현대 전장의 판도를 바꾸는 MUM-T 하드웨어 도입 전략

SOSA 표준과 온디바이스 NPU가 이끄는 방산 하드웨어의 미래

유무인 복합체계(MUM-T)는 미래 전장의 핵심 기술로 빠르게 발전하고 있습니다.

유인 전투기와 무인기가 실시간으로 정보를 공유하고, 서로의 임무를 분담하면서 하나의 팀처럼 작전을 수행하기 위해서는 통신 기술뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 고성능 컴퓨팅 하드웨어가 필요합니다.

 

특히 최근 방산 하드웨어 시장에서는 두 가지 기술이 주목받고 있습니다.

 

하나는 하드웨어의 개방성과 모듈화를 추구하는 SOSA(Sensor Open Systems Architecture)이고, 다른 하나는 플랫폼 내부에서 AI 추론을 직접 수행하는 온디바이스 NPU(Neural Processing Unit)입니다.

 

두 기술은 서로 경쟁하는 개념이라기보다 서로 다른 영역을 담당하면서 미래 MUM-T 하드웨어를 구성하는 핵심 요소로 볼 수 있습니다.

 

방산 공급망의 새로운 방향, SOSA 기반 임베디드 보드

과거 방산 전자장비는 특정 무기체계에 맞춰 전용 하드웨어를 개발하는 방식이 일반적이었습니다.

이러한 폐쇄형 구조는 체계에 최적화된 성능을 확보할 수 있다는 장점이 있지만, 새로운 기술을 적용하거나 부품을 교체할 때 많은 시간과 비용이 필요하다는 문제가 있습니다.

 

특히 항공기와 무인기처럼 운용 기간이 긴 무기체계에서는 개발 당시의 프로세서와 FPGA, 네트워크 장비가 빠르게 노후화될 수 있습니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근 방식이 SOSA입니다.

 

SOSA는 개방형 시스템 아키텍처를 기반으로 다양한 업체의 하드웨어와 소프트웨어를 보다 유연하게 통합하고, 장기간에 걸쳐 체계의 성능을 개량할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

 

대표적으로 3U와 6U OpenVPX 기반의 모듈형 보드가 활용되며, CPU, GPU, FPGA, 네트워크 및 I/O 기능 등을 하나의 시스템 안에서 모듈 형태로 구성할 수 있습니다.

 

SOSA가 방산 비즈니스에 중요한 이유

SOSA의 가장 큰 장점은 특정 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 시스템의 확장성을 높일 수 있다는 점입니다.

 

예를 들어 특정 프로세서의 성능이 더 이상 충분하지 않게 되었을 경우 시스템 전체를 새롭게 설계하는 대신 해당 기능을 담당하는 보드나 모듈을 교체하는 방식으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

이는 장기간 운용되는 항공 및 방산 시스템에서 상당한 의미를 갖습니다.

또한 여러 업체가 동일한 개방형 인터페이스와 규격을 기반으로 제품을 개발할 수 있기 때문에 공급망 다변화에도 도움이 될 수 있습니다.

 

결국 SOSA는 단순히 하나의 하드웨어 규격이라기보다 무기체계의 개발부터 유지보수와 성능개량까지 고려한 장기적인 아키텍처 전략으로 볼 수 있습니다.

 

MUM-T에서 온디바이스 AI가 필요한 이유

MUM-T에서는 AI의 역할도 점점 중요해지고 있습니다.

 

무인기가 EO/IR 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 통해 데이터를 수집하면 이를 실시간으로 분석해 표적이나 주변 상황을 판단해야 합니다.

모든 데이터를 지상통제소나 유인 플랫폼으로 전송한 뒤 AI 분석을 수행하는 방식은 통신 대역폭과 지연시간의 영향을 받을 수 있습니다.

 

반면 온디바이스 AI를 적용하면 센서에서 수집한 데이터를 무인 플랫폼 자체에서 분석할 수 있습니다.

예를 들어 카메라 영상에서 객체를 탐지하거나 추적하는 작업을 플랫폼 내부에서 수행하고, 필요한 정보만 상위 지휘체계로 전송하는 방식입니다.

 

이러한 구조는 통신량을 줄이고 의사결정에 필요한 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

특히 소형 드론이나 군집 무인기처럼 배터리와 탑재중량이 제한적인 플랫폼에서는 높은 성능뿐만 아니라 와트당 AI 연산 성능이 중요한 설계 요소가 됩니다.

