첨단 다중 스펙트럼 통합: 3중대역(EO/IR/SWIR) 공통광학계 영상 시스템 기술 분석

Executive Summary

본 보고서는 단일 대구경 공통광학계를 사용하여 3중대역(EO/IR/SWIR) 센서를 하나의 영상 시스템으로 통합하는 기술에 대한 심층 분석을 제공한다. 현대의 정찰 및 감시 시스템은 크기, 무게, 전력(SWaP: Size, Weight, and Power)의 엄격한 제약 조건 하에서 최상의 상황 인식 능력을 요구하며, 이는 개별 센서 시스템을 운영하던 기존 방식에서 고도로 통합된 단일 시스템으로의 패러다임 전환을 이끌고 있다. 본 보고서는 상황적 맥락을 제공하는 전자광학(EO), 표적의 열 신호를 탐지하는 적외선(IR), 그리고 재질 식별 및 악천후 투과에 탁월한 단파 적외선(SWIR) 센서가 하나의 정교한 광학 경로를 통해 어떻게 시너지를 창출하는지 분석한다. 또한, 이러한 시스템 구현의 핵심이 되는 첨단 광학 소재, 정밀 가공 기술, 그리고 인공지능(AI) 기반 데이터 융합 기술의 역할을 조명하고, 현재 상용화된 최첨단 시스템의 사례와 미래 기술 동향을 제시하여 관련 분야의 기술적 의사결정을 위한 포괄적인 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다.

 

 

섹션 1: 다중 스펙트럼 영상 영역의 기초

다중대역 센서 통합의 이점과 기술적 과제를 이해하기 위해서는 각 센서가 작동하는 물리적 원리와 고유한 특성을 명확히 파악하는 것이 선행되어야 한다. 각 스펙트럼 대역은 전자기파 스펙트럼의 특정 영역을 활용하여 고유한 정보를 포착하며, 이들의 상호 보완적인 특성이 통합 시스템의 가치를 극대화한다.

 

1.1. 전술 및 산업용 이미징을 위한 전자기 스펙트럼

전자기 스펙트럼은 광범위한 파장 대역을 포함하지만, 영상 센서는 대기 투과율이 높은 특정 '대기 창(atmospheric windows)' 내에서 작동하도록 설계된다. 이러한 대역에는 인간의 눈으로 볼 수 있는 가시광선(VIS), 그보다 파장이 긴 근적외선(NIR), 단파 적외선(SWIR), 중파 적외선(MWIR), 그리고 장파 적외선(LWIR)이 포함된다.1 각 대역은 고유한 물리적 특성을 가지며, 이는 특정 임무 환경에서 뚜렷한 장단점으로 나타난다.

 

1.2. 전자광학(EO) 센싱: 가시 세계의 포착

• 원리: 전자광학(EO) 센서는 약 0.4~0.7 µm 파장 대역의 가시광선을 전자 신호로 변환하여 작동한다.1 이는 인간의 시각 원리와 유사하며, 물체에서 반사된 빛을 감지하여 고해상도의 컬러 이미지를 생성한다.4
• 메커니즘: EO 시스템의 핵심 부품은 빛을 전하로 변환하는 CCD(Charge-Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 이미지 센서이다. 렌즈를 통해 들어온 빛은 센서의 각 픽셀에서 감지되고, 빛의 세기와 색상 정보는 디지털 이미지로 변환된다.6
• 통합 시스템에서의 역할: EO 센서는 운용자에게 가장 직관적인 정보를 제공한다. 주간 환경에서 표적의 형태와 색상을 명확히 보여주어 긍정적인 식별(Positive Identification)과 주변 환경에 대한 상황적 맥락을 파악하는 데 필수적이다.8

 

1.3. 단파 적외선(SWIR): 반사된 적외선의 영역

• 원리: SWIR 센서는 일반적으로 0.9~1.7 µm (넓게는 2.5 µm까지) 대역에서 물체에 의해 '반사된' 적외선을 감지한다.9 이는 물체 자체의 온도에 의해 '방출되는' 열을 감지하는 열화상 센서와 근본적으로 다른 원리이다. 따라서 SWIR 이미지는 가시광선 이미지처럼 그림자가 생기고 명암 대비가 뚜렷하여 고해상도 영상 획득에 유리하다.9
• 주요 특징:

• 장애물 투과: SWIR은 가시광선보다 파장이 길어 안개, 연기, 먼지 등 대기 중 장애물을 더 효과적으로 투과할 수 있다.1
• 재질 식별: 가시광선 대역에서는 유사하게 보이는 여러 물질들이 SWIR 대역에서는 고유의 흡수 및 반사 특성을 나타낸다. 예를 들어, 물은 SWIR 대역의 특정 파장을 강하게 흡수하여 이미지에서 매우 어둡게 보인다.12 이러한 특성을 이용하면 위장막과 실제 식생을 구분하거나, 특정 화학 물질을 탐지하고, 농작물의 수분 상태를 분석하는 등 다양한 응용이 가능하다.9
• 야간 시야 확보: SWIR 센서는 '야광(Nightglow)'이라 불리는 대기 상층의 미약한 광원을 활용하여 조명 없이도 야간 영상을 획득할 수 있다.9

