2026년도 민군기술협력사업 과제

항공기 조종사용 양안 컬러 HMD 시스템 개발('26-'30)

F-15K, KF-16U, KF-21 전투기의 경우 단색 비행 정보 심볼만 시현하는 단안 HMD를 적용하였으나, F-35 전투기는 양안 컬러 방식의 HMD를 사용하여 DAS(Distributed Aperture System) 시스템으로부터 전달되는 전방위 적외선 영상과 센서 융합 정보를 바이저에 시현하고 조종사에게 주·야간 360도 상황인식능력을 제공하고 있다. 향후 KF-21 전투기도 성능개량 사업에서 DAS 시스템을 적용할 예정이므로, 카메라에서 전달되는 영상 정보를 제공할 수 있도록 양안 컬러 HMD의 개발이 필요하다. 본 과제는 광학계, 마이크로 디스플레이, 머리 추적 및 구동 모듈을 개발하여 조종사용 양안 컬러 HMD 시스템을 시제작하고, 항공기 시스템과 체계통합하여 시뮬레이터(SIL&HQS) 환경에서 기능과 성능을 실증할 계획이다. 개발이 완료되면 한국형저피탐전투기(KF-21 성능개량) 사업을 비롯하여 다양한 고정익/회전익 항공기용 HMD 개발에 파급될 것으로 전망된다.

비가시 환경 관측을 위한 AI 기반 SWIR Gated mode 카메라 개발('26-'29)

해병대가 전담하고 있는 서북도서 지역은 해무, 강우/강설, 미세먼지 등으로 인해 저시정이 발효되는 경우가 잦다. 저시정 2급은 시정 약 450m 이하, 1급은 시정 약 90m 이하로, 특보가 발효될 경우 통상적인 감시카메라로는 표적 식별이 불가능한 상태가 유지된다. 본 과제에서는 펄스 레이저 조명을 이용하는 VGA급 Gated mode SWIR 카메라를 개발하고, AI 기반 노이즈 제거 기술을 적용한 고해상도 영상 출력 기술을 개발하여 저시정 2급 환경에서도 500m 이상 떨어진 거리에서 인원 표적을 탐지할 수 있는 성능을 구현하고자 한다. 단파장 적외선(SWIR) 카메라는 옅은 안개에서는 영상 확보가 가능하지만, 해무가 짙어지면 표적 탐지가 불가능하다는 제한사항을 갖고 있다. 이를 보완하기 위해, 셔터와 동기화된 펄스 조명을 조사하고 특정 거리의 반사 신호만 선택적으로 감지하는 Gated Mode SWIR 카메라를 개발할 계획이다. 이를 통해 연기나 짙은 안개(해무) 등의 비가시 환경에서 표적 식별력을 강화할 수 있을 것으로 기대된다.

한국형 함정 갑판모사 육상 충격시험 플랫폼 개발('26-'29)

2017년 미 해군은 기존 MIL-S-901D를 MIL-DTL-901E로 개정하면서, 폭약과 부유식 해상 충격설비(FSP)로 수행하던 탄성지지 갑판설치(Deck Mounted) 장비(통신장비, 레이더 등)에 대한 충격시험을 육상에 설치된 갑판모사 충격시험기(DSSM)를 통해서도 수행할 수 있도록 요구기준을 확대 적용했다. DSSM은 충격을 모사하는 장비다. 국내에서는 한국기계연구원, 한국조선해양기자재연구원, 대양전기(주)에서 탑재장비 충격시험을 수행하고 있지만, 탄성지지 갑판설치 장비에 대한 충격시험 설비는 부재하였으며 실질적인 대안이 없는 관계로 기존 충격시험기를 통해 시험성적서를 발급하여 적용해오고 있었다. 이러한 문제를 해소하기 위해, 육상 시험용 한국형 갑판모사 충격시험기(K-DSSM)와 AI 영상분석 기반 시험결과 분석 모니터링 시스템을 통합 개발하고, 이에 대한 표준 시험체계를 수립할 계획이다. 본 과제를 통해 K-DSSM 플랫폼이 구축될 경우, 함정 탑재장비 설계 최적화와 내구성 향상이 가능해지며 장비 수명 연장과 유지보수 비용 절감 효과를 달성할 수 있다.

