탄의 개발 동향을 요약한다. 마지막으로 중국의 공중 스마트 유도탄의 개발에 대한 몇 가지 제안을 제시한다. 위의 연구 결과는 공중 지능형 무기의 지능형 장비 시스템 구축과 기술 연구 방향에 대한 참고자료를 제공 할 것이다.


개요

군사 정보화, 특히 인공지능 기술의 장비 기반 적용 속도가 가속화됨에 따라 미래 공중 전장은 체계적인 전투 조건 하에서 지능적인 전장 상황이 될 것이다. 지능형 공중전은 인공 지능 기술을 최대한 활용하여 사람을 대체하여 자율적인 공중 전장 상황 판단을 구현한 다음 자율적인 의사 결정과 무기 통제 및 타격을 구현할 것이다.


2016년 신시내티 대학에서 개발한 "Alpha" 소프트웨어는 F-15 전투기를 제어하여 인간 파일럿이 탑승한 F-22 전투기를 가상 격추하며 지능형 공중전의 막을 열었으며 지능형 공중전을 위한 유도탄 개발도 제안했다. 지능형 공중전 시대에 '데이터로 경험을 이기고, 컴퓨팅 능력으로 두뇌를 이기고, 학습으로 주도권을 잡는다' 라는 새로운 전장과 승리 메커니즘에 적응하는 방법은 지능적 유도탄의 시급한 개발이다.


전통적인 정밀 유도 무기에 인공지능 기술을 사용하면 전투 효율성을 높이고 역량을 확장할 수 있다. 인공 지능 기술, 특히 머신러닝 기술을 무기와 장비에 적용하면 효율적인 정보 수집 및 처리를 달성 할 수 있을뿐만 아니라 보조 의사 결정(AI 부사수?)도 제공 할 수 있다. 지능형 장비의 주요 특징은 장비 자율성, 자원 계층 클라우드화, 통합 상황, 지능형 의사 결정, 정밀한 조치, 인간-기계 통합, 능력 시스템화 및 전력 통합이다.


인공 지능 응용 분야에서 가장 활발한 분야인 공중 정밀 유도 무기는 주요 군사 강국에 의해 높은 평가를 받고 빠르게 개발되고 있으며, 이는 주로 지능형 기술과 전투 시스템, 전투 스타일, 무기, 장비 및 알고리즘의 높은 통합에 반영되어 지능형 인식과 지능형 의사 결정을 만들어낸다.


공중 지능형 공대공 유도탄은 미래 지능형 공중전을 임무 시나리오로 한다. 기존 공중 유도탄 장비 체계와 기술 시스템 지원을 기반으로 인공지능, 빅데이터, 네트워크 정보 등 지능형 기술을 최대한 활용한다.


연구 및 기타 다양한 연구 개발 모델을 통해 O(관찰,Observation), O(방향, Orient), D(결정,Decide)의 핵심 링크에서 유도탄의 목적을 달성하기 위해 및 A(행동,Action), 시스템, 클러스터 및 시스템은 정찰, 표적 인식, 임무 결정, 조정된 공격 (간섭, 기만, 타격 등 포함) 및 실시간 피드백과 같은 기능을 갖춘 새로운 유형의 공중 지능형 무기를 포함하여 새로운 수준의 자율 또는 협력 기능을 갖추고 있다.


분류


공중 유도탄 시스템의 다양한 지능형 기술 적용 수준에 따라 UAV의 자율 제어 수준 구분의 기초를 참조하여 지능형 단일 장비, 지능형 시스템, 지능형 클러스터 및 지능형 시스템의 네 가지 유형으로 나눌 수 있다


공중 유도탄의 정보화, 자동화 기술은 미사일, 미사일 및 미사일과 같은 공중 무기에 지능형 탐색, 지능형 인식 및 지능형 인식과 같은 기술을 적용하는 것을 말한다. 무기와 표적 간의 관계에 초점을 맞추고 유도 무기의 잠재력을 활용하며 단일 패키지 유도를 더욱 고도화하는 데 중점을 둔다. 미국의 장거리 대함 미사일인 LRASM과 SDB-II가 대표적이다. 시스템 인텔리전스는 상황 인식, 위협 회피, 온라인 계획과 같은 기술을 여러 공중 무기에 적용하는 것을 말한다. 무기 체계와 전장 상황 간의 관계와 협력적 자율 작전 능력에 대한 연구에 중점을 둔다.