• 센서 기술: 일반적인 실리콘 기반 센서는 약 1.0 µm 이상의 파장에서 감도가 급격히 저하되므로, SWIR 이미징에는 주로 인듐-갈륨-비소(InGaAs) 화합물 반도체 센서가 사용된다.9 InGaAs 센서는 높은 가격과 함께, 특히 면배열(area-scan) 센서의 경우 국제무기거래규정(ITAR)과 같은 수출 통제 대상이 될 수 있어 시장의 주요 변수로 작용한다.9 최근 소니(Sony)의 SenSWIR™ 기술은 가시광선부터 SWIR 대역까지 단일 센서로 영상화할 수 있는 중요한 기술적 진전을 이루었다.12

 

1.4. 열적외선(IR) 센싱: 방출된 복사 에너지 탐지

• 원리: 열화상 센서는 절대영도 이상의 모든 물체가 온도에 따라 방출하는 적외선 복사 에너지를 감지하는 수동형 센서이다.20 이를 통해 조명이 전혀 없는 완전한 어둠 속에서도 차량, 사람, 기계 장비 등의 열 신호를 탐지할 수 있다.
• 중파 적외선(MWIR):

• 파장: 3~5 µm 대역.1
• 특징: MWIR은 엔진 배기가스나 미사일 플룸과 같이 온도가 높은 표적을 촬영할 때 높은 명암 대비를 제공한다. LWIR에 비해 대기 중 수분의 영향을 덜 받기 때문에, 해상 환경과 같은 습한 조건에서의 장거리 탐지에 더 유리하다.1 고감도 MWIR 센서는 종종 극저온 냉각을 필요로 한다.3

• 장파 적외선(LWIR):

• 파장: 8~14 µm 대역.1
• 특징: LWIR은 사람의 체온을 포함하여 상온에 가까운 물체들이 가장 많은 에너지를 방출하는 대역으로, 일반적인 '열화상' 이미징에 주로 사용된다.2 주변 조명과 무관하게 주야간 동일한 성능을 발휘하며 1, MWIR보다 연기나 먼지 투과 성능이 우수하여 화재 현장이나 전장 상황에서 효과적이다.1

 

EO, SWIR, 그리고 열화상(MWIR/LWIR) 센서의 통합은 단순한 기능의 합을 넘어선다. 각 센서의 물리적 원리가 근본적으로 다르다는 점—EO와 SWIR은 '반사광'을, 열화상은 '방출광'을 감지한다는 점—에서 가장 큰 시너지가 발생한다. 적대 세력은 차량의 온도를 주변 환경과 일치시키는 열 위장 기술을 사용하여 열화상 센서를 기만하고(LWIR/MWIR 무력화), 주변과 유사한 색상으로 도색하여 EO 센서를 회피할 수 있다(EO 무력화). 그러나 차량에 사용된 페인트, 금속, 고무 등의 재질은 주변의 흙이나 식생과는 근본적으로 다른 SWIR 반사율 특성을 갖는다. 따라서 열 신호와 색상이 완벽하게 위장된 표적이라 할지라도 SWIR 센서에는 이질적인 물체로 뚜렷하게 드러나게 된다. 이처럼 세 가지 대역을 동시에 활용하면 단일 또는 이중 대역 시스템으로는 불가능한 수준의 대(對)위장 및 대기만 강건성을 확보할 수 있다. 이러한 작전상의 필수 요건이 바로 고도의 기술적 복잡성과 비용을 감수하면서 3중대역 통합 시스템을 개발하는 핵심 동인이다.

 

표 1: EO, SWIR, MWIR, LWIR 센서 대역 비교 분석

 

특성	전자광학 (EO)	단파 적외선 (SWIR)	중파 적외선 (MWIR)	장파 적외선 (LWIR)
파장 대역 (µm)	0.4 - 0.7	0.9 - 1.7 (최대 2.5)	3 - 5	8 - 14
물리적 원리	반사광 (태양광 등)	반사광 (태양광, 야광 등)	방출광 (열 복사)	방출광 (열 복사)
주요 센서 재질	Si (CCD/CMOS)	InGaAs	InSb, HgCdTe	HgCdTe, Microbolometer
핵심 장점	고해상도, 컬러 영상, 직관적 식별	안개/연기 투과, 재질 식별, 야간 시야(야광)	고온 표적 탐지(엔진 등), 해상 환경 장거리 탐지	주야간 24시간 탐지, 상온 물체(사람 등) 탐지
핵심 한계	야간/악천후 성능 저하, 위장 취약	고가 InGaAs 센서, ITAR 규제 가능성	고감도 센서 냉각 필요, 연기/먼지 투과율 낮음	공간 해상도 상대적 낮음, 열 평형 시 탐지 어려움
주요 응용 분야	주간 정찰, 표적 식별, 지형 분석	위장 탐지, 농업/광물 분석, 반도체 검사	미사일 추적, 선박 감시, 가스 누출 탐지	인명 수색, 차량/병력 탐지, 시설 보안

 

 

섹션 2: 공통광학계 패러다임: 설계 및 아키텍처

 여러 센서의 개별적인 특성을 이해했다면, 다음 단계는 이들을 어떻게 하나의 시스템으로 물리적으로 통합할 것인가의 문제이다. 공통광학계(Common Aperture)는 이러한 통합을 가능하게 하는 핵심적인 설계 패러다임으로, 광학적, 기계적 아키텍처의 정수를 보여준다.