탑재중량 40kg급 수송드론 시스템 실용화 개발('26-'28)

"탑재중량 40kg급 수송용 멀티콥터형 드론시스템('20.11~'23.11)" 과제를 통해 LIG넥스원에서 개발한 수송용 헥사콥터 드론(KCD-40)을 실용화 개발하는 과제다. 피스톤 엔진과 리튬이온 배터리를 적용한 하이브리드 추진시스템을 통합하여 최대 탑재중량(40kg) 기준 1시간 이상 임무 수행이 가능하다. 최대 비행속도는 50km/h(순항 시 25km/h), 최대 운용거리(@순항속도, 40kg 적재)는 12km 이상이다. 통신용 데이터링크는 가시선 링크(C-Band)와 비가시선 링크(LTE)를 이중화하여 운용하고, 이동형 GCS(Ground Control System)로 반경 12km 범위 내에서 동시에 2대를 통제할 수 있다. 실용화 과제가 종료되면 차량 진입이 제한되는 격오지 부대, 전시 고립부대에 주·부식, 의료물자, 탄약 등의 군수품을 보급하는데 활용할 수 있으며, 수송드론 플랫폼을 이용하여 통신중계 드론이나 화생방 제독, 산불 진화용 드론 등으로 활용 가능할 것으로 전망된다.

저궤도 상용위성통신 기반 잠수함 위성통신체계 개발('26-'29)

현재 해군 잠수함에서는 정지궤도 상용위성통신 기반 해상작전위성통신체계(MOSCOS)를 사용하고 있지만, 낮은 전송속도와 대역폭으로 인해 제한적으로 운용되고 있다. 본 과제는 민간의 저궤도(LEO) 통신위성과 소형 경량화된 전자식 조향 안테나(ESA)를 사용하여 전송속도 2Mbps 이상, 지연시간 150ms 이하의 통신 서비스를 제공할 수 있는 잠수함용 위성통신체계를 개발하고, 잠수함 부상 및 스노클 항해 운용 환경에서 시연하는 것을 목표로 한다. 잠수함은 장기간 밀폐된 공간에서 외부와 단절된 상황에서 임무를 수행하지만, 저궤도 위성통신체계를 도입할 경우 비전투 시간대에 외부 소통과 의료지원, 심리상담체계 등을 운용하여 다방면에서 승조원의 복무환경을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

비전파식 음향기반 지능형 드론 탐지 및 인지 시스템 개발('26-'28)

최근 전자기전 기술이 고도화됨에 따라, 레이다를 활용한 드론탐지 장비 운용 시 위치가 노출될 위험성이 높아졌으며, 전파 방사 없이 운용 가능한 광케이블 드론과 GPS 자동비행 드론, AI 기반 자율비행 및 자동표적추적 기능이 적용된 드론이 등장하면서 RF 방향탐지 기술로 드론의 위치를 탐지하는 것 또한 어려워지고 있다. 이에 대응하여 음향 센서를 이용한 비전파식 드론 탐지 시스템이 다시 주목받고 있으며, 특히 우크라이나에서 이러한 음향 센서 탐지 기술을 이용하는 Sky Fortress 시스템이 구축되어 활용 중인 것으로 알려져 있다. 본 과제는 음향배열 탐지 센서와 온디바이스 Edge-AI 기반 표적인지 기술을 개발하고, 3대의 음향배열 센서로부터 획득되는 신호를 GPS를 이용하여 시각동기화하고 3차원 좌표를 도출하는 기술을 개발할 계획이다.

