전투기 조종사, 자율 드론, 새로운 항공 사업
한국 항공 기업들이 FA-50 전투기의 조종석부터 정비 격납고까지 이어지는 변화를 추진하고 있다. 주변을 감지하고, 판단을 내리고, 물리적 작업을 수행하는 기계가 그 중심이다. 한국항공우주산업(KAI)은 KF-21 전투기 한 대가 궁극적으로 무인기 20대를 지휘할 수 있는 체계를 개발하고 있으며, 대한항공은 자율비행 드론을 개발하고 항공기 검사에 인공지능을 적용하고 있다.
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KAI가 추진하는 다음 실증 단계는 규모는 작지만 필수적이다. 전남 고흥 항공센터 인근에서 12월에 진행할 예정인 실증에서는 FA-50 후방석의 조종사가 약 150kg 무인기에 비행 명령을 직접 전달하게 된다. 앞서 진행된 편대 비행에서는 지상에 설치한 AI 프로그램이 무인기를 제어했다.
대한항공, 한화에어로스페이스, KAI는 자율 전투기, 조종사와 드론 간 협력, 항공기 엔진, 디지털 정비 등 서로 다른 분야에서 기회를 모색하고 있다. 세 기업이 공통으로 해결해야 할 과제는 항공기 제조 경험을 신뢰할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어, 통신을 결합한 시스템으로 발전시키는 것이다.
사업적 기대도 크다. 스트레이츠 리서치는 세계 드론 시장이 추산액 487억1,000만 달러에서 2034년 1,389억6,000만 달러로 성장할 것으로 전망한다. 군용 드론 시장은 같은 기간 269억7,000만 달러에서 630억5,000만 달러로 늘어날 것으로 내다봤다. 이 수치에 따르면 군용 드론은 초기 시장의 약 55%, 2034년 전망 시장의 약 45%를 차지한다. 향후 시장 확대에는 민간 분야도 상당 부분 기여할 것으로 보인다.
통신이 끊길 때 자율성이 중요한 이유
러시아-우크라이나 전쟁으로 드론은 정찰을 돕는 보조 수단이라는 기존 이미지를 훨씬 넘어섰다. 우크라이나가 러시아 항공기와 러시아 깊숙한 곳의 표적을 공격한 사례는 무인 시스템이 고가 장비를 위협하고 조종사에게 위험한 지역까지 도달할 수 있음을 보여줬다.
AI는 실질적인 취약점을 보완한다. 원격 조종 드론은 상대가 방해할 수 있는 통신에 의존한다. 카메라 영상에서 차량과 장비, 지형을 식별하는 소프트웨어는 드론이 이동 표적을 따라가거나 조종사와의 연락이 끊겼을 때 경로를 유지하도록 도울 수 있다. 시각 항법은 위성항법 신호가 교란될 때도 도움이 된다.
정찰 과정에서도 AI가 해결할 수 있는 문제가 생긴다. 드론은 방대한 양의 영상을 수집하고, 사람은 이를 살펴보는 데 시간이 걸린다. 자동 분석은 관심 대상을 더 빠르게 식별해 특정 지역을 관찰한 뒤 대응을 결정하기까지 걸리는 시간을 줄일 수 있다.
부산대학교 정보컴퓨터공학부 손준영 교수는 유인 항공기보다 낮은 도입·운용 비용과 짧은 생산·개선 주기를 장점으로 꼽았다. 그는 전쟁 대비뿐 아니라 국경 경비와 대테러 작전에서도 수요가 확대될 것으로 내다봤다.
KAI의 다음 비행에서 시험할 것
KAI의 적응형 공중 플랫폼(AAP)은 전투기와 드론의 협력 방식을 시험하기 위해 개발한 소형 실험 항공기다. 최신 계획에 소개된 첫 편대 비행에서는 FA-50이 AAP와 함께 비행하고 지상 시스템이 드론을 제어했다.
