현대 전장은 은폐·엄폐, 기상 변화, 전파 교란, 비가시선 영역 등 기존 시각 기반 센서가 취약해지는 상황이 급증하고 있습니다. 이런 환경에서 ‘보이지 않는 위협’을 가장 먼저 감지하는 능력은 임무 성공과 병력 보호의 핵심이 되었습니다.
카메라, 전자광학(EO), 적외선(IR), 레이더, 라이다, 열 영상 등을 사용하는 기존 시야 기반 센서 체계는 뛰어난 성능을 보여주지만, 조도, 지형지물, 기상 환경 등에 의해 쉽게 한계(사각지대)에 도달합니다. 가령 EO/IR 센서는 짙은 안개나 모래폭풍, 레이더는 저고도·근거리 위협이나 건물·수풀 내부에서 탐지 성능이 급감합니다.
이런 vision-based sensors의 고질적인 취약점을 극복하기 위해서는 시각 기반 센서를 넘어선, Sound AI 기반의 Acoustic Intelligence(음향 정보) 도입이 필수입니다. Cochl.Sense와 같은 Sound AI 기술은 환경 독립적인 패시브 센서로 활용되어 기존 센서의 한계점을 메우고, 상황 인식을 확장하여 임무 성공 확률을 높이는 결정적인 전술적 자산이 됩니다.
Sound AI가 국방 분야의 작전 가용성과 병력 보호를 어떻게 혁신할 수 있는지 주요 사용 사례를 통해 살펴보도록 하겠습니다.
1. 기지·병력 보호 및 침입 감지
기지 경계나 전방 작전 기지(FOB)에서 가장 큰 문제는 시야 기반 센서가 항상 100% 정확하게 작동하지 않는다는 점입니다. 어둠, 연기, 안개 등 악천후 환경은 시각 센서를 무력화시키고, 건물이나 지형지물은 사각지대를 만듭니다. 이런 상황에서 완벽하게 침입자를 감지하는 것은 쉽지 않습니다.
반면 Sound AI는 가시선이 필요 없는 센서로 기능합니다. 발소리(Footsteps), 수풀이 지나가는 소리(Rustle), 심지어 은밀히 나누는 대화(Whisper)를 감지해 은폐·엄폐된 적의 작전을 조기에 감지하여 작전 전 단계에서 위협을 차단할 수 있습니다.
특히나 24/7 전천후 모니터링을 저비용으로 제공하며, 기존 시각 기반 센서와 함께 동작해 오탐 발생 빈도를 획기적으로 감소시킬 수 있습니다. 이는 운영 인력의 인지 부하를 줄이고, 위협 상황을 여러 단계로 자동 분류하여 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.
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Sound tags: Footsteps, Rustle, Whisper
2. Counter-UAS/LSS 위협 탐지
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우크라이나 전쟁 이후 전 세계 군은 초소형/초저고도 드론이 가장 위험한 비대칭 위협이 될 수 있다는 점을 인지하고 있습니다. 실제로 우크라이나 전장에서 5,000달러 내외의 FPV(First person view) 드론이나 개조된 상용 드론이 수천억 원짜리 전략 폭격기를 파악하거나 헬리콥터를 격추하는 등 압도적인 ‘가성비’ 높은 활약을 보이며, 현대전의 판도를 바꾸는 비대칭 전력으로 인식되고 있습니다. 하지만 레이더는 나무, 수풀 사이로 숨어 비행하는 저고도/저속 비행체(LSS: Low, slow, small)나 저반사 재질 드론 탐지에 취약합니다.
Sound AI는 이러한 상황에서 가장 강력하게 작동하는 패시브 센서입니다. 드론이 날아가는 소리(Drone flying), 항공기 소음(Aircraft noise), 바람 소리(Wind noise)와 같은 소리를 정교하게 탐지 및 필터링할 수 있고, 드론이나 항공기별 시그니처 사운드를 각각 분류해 낼 수도 있습니다. 시각·열 영상으로 포착되기 전 단계에서 로터음을 탐지해 조기 대응 시간을 크게 확보할 수 있습니다. 또한 전파 발신이 없어 EMCON(Emission Control)환경에서도 운용할 수 있으며, 저고도에서 접근하는 비행체를 신속하게 탐지하여 기존 레이더의 한계를 완벽히 보호합니다. Cochl.Sense의 경우 Custom sound 학습을 통해 특정 위협 드론 유형별 분류가 가능해 위협 분류의 정확성을 높이는 것 또한 안정성을 높이는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.
