C-UAS 요격체계용 터보제트 기반 신속 기동 추진시스템: 제어 및 강화학습 기술 적용을 중심으로

서론: 차세대 C-UAS 운동에너지 요격체의 필요성

현대적 무인기 위협의 진화: 소형, 고속, 군집, 자율화

현대 전장에서 무인 항공 시스템(Unmanned Aerial System, UAS) 위협은 단순한 정찰 자산을 넘어 국가 안보와 핵심 인프라에 직접적인 타격을 가할 수 있는 정교한 공격 무기로 진화하고 있다. 과거의 저고도, 저속, 소형(LSS: Low, Slow, Small) 드론의 개념을 넘어, 현재의 위협은 시속 100마일(약 160km/h)을 상회하는 고속 기동성, 다수의 개체가 동시에 공격해오는 군집(Swarm) 운용, 그리고 통신 두절 상황에서도 독립적으로 임무를 수행하는 완전 자율(Autonomous) 비행 능력을 특징으로 한다.1

 

 

이러한 위협의 현실화는 2019년 사우디 아람코 석유 시설 피격 사건이나 베네수엘라 대통령 암살 시도와 같은 실제 사례를 통해 명백히 증명되었다.5 상업용 드론 기술의 급격한 발전은 악의적인 행위자들이 저비용으로 고효율의 공격 체계를 구축할 수 있는 길을 열어주었으며, 이는 공항, 발전소, 군사 기지와 같은 국가 핵심 기반시설에 대한 방어 패러다임의 근본적인 변화를 요구하고 있다.6

 

기존 C-UAS 대응체계의 한계 분석 (소프트킬 및 저속 하드킬)

현재 운용되는 대무인기 시스템(C-UAS)은 크게 소프트킬(Soft-Kill)과 하드킬(Hard-Kill) 방식으로 나뉘지만, 진화하는 위협에 대응하는 데 명백한 한계를 드러내고 있다.

 

소프트킬 방식의 한계: 무선 주파수(RF) 재밍이나 위성항법시스템(GNSS) 스푸핑과 같은 전자전(EW) 기반의 소프트킬은 가장 보편적인 대응 수단이다.6 하지만 이 방식은 조종사와 드론 간의 통신 링크에 의존하기 때문에, 주파수 도약(Frequency-hopping) 기술을 사용하거나 사전 입력된 경로로 비행하는 자율 드론에는 효과가 급격히 감소한다.10 더 나아가, 공항이나 도심과 같이 민간 통신이 밀집된 환경에서는 아군 및 민간 통신 시스템에 의도치 않은 간섭을 유발하는 부수적 피해(Collateral Damage)의 위험이 상존한다.3

 

하드킬 방식의 한계: 물리적 파괴를 의미하는 하드킬 수단 역시 비용 효율성과 대응 능력 면에서 문제를 안고 있다. 고가의 지대공 미사일을 소형 드론 요격에 사용하는 것은 비용 측면에서 지속 불가능한 '비대칭적' 대응이다.11 그물 포획 드론이나 소형 발사체 같은 저가형 하드킬 수단은 유효 사거리가 매우 짧고(약 15m), 고속으로 회피 기동하는 표적을 추격하는 데 한계가 명확하다.3 배터리로 구동되는 프로펠러 기반 요격 드론은 비행시간, 속도, 기동성 면에서 본질적인 물리적 제약을 가진다.14 레이저와 같은 지향성 에너지 무기(DEW)는 유망한 대안으로 거론되지만, 안개나 연기와 같은 기상 조건에 민감하며, 고속으로 움직이는 표적에 파괴 에너지를 집중시키기 위한 조사 시간(Dwell time) 확보가 어렵다는 기술적 과제를 안고 있다.3

 

고기동 요격체(High-Maneuverability Interceptor)의 개념과 터보제트 추진의 당위성

이처럼 위협의 고도화와 기존 대응체계의 한계는 C-UAS 패러다임의 전환을 촉발하고 있다. RF 재밍과 같은 소프트킬 방식이 통하지 않는 자율 군집 드론의 등장은 '대응 능력의 공백(Capability Gap)'을 심화시키고 있다. 위협은 '자율화'로 진화하는데 주력 대응체계는 '통신 교란'에 머물러 있는 이 전략적 공백은 오직 물리적 파괴, 즉 운동에너지(Kinetic Energy)를 이용한 직접 요격만이 메울 수 있다.

