유인헬기 무인기 사출(Heli-borne MUM-T) / 북 잠수함 이렇게 찾는다 ㅡ 맨인더루프(MITL : Man-In-The-Loop)

출처#1. https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LS2D&mid=shm&sid1=100&sid2=267&oid=003&aid=0010547677

출처#2. https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LS2D&mid=shm&sid1=100&sid2=267&oid=277&aid=0004918980 

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육군은 'Heli-borne MUM-T 발전 및 운용방안 연구' 용역을 발주한다고 12일 밝혔다.
'Heli-borne MUM-T(Manned Unmanned Teaming)'이란 유인 헬기가 임무지역에서 무인기를 발사(사출)해 실시간 운용하는 방안이다.

연구 주요 내용은

▲주요 선진국의 Heli-borne MUM-T 기술수준 분석 및 운용사례

▲임무형태별 항공작전간 Heli-borne MUM-T 운용 방안

▲육군항공 제대별 Heli-borne MUM-T 편성 및 소요량 제시

▲국내 연구개발 가능성 및 전력화 가능 시기 검토 등이다.

육군은

"저고도에서 운용되는 헬기는 적 대공화기에 취약해 생존성 보장이 절대적으로 필요하다"

"위험지역에서는 무인기를 운용하고 유인기는 노출을 최소화해 생존성 보장이 가능하다"
"유인헬기(공격헬기, 기동헬기)에서 무인기를 사출해 실시간 운용하는 Heli-borne MUM-T체계가 구축된다면 항공작전간 전장인식능력 향상, 효율적인 화력운용, 생존성 향상이 가능하다"고 강조했다.

육군은 현재 개발 중인 소형무장헬기에 헬기 탑재형 캐니스터 발사형 드론을 장착하는 방안을 연구 중이다.

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맨인더루프(MITL : Man-In-The-Loop)

운용자가 공중플랫폼에 개입해 작전 중 실시간 임무통제를 할 수 있게 하는 방식

맨인더루프 시스템에서 운용자는 광학/적외선 (EO/IR) 카메라로부터 수신된 영상에 나타난 표적 이미지를 확인하고, 공격형 공중플랫폼의 조준점을 운용자 모니터를 통해 지정한다.

공격형 공중플랫폼은 운용자의 명령에 따라 지정된 위치의 표적을 격추하는 임무를 수행하게 된다.

▲ 네트워크 기반으로 더 정확하게…맨인더루프의 발전= 최근 AI기술이 미래의 무기체계에도 적용될 가능성이 현격하게 증가함에 따라, 맨인더루프 시스템이 발전하고 있다.

기존에 운용자가 직접 타격지점을 지정해주던 방식에서 지상의 컴퓨터 프로세스 능력을 활용해 비행체의 타격지점 지정위치를 제시해 주는 네트워크 환경을 기반으로 한 방식으로 전환되고 있다.

네트워크 환경을 기반한 맨인더루프 방식을 활용할 경우, 실시간 정보수집 및 지상 탐지추적 기술의 향상으로 타격지점의 정확성을 높일 수 있다. 나아가 최소한의 운용자 개입으로 다수의 공격형 공중플랫폼의 타격지점 명령수행도 가능할 수 있다.

▲ 식별 어려운 해상표적에도 적용 가능= 해상물체는 공중플랫폼이 표적으로 식별하기 어려운 표적 중 하나다.

플랫폼의 IR(적외선) 카메라를 통해 기동하는 해상물체를 탐지·추적할 때, 공격형 플랫폼이 해면에 근접할수록 해수면의 빛 반사 영향으로 영상에서 노이즈가 급격히 증가하기 때문이다. 또한, 기동하는 물체가 크기나 모양, 방향성이 유사한 다수의 군집형일 경우, 적외선 영상과 같이 형상정보 수준이 떨어지는 탑재 센서에서는 목표하는 표적의 탐지/추적의 성능을 보장할 수 없게 된다.

따라서 노이즈의 영향을 줄이고, 군집형 물체가 영상에 입력됐을 시 목표 표적을 분류하기 위한 방법으로 국방과학연구소는 입력되는 영상의 배경제거 알고리즘을 통하여 배경을 분리하고, 탐색범위를 제한하는 기술을 개발했다.

여기에 네트워크 환경을 기반한 맨인더루프 방식을 적용함으로써 목표물 식별의 정확성을 높이고, 종말단계까지 목표표적의 추적성능을 보장할 수 있게 되었다.

▲ 네트워크 기반의 공중플랫폼 임무통제, 그 미래는= 지금까지 운용자가 개입했던 이전의 전장 환경과는 달리 미래의 전장 환경에서는 운영자 개입이 최소화 될 것으로 전망된다. 또한 모든 시스템이 네트워크로 연결돼 정보수집 속도가 신속해져 전장대응능력도 크게 증가할 것으로 보인다.

영상센서가 탑재되는 모든 공중플랫폼의 경우 네트워크 환경을 적용하면, 지상에서 영상정보 및 공간정보를 활용해 빅 데이터, 딥러닝 등 다양한 상황인식 영상처리 기술로 다수의 고속 공중플랫폼에 임무표적에 대한 정확한 명령/통제가 가능하다.

현재로써는 인프라의 부족으로 고속의 공중플랫폼이 고해상도의 영상을 전송하는 것에는 물리적/기술적 한계가 있다. 하지만, 국방과학연구소는 이러한 환경적 한계를 극복하기 위해 고속 공중플랫폼의 영상분석기술, 임무통제기술, 통합 네트워크시스템 개발 기술 등 원격통제 분야에서 각각의 기술력을 통합하고, 전장대응력을 극대화하기 위한 방안을 지속적으로 추진하고 있다. 그 밖에도 기술 성숙도가 향상되면, 해당 기술은 민수 분야에서 해상관제 시스템, 해상물체 조준, 해상물체 영상정보 데이터 생성 등에도 활용될 수 있을 것으로 예상된다.