 

2.1. 통합의 당위성: SWaP 최적화와 상황 인식 능력 강화

• SWaP의 중요성: 무인기(UAV), 헬리콥터와 같은 현대의 항공 플랫폼은 크기(Size), 무게(Weight), 전력(Power)에 대한 극심한 제약을 받는다.20 각각 별도의 광학계와 짐벌을 갖춘 세 개의 센서 시스템을 장착하는 것은 비효율적이며 플랫폼의 운용 능력을 심각하게 저하시킨다. 단일 대구경 렌즈와 공유 광학 부품을 사용하는 공통광학계 방식은 이러한 문제를 해결하여 시스템을 소형화, 경량화하는 데 결정적인 역할을 한다.24
• 작전 시너지: 공통광학계는 모든 센서가 정확히 동일한 조준선(Line-of-Sight)을 공유하도록 보장한다. 이는 각 센서에서 얻은 영상이 픽셀 단위로 완벽하게 정렬(pixel-registered)되는 것을 의미하며, 시차(parallax) 오차 없이 정확한 데이터 융합과 정밀 타격을 위해 필수적인 조건이다.24

 

2.2. 아키텍처의 선택: 반사식, 굴절식, 반사굴절식 시스템

• 굴절식 (Refractive, 렌즈 기반): 렌즈만으로 구성된 시스템은 가시광선부터 장파 적외선까지의 매우 넓은 파장 대역에서 발생하는 극심한 색수차(chromatic aberration) 때문에 구현이 거의 불가능하다. 이 전체 대역을 투과하면서 적절한 분산 특성을 가진 광학 소재를 찾는 것은 현실적으로 어렵다.28
• 반사식 (Reflective, 거울 기반): 거울은 빛의 파장에 관계없이 동일한 각도로 반사하기 때문에 본질적으로 색수차가 발생하지 않는 장점이 있다.29 하지만 주경과 부경으로 인한 중앙 차폐(central obscuration)가 발생하여 이미지의 명암 대비를 저하시킬 수 있으며, 특정 설계에서는 시스템이 부피가 커질 수 있다.
• 반사굴절식 (Catadioptric, 거울과 렌즈의 조합): 고성능 시스템에서 가장 널리 채택되는 방식이다. 주경과 부경 같은 거울을 사용하여 주된 집광 및 배율을 확보하고, 후단의 릴레이 광학계에 렌즈를 배치하여 수차를 보정하고 파장 대역을 분리한다.

• 리치-크레티앙(Ritchey-Chrétien, R-C) 시스템: 구면 수차와 코마 수차를 동시에 보정하여 넓은 시야각에 걸쳐 우수한 성능을 제공하는 반사굴절식 망원경의 한 종류이다. 이러한 장점 때문에 다중대역 시스템의 공통 전단 광학계(common front-end optics)로 자주 채택된다.30

 

2.3. 스펙트럼 채널 관리: 다이크로익 빔 스플리터와 필터 조립체

• 원리: 공통광학계를 통과한 빛은 EO, SWIR, IR 등 각각의 대역으로 분리되어 해당 센서로 전달되어야 한다. 이 역할은 다이크로익 필터 또는 빔 스플리터가 수행한다.25
• 메커니즘: 다이크로익 필터는 특정 파장 대역의 빛은 투과시키고 나머지 파장 대역의 빛은 반사시키는 얇은 박막 코팅이 적용된 광학 부품이다.32 3중대역 시스템에서는 이러한 빔 스플리터를 여러 단계로 배치하여 빛을 순차적으로 분리한다.

1. 첫 번째 빔 스플리터가 LWIR 대역을 반사시켜 전용 초점면 배열(FPA)로 보낸다.
2. 이를 통과한 나머지 빛(VIS/SWIR)은 두 번째 빔 스플리터에 도달하여 SWIR 대역을 반사시키고, 최종적으로 가시광선만 투과시켜 EO 센서로 전달한다.25

• 설계 고려사항: 이 필터들은 일반적으로 45°의 입사각에 맞춰 설계되며, 투과 대역과 반사 대역 사이의 전이 구간이 매우 가파르게(sharp transition) 설계되어야 채널 간의 스펙트럼 혼선(crosstalk)을 최소화할 수 있다.32

 

2.4. 검출기 통합: 다중대역 초점면 배열(FPA) 기술

• 개념: 초점면 배열(FPA, Focal Plane Array)은 광학계의 초점면에 위치하여 광자(photon)를 전기 신호로 변환하는 2차원 픽셀 배열이다.37
• 다중대역 FPA 아키텍처: 빔 스플리터로 광경로를 물리적으로 나누는 대신, 단일 칩에서 여러 파장 대역을 감지할 수 있는 첨단 FPA 기술은 SWaP를 더욱 획기적으로 줄일 수 있는 방안이다.

