국방 과제인 ‘AI 기반 VR/MR 대드론 훈련 시뮬레이터’는 단일·군집 드론, FPV 공격, 광섬유 드론 등 다양한 위협 시나리오를 가상환경에서 반복 훈련할 수 있는 지능형 훈련체계 구축을 목표로 합니다.
현재 대드론 체계는 관련 기술은 보유하고 있으나 실전 수준의 운용 능력이 부족한 상황입니다. 단일 드론 및 재밍 중심의 대응 방식으로는 군집·FPV·광섬유 드론 등 복합 위협에 대응하기 어렵고, 장비 중심의 분절된 훈련 방식으로는 상황판단과 결심능력 평가가 곤란하며 팀 단위 공동 대응에도 한계가 있습니다. C-UAS 실장비와 연동 가능한 훈련 시뮬레이터와 실공간 기반 디지털 트윈 환경이 부재한 것이 핵심 문제입니다.
본 과제의 핵심은 AI 기반 시나리오 자동 생성, XR 몰입형 훈련환경, 대드론 무기체계 모델링, 디지털 트윈 기반 지형 구현, OODA 기반 AI 자동 평가를 하나의 통합 훈련체계로 연결하는 것입니다.
모아소프트는 안테나 탑재 분석, Radar Signature 분석, 전파 및 통신 환경 분석, 임무 효과도 분석 역량을 기반으로 RFP09에서 요구하는 장비 운용 훈련, 위협 드론 탐지·식별 시뮬레이션, 전파·재밍 환경 구현, OODA 평가 체계를 해석 및 시뮬레이션 관점에서 지원할 수 있습니다.
RFP 세부 과제별 모아소프트의 기술 매칭 및 실행 전략
과제 1: 대드론 장비 운용 및 탑재 성능 훈련
RFP 요구사항:
드론건, RF 스캐너·재머 등 개인용 및 통합대드론계 장비를 VR/MR 환경에서 실제와 동일하게 운용할 수 있도록 장비 모델을 정밀하게 구현하고, 탑재 위치·방사 특성·커버리지를 반영한 팀 단위 통합 훈련 지원.
모아소프트의 솔루션 (Matching):
안테나 탑재 분석: 드론건, RF 스캐너, 재머의 탑재 위치와 방사 특성, 커버리지, 안테나 간 간섭(Co-site) 영향을 사전에 분석하여 훈련 시뮬레이터의 장비 모델 정밀도를 높일 수 있습니다. 실제 운용 조건에서 장비 배치와 운용 시나리오에 따른 성능 변화를 미리 검토함으로써, 훈련 환경의 현실성을 확보할 수 있습니다.
탑재 환경 영향 분석: 개인 장비 및 통합대드론계의 탑재 전·후 성능 비교, 방사패턴 변화, 인접 장비 간 전자기 간섭 영향을 분석하여 훈련 시나리오 내 장비 운용 조건을 현실적으로 반영할 수 있습니다.
과제 2: 위협 드론 탐지·식별 시뮬레이션
RFP 요구사항:
단일·군집·FPV·광섬유 드론의 RCS, ISAR, Doppler 특성을 반영하여 안티드론 레이더 및 EO/IR 센서 기반 탐지·식별 훈련이 가능한 고충실도 시뮬레이션 환경 구현. 강화학습 기반 AI 공격 에이전트가 다양한 공격 패턴을 자율 생성하며 훈련 난이도 자동 조절.
모아소프트의 솔루션 (Matching):
Radar Signature 분석: 단일·군집·FPV 드론의 형상, 비행 자세, 회전익 특성에 따른 RCS, ISAR, Doppler 특성을 분석하여 탐지 가능성과 표적 식별 훈련의 현실성을 강화할 수 있습니다. AI 공격 에이전트 학습에 필요한 신호 특성 데이터를 제공하여 시뮬레이터의 위협 재현 정밀도를 높이는 데 활용할 수 있습니다.
위협 유형별 신호 특성 데이터 구축: 광섬유 드론의 재밍 면역 특성, FPV 드론의 급강하 회피 기동 패턴, 군집 드론의 협동 공격 시 레이더 반사 특성 등을 분석하여, 훈련 시나리오가 최신 위협 유형을 정확하게 반영할 수 있도록 지원합니다.
