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[월간 디펜스타임즈 안승범 편집장]정찰 위성이 지상을 스캔하면서 생성한 영상 자료가 지상의 위성 통제시스템에 전송되고 전문 인원들이 판독을 해야 위성 정찰 정보를 확보할 수 있다.

최근 2030년대 사용을 목표로 한국군이 도입을 진행중인 정찰 위성의 하나가 초정밀 영상레이더(SAR) 초소형 위성으로 여기에는 인공지능(XAI·eXplainable AI)알고리즘을 적용할 예정이다. SAR 위성은 전자파를 지상 목표에 쏜 뒤 반사돼 돌아오는 신호 데이터를 합성해 영상을 만든다. 주·야간, 악천후에 관계없이 관측과 정찰이 가능하다.

XAI 알고리즘 원리는 딥 러닝(deep learning) 기반으로 영상 속의 물체들을 식별하고 이를 위성 통제시스템에 전송하는 영상 데이터에 반영하여 위성 레벨에서 자동 영상 판독이 시행되고, 인력에 의한 영상 해석 소요는 이미 반영된 자동 판독 결과를 검증하는 것으로 최소화하여 정찰 결과 확보 소요 시간이 대폭 단축된다.

이처럼 XAI를 적용하면 위성에 통합된 레이더로 지상을 스캔하는데 합성개구레이더(SAR) 알고리즘으로 생성한 영상에서 사전에 구축된 영상 모델을 활용하여 딥 러닝 기반으로 SAR 스캔 영상에서 의미있는 정찰 표적들을 구체적으로 식별하는 기법이다.

현재 진행중인 425 사업으로 확보하는 정찰 위성은 장기간 사용이 가능하지만 획득 숫자가 적고 재방문 주기와 지구 자전 때문에 연속적인 감시가 어려운 단점이 있다.

반면 초소형 위성은 재방문 주기가 짧고 30기가 넘는 위성을 동시에 LEO보다 좀 더 낮은 궤도에서 운용하면서 연속적인 감시를 할 수 있다.물론 초소형 SAR 위성은 수명이 짧고 1회 스캔 공간이 상대적으로 협소한 문제가 있다.

이를 보완하기 위해서 수명이 다한 초소형 SAR 위성이 발생하면 이것을 대체할 초소형 위성들을 궤도에 올려놓기 위한 고체연료 로켓을 공군 우주작전부대가 운용하게 될 것이다.