• 수직 적층 구조: 각 파장 대역에 최적화된 서로 다른 반도체 물질 층을 웨이퍼 위에 순차적으로 성장시켜 수직으로 쌓아 올린 구조이다.27
• 핵심 기술: 수은-카드뮴-텔루라이드(HgCdTe)와 양자우물 적외선 광검출기(QWIP)가 이 분야를 선도하는 소재 기술이다. HgCdTe는 높은 양자 효율과 작동 온도를 제공하지만, III-V족 화합물 기반의 QWIP는 높은 균일도와 낮은 비용으로 제작이 용이하다는 장점이 있다.27
• 동시/순차 판독: 일부 구조는 두 대역의 신호를 동시에 적분하고 판독할 수 있는 반면, 다른 구조는 단일 프레임 내에서 인가 전압을 빠르게 전환하여 각 대역을 순차적으로 판독한다.40 고품질의 융합 영상이 요구되는 응용 분야에서는 픽셀 단위로 완벽히 정렬된 동시 탐지 방식이 이상적이다.27

 

다중대역 시스템을 설계할 때, 빔 스플리터를 이용한 다중 센서 아키텍처와 다중대역 FPA를 이용한 단일 센서 아키텍처 사이의 선택은 중요한 시스템 레벨의 트레이드오프(trade-off)를 수반한다. 빔 스플리터 방식 25은 기술적으로 성숙하고 상대적으로 저렴한 단일 대역 FPA를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 여러 개의 빔 스플리터와 릴레이 렌즈가 추가되면서 광학 경로가 복잡해지고 시스템의 크기와 무게가 증가한다. 또한, 여러 개의 FPA를 정밀하게 정렬하는 것은 상당한 통합상의 어려움을 야기한다. 반면, 다중대역 FPA 방식 27은 광학 경로를 극적으로 단순화하여 크기와 무게를 줄이고 완벽한 픽셀 정렬을 보장한다. 그러나 다중대역 FPA 자체는 제조가 매우 어렵고 비용이 많이 들며, 수율이 낮고 층간 스펙트럼 혼선이 발생할 수 있다. 또한, 신호를 처리하는 판독회로(ROIC)의 설계가 훨씬 더 복잡해진다. 따라서 시스템 엔지니어는 다중대역 FPA의 기술 성숙도, 비용, 가용성을 빔 스플리터 기반 시스템의 통합 난이도 및 SWaP 패널티와 비교하여 신중하게 결정해야 한다. 현재 최첨단 시스템들은 종종 MWIR/LWIR 이중대역 FPA를 사용하고 VIS/SWIR 채널은 별도로 분리하는 하이브리드 접근 방식을 채택하는 경향을 보인다.

 

섹션 3: 광대역, 대구경 광학 시스템의 공학적 구현

 공통광학계 아키텍처를 실제로 구현하기 위해서는 광학 소재 과학, 수차 보정 설계, 첨단 제조 기술 등 여러 공학 분야의 깊이 있는 전문성이 요구된다. 가시광선부터 장파 적외선에 이르는 광범위한 스펙트럼에서 회절 한계에 가까운 성능을 구현하는 것은 상당한 기술적 과제이다.

 

3.1. VIS-IR 성능을 위한 광학 소재 선정

• 과제: 가시광선(0.4 µm)부터 장파 적외선(12 µm)까지 이상적인 투과율과 분산 특성을 동시에 갖는 단일 소재는 존재하지 않는다. 일반적인 광학 유리는 장파 적외선을 투과하지 못하고, 저마늄(Ge)과 같은 대표적인 적외선 소재는 가시광선에 불투명하다.42
• 소재 조합: 따라서 다중 요소로 구성된 시스템은 각 파장 대역에 적합한 소재의 조합을 사용해야 한다.

• VIS/SWIR: 일반 광학 유리, 용융 실리카(Fused Silica).28
• MWIR/LWIR: 저마늄(Ge), 셀렌화아연(ZnSe), 황화아연(ZnS), 불화칼슘(CaF2).43

• 첨단 소재: 설계를 단순화하고 성능을 향상시키기 위해 신소재 개발이 활발히 이루어지고 있다. 칼코게나이드 유리(Chalcogenide glass)나 MILTRAN과 같은 세라믹 소재는 저마늄보다 열적으로 더 안정적(낮은 dn/dT)이고 독특한 분산 특성을 제공하여, 더 적은 수의 렌즈로도 MWIR/LWIR 이중대역 광학계를 설계할 수 있게 한다.46

 

3.2. 광대역 스펙트럼에 대한 아포크로매틱 보정 설계 전략

• 색수차: 단일 렌즈는 빛의 파장에 따라 초점 거리가 달라져 이미지가 흐려지는 색수차를 발생시킨다.51 가시광선부터 단파 적외선(0.4~1.7 µm)에 이르는 넓은 대역을 동시에 처리해야 하는 시스템에서 이 문제는 더욱 심각해진다.
• 아크로매틱 vs. 아포크로매틱 설계:

• 아크로매틱 (Achromatic, 색지움): 굴절률과 분산이 다른 두 종류의 소재(예: 크라운 유리와 플린트 유리)를 조합하여 두 개의 특정 파장을 동일한 초점에 맺히게 하는 설계이다.52
• 아포크로매틱 (Apochromatic, 아포크로맷): 세 개 이상의 렌즈 또는 특수한 부분 분산 특성을 가진 소재를 사용하여 세 개 이상의 파장을 동일한 초점에 맺히게 함으로써, 전체 작동 대역에 걸쳐 훨씬 뛰어난 색수차 보정 성능을 제공한다.53