과제 3: 디지털 트윈 기반 전파·통신·재밍 환경 훈련
RFP 요구사항:
공항·군사시설·도심지 등 주요 작전 환경을 3D 디지털 트윈으로 구축하고, 전파 음영·통신 링크 품질·재밍 효과 범위 등 전자기 환경을 현실적으로 반영한 XR 훈련 환경 구현.
모아소프트의 솔루션 (Matching):
전파 및 통신 환경 분석: 공항·군사시설·도심지 환경에서의 전파 환경 해석 모델을 구성하고, 통신 링크 성능 분석, 통신 커버리지 분석, 전파 및 통신 간섭 영향을 분석합니다. 이를 통해 XR 훈련환경의 전자기 환경 정합성을 확보하고, 재밍 주파수 대역별 효과 범위와 광섬유 드론의 재밍 면역 특성을 훈련 시나리오에 현실적으로 반영할 수 있습니다.
디지털 트윈 전파환경 구현 지원: 지형·건물·배치 조건을 반영한 전파 음영 구역, 통신 가용 범위, 간섭 발생 구역을 사전에 분석하여 디지털 트윈 기반 훈련 환경의 현실성을 높일 수 있습니다. 이는 훈련자가 실제 작전 지역과 동일한 전자기 환경 조건에서 훈련받을 수 있도록 하는 핵심 기반이 됩니다.
과제 4: OODA 평가 및 작전 성공률 분석
RFP 요구사항:
상황판단–결심–대응 전 과정을 AI가 자동 평가하는 OODA 기반 평가 체계 구축. 훈련 시 단계별 반응 시간, 판단 정확도, 대응 수단 선택, 교전 결과 등을 자동 수집·분석하여 대드론 대응 숙련도 및 작전 성공률 향상.
모아소프트의 솔루션 (Matching):
임무 효과도 분석: 탐지, 통신, 재밍 결과를 통합하여 훈련 시나리오별 임무 성공률과 대응 효과를 정량 평가할 수 있습니다. 단일 장비 성능이 아니라 실제 임무 시나리오 안에서 어떤 대응 조합이 효과적인지를 분석하는 것이 핵심으로, OODA 평가 모델의 정확도를 높이는 데 활용할 수 있습니다.
훈련 성과 데이터 기반 평가 고도화: 임무 관점 탐지 성능 평가, 임무 관점 통신 성능 평가, 전자전 및 재밍 효과 분석, 통합 EM 임무 효과 분석을 통해 축적된 훈련 결과 데이터를 AI 자동 평가 모델 고도화에 활용할 수 있는 구조를 제안할 수 있습니다.
‘AI 기반 VR/MR 대드론 훈련 시뮬레이터’ 과제 수행을 위한 심층 기술 Q&A
Q1. 기존 대드론 훈련 체계의 가장 큰 한계는 무엇입니까?
A1. 현재 대드론 훈련은 단일 드론 및 재밍 중심 대응에 집중되어 있어, 군집·FPV·광섬유 드론 등 복합 위협에 대한 대응 훈련이 실질적으로 어렵습니다. 또한 장비 중심·기관별 분절 방식으로는 상황판단과 결심능력을 평가하기 곤란하고, C-UAS 실장비와 연동된 시뮬레이터가 없어 실전 수준의 반복 훈련 인프라가 부재한 상황입니다. RFP09는 이러한 한계를 AI 기반 시나리오 자동 생성과 XR 몰입형 환경, OODA 자동 평가 체계로 보완하는 방향을 제시하고 있습니다.
Q2. 훈련 시뮬레이터에서 EM 해석이 왜 중요합니까?
A2. 훈련 시뮬레이터의 핵심은 현실성입니다. 드론건이나 RF 재머의 커버리지, 안테나 간 간섭 영향, 재밍 주파수 대역별 효과 범위, 전파 음영 구역은 EM 해석 없이는 정확하게 구현할 수 없습니다. 이러한 물리적 특성을 정밀하게 반영하지 않으면 훈련자가 가상환경에서 익힌 대응 방식이 실제 작전에서 효과를 발휘하지 못할 수 있습니다. 모아소프트는 이러한 현실성 확보의 기술적 기반이 됩니다.
Q3. Radar Signature 분석이 드론 탐지·식별 훈련에 어떻게 연결됩니까?
