"GPS 끊겨도 비행한다"…KAI, AI 무인기 항법 기술 개발

IT/과학

이데일리,

2026년 November 13일, PM 02:02

[이데일리 윤정훈 기자]한국항공우주(047810)(KAI)가 AI 조종사 기술을 바탕으로 무인기의 자율비행 능력을 높이고, 여러 대의 무인기가 유인 전투기와 함께 작전을 수행하는 미래 공중전투체계 구축을 추진한다. 더불어 적의 전자전 공격으로 위성항법시스템(GPS)이 교란되는 상황에서도 스스로 위치를 파악하고 임무를 수행하는 인공지능(AI) 무인기 개발에도 돌입했다.

임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 발표하고 있다(사진=윤정훈 기자)
임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 발표하고 있다(사진=윤정훈 기자)
임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 “GPS가 차단된 환경에서 항법하는 기술에 대해서도 자체 비행시험을 진행하고 있다”고 밝혔다.

미래 공중전에서 무인기의 자율비행 능력은 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 적의 전자전 공격으로 GPS와 통신망이 교란되면 기존 항법체계만으로는 안정적인 임무 수행이 어려워질 수 있기 때문이다. KAI는 이러한 전장 환경에 대응하기 위해 AI 기반 상황 인지와 비행 자율화 기술을 개발하고 있다.

KAI는 AI 조종사 ‘카일럿(KAiLOT)’ 개발을 위해 국내 AI 기업 코난테크놀로지(402030)와 다양한 과제를 수행하고 있다.

임 실장은 “위협도 평가와 의사결정, 임무 할당뿐 아니라 자원 관리와 수행 모니터링, 임무 자율화 등에도 기술 확보 노력을 기울이고 있다”며 “과제를 통해 단순한 AI 적용을 넘어 세계 수준의 기술로 끌어올리는 작업을 진행하고 있다”고 설명했다.

임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 발표하고 있다(사진=윤정훈 기자)
임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 발표하고 있다(사진=윤정훈 기자)
KAI가 구상하는 미래 전투체계는 무인기 한 대가 임무를 수행하는 수준을 넘어 여러 종류의 무인기가 역할을 나눠 작전을 수행하는 형태다. 먼저 소모성 무인기가 적 방공망에 침투해 정찰과 전자전, 기만, 타격 임무를 수행하고, 이후 무인전투기가 공대공 임무와 방공망 제압에 나서는 방식이다. 후방에서는 FA-50 등 유인 전투기가 무인기와 협력하며 작전을 수행한다.

앞서 KAI는 국산 경공격기 FA-50과 자체 개발한 다목적 무인기 AAP(Adaptable Aerial Platform)의 편대비행에 처음으로 성공했다. 지난 10월 8일 전남 고흥 상공에서 진행된 시험에서 FA-50과 AAP는 약 2.1㎞ 상공에서 9~30m 간격을 유지하며 20분간 비행했다. KAI는 이번 시험에서 확보한 데이터를 바탕으로 AI 기반 유무인복합체계(MUM-T) 기술을 고도화하고 무인전투기 개발에 속도를 낼 계획이다.

임 실장은 “유무인 협업 시스템을 구성하려면 우선 무인기의 자율화 수준이 높아져야 한다”며 “유인기와 무인기가 함께 비행할 때 책임은 유인기 조종사에게 있기 때문에 무인기의 자율성이 낮으면 조종사의 업무 부담이 커질 수밖에 없다”고 설명했다.

임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 발표하고 있다(사진=윤정훈 기자)
임성신 KAI AI개발실 실장은 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 열린 ‘제5회 코난 국방 AI 서밋’에서 발표하고 있다(사진=윤정훈 기자)
다목적 수송기를 활용해 다수의 저가 무인기를 투입하는 방안도 제시했다. 여기에 6G와 저궤도 위성통신을 활용하면 육·해·공을 넘어 전장 전체를 하나의 네트워크로 연결하는 작전 환경을 구현할 수 있다는 구상이다. 임 실장은 이러한 다영역 네트워크 기반 작전 개념이 2030년대에는 현실화할 수 있을 것으로 내다봤다.

AI의 안전성을 확보하기 위한 기술도 개발하고 있다. 특히 강화학습 기반 AI 에이전트가 비정상적인 동작을 보일 경우 기존 규칙 기반 제어 방식으로 전환하는 백업 체계를 마련하고 있다.

항공 분야에서 AI의 안전성을 검증하고 인증하는 기준이 아직 충분히 마련되지 않은 만큼, AI의 자율성뿐 아니라 이상 동작에 대응하는 안전장치도 중요하다는 판단이다.

AI 모델을 지속적으로 개선할 수 있는 데이터 관리 체계도 과제로 꼽았다. 실제 군 운용 데이터를 활용해 AI를 재학습하고 성능을 높이는 머신러닝 운영관리(MLOps )체계와 실제 전장에 가까운 고충실도 시뮬레이터가 필요하다는 설명이다.

임 실장은 “일회성 개발로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 발전하는 형태로 개발해야 한다”며 “궁극적으로는 인간과 AI가 협업하는 체계에서 자율화 수준을 높이는 것이 목표”라고 말했다.

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