• 설계 방법론: 여러 파장 대역과 줌(zoom) 위치 전반에 걸쳐 수차를 보정하는 것은 매우 복잡한 다변수 최적화 문제이다. 입자 군집 최적화(PSO, Particle Swarm Optimization)와 같은 고급 알고리즘은 렌즈의 곡률, 재질, 간격 등 방대한 설계 변수 공간을 효율적으로 탐색하여, 각 대역 간 초점 거리 차이를 최소화하는 최적의 초기 설계 해를 찾는 데 사용된다.56

 

3.3. 다이아몬드 터닝을 통한 비구면 및 자유곡면 광학계 제작

• 비구면의 필요성: 더 적은 수의 광학 부품으로 고성능을 달성하기 위해(SWaP 감소), 설계자들은 구면이 아닌 복잡한 곡률을 가진 비구면(aspheric) 렌즈를 사용한다. 비구면 렌즈 하나로 여러 개의 구면 렌즈가 보정해야 할 수차를 제어할 수 있다.
• 단일점 다이아몬드 터닝 (SPDT, Single Point Diamond Turning): 적외선 광학계 및 비구면 렌즈 제작을 위한 핵심적인 제조 기술이다. 정밀하게 제어되는 다이아몬드 공구를 사용하여 광학 소재의 표면을 직접 깎아내는 방식이다.58
• 공정: SPDT는 나노미터 수준의 표면 거칠기와 서브마이크론 수준의 형상 정밀도를 달성할 수 있어, 특히 파장이 긴 적외선 영역에서는 후속 연마 공정이 필요 없는 경우가 많다.59
• 소재 호환성: SPDT는 Ge, ZnSe, ZnS와 같은 대부분의 적외선 소재와 플라스틱에 적용 가능하지만, 철계 금속이나 사파이어와 같이 매우 단단한 소재에는 적합하지 않다.58

 

3.4. 새로운 지평: 혁신적 소형화를 위한 메타물질 광학

• 개념: 메타물질은 빛의 파장보다 작은 인공 구조물("메타 원자")을 주기적으로 배열하여 자연계에 존재하지 않는 광학적 특성을 구현하는 물질이다.64 이를 통해 기존의 렌즈를 대체하는 평평하고 얇은 "메타 렌즈" 또는 "메타 표면"을 만들 수 있다.
• SWaP 감소 잠재력: 부피가 큰 곡면 렌즈를 얇은 메타 표면으로 대체하는 기술은 광학 시스템의 크기와 무게를 획기적으로 줄일 수 있는 혁신적인 방안으로, 미래 EO/IR 시스템의 핵심 연구 분야 중 하나이다.64
• 현재 기술 수준: 유망한 기술이지만 아직 초기 연구 단계에 머물러 있다. 대구경 메타 렌즈의 제작, 높은 광학 효율 달성, 그리고 회절 소자의 본질적 한계인 극심한 색수차를 보정하는 것이 주요 기술적 과제로 남아있다.65

 

광학 시스템 개발의 역사는 설계 소프트웨어, 소재 과학, 제조 기술 간의 상호 의존적이고 순환적인 발전 과정으로 요약될 수 있다. PSO와 같은 고급 알고리즘을 탑재한 설계 소프트웨어 56는 이전에는 상상하기 어려웠던 복잡한 비구면 및 자유곡면 설계를 가능하게 한다. 그러나 이러한 설계는 고정밀 SPDT 기술 59이 뒷받침되지 않으면 이론에 머무를 뿐이다. 동시에, 이러한 복잡한 설계는 적절한 투과율, 굴절률, 분산 특성을 가진 소재가 존재할 때 비로소 실현 가능하다. NRL에서 개발한 새로운 칼코게나이드 유리 46와 같은 신소재의 등장은 설계자에게 새로운 선택지를 제공하여, 5개의 렌즈로 구성되던 광학계를 2개의 비구면 렌즈로 대체하는 등 시스템을 극적으로 단순화할 수 있게 한다. 이는 다시 새로운 설계 개념을 촉발하고 제조 기술의 발전을 요구하는 선순환 구조를 형성한다. 메타물질의 3D 프린팅 65과 같은 새로운 제조 기술의 등장은 설계자들이 기존의 제약에서 벗어나 완전히 새로운 광학 아키텍처를 구상할 수 있는 가능성을 열어준다. 이 세 분야의 유기적인 상호작용을 이해하는 것이 전체 기술 분야의 미래 발전 방향을 예측하는 열쇠이다.