예시 시스템(MALD-JSOW-HARM ).


지능형 군집 기술은 단일 기능의 저비용 공중 무기 군집에 중심 없는 네트워킹, 군집 인식, 협동 등의 기술을 적용하고 무기 군집과 임무 간의 관계를 연구하는 것을 말한다. 대표적으로 미국의 클러스터, 윙맨, 코요테 시스템이 있다.


체계 지능화란 지능형 항법 통신, 정찰, 협력적 의사 결정 등의 기술을 지능형 공중 무기 체계에 적용하는 것을 말한다. 일반적으로 미국의 분산 조정 전투 시스템으로 대표되는 시스템을 적으로 가정하는 것을 중심으로 지능형 공중 무기 장비 시스템을 연구한다.


개발 현황

미국은 인공지능 기술을 무기 및 장비 지능화의 핵심으로 채택하고 국가 차원에서 관련 기술 개발을 체계적으로 추진하고 있다. "인공지능의 미래 준비", "국가 인공지능 연구 개발 전략 계획", "지능, 자동화 및 경제" 백서를 연이어 발표하여 인공지능의 개발 현황, 계획, 영향 및 구체적인 조치를 자세히 설명하고 인공지능 기술에 대한 정부의 목표를 명확히 하고 있다. 미국 국방부는 자율 딥러닝 기계 및 시스템, 인간과 로봇의 협업, 인간 전투 작전 지원 시스템, 첨단 유/무인 전투 편성, 사이버 강화 네트워크 강화 자율 무기 등을 세 번째로 우선순위를 두었따. 인공지능과 지능화의 핵심 기술에 2017년에 20~30억 달러를 투자했다.


트럼프 대통령은 2018년 국방 예산에서 인공지능 관련 신기술 개발 및 적용에 대한 투자를 확대하고, 군사방어와 밀접한 관련이 있는 인공지능 기술 개발을 더욱 촉진할 계획이다. 미국 전략역량국은 단기 작전 개념 혁신과 시스템 통합에 전념하고 있으며, 무인 군집 기술과 지능형 시스템의 응용 개발을 발전시키는 데 중점을 두고 있다. 미국 DARPA는 중장기적으로 기술 연구에 에 전념하고 있으며, 무인 군집 기술과 지능형 시스템의 응용 개발을 발전시키는 데 중점을 두고 있다. 미국 DARPA는 중장기적으로 기술 연구에 집중하고 있으며, 향후 30년 동안 중점적으로 연구할 분야로 인공지능 기술을 꼽았다.


미국 국방부와 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 수많은 인공지능 관련 프로젝트 개발에서 대표적인 대표성과 개발 아이디어를 다음 네 가지 측면에서 정리할 수 있는데, 장거리 지대공 미사일을 타 미사일들을 이끄는 돌파구로 삼고 그 미사일은 자신이 지휘할 수 있는 타격 수단을 갖고 있다. 지능형 시스템의 핵심 기술은 정찰 유도탄에 초점을 맞추고, 군집 드론은 지능형 클러스터 전투 스타일을 테스트하고 검증하는 돌파구로 사용되며, 분산 협력 전투는 테스트 지능형 공중 무기 시스템 아키텍처를 구축하는 도움이 된다


미국의 장거리 대함 미사일 LRASM은 공중 지능형 유도탄의 가장 대표적인 대표주자이다.


