포착된 신호 실상·허상 자동으로 구분
박대로 기자 = 군 장병이 맡았던 해안 감시를 인공지능(AI)이 대신하는 때가 임박했다.
육군교육사령부는 27일 "지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI 학습모델 개발 사업이 최근 종료됐다"며 "이 사업은 해안감시 레이더 운용 과정에 AI를 적용함으로써 작전 효율성과 편의성을 높여 지능형 해안감시체계 구축 기반을 조성하자는 취지로 진행됐다"고 밝혔다.
육군은 53보병사단 해안감시 레이더 기지에서 인공지능 학습모델 시험을 마쳤다. 시험평가 결과 인공지능 학습모델은 해안경계작전에 필요한 인공지능 기반 지능화·자동화 항목을 충족했다. 적용된 인공지능 알고리즘의 정확도와 처리속도도 우수한 것으로 나타났다.
육군은 이달 중 사업을 종료한 뒤 다음달부터 시범운영할 예정이다.
인공지능은 포착된 신호의 실상과 허상을 자동으로 구분하고 모든 실상 표적에 추적번호를 부여해 관리한다. 확인된 표적은 자동으로 추적·관리된다. 특이사항이 발생하면 인공지능이 사용자에게 경고를 보낸다.
인공지능은 해안감시체계 빅데이터를 활용해 책임해역 환경과 상황을 분석하고 이상 궤적을 보이는 선박을 관심·의아 선박으로 분류한다. 또 취약 지역·시간을 종합 분석해 운용자에게 정보를 제공하며 이를 시각화 화면으로 보여준다.
다른 해안감시 장비와의 연동도 수월해질 전망이다. 인공지능 학습모델이 적용되면 열영상감시장비(TOD)·감시카메라 등과 연동해 무인화 원격 운영 상황에서도 실시간 영상 확인이 가능해진다.
인공지능이 각종 신호정보를 융합해 소형 표적을 탐지하고 표적 신뢰도를 높인다. 광역 통합감시체계를 통해 전장관리체계와 실시간 연동할 수 있다는 것도 장점이다.
육군은 "현재는 레이더 화면에 표시되는 모든 표적 신호를 육안으로 식별하고 수작업으로 정보를 입력해야 한다"며 "신호가 없는 미확인 선박이 발견되면 유관 기관에 일일이 협조·확인을 해야 하는 불편함도 있다. 이런 이유로 해안경계작전의 성패는 운용 인력의 숙련도와 집중도에 좌우돼왔다"고 설명했다.
