육군 교육사령부와 해안경찰청은 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발과 불법선박 대응을 위한 장비 선진화 기술개발을 추진하고 있다./ⓒ육군 교육사
육군 교육사령부와 해안경찰청은 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발과 불법선박 대응을 위한 장비 선진화 기술개발을 추진하고 있다./ⓒ육군 교육사

[뉴스프리존,대전=이기종 기자] 육군 교육사령부와 해안경찰청은 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발과 불법선박 대응을 위한 장비 선진화 기술개발을 추진하고 있다고 17일 밝혔다.

지난 13일 해경은 4월부터 6월 사이에 보트를 타고 밀입국한 일행 중 6명을 추가로 검거했다.

이 검거 현황을 보면 지난 4월 보트 일행(5명 추정) 미검거자 3명 중 2명, 5월 보트 일행(8명 추정) 미검거자 4명 중 1명, 6월 보트 일행(5명 추정) 중 3명 등으로 알려져 있다.

정세균 국무총리는 지난 4일 충남 태안 해변에서 정체불명의 고무보트 1척이 발견된 사건과 관련해 정경두 국방부 장관과 김홍희 해양경찰청장에게 경계 강화를 지시했다.

특히 정 총리는 국방부 장관과 해양경찰청장에게 모든 감시체계를 동원해 해상 경계 및 해안 경계를 강화하고 이번 사건을 계기로 국방부, 해양경찰청 등 관계 부처는 CCTV 보강 등 밀입국 방지 강화 대책을 지시했다.

이 과정에서 충남 태안으로 밀입국한 소형 모터보트는 군 감시 장비에 10여 차례 포착이 되었지만 낚싯배 등으로 판단하고 조치를 하지 않은 것으로 해안경계의 허점이 드러났다.

또 이 사건으로 인해 지난해 발생한 삼척항 목선 사건을 다시 조명하게 만들었다.

지난해 7월 발생한 목선 사건은 북한 목선이 삼척항으로 입항 사건이며 그 당시 국방부, 해경, 해군 등의 경계태세 문제점이 지적됐고 이와 관련해 김유근 청와대 국가안보실 1차장도 엄중경고 조치를 받았다.

그 당시 고민정 청와대 대변인은 “문재인 대통령이 북한 소형 목선 상황과 관련해 청와대 안보실 1차장에게 엄중 경고 조치했다”고 전했다.

이는 목선이 입항하는 과정에서 국방부가 안이하게 대처했고 국가안보실은 이를 국민에게 전달하는 과정에서 초기부터 국방부 및 관련 군 등과 협의했기 때문이다.

또 국방부 정경두 장관은 북한 목선이 북방한계선(NLL, Northern Limit Line)을 거쳐 아무런 제지 없이 동해 삼척항까지 진입한 사건에 대한 정부 합동조사 결과의 브리핑에서 “이번 북한 소형목선의 삼척항 입항 상황을 분석해본 결과, 경계작전 실패와 국민들께 제대로 알리지 못한 부분이 있었다”며 “우리 군에 대한 질책을 가슴 깊이 새겨 환골탈태하는 군의 모습을 보여드릴 것을 약속드린다”고 밝힌 적이 있다.

그러나 이러한 정경두 장관의 약속은 지켜지지 않았고 이번 밀입국 보트 사건과 관련해 정 장관은 지난 11일 육군 제2작전사령부를 방문해 경계 실패를 지적하고 상황을 매우 엄중하게 인식한 가운데 문제점을 정밀하게 분석해 재발 방지 대책을 추진할 것을 강조했다.

또 연안에서 활동하는 소형선박까지 탐지 및 식별해 밀입국을 사전에 차단할 수 있도록 주도면밀하게 보완대책을 시행할 것을 지시했다.

이에 본지 올해 초 정부 연구개발(R&D) 사업 중에서 해안감시체계 구축과 불법선박 대응을 중점으로 추진 중인 육군 교육사령부와 해안경찰청의 사업을 취재했다.