LRASM은 미군이 사거리 600~1000km의 '인공지능' 미사일로 평가하고 있으며, 적외선/레이더 복합 유도 시커, 영국항공우주에서 개발한 안티 재밍 GPS, 데이터 링크 CEC 기술 기반의 고성능 양방향 데이터 링크 통신 시스템은 다양한 플랫폼에서 미사일 유도를 갱신할 수 있으며, 보다 다양한 해상 환경에 대처할 수 있는 처리 시스템을 내장하고 있다. 기타 사양은 JASSM-ER 수준을 유지하고 있다. 현재 LRASM은 여러 차례의 공중 발사 및 함정 발사 시험을 성공적으로 수행했다. 공중 발사 버전은 2018년에 미 공군 제28 폭격기 비행단에 처음 배치되었다.


LRASM 미사일은 다양한 타격 임무를 수행할 수 있으며 미국의 차세대 대함 미사일의 방향을 제시한다.


이러한 종류의 유도탄은 위협에 대한 자율적 인식, 자율적 타격 경로, 다중 유도탄 협력, 표적 가치 분류 및 표적 인식 측면에서 높은 수준의 지능을 갖추고 있다. LRASM 미사일은 표적 탐지 및 식별을 위해 첨단 미사일 탑재 센서 기술과 데이터 처리 기능을 활용할 수 있다. 중간 유도 없이도 완전 자율 항법 및 종말 유도를 수행할 수 있으며, 지능적으로 타격 임무를 완수할 수 있다. 주로 중간유도의 의존도를 낮추는 데 인공지능 기술이 반영되어 있으며, 지능형 표적 인식 능력을 갖추고 있다. LRASM 미사일의 핵심 기술은 전자전을 통해 적 레이더가 켜지면 전자기 신호를 감지하고 표적 인식 알고리즘을 사용하여 감지 된 신호를 분류하여 섬과 해안 지역의 배경에서 적시에 위협 위치와 범위를 결정하여 적 지대공의 영향을 피하고 타겟으로 기동하는 것이다. 동시에 고급 관성 항법 장치, 미사일 센서, 레이더 고도계 및 데이터 처리 기술에 의존하여 센서 및 정보 네트워크 중단시 자율 항법을 실현하여 정보, 정찰 시스템, GPS 및 ISR 정보 소스에 대한 의존도를 줄일 수 있다.



미국 방위고등연구계획국(DARPA)은 기존 무인 시스템(무인 항공기, 미사일 등)의 능력을 향상시키고 A2D2 환겨에서 더 적합하게 만들기 위해 '적대적 환경에서의 협력 작전'(CODE) 프로젝트를 개발했다. 환경 협조 작전 거부는 미군이 제안한 새로운 개념이자 새로운 기술이다. DARPA는 먼저 개념을 언급한 후 가상 실험, 기술 검증, 설치 시연을 통해 개념을 점차 발전시켜 나가고 있다. CODE 프로젝트의 핵심 기술은 단일 유도탄의 자율성, 무기 편대의 조정된 자율성, 모니터링 인터페이스, 개방형 아키텍처, 완전한 임무 수행 능력 검증 기술, 군용 항공기 전환에 사용되는 기술 등이 있다. 주요 기술 개발은 감지, 타격, 통신 및 내비게이션 그리고 필요한 통신 대역폭과 지휘 시스템 부하를 줄이기 위한 자율 작전의 다른 측면에 중점을 둔다.



2018년 11월 애리조나주 유마 시험장에서 DARPA가 실시한 일련의 테스트에서 CODE 프로젝트는 A2AD 환경에서 CODE가 장착된 무인 항공 시스템(UAS)의 적응 및 대응 능력을 입증했다. 드론 시스템은 통신 트래픽을 최소화하면서 정보를 효율적으로 공유하고, 임무 목표를 계획하고 할당하는 데 협력하며, 조율된 전술적 결정을 내리고, 위협이 높은 동적 환경에 대처하기 위해 협력한다. 2019년 2월, 센서 어레이를 장착한 6대의 RQ-23 타이거 샤크가 순차적으로 이륙했다. 미 육군 유마 시험장의 활주로 옆에 있는 작은 사령부에서 태스크 포스는 드론과 최대 14대의 가상 항공기를 공중에서 추적했다. 레이시온의 소프트웨어 및 자율 알고리즘 팀과 존스홉킨스 대학교 응용물리연구소의 '화이트 아미 네트워크' 팀 등 프로젝트 경영진이 참여한 이번 시연은 사실적인 가상 현실을 위한 건설적인 테스트 환경을 조성했다. 이 팀은 네 차례의 시연을 진행하는 동안 다양한 가상 표적, 위협, 대응책을 활성화하여 타이거 샤크 드론이 최적의 조건이 아닌 상황에서 어떻게 목표를 달성하는지 파악했다.