12월 실증에서는 제어 주체가 공중으로 옮겨간다. FA-50 후방석의 조종사가 AAP에 명령을 전달해 두 항공기가 비행 중 어떻게 연결되는지 시험한다. 구체적인 비행 날짜는 발표되지 않았다.
KAI는 AAP의 최고 속도를 시속 790km에서 920km로 약 16% 높이는 것도 목표로 하고 있다. 속도가 빨라지면 드론이 전투기와 함께 작전하기 쉬워진다. 회사는 보다 자율적인 비행을 지원할 자체 AI 조종사 ‘KAIilot’을 개발 중이며, KF-21과의 편대 비행도 계획하고 있다.
궁극적인 목표는 AI가 유인 항공기와 협력해 작전 목표를 설정하고 임무를 수행하도록 하는 것이다. 이를 위해서는 단순히 두 항공기가 가까이 비행하는 것만으로는 부족하다. 소프트웨어가 변화하는 상황을 처리하는 동안 항공기끼리 지시와 정보를 안정적으로 주고받아야 한다.
2038년 이후까지 이어지는 개발 계획
유무인 복합체계(MUM-T)라고 흔히 부르는 유·무인 항공기 협력 로드맵은 개발을 네 단계로 나눈다. 비교적 소규모 실증에서 출발해 전투기와 드론, 다른 항공기가 연결된 전력으로 발전시키는 계획이다.
- 2023년: 항공기에서 발사하는 헬기·소형 드론 관련 작업을 포함해 초기 개발에 착수했다.
- 2025~2028년: 2단계에서 최대 4대의 적응형 공중 플랫폼을 제어하는 FA-50 실증을 진행할 예정이다.
- 2026년 6월: 후속 개발의 기반이 될 항공기 계열인 KF-21 초도기가 인도될 예정이다.
- 2037년까지: 3단계에서는 더 발전된 협력 기술을 KF-21 2인승 기체에 적용하고, 이를 동반할 전투 드론 개발을 진전시키는 것을 목표로 한다.
- 2038년부터: 마지막 단계에서는 항공기와 센서를 더 넓은 공중·우주 전투 네트워크로 연결하는 것이 목표다.
계획된 FA-50 실증에 투입될 드론 4대는 각기 다른 임무를 맡을 수 있다. 한 대는 기만체 역할을 하고, 다른 한 대는 적 전자 장비를 교란하는 재머를 탑재하며, 또 다른 한 대는 영상을 수집하고 나머지 한 대는 타격 임무를 수행하는 식이다. 임무를 나누면 각 드론이 모든 장비를 탑재하지 않아도 조종사가 여러 항공기를 활용할 수 있다.
제안된 KF-21 운용 방식은 더 큰 규모다. 전투기 한 대가 함께 비행하는 전투 드론 4대를 제어하고, 각 드론이 다시 AAP 4대를 지휘한다. 대형 드론 4대와 소형 플랫폼 16대를 합쳐 전투기 한 대가 무인기 20대를 운용하는 구상이다.
이 임무를 맡을 KF-21 기체는 2인승으로 계획된 블록 III 형상이다. 이를 개발하려면 전투기 프로그램을 소프트웨어와 통신, 드론 개발 사업과 연계해야 한다. 이들 사업은 KF-21의 최초 인도 예정 시점을 훨씬 넘어 이어진다.
여러 종류의 무인기를 개발하는 대한항공
대한항공은 여객·화물 운송을 넘어 항공우주·방위산업 제조 분야로 사업을 넓히고 있다. 프로젝트에는 길이 약 4m의 소형 협동 드론 KUS-FX가 포함된다. 이 드론은 자율 임무 기술과 협동 편대 비행을 활용할 예정이다.
임무 자율성이란 지휘관이 목표를 제시하면 항공기가 임무 수행 방법을 세우고 업무를 분담하는 것을 말한다. 협동 편대 비행을 위해서는 드론들이 위치와 속도 정보를 공유해 간격을 유지하고 충돌을 피해야 한다.