 

따라서 미래 C-UAS는 탐지(Detect), 추적(Track), 식별(Identify), 무력화(Neutralize)의 전 단계가 유기적으로 통합된 다층적 방어체계로 발전해야 한다.6 이러한 통합 시스템에서 소프트킬은 1차 방어 및 위협 선별의 역할을 수행하고, 이를 돌파하는 고위험 표적에 대한 최종 해결책은 하드킬 자산이 담당하게 된다.4

 

이러한 배경에서 '신속하고(Fast), 민첩하며(Agile), 비용 효과적인(Cost-effective)' 운동에너지 요격체라는 새로운 개념이 부상한다. 이 요격체는 고속으로 접근하는 위협에 즉각 반응하고, 종말 유도 단계에서 적의 회피 기동을 압도할 수 있는 탁월한 기동성을 보유해야 한다. 프로펠러 추진 방식의 물리적 한계를 극복하고, 고가의 미사일보다 저렴하면서도 압도적인 속도와 기동성을 제공할 수 있는 현실적인 대안은 마이크로 터보제트 엔진이다. 터보제트 엔진은 월등한 추력 대 중량비와 고속 비행 능력을 바탕으로, 차세대 C-UAS 운동에너지 요격체의 심장 역할을 수행할 가장 합리적인 추진기관이라 할 수 있다.17

 

300N급 이상 마이크로 터보제트 엔진 기술 동향 및 분석

C-UAS 요격체용 추진시스템 요구조건: 추력-중량비, 연료소모율, 신뢰성

C-UAS 요격체에 탑재될 마이크로 터보제트 엔진은 극한의 임무 환경을 고려하여 다음과 같은 핵심 성능 지표를 만족해야 한다.

 

• 높은 추력 대 중량비(High Thrust-to-Weight Ratio): 요격체의 폭발적인 가속력과 급격한 선회 기동 능력은 엔진의 추력 대 중량비에 의해 결정된다. 엔진 자체의 무게는 요격체 전체의 관성 모멘트에 직접적인 영향을 미치므로, 가벼우면서도 강력한 추력을 내는 것이 무엇보다 중요하다.
• 낮은 비연료소모율(Low Specific Fuel Consumption, SFC): 요격체는 동체 크기가 제한적이므로 탑재할 수 있는 연료량 또한 한정된다. 낮은 비연료소모율은 제한된 연료로 최대의 작전 시간(체공 시간)과 사거리를 확보하는 데 필수적이다. 특히, 1차 요격 실패 후 재공격 또는 특정 공역에서 대기하며 위협을 감시하는 체공(Loitering) 임무를 수행하기 위해서는 연료 효율성이 매우 중요하다.13
• 신속한 시동 및 높은 신뢰성: 위협 탐지 후 수 초 내에 발사가 이루어져야 하므로, 케로신 점화기(Kero-Starter) 등을 이용한 신속하고 안정적인 시동 성능이 요구된다.19 또한, 높은 중력가속도(G-force)가 걸리는 급기동 상황에서도 연소 불안정이나 프레임 아웃(flame-out) 없이 안정적으로 작동해야 한다.
• 통합성 및 소형화: 엔진 제어 장치(ECU), 연료펌프, 밸브 등 부대 장비가 엔진 본체에 통합된(Fully Integrated) 형태는 요격체 내부의 공간 활용도를 극대화하고 시스템의 복잡성과 무게를 줄이는 데 기여한다.19

 