미 공군도 꿀벌 군집의 생물학적 개념을 기반으로 마이크로 드론 군집 기술을 개발하고 있다. 이 기술은 소형 무인기가 충돌 없이 비행할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 드론은 500회 이상의 테스트를 수행했으며 670회 이상의 시험 비행을 누적했다. 이러한 유형의 드론은 적의 레이더 시스템에 저항하고 방해하거나 여러 개의 센서로 동시에 여러 지역을 커버할 수 있도록 설계된다. 한 대 또는 여러 대의 드론이 분실되더라도 전체에 큰 영향을 미치지 않는다. 이 기술은 위협이 높은 지역에서 전략적 우위를 확보하는 데 사용할 수 있다.



2015년 6월 미 공군이 실시한 테스트에서 F-16 전투기는 690km/h의 속도로 비행했다. 비행 중에 많은 수의 "퍼Perdix"소형 무인기가 추적용 런처를 통해 사출되었다. "Quail" 무인 항공기는 길이 약 16.5cm, 날개 길이 30cm, 무게 약 0.3kg, 순항 시간은 약 20 분, 비행 속도는 약 75km/h ~ 110km/h 이다. 드론은 낙하산이 달린 작은 금속 용기에 담겨 발사되었다. 발사 후 몇 초 후 낙하산이 드론에서 분리되고 프로펠러가 작동하기 시작하여 드론이 비행을 시작햇다.


사출되기 전에 드론을 보호 커버로 감싸서 항공기의 플레어, 채프같은 기만체의 사출기 안에 넣었다. 보호 커버는 드론이 던질 때의 추력을 견딜 수 있도록 도와준다. 이 커버는 드론이 하강할 때 저항을 줄이고 드론의 기수가 아래로 향하도록 하는 항력 감소 스트리머와 낙하산이 보호 커버의 뒷면에 설치되어 있다. 일정 높이까지 하강한 후 보호 커버가 열리고 드론이 해제되고 수동 안정화 시스템에 의해 동체가 안정화 된 다음 드론이 비행 제어 시스템을 자율적으로 제어한다. 배터리 전원이 부족하면 드론은 택시 모드로 전환되어 비행 중에 데이터를 수집할 수 있다. 드론에는 전투기, 다른 드론 및 지상으로 데이터를 전송할 수 있는 단거리 통신 시스템이 장착되어 있다. 'Quail' 무인 항공기의 체공 시간은 45분이며, 해발 9,000미터 상공에서의 활공 시간도 45분이다.


알래스카에서 첫 발사 시험을 마친 후 6월 'Northern Blade' 군사 훈련에서 전투기는 총 72대의 이 유형의 무인기를 발사했다. 2016년 10월 25일, 103 대의 "Quail"무인 항공기를 발사하는 데 3 대의 F/A-18F 항공기가 사용되었다.


이 프로젝트의 시연은 수백 개의 무인 군집 드론 시스템을 제공하여 더 비싼 소형 공중 발사 디코이를 대체하고, 저렴하고 더 효율적인 방공 시스템의 디코이가 되거나, 자체 정보통신 능력을 사용하여 정보, 감시 및 정찰 작업을 수행 할 수 있도록 했다.