대한항공은 방공 체계를 시험하고 항공기 요격 훈련에 활용할 아음속 표적기와 표적을 식별·타격하도록 설계된 소형·중형 공격 드론도 개발하고 있다. KUS-LW는 별도로 추진하는 동반 전투 드론 개발 사업이다. 개발은 2021년 11월 시작됐으며, 방위사업청은 2022년 8월 대한항공 항공우주사업본부를 사업자로 선정했다.
대한항공은 동반 드론 편대의 목표 기능을 다음과 같이 설명했다.
무인기 편대는 유인 항공기를 지원하고 호위할 뿐 아니라 감시, 전자 교란 전술, 정밀 사격을 포함한 자체 임무도 수행할 수 있다.
대한항공은 미국 방산 기술 기업 안두릴과도 AI를 활용한 무인 항공기를 개발하고 있다. 이 협력은 방위산업 사업에서 기체 설계와 함께 소프트웨어 개발이 핵심 요소라는 점을 보여준다.
성장을 위해 서로 다른 길을 모색하는 한화와 KAI
한화에어로스페이스는 제너럴 아토믹스 에어로노티컬 시스템스와 함께 대형 무인기 모하비를 개발하고 있다. 이 항공기는 짧고 제한된 공간에서도 이착륙할 수 있도록 설계됐다. 이런 능력은 대형 드론의 운용 가능 장소를 넓힐 수 있다.
한화는 자체 AI 모델인 엔지니어러스를 자율 드론 비행과 항공기 엔진 개발에 적용할 계획이다. 두 분야의 작업은 서로 다르지만, 모두 복잡한 물리 시스템과 소프트웨어를 연동해야 한다.
KAI의 사업 구상은 전투기를 넘어선다. 제안된 MC-X 오르카는 최대이륙중량 92t의 다목적 항공기다. 수송과 공중급유, 의무후송, 해상초계, 공중조기경보, 드론과의 협력 등이 임무로 거론된다. 사업이 추진될 경우 이르면 2035년 생산을 시작할 수 있으며, KAI는 해외 파트너를 물색해 왔다.
KAI 임원은 수십 년에 걸쳐 KF-21을 최대 800대 수출할 잠재 시장이 있다고 추산하고 사우디아라비아와 아랍에미리트를 잠재 고객으로 꼽았다. 이런 사업 목표를 고려하면 체계 통합은 상업적으로도 중요하다. 전투기 구매를 검토하는 고객은 전투기와 함께 운용할 드론과 통신, 소프트웨어에도 관심을 가질 수 있다.
항공기 검사가 또 다른 시험대가 되다
항공기 정비는 물리적 AI의 또 다른 활용 분야다. 물리적 AI는 현실 세계에서 기계를 통해 작동하는 인공지능을 뜻한다. 전투 임무를 수행하는 대신 로봇이나 드론이 항공기 주변을 이동하며 측정 자료를 수집하고 손상 여부를 파악하도록 돕는다.
기존 외부 검사는 기술자가 승강 장비를 이용해 표면을 직접 확인해야 할 수 있다. 자동화 시스템은 드론과 지상 주행 로봇에 센서를 결합해 위치를 파악하고 주변 공간의 3차원 지도를 만들 수 있다. 기계는 항공기의 여러 부위에서 상세 정보를 수집한다.
AI는 이 정보를 분석해 작은 균열과 부품 결함을 찾을 수 있다. 대한항공은 항공기 검사에 물리적 AI를 적용하고 있다. 이는 자율 항공기 개발을 위한 장기 프로그램과 맞물리는 실용적인 정비 분야다.
이 사업은 정비·수리·분해조립(MRO)으로 불린다. 디지털 MRO는 데이터와 소프트웨어를 활용해 관련 작업을 지원한다. 해당 분야의 한 시장 전망은 규모가 13억5,000만 달러에서 2034년 41억2,000만 달러로, 약 3배 성장할 것으로 내다봤다.