주요 상용 및 개발 엔진 모델 비교 분석

현재 시장에는 C-UAS 요격체에 적용 가능한 300N급 이상의 다양한 마이크로 터보제트 엔진이 출시되어 있거나 개발 중이다. 이러한 상용 기성품(COTS: Commercial-Off-The-Shelf) 엔진의 존재는 추진기관 개발에 따르는 막대한 시간과 비용, 기술적 리스크를 크게 줄여준다. 이는 개발의 초점을 엔진 하드웨어 자체가 아닌, 엔진의 성능을 극한까지 끌어내는 제어 소프트웨어와 시스템 통합 기술로 옮겨갈 수 있게 함을 의미한다. 주요 엔진 모델의 제원은 아래 표와 같다.

 

모델명 (제조사)	최대 추력 (N)	건조 중량 (kg)	추력 대 중량비	비연료소모율 (kg/Nh)	직경 (mm)	길이 (mm)	주요 특징
JetCat P300-PRO (독일)	300	2.73	109.9	0.157	132	380.5	ECU, 연료펌프 통합, 최대 900W 발전기 옵션 20
PBS TJ40-G1 (체코)	395	3.3	119.7	~0.147 (추정)	147	304	높은 추력, 다수 UAV 적용 실적 17
AceX-300 (미국)	~294	2.5	117.6	정보 없음	132	340	경량, 자동 재시동 기능 21
JetCentral Dragon 300 SE (멕시코)	300	2.92	102.7	~0.165 (추정)	133	345	케로신 직접 시동 22
S&H ZE-300 (한국)	300 (목표)	2.73	109.9 (목표)	0.157 (목표)	132	380.5	부품 국산화, 시스템 통합 설계 19

주: 추력 대 중량비는 (최대 추력 / 9.80665) / 건조 중량으로 계산. 비연료소모율은 제공된 데이터(ml/min)를 기반으로 추정된 값이 포함될 수 있음.

 

통합 시스템 관점에서의 엔진 구성요소 분석 (ECU, 연료계통, 시동기/발전기)

마이크로 터보제트 엔진은 단순히 추력을 발생시키는 장치를 넘어, 정교한 전자 및 기계 부품들로 구성된 통합 시스템이다.

 

• ECU / FADEC (Engine Control Unit / Full Authority Digital Engine Control): 엔진의 '두뇌'에 해당하는 ECU는 비행 제어 컴퓨터(FCC)로부터 추력 명령을 받아 시동, 가감속, 정지 등 엔진의 모든 작동 상태를 정밀하게 제어한다. 최근에는 엔진 상태를 실시간으로 모니터링하고 고장을 진단하는 기능까지 포함하여 비행 안전성을 높이는 추세이다.17
• 연료계통 (Fuel System): 브러시리스(Brushless) 모터로 구동되는 연료펌프, 필터, 전자 밸브 등으로 구성된다. 특히 브러시리스 펌프는 높은 신뢰성과 함께 정밀한 연료 유량 제어를 가능하게 하여 엔진의 응답성과 효율을 향상시킨다.20
• 시동기/발전기 (Starter/Generator): 초기 시동 시에는 로터를 회전시키는 모터로, 시동 후에는 비행에 필요한 전력을 생산하는 발전기로 작동한다. 이 통합 발전기의 용량은 요격체의 전반적인 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 예를 들어, JetCat P300-PRO-GH 모델이 제공하는 900W급의 강력한 전력은 요격체의 '두뇌'와 '눈'이라 할 수 있는 고성능 AI 연산 칩, AESA 레이더 시커, EO/IR 센서, 데이터링크 장비 등을 안정적으로 구동하는 기반이 된다.20 이는 군집 드론 중 특정 고위협 표적을 식별하거나 강력한 재밍 환경에서 표적을 추적하는 등 복잡하고 지능적인 임무 수행 능력과 직결된다. 따라서 엔진 선정 시 추력이나 무게뿐만 아니라 '통합 발전 용량'을 핵심 평가 기준으로 고려해야 한다.