 

표 2: 광대역(VIS-LWIR) 이미징을 위한 주요 광학 소재 특성

 

소재명	투과 범위 (µm)	굴절률 (대표 파장)	아베 수 (Vd​)	열굴절 계수 (dn/dT, 10−6/K)	다이아몬드 터닝
N-BK7 (유리)	0.35 - 2.0	1.517 @ 0.587 µm	64.2	2.4	아니오
용융 실리카	0.17 - 3.5	1.458 @ 0.587 µm	67.8	9.6	아니오
저마늄 (Ge)	1.8 - 17.0	4.003 @ 10.6 µm	-	396	예
실리콘 (Si)	1.2 - 9.0	3.422 @ 5.0 µm	-	150	예 (어려움)
셀렌화아연 (ZnSe)	0.5 - 22.0	2.403 @ 10.6 µm	-	60	예
황화아연 (ZnS, Cleartran)	0.37 - 14.0	2.200 @ 10.6 µm	-	39	예
불화칼슘 (CaF2)	0.13 - 10.0	1.400 @ 10.0 µm	95.3	-11	예
칼코게나이드 유리 (예)	0.9 - 12+	2.4 - 3.2	다양함	Ge보다 낮음	예

 

 

섹션 4: 원시 데이터에서 실행 가능한 정보까지: 데이터 융합

 최첨단 광학 시스템을 통해 EO, SWIR, IR 센서에서 각각의 고품질 데이터 스트림을 얻는 것은 전체 과정의 절반에 불과하다. 이 개별적인 정보들을 하나의 일관되고 정보가 풍부한 이미지로 통합하는 데이터 융합(Data Fusion) 기술이야말로 시스템의 진정한 가치를 실현하는 마지막 단계이다.

 

4.1. 다중 모드 시스템에서 이미지 융합의 필요성

 운용자에게 세 개의 개별적인 비디오 화면을 동시에 제공하는 것은 비효율적이며 인지적 부담을 가중시킨다. 이미지 융합은 각 센서에서 가장 중요한 정보만을 추출하여, 개별 입력 영상보다 훨씬 더 많은 정보를 담고 있는 단일 합성 이미지로 결합하는 것을 목표로 한다.68 예를 들어, LWIR 센서가 포착한 표적의 열 신호 정보를 EO 센서가 촬영한 고해상도 배경 이미지 위에 시각적으로 융합하여 표현할 수 있다.68

 

4.2. 융합 계층: 픽셀, 특징, 결정 레벨 알고리즘

• 픽셀 레벨 융합 (Pixel-Level Fusion): 원본 이미지의 픽셀 값에 직접 연산을 적용하여 융합 이미지를 생성하는 가장 낮은 수준의 융합 방식이다. 웨이블릿 변환(wavelet transform)이나 피라미드 변환(pyramid transform)과 같은 다중 스케일 분해(multi-scale decomposition) 기법이 주로 사용된다. 이 방법은 이미지를 여러 공간 주파수 대역으로 분해한 후, 각 대역별로 적절한 규칙에 따라 합성하고 다시 역변환하여 최종 이미지를 얻는다.69 원본 정보의 손실이 가장 적지만, 연산량이 많다는 단점이 있다.
• 특징 레벨 융합 (Feature-Level Fusion): 각 이미지에서 윤곽선, 질감, 형태 등 주요 특징(feature)을 먼저 추출한 후, 이 특징 정보들을 융합하는 방식이다.69 처리해야 할 데이터의 양을 줄이면서도 중요한 정보에 집중할 수 있다.
• 결정 레벨 융합 (Decision-Level Fusion): 각 센서 채널이 독립적으로 "표적 탐지"와 같은 초기 결정을 내리고, 이 개별적인 결정들을 베이즈 추론(Bayesian inference)과 같은 규칙 기반 또는 확률적 방법을 사용하여 최종적으로 더 신뢰도 높은 결론을 도출하는 가장 높은 수준의 융합이다.69

 

4.3. 실시간 융합에 대한 인공지능(AI) 및 딥러닝의 영향

• 기존 방식의 한계: 전통적인 융합 알고리즘은 복잡하고 동적인 실제 환경에서 부자연스러운 결과물이나 인공물(artifact)을 생성하는 경우가 많았다.
• 딥러닝 접근법: 인공지능, 특히 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)과 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks) 기술은 이미지 융합 분야에 혁신을 가져오고 있다.73 이러한 신경망은 방대한 양의 데이터셋을 통해 최적의 융합 전략을 스스로 학습한다.
• 장점: AI 기반 방식은 훨씬 더 자연스럽고 선명한 융합 이미지를 생성하며, 세부 정보와 명암 대비를 효과적으로 보존하면서 실시간 처리가 가능하다. 더 나아가, 이미지 융합과 동시에 자동 표적 인식(ATR, Automatic Target Recognition)과 같은 고차원적인 작업을 융합된 데이터 스트림에서 직접 수행할 수 있다.77

 