미국 방위고등연구계획국(DARPA)은 2015년에 시스템 통합 기술 및 테스트(SoSITE) 프로젝트를 제안했다. 스텔스 전투기에서 사출되어 대형 수송기/폭격기을 지휘하여 최전방에서 탐지 및 표적 식별을 위한 다수의 드론/순항미사일을 발사하고, 전방에서 발신한 정보를 바탕으로 드론/순항미사일의 모선을 지휘하는 것이 목적이다. 다수의 순항미사일을 발사하여 목표물에 대한 초토화 공격을 개시한다. 이 능력은 주적의 정밀 타격 무기 계획의 복잡성을 증가시켜 자신의 생존 및 전투 능력을 향상시키고 적의 전투 자원을 소모하기 위해 미군의 분산 배치 목표를 하나씩 찾아 싸우는 데 많은 시간과 ISR 자원을 소비하도록 강요할 것이다.




미군이 최상위 아키텍처에 대해 수행하는 SoSITE 프로젝트의 연구는 분산 운영 및 시스템 아키텍처의 개념을 탐구하는 것을 목표로 한다. 동시에 전투 시스템을 구성하는 지휘 통제/관리, 무기 플랫폼, 통신 네트워크의 세 가지 기본 요소에 초점을 맞추고 있다. 미국 DARPA, 공군, 해군도 관련 연구 프로젝트를 지원했다. 미군은 '지휘통제/관리' 측면에서 'DBM' 프로젝트를 통해 분산전투계획을 연구하고, '오프셋', '코드', '앨리어스' 프로젝트를 통해 집단 자율성, 인간-기계 협업, 무기 자율성의 세 가지 수준에서 분산작전협조에 대한 연구를 진행하고 있다; 무기 플랫폼 측면에서 고속 항공기, 소형 항공기 및 초소형 항공기 플랫폼에 대한 연구는 "엘프", "윙맨", "피지온"과 같은 항목의 지원으로 수행되어 보완 기능과 적응을 구성했다. 다양한 전투 스타일의 전투 무기 계통을 분산하고 "LOCUST"및 기타 프로젝트와 동기화하여 무기의 신속한 발사 실증을 완료하고 점차적으로 항공 회수 기술 연구를 탐색했다; 통신 네트워크, "TTNT"무기 협업 데이터 링크에서 응용 프로그램 결과 측면에서 적대적인 환경에서 안정적인 통신을위한 다양한 플랫폼의 요구 사항을 충족하기 위해 미군은 "C2E"및 "DyNAMO"프로젝트에 대한 연구를 연속적으로 수행했다.


개발 트렌드와 분석


전자 정보 기술의 발전으로 고정밀 자율 항법 및 고급 시커 기술이 더욱 발전하고 데이터 링크를 도입하여 C4ISR 시스템과 연결하여 표적 변경 정보 및 더 나은 전장 환경 정보를 확보하게 되었다. 동시에 전장 상황 인식, 임무 계획, 합동 작전, 피해 평가, 지능형 표적 타격 등 새로운 기술이 점차 개발되어 미사일 모델에 적용되기 시작하여 유도탄의 지능이 모든 측면에서 향상되었다. 복잡한 전장 환경에서 정밀 유도 미사일의 침투 및 타격 능력을 더욱 향상시키기 위해 미군은 새로운 유도 미사일의 지능형 연구 개발을 지속적으로 강화해 왔습다. 첫 번째는 자기 인식 능력을 강화하는 것이다. 미국에서 연구 중인 지능형 미사일은 '이미지 이해' 인공지능 기술을 사용하여 적군과 아군 군용 트럭, 지대공 및 지대지 미사일과 같은 표적과 가짜 표적을 동일한 모양과 크기로 구분할 수 있다. 또한 자율 주행 기능도 개선되었다. 고정밀 관성 항법 기술 및 기타 다중 모드 복합 유도 기술을 사용하여 GPS 및 원격 장거리 네트워크에 의존하지 않는 자율 항법을 통해 비행하고, 적의 전자전에 대한 상대의 전자전 및 레이더 등의 전자전적 공격을 감지하고, 독립적으로 경로를 계획하고, 비행 항로를 변경할 수 있다