 

신속 기동성 확보를 위한 첨단 엔진 제어 기술

요격체의 실질적인 공중 기동 성능은 엔진의 최대 추력이라는 하드웨어 사양만으로 결정되지 않는다. '최대 추력까지 얼마나 빨리 도달하는가(응답성)'와 '추력의 방향을 얼마나 빨리 바꾸는가(추력 벡터링)'가 공중전의 승패를 가르며, 이는 전적으로 제어 시스템, 즉 소프트웨어의 영역이다. 동일한 엔진을 탑재하더라도 어떤 제어 로직을 적용하느냐에 따라 요격체의 기동성은 극명하게 달라진다.

 

추력응답성 극대화 제어기법

마이크로 터보제트 엔진은 회전체 관성으로 인해 스로틀 조작에 대한 추력 발생이 지연되는 '응답 지연'이 필연적으로 발생한다. 이 지연을 최소화하고 순간적인 기동성을 확보하기 위해 다음과 같은 첨단 제어기법이 연구되고 있다.

 

• 기존 PID 제어의 한계: 산업 전반에서 널리 쓰이는 PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어는 구조가 간단하지만, 작동 범위 전반에 걸쳐 강한 비선형성과 시변성을 보이는 터보제트 엔진에는 한계가 있다.23 특정 운용점에서 튜닝된 게인 값은 다른 운용점에서는 최적의 성능을 보장하지 못하며, 급격한 추력 변경 요구 시 오버슈트나 느린 응답을 유발할 수 있다.
• 비선형 모델 예측 제어 (NMPC): NMPC는 시스템의 비선형 동역학 모델을 기반으로 미래의 시스템 상태를 '예측'하고, 서지 마진, 터빈 온도와 같은 물리적 제한조건을 만족시키면서 최적의 제어 입력을 계산하는 기법이다.25 로터 속도와 같은 간접적인 변수 대신 '추력(Thrust)' 자체를 직접 제어 목표로 설정하여 응답성을 극대화할 수 있다.27 심층 신경망(DNN)을 예측 모델로 활용하여 모델의 정확도를 높이고, 확장 칼만 필터(EKF)와 결합하여 센서 노이즈가 있는 실제 환경에서도 강인한 성능을 발휘한다. 시뮬레이션 결과, NMPC는 기존 제어기 대비 가속 시간을 0.425초 단축하고 응답 속도를 1.14배 향상시키는 등 괄목할 만한 성능을 보였다.27
• 슬라이딩 모드 제어 (SMC): SMC는 시스템 모델의 불확실성이나 외부 외란에 매우 강인한(Robust) 비선형 제어기법이다.28 제어 목표를 향해 시스템 상태를 강제로 '미끄러뜨리는' 방식으로, 예측 불가능한 상황에서도 안정적인 제어를 제공한다. 추력과 선형적인 비례 관계를 갖는 TPR(Turbofan Power Ratio)과 같은 파라미터를 제어 변수로 사용하면 더 정확한 추력 제어가 가능하며, 시뮬레이션에서 PID 제어 대비 우수한 과도응답 특성과 낮은 연료 소모를 나타냈다.28

 

추력 벡터링 제어(Thrust Vectoring Control, TVC) 기술 심층 분석

추력 벡터링은 엔진의 추력 방향을 직접 제어하여 공력 제어면(날개, 꼬리날개 등)에만 의존하지 않고 비행체의 자세를 바꾸는 기술이다. 특히, 적 드론을 추격하며 급격한 선회와 감속을 반복하는 종말 유도 단계에서 압도적인 기동 우위를 제공하는 핵심 기술이다.