이미지 융합 알고리즘, 특히 AI 기반 기술의 발전은 단순히 이미지 처리 기술의 개선을 넘어, 고가의 복잡한 하드웨어 시스템 개발 자체를 정당화하는 핵심적인 동력으로 작용한다. 수백만 달러를 호가하는 공통광학계 시스템이 세 개의 고품질 데이터 스트림을 생성하더라도, 이 정보들이 효과적으로 결합되지 않으면 시스템의 잠재력은 완전히 발휘되지 못한다. 운용자는 여전히 세 개의 다른 화면을 보며 정보를 정신적으로 통합해야 하는 부담을 안게 된다. 정교한 융합 알고리즘은 원시 데이터를 실행 가능한 정보(actionable intelligence)로 변환하는 처리 과정의 '마지막 연결고리'이다. 예를 들어, EO 영상 속 선명한 트럭의 형태 위에 LWIR 영상에서 포착된 뜨거운 엔진 부분을 붉은색으로 표시하고, 동시에 SWIR 영상 분석을 통해 그 트럭의 재질이 실제 차량이 아닌 위장막임을 밝혀내는 융합 이미지는, 세 개의 개별 영상보다 무한히 높은 가치를 지닌다. 결국, 복잡한 광학 하드웨어에 대한 투자 수익률(ROI)은 융합 소프트웨어의 정교함에 정비례한다. 이것이 바로 최근 국방 프로그램들이 광학계 자체만큼이나 AI/ML 기반의 후처리 기술 개발에 집중하는 이유이다.78 소프트웨어가 하드웨어의 잠재력을 완전히 해제하는 것이다.

 

섹션 5: 최첨단 시스템 및 상용 기술 현황

 앞서 논의된 기술적 원리들이 실제 시스템에서 어떻게 구현되는지 살펴보기 위해, 현재 시장을 선도하고 있는 상용 제품들을 분석한다. 이 사례들은 앞선 설계 원칙들이 집약된 결과물이다.

 

5.1. 사례 연구: 항공용 짐벌 시스템

• L3Harris WESCAM MX-Series (예: MX-25D):

• 시스템 개요: 항공 ISR(정보, 감시, 정찰) 및 표적 지시 임무를 위한 고성능 다중센서, 다중 스펙트럼 터렛 시스템이다.84
• 센서 구성: HD급 열화상(MWIR), 주간(EO), 저조도, SWIR 카메라를 포함하여 최대 9개의 페이로드를 동시에 탑재할 수 있다.86 레이저 거리측정기, 지시기, 조명기도 통합된다.
• 핵심 기능: 5축 안정화 짐벌을 통해 탁월한 영상 안정성을 제공한다. 안개 제거 및 이미지 블렌딩(융합)을 포함한 고급 실시간 영상 처리 기능을 갖추고 있다.86 특히 SWIR 카메라는 정밀 타격을 위해 레이저 지시기에서 방출된 레이저 스팟(spot)을 직접 영상화하는 데 명시적으로 활용된다.86

• Teledyne FLIR Star SAFIRE Series (예: 380-HD):

• 시스템 개요: 단일 LRU(Line Replaceable Unit) 설계로 소형화 및 경량화를 구현했으며, 우수한 안정성과 장거리 탐지 성능으로 알려져 있다.89
• 센서 구성: HD급 MWIR 열화상 센서를 기본으로, HD 컬러(EO), 저조도, SWIR 카메라를 옵션으로 통합할 수 있다.89
• 핵심 기능: 단일 LRU 설계를 통해 SWaP-C(크기, 무게, 전력, 비용) 측면에서 강점을 가진다.90 'Full color digital image blending' 기능을 통해 IR, 컬러, SWIR 센서의 스펙트럼 정보를 융합하여 단일 비디오 채널만 사용 가능한 상황에서도 풍부한 정보를 제공한다.90

 

5.2. 사례 연구: 지상, 해상 및 휴대용 시스템

• 한화시스템: 무인기, 헬리콥터, 지상 차량 등 다양한 플랫폼에 탑재되는 EO/IR 시스템을 개발한다.94 이 시스템들은 EO/IR 센서, 레이저 거리측정기, 자동추적 기능을 통합하여 감시 및 사격 통제 임무를 지원한다.94
• LIG넥스원: 휴대용 다기능관측경과 같은 개인 휴대용 시스템에 특화되어 있다. 이 장비는 열상, 주간망원경, 레이저 거리측정기, GPS, 디지털 나침반을 2kg 미만의 소형 패키지에 통합하여, 최전방 관측병의 임무 효율성을 극대화한다.97 이는 SWaP 감소 요구가 병사 개인 수준까지 확장되고 있음을 보여주는 사례이다.

 

5.3. 주요 상용 및 국방 기술 제공업체 분석

이 분야의 생태계는 광학 설계(예: Edmund Optics 35), 필터 제작(예: Shanghai Optics, Avantier 32), 센서 제조(예: Sony 18), 그리고 완전한 시스템 통합(L3Harris, Teledyne FLIR, 한화시스템, LIG넥스원)에 이르는 다양한 전문 기업들로 구성되어 있다.

