AI 인지 전자전 특집 - AI와 머신러닝이 공중 전자전에 미치는 영향

AI와 ML은 단순한 자동화 수준을 넘어, 실시간 학습, 적응적 대응, 예측 기반 의사결정을 가능케 하며, 이는 곧 “인지전자전(Cognitive EW)”이라는 새로운 패러다임으로 발전하고 있습니다. 본 글에서는 AI·ML이 공중 EW에 미치는 구체적인 영향과 기술적 진보, 그리고 도전 과제를 심층적으로 살펴봅니다.

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(공중 AI 전자전에 대한 AI 이미지)

 

전자전 환경의 변화와 AI의 부상

현대 공중 작전 환경에서 전자전(Electronic Warfare, EW)은 단순한 보조적 임무를 넘어, 전력 전체의 생존성과 임무 성공을 좌우하는 핵심 분야로 자리잡았습니다. 특히 적의 방공망(SEAD/DEAD), 통신망, 레이다 체계는 점점 더 지능화되고 다중화되며, 스펙트럼 환경은 과거 어느 때보다 복잡해졌습니다. 전통적인 룰 기반(rule-based) 신호 분석이나 인간 전문가의 경험에 의존한 전자전 운용 방식만으로는 이러한 복잡성을 극복하기 점점 더 어려워지고 있습니다. 이 배경 속에서 AI(인공지능)와 머신러닝(ML) 기술은 공중 EW의 새로운 게임 체인저로 부상하고 있습니다.

 

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전자전 환경에서의 AI/ML 적용 필요성

공중 EW 플랫폼(F-35, EA-18G Growler, 차세대 전자전 포드 등)은 전장에서 방대한 양의 데이터를 동시에 처리해야 합니다. 대표적인 예로, 항공기 탑재 전자전 수신기(RWR, ESM)는 수백에서 수천 개의 위협 신호를 동시에 탐지하고 식별해야 하며, 이 과정은 수 밀리초 단위의 빠른 반응을 요구합니다. 기존 시스템은 주로 라이브러리 기반(Threat Library) 위협 식별 방식에 의존했는데, 이는 두 가지 근본적 한계를 가집니다.

• 사전 정의된 위협 정보 의존성: 새로운 레이다 파형이나 기만 신호가 등장할 경우, 기존 라이브러리 기반 체계는 즉각적인 식별과 대응이 어렵습니다. 업데이트 주기가 길고, 실제 전장에서 대응력 부족으로 이어질 수 있습니다.
• 스펙트럼 복잡성의 폭발적 증가: 적 레이다와 통신체계는 주파수 도약(FH), MIMO 기반 신호, LPI(Low Probability of Intercept) 기술을 적극 활용합니다. 이로 인해 단순한 패턴 매칭 방식은 점차 무력화되고 있습니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 AI/ML 기반 신호 탐지·분류·대응 기술이 필수적으로 요구됩니다. AI는 빅데이터에서 신호 특징(feature)을 자동으로 추출하고, 알려지지 않은 파형도 빠르게 적응·분류할 수 있는 능력을 제공합니다.

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주요 기술 적용 영역

신호 탐지 및 분류

머신러닝 모델(특히 딥러닝 기반 CNN, RNN, Transformer 구조)은 스펙트럼 상에서의 미세한 특징을 학습하고, 기존에 없던 파형을 ‘유사 신호 그룹’으로 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 레이다 펄스열에서 미세한 PRI(Pulse Repetition Interval) 변조 패턴이나, 변조 방식의 차이를 학습해 자동으로 적 위협을 분류할 수 있습니다.

 

장점: 기존 위협 라이브러리에 없는 신호도 “패밀리화(family grouping)”하여 실시간 대응 가능.
예시: 미 공군의 Cognitive EW 연구에서는 AI가 새롭게 등장한 적 레이다 파형을 몇 초 내에 추정·분류하고 최적 대응 기법을 자동 제안할 수 있음을 입증하였습니다.

지능형 재머 신호 생성

AI는 위협 신호를 학습한 뒤, 효과적인 재밍(Jamming) 파형을 실시간으로 설계할 수 있습니다. 강화학습(RL)을 적용하면, 시스템은 다양한 재밍 기법(노이즈, 드러깅, 디셉션 등)을 시뮬레이션 환경에서 시험하며 최적 전략을 학습하게 됩니다. 이는 마치 전술적 게임에서 AI가 승리 전략을 찾아내듯, 전자전에서도 최적화된 전자 공격(EA) 전략을 도출하는 방식입니다.

상황 인식 및 예측

머신러닝은 단순 신호 분석을 넘어, 상황 인식(Situational Awareness)과 위협 예측(Threat Prediction) 영역에서도 강력합니다. 예를 들어, AI는 적 방공망의 레이다 운용 패턴을 시간·위치 데이터와 결합하여, 특정 레이다의 가동 주기나 전개 위치를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 전투기 편대는 위협 지역 진입 전 최적 경로를 계획하거나, “위협이 켜지기 전에” 대응할 수 있게 됩니다.