 

• 기계식 vs. 유체식 TVC: 기계식 TVC는 노즐 전체나 일부를 구동기(actuator)로 움직이는 방식으로, 제어 원리가 비교적 간단하다. 그러나 무거운 구동기, 힌지, 링키지 등이 추가되어 시스템의 무게와 복잡성을 증가시키고, 외부로 돌출된 구동부는 레이더 반사 면적(RCS)을 증가시켜 스텔스 성능에 불리하다.29 반면, 유체식 TVC는 주 제트(primary jet)에 소량의 보조 유동(secondary flow)을 분사하여 물리적인 구동부 없이 추력 방향을 바꾸는 기술이다. 구조가 가볍고 간단하며, 응답 속도가 밀리초 단위로 매우 빠르고, 매끈한 외부 형상을 유지할 수 있어 스텔스 설계에 절대적으로 유리하다.29 이는 소형/경량 요격체에 가장 적합한 '게임 체인저' 기술이라 할 수 있다.
• 유체식 TVC 연구 동향: 최근 연구는 코안다 효과(Coanda effect, 유체가 곡면을 따라 흐르는 현상)를 이용하여 고온/고속의 실제 터보제트 배기 흐름을 연속적으로 제어하는 데 집중하고 있다.29 ACHEON 노즐과 같은 혁신적인 개념은 수직/단거리 이착륙(V/STOL) 항공기뿐만 아니라 고기동 무인기에도 적용 가능성을 보여주고 있다.32
• 통합 비행/추력 벡터링 제어 (IFTVC): 이는 공력 제어면과 추력 벡터링을 단일 제어 시스템으로 통합하여 제어하는 최상위 개념이다. IFTVC를 통해 요격체는 속도가 매우 낮거나 받음각이 극단적으로 큰 상황, 즉 공력 제어면의 효과가 급감하는 비행 영역에서도 완벽한 제어력을 유지할 수 있다.32

 

제어 기법	제어 원리	장점	단점	C-UAS 요격체 적용성
PID	오차의 비례, 적분, 미분 항을 이용한 선형 피드백 제어	구조 간단, 구현 용이	비선형/시변 시스템에 대한 성능 한계, 정밀 튜닝 어려움	기본 제어에는 가능하나, 신속 기동성 확보에는 부적합 23
NMPC	비선형 모델 기반 미래 상태 예측 및 최적화	제한조건 처리 용이, 직접 추력 제어 가능, 높은 응답성	높은 연산량, 정확한 모델 필요	고성능 연산장치 탑재 시 가장 효과적인 응답성 제공 가능 26
SMC	불확실성에 강인한 비선형 제어, 상태를 슬라이딩 평면으로 구속	외란 및 모델 불확실성에 매우 강인함	채터링(Chattering) 현상 발생 가능성 (보완 가능)	극한의 기동 및 예측 불가능한 상황에서 높은 신뢰성 제공 28
강화학습 기반	모델 없이 시행착오를 통해 최적 정책 학습	시스템에 대한 사전지식 요구 최소화, 환경 변화에 적응 가능	많은 학습 데이터 필요, Sim-to-Real 문제, 안전성 보장 어려움	엔진 노후화 등 변화에 스스로 적응하는 지능형 제어 가능 33

 

강화학습(Reinforcement Learning)의 적용 및 잠재력

강화학습(RL)은 터보제트 추진시스템의 제어 패러다임을 한 단계 더 진화시킬 잠재력을 지닌다. RL의 진정한 가치는 단순히 성능 좋은 제어기를 만드는 것을 넘어, '최적의 제어기를 만드는 과정' 자체를 자동화하고, 인간 전문가가 예측하기 어려운 복잡한 문제에 대한 해결책을 스스로 '발견'하게 하는 자율 최적화 프레임워크를 제공하는 데 있다.33

 

RL 기반 지능형 엔진 제어

RL은 복잡하고 비선형적인 터보제트 엔진을 제어하는 데 이상적인 접근법을 제공한다. 제어 대상의 완벽한 수학적 모델 없이도, 환경과의 상호작용(시행착오)을 통해 최적의 제어 정책을 스스로 학습할 수 있기 때문이다.34

 

• 과도응답 최적화: DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)나 SAC(Soft Actor-Critic)과 같은 Actor-Critic 계열 알고리즘은 연료 유량과 같은 연속적인 제어 변수를 직접 다룰 수 있어 엔진 제어기 설계에 적합하다.33 시뮬레이션 결과, RL 기반 제어기는 기존 PI 제어기 대비 가속 시간을 1.525초 단축하는 등 뛰어난 응답성 향상을 보여주었다.34
• MDP(Markov Decision Process) 설계: RL을 적용하기 위해서는 문제를 MDP로 정의해야 한다.