미 국방부가 발표한 무인체계 통합 로드맵(2017-2042)은 2001년부터 미국이 발표한 무인항공기/무인체계 통합 로드맵의 8번째 버전이다. 이 프로그램은 미군의 무인 시스템 활용을 위한 군사적 능력을 더욱 강화하는 것을 목표로 한다. "무인체계 통합 로드맵(2017-2042)"에 따르면 향후 무인체계는 모든 전투 영역에 초점을 맞추고 합동 작전 요구사항을 충족해야 한다. 관련 기술은 영역 간 지휘 및 통제, 영역 간 통신, 합동 전력과의 통합을 지원해야 한다. 로드맵은 또한 상호 운용성, 자율성, 네트워크 보안, 인간과 기계의 협업이라는 네 가지 핵심 기술과 미래 무인 시스템 개발을 위한 개.동 력됭되 었어다 미군무 인플 랫폼의자 율성은 글벌로 감시 및 타격 네트워크를 구축하는 데 핵심적인 역할을 한다.


지능형 무기는 전장 정보를 보다 효과적으로 활용하기 위해 자율적으로 표적을 탐지, 추적, 식별, 확인하는 능력, 실시간 정보 전송 능력, 작전 조정 능력은 물론 기동성이 높은 표적을 선택적으로 정확하게 공격할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 지능형 무기는 미래 정보 전장에서 대체 불가능한 역할과 위상을 갖게 된다. 네트워크 협력 작전, 지역 협력 봉쇄 및 통제: 여러 대의 순항미사일이 전투 네트워크를 형성하고, 미사일과 폭탄 간에 정보를 교환하여 동일한 목표물을 공격하는 여러 폭탄을 피하기 위해 합리적으로 전투 임무를 할당한다. 이는 순항미사일 전장 개발 방향의 중요한 활용이다. 지능형 무기의 네트워크 협력 전투 능력을 달성하는 방법은 데이터 링크를 설치하여 실시간 및 유연한 타격 능력을 향상시키고, 네트워크 기술 연구를 강화하고 무기과 무기, 무기와 전장 간의 상호 운용성을 향상시키는 것이다. 양방향 데이터 링크 기술, 동물 행동 및 로봇 기술, 임시 네트워크 신호 기술, 빠른 정보 처리 기술 등이 향후 지능형 무기의 네트워크 기술 개발의 초점이 되고 있다.


미 공군의 마이클 번즈 대위는 공군에서 다음과 같이 설명했다: "전술적 자율성을 갖춘 무인 전투기는 OODA 링, 높은 기동성 구성, 나노초 수준의 초고속 컴퓨팅 능력과 임무 경험에 대한 자율 학습 능력을 통해 독보적인 치명성을 형성하여 미래의 공대공 전투에 파괴적인 영향을 미칠 것이다. "그 중 OODA는 공중전 무기체계의 전투 과정 중 정찰과 판단을 의미한다. 미래 공중전에서 지능화는 공중전 OODA의 전 과정을 궤뚫을 것이다.


결론

공중 유도탄의 정보화 발전은 지속적으로 지능형 요소를 통합하고 있으며, 미래 지능형 공중전에서도 지적 능력의 중요성이 부각될 것이다. 지능형 기술의 군사적 적용도 전술적 수준에서 전략적 수준으로 진화하고 있으며, 무기와 장비에서 교리로 확장되어모든 범위에서의 정보화, 무인화, 지능화를 가속화하고 있다. 세계 군사 과학기술 강국들은 모두 정보화 군대를 중심으로 전략적으로 배치하고, 정보화 시스템의 구축을 강화하고, 다양한 목적의 인공지능 시스템을 개발하며, 미래 군사 경쟁 전략의 주도권을 잡기 위해 노력하고 있다.


중국의 공중 지능형 지대공 탄약 개발은 이러한 발전 추세를 파악하고 군-민 통합 정책과 기술적 우위를 최대한 활용하며 중국 공군의 임무에 부합하는 공중 지능형 지대공 탄약 장비 시스템을 구축해야 한다. 전술 범위를 넘어서 전략적인 수준까지 정보화가 시급하다.


끝.





이 논문은 중국의 2020 International Conference on Defence Technology에서 출판된 논문임.

제목은 Research on development status and technology trend of intelligent autonomous ammunition