 

표 3: 주요 상용 3중대역 EO/IR 시스템 사양 비교

 

사양	L3Harris WESCAM MX-25D	Teledyne FLIR Star SAFIRE 380-HD
플랫폼	항공기 (고정익, UAV, 비행선)	항공기 (고정익, 헬리콥터)
터렛 직경	25.7 in (65.3 cm)	15.0 in (38.0 cm)
무게	≤ 250 lbs (113.4 kg)	< 100 lbs (45.4 kg)
소비 전력	평균 320 W, 최대 1000 W	평균 280 W, 최대 350 W
안정화	5축 (내부 IMU)	4축 (내부 IMU)
EO 센서	HD 컬러 (줌/스포터)	HD 컬러 (옵션)
IR 센서	MWIR (3-5 µm), 1280x720 또는 1280x1024	MWIR (3-5 µm), 1280x720 (옵션) 또는 640x512
SWIR 센서	HD SWIR (스포터)	HD SWIR (옵션)
핵심 기능	레이저 지시기, 5축 안정화, 다중 영상 융합	단일 LRU 설계, SWaP-C 최적화, 디지털 영상 융합

 

이 비교표는 실제 제품의 기술적 트레이드오프를 명확히 보여준다. WESCAM MX-25D는 더 큰 크기와 무게를 감수하는 대신, 더 포괄적인 센서 라인업과 5축 안정화 등 최상의 성능을 지향한다.87 반면, Star SAFIRE 380-HD는 더 작고 가벼운 단일 LRU 패키지에 핵심 기능들을 집약하여 SWaP-C가 더 중요한 플랫폼에 최적화된 솔루션을 제공한다.91 이는 운용 플랫폼의 요구사항에 따라 시스템 설계의 우선순위가 어떻게 달라지는지를 잘 보여준다.

 

섹션 6: 미래 전망 및 전략적 제언

본 보고서의 분석 내용을 종합하여 미래 기술 동향을 예측하고, 관련 기관 및 기업이 나아가야 할 방향에 대한 전략적 제언을 제시한다.

 

6.1. 센서 기술 및 시스템 통합의 발전 동향

• AI 및 자동화: 가장 중요한 추세는 AI/ML 기술의 심층적인 통합이다. 이는 단순히 이미지 융합을 넘어 자동 표적 인식(ATR), 예지 정비, 운용자 업무 부담 경감 등 시스템의 자율성을 높이는 방향으로 발전하고 있다.77 센서는 더 이상 단순한 눈이 아니라, AI 기반 지능 생태계의 최전방 감각 기관으로 진화하고 있다.
• 소형화 (SWaP-C): 더 작고, 가볍고, 저렴하며, 전력 효율이 높은 시스템에 대한 요구는 계속될 것이다. 이는 소형 드론, 무인 지상 차량(UGV), 심지어 병사 개인이 휴대하는 장비에까지 고성능 센서의 탑재를 가능하게 할 것이다.78
• 다중 모드 융합: 센서 융합은 광학 영역을 넘어 레이더(RADAR), 라이다(LIDAR) 등 다른 종류의 센서 데이터를 통합하여 모든 기상 조건에서 더욱 강건한 인식 능력을 확보하는 방향으로 확장될 것이다.73
• 네트워크 중심 작전: EO/IR 시스템은 점차 네트워크에 연결되어, 여러 플랫폼 간에 실시간으로 데이터를 공유하며 전장 전체에 대한 포괄적인 상황도를 구축하는 데 기여할 것이다.78
• 초분광(Hyperspectral) 역량: 현재의 다중분광(몇 개의 넓은 대역)에서 수백 개의 좁은 대역으로 분광하는 초분광 기술로의 발전은 훨씬 더 정밀한 재질 식별 능력을 제공할 것이다. 다만, 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하는 것이 여전히 기술적 과제로 남아있다.94

 

6.2. 시스템 설계, 소재 투자 및 기술 도입에 대한 제언

• 시스템 설계자에게: '소프트웨어 우선(software-first)'의 사고방식을 채택해야 한다. 시스템의 가치는 점차 하드웨어의 성능뿐만 아니라, 내장된 영상 처리 및 AI 알고리즘의 수준에 의해 결정된다. 신속한 알고리즘 업그레이드가 가능하도록 개방형 아키텍처(open architecture)를 기반으로 설계해야 한다.77
• 소재 연구개발 분야에: 가시광선부터 장파 적외선까지 넓은 대역을 투과하면서도 우수한 분산 및 열적 특성을 지닌 신소재 개발에 집중해야 한다. 이는 더 단순하고 가벼운 광학 설계를 가능하게 할 것이다. 또한, 메타물질의 대량 생산 기술에 대한 연구를 지속해야 한다.
• 기술 도입 기관에게: 기술 도입을 결정하는 사업 관리자는 하드웨어(예: FPA 교체)와 소프트웨어(AI 알고리즘) 모두에 대한 명확한 업그레이드 경로를 제시하는 시스템을 우선적으로 고려해야 한다. 위협 환경은 빠르게 변화하며, 기술적 노후화는 주요 위험 요소이다.78 모듈식 개방형 아키텍처 시스템에 투자하는 것이 이러한 위험을 완화하는 가장 효과적인 방법이다.

 

결론

EO, SWIR, 열화상 IR 센서를 단일 공통광학계 시스템으로 통합하는 기술은 현대 전자광학 공학의 정점을 보여준다. 첨단 광학, 소재 과학, 검출기 기술, 그리고 인공지능의 융합은 과거에는 불가능했던 수준의 정보 수집 능력을 제공한다. 이 기술의 미래는 메타물질과 같은 신기술을 통한 추가적인 소형화와 AI의 심층적인 통합을 통한 자율성 강화에 달려 있다. 이러한 시스템들은 더 이상 단순한 '카메라'가 아니라, 전장을 스스로 인식하고 판단하는 자동화된 지각 엔진(perception engine)으로 진화해 나갈 것이다.

 

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