먼저 육군 교육사령부가 추진하고 있는 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발(약 10개월, 5억 규모)에 있어서 사업목적은 해안감시 레이더(Radar) 운용에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술 적용으로 해안경계작전의 질적 향상과 병력절약형 해안경계로의 작전개념 전환에 대비하고 향후 추가되는 과학화 해안경계 장비 및 신형 해안감시 레이더 획득사업과 연계해 지능형 해안감시체계 구축의 기반을 조성하기 위함이다.

이 사업의 추진배경과 필요성을 좀 더 살펴보면 국방개혁 2.0에 따라 병력감축이 불가피함을 인식하고 과학화 해안경계체계 도입을 필수적인 과업으로 추진하게 됐다.

이를 위해 AI 기술을 적용한 감시장비 개발 및 적기 도입이 우선되어야 함을 인식하고 시범사업 추진 및 확대적용을 준비하고 있으며 해안감시 레이다(R/D) 운용에 AI 기술을 적용해 해안경계작전의 질적 향상을 도모하고 향후 추가되는 과학화 해안경계 장비, 신형 해안감시 레이다 획득사업 등과 연계해 지능형 해안감시체계 구축기반을 조성한다.

그동안 사업추진 경과를 보면 2020년 국방 빅데이터·인공지능 공통기반구축사업 소요제기(2019년 9월), 제19-3차 육군과학기술위원회 안건보고(2019년 11월), 국방부 사업계획서 승인(2020년 2월) 등을 거쳐 국방전자조달시스템에 공개가 됐다.

AI학습모델을 활용한 해안감시 R/D 운용체계는 레이다의 신호를 분석하고 허상과 실상을 구분, 선박들의 항로 유형을 분석해 이상항로 이동선박을 경고, 취약지역 및 시간을 분석하여 취약지역/시간에 운항하는 선박을 식별해 경고하며 탐지된 모든 표적을 자동으로 추적한다.

이를 위해 AIS/V-PASS 정보 등과 연동해 확인표적은 자동 추적/관리(특이사항 발생 시 경고), 책임해역 환경 및 상황, 선박 항적데이터 분석결과를 바탕으로 미확인 선박에 대한 경고, 관심·의아선박 분류/정보 제공, 모든 탐지표적에 대한 추적관리 정보를 DB에 저장/관리, 시각화 제공 등을 한다.

또 타 감시장비와의 연동에 있어서 미확인 표적에 대한 위치정보(방위각, 속도 등)를 제공, 열영상 장비(TOD, Thermal Observation Device), 감시카메라 등 타 감시장비와 연동할 수 있는 기반을 제공한다.

이 사업을 통해 개발되는 AI학습모델은 제공한 자료(데이터)를 기반으로 해안감시 R/D 운용 지능화·자동화가 가능하도록 검증 및 시범 적용을 통해 ‘지능형 해안감시체계’를 구현하는 것이다.

또 AI학습모델과 연계된 과제는 ‘병력절약형 해안경계’ 작전개념 구현을 목표로 해안감시장비 통합 및 원격·무인화에 대비해 해안감시 레이다로부터 감시·타격체제에 이르기까지 해안경계작전 제요소를 통합하고 ‘AI 기반 통합해안경제체계’ 구축방안을 연구하는 것이다.

육군 교육사령부와 해안경찰청은 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발과 불법선박 대응을 위한 장비 선진화 기술개발을 추진하고 있다./ⓒ해경
육군 교육사령부와 해안경찰청은 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발과 불법선박 대응을 위한 장비 선진화 기술개발을 추진하고 있다./ⓒ해경

다음으로 해안경찰청의 불법선박 대응을 위한 장비 선진화 기술개발을 보면 연구기관은 지난 4월부터 오는 2023년 12월 이내(4년)이며 예산규모는 총 정부출연금 55억원 규모로 하고 있다.