군수지원용 모듈형 근력보조 엑소수트 실용화 기술('26-'29)

기존 "상호연동 모듈형 근력보조 엑소수트 기술('19.06~'24.06)" 과제에서 개발된 상호연동 모듈형 엑소수트는 비정형 작업(오버헤드 용접, 체어리스 체어 등)에 특화된 형태로 개발되었으며, 정량적 평가를 통해 성능이 검증되었다. 본 과제는 수요처(육·공군)의 요구조건인 군수지원용 모듈형 근력보조 엑소수트를 실용화하는 것을 목표로 하며, 상지/허리/하지 근력보조 엑소수트와 중력보상장치(수동형)를 설계/제작한 후, 각 군별 전투실험을 통해 운용 적합성을 확인할 예정이다. 개발이 완료되면 육군 기갑/포병/공병부대에서 전차/자주포 탄약 적재 및 지뢰 탐지/제거 작업에 활용할 계획이며, 공군의 경우 항공기 무장(80~100kg급) 장/탈착 작업과 탄약상자(40~60kg급) 이송 작업에 적용할 계획이다.

DAS 기반 항만감시체계용 광섬유 선배열 소나시스템 개발('26-'29)

항만으로 접근하는 잠수함(정)과 같은 수중 물체를 실시간으로 탐지·추적·식별하기 위해 구축된 항만감시체계는 전원공급/신호전송선과 증폭기, 압전 세라믹 음향센서 등이 패키징된 복합 케이블을 매설하여 운용하고 있다. 본 과제는 선배열 센서의 성능 고도화(무전원, 비금속, EMI 비간섭 등)를 위해, 민수 분야에서 성숙된 광섬유 음향분포 센싱(Distributed Acoustic Sensing) 기술을 활용하여 광섬유 선배열 소나시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 이 체계는 단일 광섬유로 패키징되며 음압에 대한 광섬유의 위상 반응으로 탐지하므로 구조가 단순하고 유지보수가 용이하다는 장점이 있다. 시제품은 육상시험을 진행한 후 해상에서 시험선으로 포설하여 음향신호 기반 표적탐지 목표 성능을 검증할 계획이다.

군수 빅데이터 기반 RAM-C AI 에이전트 개발('26-'30)

무기체계 운용 및 정비 과정에서 발생하는 군수 빅데이터를 통합·관리하고, RAM-C 분석 알고리즘과 자율형 AI 에이전트를 융합함으로써 무기체계의 가동률 극대화 및 총수명주기 비용(LCC) 최적화를 지원하는 RAM-C AI 에이전트 기술을 개발하는 국방부-산업통상부 부처연계협력기술개발사업이다. "군수 데이터 통합 인프라", "RAM-C 지능형 분석 모델 개발", "통합분석 지능형 의사결정 지원 기술 개발"까지 총 3개의 세부과제로 구성되어 있다. 이기종 군수 데이터를 통합하기 위해 한국형 RAM-C 데이터 스키마 및 메타데이터 규격안을 개발하여 통합 플랫폼을 구축하고, 비정형·현장 데이터를 자동으로 디지털화하고 정형화할 수 있도록 OCR 및 문서 AI 기술 등을 적용할 계획이다.

또한 RAM-C 의사결정 분석을 위한 인공지능 모델 및 분석 알고리즘과 지능형 의사결정 지원체계를 개발할 예정이며, 이를 통해 장비 운용을 최적화하고 유지비용 절감을 지원할 수 있을 것으로 전망된다. 향후 개발 성과물은 각 군에서 1종 이상의 무기체계를 선정하여 실증 시범적용 사업을 추진할 예정이며, 이를 통해 실시간으로 획득된 운용 데이터를 바탕으로 고장 정보를 분석하고 장비의 잔여수명 예측이 가능해질 것으로 기대된다. 분석대상 무기체계 후보군은 육군 K2 전차 및 K9 자주포, 해군 해상감시레이다-II, 공군 FA-50 및 KF-21이다.