항공사 입장에서 실질적인 이점은 분명하다. 검사 시간과 비용을 줄이면서 손상을 정확히 찾아낼 수 있다. 항공우주 기업에는 항공기 제조·판매 외에 정비가 추가 수익원이 된다.
재난 대응으로 기술 활용 범위 확대 가능성
대한항공은 산불 등 대형 재난 현장에서도 수요가 있을 것으로 보고 있다. 회사가 제안한 방식은 지상과 공중, 우주에 설치된 센서의 정보를 결합해 24시간 화재 징후를 감시하는 것이다.
발화 가능성이 감지되면 자율 드론이 현장으로 이동해 초기 대응을 시도할 수 있다. 작은 불을 감지해 신속하게 현장에 도달하는 것이 시스템의 핵심 목적이다.
군사 분야와의 공통점은 관측 정보를 종합하고 판단을 내린 뒤 항공기를 임무 지점으로 이동시켜야 한다는 점이다. 재난 대응에서는 위험을 찾아내고 긴급 작업을 지원하는 임무에 맞춰 다른 환경에서 이런 기능을 구현해야 한다.
소프트웨어와 수출 수요가 성패 좌우
런던 국제전략문제연구소(IISS)에서 군용 항공우주 분야 선임연구원으로 활동하는 더글러스 배리는 한국이 유인 항공기와 드론의 협력을 추진할 산업적 경험을 갖췄다고 평가했다. 다만 그는 다른 국가의 유사한 시도와 마찬가지로 한국의 관련 사업도 초기 단계에 있다고 봤다.
배리는 무인 항공기를 전력에 추가할 때의 경제적 이점을 다음과 같이 설명했다.
합리적인 비용으로 전투력을 보강하고 손실률이 더 높은 상황도 감수할 수 있는 체계를 도입하는 접근은 매력적일 수밖에 없다.
전투력 규모란 군이 투입할 수 있는 항공기와 기타 전력 자산의 수를 뜻한다. 소모율은 작전 중 발생하는 손실을 의미한다. 고가의 유인 전투기를 잃는 것보다 일부 무인기의 손실을 감당하기 쉬운 비용으로 유용한 항공기를 추가하는 것이 매력이라는 뜻이다.
한국항공대학교 항공경영학과 김광옥 교수는 방위산업과 무인 항공기, MRO가 장기 계약을 통한 안정적인 수익원이 될 수 있다고 봤다. 그는 수출에 성공하려면 해외 고객의 요구에 맞춰 AI 기술을 준비하고 항공 분야의 변화에 적응해야 한다고 말했다.
AI 전문 인력을 확보하는 것도 과제다. 한국 기업은 이미 항공기와 엔진을 만들고 있지만, 다음 단계에서는 센서 데이터를 해석하고 임무를 관리하며 기계를 조율할 소프트웨어도 필요하다. 계획된 비행 실증과 정비 분야 적용은 이러한 역량을 시험할 구체적인 현장이다.
핵심 내용
- KAI는 지상에서 제어한 편대 비행에 이어 FA-50에서 드론을 직접 제어하는 실증을 계획하고 있다.
- 장기 로드맵은 KF-21 한 대가 전투 드론 4대와 소형 무인 플랫폼 16대를 지휘하는 구상을 담고 있다.
- 대한항공은 여러 종류의 드론을 개발하고 안두릴과 협력하며 물리적 AI를 항공기 검사에 적용하고 있다.
- 한화에어로스페이스는 제너럴 아토믹스와 모하비 항공기를 추진하고, 비행·엔진 개발에 AI를 적용하고 있다.
- 정비와 산불 대응 시스템은 전투 임무를 넘어 기술의 활용 범위를 넓힌다.
- 수출 목표 달성은 항공기와 통신, AI 소프트웨어를 고객 요구에 맞추는 데 달려 있다.