A3. 단일·군집·FPV 드론은 형상, 비행 자세, 회전익 특성에 따라 RCS, ISAR, Doppler 특성이 크게 다릅니다. 이 차이를 정확하게 분석하고 시뮬레이터에 반영해야 훈련자가 실제 레이더 화면과 동일한 탐지 환경에서 식별 훈련을 받을 수 있습니다. 모아소프트는 Radar Signature 분석을 통해 위협 유형별 신호 특성 데이터를 제공하고, 이를 AI 공격 에이전트 학습 데이터 품질 고도화에 활용할 수 있습니다.
Q4. OODA 평가 정확도는 어떻게 높일 수 있습니까?
A4. OODA 평가는 훈련자의 반응 시간이나 정확도 수치만으로 완성되지 않습니다. 탐지-통신-재밍 각 단계의 실제 물리적 성능이 시나리오에 정확히 반영되어야, 대응 수단 선택의 적절성을 정량적으로 평가할 수 있습니다. 모아소프트는 임무 효과도 분석을 통해 각 대응 단계의 성능을 통합하고, 시나리오별 임무 성공률을 비교 평가하여 OODA 자동 평가 모델의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
Q5. 군 실증 과제에서 모아소프트와 협력할 때의 핵심 가치는 무엇입니까?
A5. RFP09는 군 실증이 필수인 과제이며, 훈련 시뮬레이터가 실제 작전 환경을 얼마나 충실하게 재현하느냐가 사업의 핵심 평가 기준이 됩니다. 모아소프트는 안테나 탑재 분석, Radar Signature 분석, 전파 및 통신 환경 분석, 임무 효과도 분석을 통해 장비 모델 정밀도, 탐지·식별 현실성, 전파 환경 정합성, 훈련 성과 평가 정확도를 동시에 지원할 수 있습니다. EM 기반 해석 결과를 시뮬레이터에 연동하면 장비 모델·탐지 모델·전파 환경·평가 로직을 동시에 고도화할 수 있습니다.
모아소프트와 함께해야 하는 전략적 가치 (Consortium Value)
1. 훈련 시뮬레이터 현실성 강화: 드론건·RF 스캐너·재머의 탑재 위치, 방사 특성, 커버리지, 안테나 간 간섭 영향을 EM 해석으로 사전에 분석하여 훈련 장비 모델의 물리적 정밀도를 확보할 수 있습니다. 가상환경에서의 훈련 효과가 실제 작전에서 그대로 발휘될 수 있도록 현실성의 기술적 기반을 제공합니다.
2. 위협 탐지·식별 시뮬레이션 고도화: 단일·군집·FPV·광섬유 드론의 RCS, ISAR, Doppler 특성 분석을 통해 위협 유형별 탐지 현실성을 강화할 수 있습니다. AI 공격 에이전트 학습에 필요한 신호 특성 데이터를 제공하여 훈련 시나리오가 최신 위협 환경을 정확하게 반영할 수 있도록 지원합니다.
3. XR 훈련환경의 전파·재밍 환경 정합성 확보: 공항·군사시설·도심지 환경에서의 전파 음영, 통신 커버리지, 재밍 효과 범위를 분석하여 디지털 트윈 기반 훈련 환경의 전자기 현실성을 높일 수 있습니다. 훈련자가 실제 작전 지역과 동일한 전파 조건에서 훈련받을 수 있는 환경을 구현하는 데 기여합니다.
4. EM 해석 기반 훈련 성과 평가 정확도 향상: 탐지-통신-재밍 결과를 통합한 임무 효과도 분석으로 OODA 평가 모델의 신뢰성을 높이고, 훈련 시나리오별 대응 효과를 정량적으로 비교 평가할 수 있습니다. EM 기반 해석 결과를 시뮬레이터에 연동하면 장비 모델·탐지 모델·전파 환경·평가 로직을 동시에 고도화할 수 있습니다.
문의 및 기술 협력
- 대표 문의: 02-420-3203
- 홈페이지: https://moasoftware.co.kr/contact-us/
- 주요 기술: AI 기반 VR/MR 훈련 시뮬레이터, EM 해석, 안테나 탑재 분석, Radar Signature 분석, 전파 및 통신 환경 분석, 임무 효과도 분석, 디지털 트윈 기반 XR 훈련환경 구현