자율 전자전 운용

궁극적으로 AI는 항공기 탑재 전자전 시스템을 자율화(Autonomous EW) 시킵니다. 조종사나 EW 오퍼레이터의 개입 없이도, 시스템이 탐지→분석→대응까지 일련의 과정을 실시간 수행할 수 있으며, 특히 F-35나 차세대 스텔스 전투기의 경우, 조종사에게 과도한 전자전 정보가 주어지면 오히려 인지 과부하가 발생할 수 있습니다. AI는 이러한 복잡한 정보를 자동으로 정리·요약해 결정적 정보(Decision-quality data)만 제공하게 됩니다.

 

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실제 적용 사례와 연구 동향

• 미국 DARPA의 ACE(Adaptive Radar Countermeasures) 프로그램: AI를 활용해 적 레이다 파형을 자동 분석하고, 최적의 대응 신호를 생성하는 기술 개발. 전통적인 EW보다 수십 배 빠른 적응 속도를 보여주었습니다.
• NATO의 Cognitive EW 연구: 다국적 실험에서 AI 기반 EW 시스템은 시뮬레이션 환경에서 기존 라이브러리 기반 체계를 압도하는 위협 식별 능력을 입증했습니다.
• 국방산업체 적용: 레이시온, BAE Systems 등은 AI 탑재 EW 포드를 연구 중이며, 이를 통해 “전자전 자율 에이전트(EW Agent)” 개념을 실현하려 합니다. 

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도전 과제

• 신뢰성과 검증 문제: AI는 “블랙박스” 문제를 가집니다. 왜 특정 파형을 위협으로 분류했는지, 왜 특정 재밍 기법을 선택했는지 설명하기 어렵습니다. 군사 시스템에서는 설명가능한 AI(XAI)가 필수적입니다.
• 실시간성 보장: EW는 밀리초 단위의 반응이 요구됩니다. AI 모델이 아무리 정확하더라도 지연(latency)이 길면 전술적 가치는 사라지게 됩니다. 따라서 경량화된 모델, 전용 하드웨어(FPGA, GPU, AI 칩)의 통합이 필요합니다.
• 적의 역대응(Counter-AI EW): 적 또한 AI를 활용하여 “적응적 파형”을 설계하거나, 아군 AI 모델을 교란하기 위한 기만 신호를 사용할 수 있습니다.
• 데이터 확보: AI 학습에는 방대한 훈련 데이터가 필요합니다. 실제 위협 신호 데이터는 보안상 제약이 크며, 시뮬레이션만으로는 현실성을 담보하기 어렵습니다. 따라서 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation) 기술이 부각되고 있습니다.

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미래 전망

AI와 ML은 단순히 기존 전자전의 성능을 보완하는 수준을 넘어, 전자전의 개념 자체를 재정의할 것입니다.

• 인지전자전(Cognitive EW): 자율적 학습과 적응을 통해 상황별 최적 대응.
• 협업형 EW: 여러 항공기, 드론, 지상/해상 플랫폼이 네트워크 기반으로 연결되어, AI가 전자전 임무를 분산·조율.
• AI 대 AI 전자전: 상대방의 AI 기반 EW 체계와 싸우는 새로운 전장 개념.

특히 차세대 전투 환경에서는 “사람이 직접 위협을 분석·결정”하기보다는, AI가 1차 분석과 대응을 담당하고, 인간은 전략적 수준에서 이를 통제하는 휴먼-온-더-루프(Human-on-the-loop) 구조가 될 가능성이 높습니다.

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결론

AI와 머신러닝은 공중 전자전의 속도, 적응성, 자율성을 획기적으로 향상시키며, 기존의 룰 기반 EW 체계를 빠르게 대체하고 있습니다. 그러나 동시에 신뢰성, 실시간성, 데이터 확보, 적의 역대응이라는 새로운 도전 과제를 던지고 있기도 합니다.

앞으로 공중 EW 분야에서 AI는 단순한 기술적 도구가 아니라, 전력의 생존성과 우위를 결정하는 전략적 자산으로 자리매김할 것입니다. 즉, AI를 효과적으로 통합하지 못하는 국가는 미래 공중전에서 전자 스펙트럼 상의 주도권을 상실할 위험이 크다고 할 수 있습니다.

따라서 군과 산업계는 AI 기반 EW 기술을 적극 개발하면서도, 그 한계와 취약점을 보완하기 위한 연구를 병행해야 할것 입니다.

“인지전자전” 시대는 이미 도래하고 있으며, 이는 향후 수십 년간 공중전의 양상을 근본적으로 변화시킬 것입니다.