• 상태(State): 로터 속도(Nf​,Nc​), 터빈 온도(T41​), 서지 마진(Smf​,Smc​), 목표치와의 오차(e) 등 엔진의 현재 상태를 나타내는 변수들의 집합이다.33
• 행동(Action): 제어기가 취하는 행동으로, 연료 유량(Wf​)이나 노즐 면적(A8​)과 같은 직접적인 제어 변수가 될 수 있다.33
• 보상(Reward): 행동의 결과를 평가하는 척도. 빠른 응답을 유도하기 위해 rt = 1 - |et| - 0.1|et-1| 와 같이 현재 오차와 과거 오차를 줄이는 방향으로 설계하거나 33, 엔진의 물리적 한계를 초과하지 않도록 큰 음의 보상(패널티)을 부여하는 방식으로 안전성을 확보한다.

• 강인성 확보: 엔진은 사용 시간이 길어짐에 따라 성능이 저하(degradation)된다. RL 제어기는 온라인 학습을 통해 이러한 변화에 스스로 적응(adapt)하여 최적의 성능을 유지할 수 있는 잠재력을 가진다. 이는 정해진 모델에만 의존하는 기존 제어기와의 근본적인 차별점이다.33

 

RL 기반 최적 요격 기동 및 경로 생성

RL의 적용 범위는 엔진 제어를 넘어, 요격체 자체의 비행 전술과 요격 경로를 최적화하는 영역까지 확장된다.

 

• 자율 기동 생성: 무인 전투기(UCAV)의 공중전(Dogfight) 시뮬레이션에서 RL 에이전트는 인간 전문가가 설계한 규칙 기반 시스템을 능가하는 성능을 보였다. 특히, 고등 전술 기동인 'Yo-Yo' 기동을 스스로 학습하거나, 상대의 약점을 파고드는 새로운 전술을 창발(Emergence)하는 모습을 보여주었다.37
• 최적 요격 경로 탐색: RL은 회피 기동하는 표적에 대해 에너지 소모를 최소화하고 요격 확률을 최대화하는 3차원 최적 요격 경로를 실시간으로 생성할 수 있다.40 이는 비례 항법(Proportional Navigation)과 같은 고전적인 유도 법칙을 뛰어넘는 성능을 제공할 잠재력을 가진다.43
• 보상함수 설계: 요격 유도 문제에서는 정교한 보상함수 설계가 핵심이다. 단순히 '명중'에만 보상을 주기보다, '표적과의 거리 감소', '유리한 각도 점유', '에너지 소모량' 등을 조합하여 학습 과정을 효율적으로 유도해야 한다.43

 

응용 분야	상태 공간 (State, S) 예시	행동 공간 (Action, A) 예시	보상 함수 (Reward, R) 설계 철학
엔진 제어	로터 속도, 터빈 온도, 서지 마진, 목표치 오차(e,∫edt) 33	연료 유량(Wf​), 노즐 면적(A8​), PI 게인(Kp​,Ki​) 33	목표치 오차 최소화, 제어 입력 변화량 최소화, 물리적 한계 초과 시 큰 페널티 부여 33
요격 유도	표적과의 상대 거리/속도/각도, 요격체 에너지 상태 43	가속도 명령 (횡/종방향), 추력 벡터링 명령	명중 시 큰 보상, 표적 접근 시 작은 보상, 에너지 소모 및 요격 시간 증가 시 페널티 부여 43

 

Sim-to-Real 전환 문제와 극복 방안

RL의 가장 큰 실용화 장벽은 시뮬레이션에서 학습한 정책이 실제 하드웨어에서 제대로 작동하지 않는 'Sim-to-Real Gap' 문제이다.47 이는 시뮬레이션 모델이 실제 세계의 복잡한 물리 현상(공기역학, 센서 노이즈, 구동기 지연 등)을 완벽하게 모사하지 못하기 때문에 발생한다.50 이 문제는 단순한 기술적 난제를 넘어, 프로젝트의 성패를 좌우하는 '전략적 관리'의 관문이다. 성공적인 RL 기반 요격체 개발은 Sim-to-Real Gap 극복을 위한 체계적인 전략과 투자를 프로젝트 초기부터 계획했는지에 따라 결정될 것이다.