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Sound tags: Drone flying, Aircraft noise, Wind noise
3. 발포 감지 및 Direction of Arrival 예측
차량 엔진음, 헬기 로터음, 폭발음 등 소음이 많은 전장 환경에서도 Sound AI는 견고한 성능을 선보이며 표적으로 삼는 소리를 정확하게 감지해낼 수 있습니다. 특히나 멀티 마이크 기반 DoA(Direction of Arrival) 기술과 결합하면, 단순히 총성 감지를 넘어서 발포 방향 및 발포 거리 추정, 나아가 총기 종류까지 파악 가능합니다.
은폐된 적의 사격 위치를 파악하는 결정적 정보를 Sound AI가 제공함으로써, 적의 공격에 대한 대응 시간을 획기적으로 단축하고 병력의 생존성을 증가시킵니다. 또한 폭발음의 종류와 범위에 따른 자동 경보는 신속하고 안전한 병력 운용을 가능하게 하며, 발생할 수 있는 피해 상황을 최소화하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
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Sound tags: Gunshot, Thud, Siren
4. 예측 정비
CBM+ (Condition based maintenance plus)와 HUMS(Health usage monitoring system)를 핵심으로 하는 예측 정비는 국방 분야의 우선순위가 높은 기술 트렌드 중 하나입니다. 고장 후 정비는 임무 중단, 가용성 하락, 부품 비용 증가라는 위험을 일으킵니다.
Sound AI 기반으로 CBM+와 HUMS를 활용하면 기계 이상음에 대한 조기 감지가 가능합니다. 장비의 이상 소음을 조기에 파악하는 것은 정비 계획을 최소 1~2주 앞당겨 수립할 수 있게 하며, 이는 작전 가용성을 향상시키는 결정적인 요소로 작용할 수 있습니다. 고장 발생 전 조기 감지를 통해 불필요한 부품비와 가동 중지 시간을 절감하며, 비정상적 고장으로 인한 인명 피해 위험까지 한 번에 낮출 수 있습니다.
단순히 전장에서 필요한 군용 물품 뿐만 아니라, 차량, 발전장비, 건설장비 등에도 폭넓게 사용이 가능한 확장성을 보유하고 있습니다.
5. Edge Deployment: GPS-denied 환경에서의 차별점
많은 전술 환경은 GPS가 사용 불가능하거나, 통신이 불안정한 상황에 부닥치거나, 전파 방해가 발생하는 곳일 수도 있습니다. Cochl.Sense의 경우 Edge SDK 형태로 제공되어 인터넷 연결 없이, 디바이스 단에서 즉시 추론이 가능합니다. 네트워크가 단절된 상황에서도 100% 동작하며, 지연 시간 없이 즉시 탐지 및 경보를 제공합니다. 이러한 독립적인 센서로서의 운용은 작전의 보안을 유지할 뿐만 아니라, 전술적 의사결정의 속도와 신뢰성을 획기적으로 높이는 가장 강력한 차별화 요소입니다.
현대 국방 시스템은 강력한 시각 기반 센서를 보유하고 있지만, 전장은 시각 기반 센서만으로 커버할 수 없는 상황이 점점 늘어나고 있습니다. Sound AI는 기존 센서 체계를 대체하는 것이 아니라 가장 취약한 사각지대를 메우는 전술적 레이어를 추가하여 임무 성공의 든든함을 더합니다.
Cochl.Sense는 이미 다양한 국방 및 안보 기관과의 협력을 통해 그 기술력을 입증해 왔습니다. 2024년 방산 혁신기업 100에 이름을 올리며, 미래 국방 기술 발전에 기여할 핵심 기업으로 공식 인정받았으며 대한민국 해군과 LIG 넥스원이 공동 개발 중인 프로젝트를 통해 수중 정찰 및 위협 탐지 기술을 고도화하고 있습니다. 또한 미국 넬리스 공군기지에 마이크를 부착한 로봇을 활용한 소리 기반 비행기 및 총기류 식별/위치 파악 임무에 Cochl.Sense가 사용되고 있습니다.