이 사업에서 현 상황에 대한 인식을 보면 접경수역에 대한 선박 모니터링 미비로 중국어선과 미식별 선박 등에 의한 불법행위 예측 및 초동 대응 경비의 한계, 現 함정・항공기를 이용한 이원적 경비작전만으로는 관할 수역의 광역성·민감성(남북 접경해역) 등 주변 여건상 효과적 경비대응의 어려움, 현 취득 가능한 해상정보를 이용한 함정・항공기 등 경비세력의 배치 및 대응에는 비효율적이고 비효과적인 문제점 등이 지속 발생하고 있다고 판단했다.

특히 이로 인해 남북 접경수역 선박 동향 파악과 위법행위 식별에 어려움이 있다고 설명하고 있다.

또 유인 기반 모니터링 체계로는 방대한 양의 정보처리 등에 한계가 있고 現 ‘해양공간정보 분석시스템 구축사업’(2019)에는 접경수역 정보 이용은 극히 제한적임 등 해양경찰 임무수행 지원을 위한 실질적인 해양공간정보 관리 체계 미비점 등을 들었다.

이에 따라 NLL 부근 수역 등 접경수역을 대상으로 한 경비세력의 효율적인 배치/운용 지원을 위한 해양공간정보 수집·관리 체계 구축, 위성 연계 접경수역 실시간 선박모니터링 및 관리체계, 수집된 해양 빅데이터의 효율적 운용을 위한 관리체계 구축 등이 필요하다는 의미이다.

이를 위해 먼저 해양공간정보 수집·관리 체계 구축을 위해 개별 불법선박 단속 위주의 경비체계에서 주변국 선박들의 상황 변화에 능동적으로 대응하기 위한 실시간 모니터링과 예측체계 구축, 동해 NLL부근수역과 남북 접경수역에 대한 ‘경비’ 역할(기능)의 변화가 요구된다.

또 정보의 전략적 해석·관리를 통한 종합적인 대응전략 수립, 다양하고 광범위하게 수집된 해양 정보를 기반으로 위협 유형별·시기별 종합경비계획 수립, 경비세력을 취약해역에 사전 배치해 경비역량을 극대화 할 수 있는 저비용・고효율 경비체계로 전환 등이다.

이어 실시간 선박모니터링 및 관리체계 측면은 접경수역 선박에 대한 동향 파악과 이동 분석·예측을 위해 광역해양공간정보 수집에 필요한 인공위성 연계 선박 모니터링 체계 구축, 함정・항공기 및 육상시스템 수집 정보(AIS, V-Pass 등)와 위성정보를 융합해 종합적으로 활용할 수 있는 기술 개발, 우리 선박의 안전과 어로보호를 위한 선박 분포 예측기술 개발 등이다.

이 사업을 통해 기대되는 최종적인 기술은 위성연계 선박감시 시스템 개발을 통한 접경수역 선박정보 통합 기술 개발이며 이에 따라 다종 위성 중심의 해양빅데이터 수집체계 구축, 선박 탐지·분류 및 해양빅데이터 분석기술 개발, 선박 동향·행태 분석 기반 선박 분포 예측기술 개발, 위성연계 접경수역 선박 통합 모니터링 및 상황공유 시범서비스 시스템 개발 등이다.

이를 통해 인공위성을 연계해 남북 접경수역 뿐만 아니라 우리나라 해양관할권이 미치는 광역해역까지 관심 선박 모니터링 확대가 가능하고 연안 해역 재난·재해에 대한 효과적 대응 및 해상교통 안전관리 예측에 활용하고 타국 선박의 우리 측 관할수역 불법 조업활동 시 불법 조업행위 증거자료 확보 및 제시 등 외교적 대응방법에도 활용하게 된다.

한편 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델 개발과 관련해 육군 교육사 관계자는 “전군 최초로 인공지능 관련 연구개발처를 신설하고 지난해부터 연구해 온 결과로 올해 실증적인 사업인 지능형 해안감시체계 구축을 위한 AI학습모델을 개발하게 되었다”며 “현재 추진하고 있는 것은 초기 사업이므로 앞으로 후속 사업이 연결되어야 해안감시체계 구축에 그 효과를 발휘할 수 있을 것으로 본다”고 말했다.

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