 

• 도메인 랜덤화 (Domain Randomization): 시뮬레이션 환경의 물리 파라미터(공기밀도, 마찰계수, 무게중심 등)를 학습 중에 무작위로 변경하여, RL 에이전트가 다양한 환경 변화에 강인한 정책을 학습하도록 유도하는 기법이다.51
• 시스템 식별 (System Identification): 실제 하드웨어의 운용 데이터를 수집하여 시뮬레이션 모델을 지속적으로 정교하게 보정함으로써 현실과의 차이를 최소화한다.51
• 점진적 전이 (Incremental Transfer): 순수 시뮬레이션에서 시작하여, 증강현실(AR)을 이용한 검증, HILS(Hardware-in-the-loop Simulation), 최종적으로 안전이 확보된 환경에서의 실제 비행 시험 등 단계적인 접근을 통해 안전성을 확보하고 Gap을 점진적으로 줄여나간다.51

 

통합 시스템 설계 및 실용화 과제

터보제트 기반 고기동 요격체를 성공적으로 개발하기 위해서는 추진 및 제어 기술 외에도 시스템 통합 관점의 여러 공학적 문제들을 해결해야 한다. 특히 열과 소음 문제는 단순히 부수적인 고려사항이 아니라, 요격체의 생존성과 임무 성공률을 결정하는 핵심 설계 변수이다.

 

열관리 시스템(Thermal Management System, TMS) 설계

마이크로 터보제트 엔진의 배기가스는 700°C를 상회하며 20, 고집적 항공전자장비 또한 상당한 열을 발생시킨다. 효과적인 열관리는 부품의 신뢰성 확보와 요격체 자체의 적외선(IR) 신호 저감을 위해 필수적이다.53

 

• 수동적/능동적 냉각 방식: 기체 외피에 에어로겔 복합소재나 고성능 단열재를 적용하는 수동적 방식과 55, 램에어(Ram-air)나 액체 냉각수를 활용하는 능동적 방식이 있다.53 특히 연료를 냉각수로 활용하여 항공전자장비를 냉각시킨 후 예열된 상태로 연소실에 공급하는 연료 순환 냉각 방식은 시스템 효율을 높이는 효과적인 방안이다.54
• 폐열 활용 기술: NASA에서는 엔진에서 버려지는 폐열을 이용해 음향 에너지를 생성하고, 이를 다시 전력으로 변환하는 열음향(Thermoacoustic) 기술을 연구하고 있다. 이는 시스템의 전력 효율을 극대화할 수 있는 혁신적인 접근법이다.57

 

음향 스텔스(Acoustic Stealth) 확보 방안

터보제트 엔진 특유의 날카로운 고주파 소음은 요격체의 위치를 노출시켜 적의 음향 센서에 탐지될 위험을 높인다.58 음향 스텔스는 기습 공격의 성공 확률을 높이는 중요한 요소이다. 엔진 흡기구와 배기구 내부에 다공성 섬유 소재의 음향 라이너(Acoustic Liner)를 적용하여 광대역 소음을 효과적으로 감쇠시킬 수 있다. MIT의 연구에서는 모듈식 소음기 설계를 통해 7m 거리에서 소음 수준을 50dBA 이하로 저감하는 가능성을 제시한 바 있다.52

 

종합적인 성능 평가 및 향후 연구 방향

개발된 추진 및 제어 시스템은 최종적으로 요격체에 통합되어 다양한 시나리오에 대한 성능 검증을 거쳐야 한다. 단일 표적, 군집 표적, 고기동 회피 표적 등 복잡한 교전 상황을 모사하는 M&S(Modeling & Simulation)와 HILS(Hardware-in-the-loop Simulation)를 통해 시스템의 강인성과 유효성을 반복적으로 평가해야 한다.

 

향후 연구는 RL 에이전트의 의사결정 과정을 분석하고 신뢰성을 높이는 설명가능 AI(XAI) 기술, 다수의 요격체가 협력하여 군집 드론에 대응하는 협력적 교전(Cooperative Engagement) 기술, 그리고 적의 역-대응(Counter-countermeasure) 수단에 대한 강인성 확보에 초점을 맞춰야 할 것이다.

 

결론 및 제언

기술 성숙도 종합 평가 및 실현 가능성

C-UAS용 터보제트 기반 신속 기동 추진시스템 및 요격체 개발은 각 구성 기술의 성숙도를 고려한 단계적 접근이 필요하다.

 

• 추진기관: 최대 추력 300N 이상의 마이크로 터보제트 엔진은 다수의 해외 상용품(COTS)이 존재하여 기술 성숙도가 높으며, 이를 활용한 단기 개발이 가능하다.
• 제어 기술: NMPC, SMC와 같은 모델 기반 첨단 제어 기술은 학술적 연구가 상당 수준 진행되었으나, 실제 엔진 모델에 적용하고 최적화하는 데는 추가적인 엔지니어링 노력이 요구된다.
• 강화학습: RL 기반 제어 및 유도 기술은 아직 연구개발 초기 단계에 있으며, 특히 Sim-to-Real 문제가 실용화를 위한 가장 큰 기술적 허들로 남아있다.

종합적으로, 단기적으로는 검증된 COTS 엔진에 모델 기반 제어기(NMPC/SMC)와 추력 벡터링 기술을 결합한 고기동 요격체 개발이 충분히 실현 가능하다. 중장기적으로는 강화학습을 적용하여 변화하는 위협과 환경에 스스로 적응하는 완전 자율형 지능형 요격체 개발을 목표로 설정해야 한다.

 

핵심 기술 확보를 위한 정책 및 연구개발 방향 제언

대한민국의 국방 역량 강화를 위해 다음과 같은 정책 및 연구개발 방향을 제언한다.

 

• 단기 전략:

1. 국내외 COTS 엔진을 신속하게 확보하고, 이를 기반으로 NMPC/SMC 등 첨단 제어 알고리즘을 통합하고 검증할 수 있는 HILS(Hardware-in-the-loop Simulation) 테스트베드를 우선적으로 구축한다.
2. 확보된 엔진과 제어기를 바탕으로 시제 요격체를 제작하고, 기본 비행 성능 및 기동성능을 실증한다.

• 중장기 전략:

1. 고충실도 시뮬레이션 환경 개발: 강화학습 연구의 성공은 현실과 유사한 고충실도 시뮬레이션 환경 확보에 달려있다. 공기역학, 추진, 센서, 통신, 교전 환경을 통합한 디지털 트윈(Digital Twin) 수준의 시뮬레이터 개발에 집중 투자해야 한다.
2. Sim-to-Real 연구 강화: 도메인 랜덤화, 시스템 식별 등 Sim-to-Real Gap을 극복하기 위한 핵심 알고리즘 연구를 강화하고, 실제 비행 데이터를 지속적으로 수집하여 시뮬레이션 모델을 고도화하는 선순환 구조를 구축한다.
3. 핵심 부품 기술 국산화: 장기적인 기술 자립을 위해 유체식 추력 벡터링 노즐, 열/음향 관리용 첨단 복합소재, 고효율 ECU 등 핵심 부품에 대한 국산화 R&D를 병행 추진한다.
4. 실증 인프라 확보: 개발된 기술을 안전하게 시험하고 평가할 수 있는 전용 공역과 테스트 인프라를 확보하여, 연구개발에서 실용화까지의 과정을 가속화해야 한다.

 

 

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