 

저전력 NPU의 역할

이러한 환경에서 NPU가 중요한 이유는 AI 추론에 특화된 연산을 상대적으로 낮은 전력으로 수행할 수 있기 때문입니다.

 

국내에서는 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 AI 반도체 기업들이 NPU 기술을 개발하고 있으며, 글로벌 시장에서는 NVIDIA Jetson 계열과 같은 엣지 AI 플랫폼도 널리 활용되고 있습니다.

 

다만 방산 분야에서 NPU를 선택할 때는 단순히 TOPS와 같은 연산 성능만 비교해서는 안 됩니다.

 

실제 체계 적용을 위해서는 다음과 같은 요소를 함께 검토해야 합니다.

AI 모델 지원 범위

전력 소비와 발열

메모리 구조와 대역폭

카메라 및 센서 인터페이스

AI 소프트웨어 개발환경

운용 환경에 대한 내구성

장기적인 공급 가능성

보안 및 방산 시스템과의 통합성

 

따라서 상용 AI 반도체의 성능과 실제 방산체계 적용 가능성은 별개의 문제로 판단할 필요가 있습니다.

 

NPU와 이기종 SoC는 경쟁 관계가 아니다

MUM-T 하드웨어를 설계할 때 NPU와 CPU, GPU, FPGA를 서로 대체하는 기술로 보는 것은 적절하지 않습니다.

각 프로세서는 담당하는 역할이 다르기 때문입니다.

 

CPU는 운영체제 실행과 시스템 제어를 담당하고, GPU는 대규모 병렬 연산과 영상 및 AI 처리에 강점을 가집니다.

FPGA는 고속 신호처리와 인터페이스 처리, 특정 알고리즘의 하드웨어 가속 등에 활용할 수 있습니다.

NPU는 딥러닝 기반 AI 추론을 효율적으로 수행하는 데 특화되어 있습니다.

 

따라서 MUM-T에서는 하나의 프로세서만 사용하는 것보다 CPU, GPU, FPGA, NPU를 임무 특성에 맞게 조합하는 이기종 컴퓨팅 구조가 중요한 방향이 될 수 있습니다.

 

MUM-T 플랫폼별 하드웨어 구성

MUM-T의 모든 플랫폼에 동일한 하드웨어 아키텍처를 적용할 필요는 없습니다.

 

소형 드론과 군집 무인기처럼 크기와 전력 소비가 중요한 플랫폼에서는 CPU와 저전력 NPU를 중심으로 구성하는 방식이 적합할 수 있습니다.

 

반면 대형 무인기나 유인 전투기에서는 다양한 센서와 통신장비를 동시에 처리해야 하기 때문에 CPU, GPU, FPGA, NPU 등을 조합한 이기종 구조가 보다 적합할 수 있습니다.

 

이를 정리하면 다음과 같습니다.

전력 효율	매우 유리	상대적으로 불리할 수 있음
AI 추론	매우 적합	매우 적합
시스템 제어	제한적	매우 적합
센서 융합	제한적일 수 있음	매우 적합
고속 신호처리	제한적	FPGA 활용 가능
소형 드론	적합	필요에 따라 적용
대형 무인기	보조 가속기로 활용	적합
확장성	제품 구조에 따라 달라짐	모듈형 설계 시 높음
주요 고려사항	전력·무게·가격	성능·확장성·SWaP-C

 

여기서 중요한 것은 NPU 중심 구조와 이기종 구조 중 하나를 일방적으로 선택하는 것이 아닙니다.

플랫폼의 임무와 크기, 전력, 센서 구성에 따라 적절한 조합을 선택하는 것이 핵심입니다.

 

SOSA와 NPU의 결합

향후 MUM-T 하드웨어에서 특히 주목할 부분은 SOSA와 NPU의 결합입니다.

 

SOSA가 시스템의 개방성과 모듈화를 담당한다면 NPU는 플랫폼 내부의 AI 연산 효율을 높이는 역할을 할 수 있습니다.

예를 들어 SOSA 기반 OpenVPX 시스템에 CPU와 FPGA 기반 임무 컴퓨팅 모듈을 구성하고, 별도의 AI 가속기 모듈을 추가하는 구조를 생각할 수 있습니다.

 

또는 프로세서 모듈 자체에 AI 가속 기능을 포함시켜 하나의 모듈에서 시스템 제어와 AI 추론을 함께 수행할 수도 있습니다.

이러한 구조의 장점은 AI 기술이 빠르게 발전하더라도 시스템 전체를 새롭게 개발할 필요성을 줄일 수 있다는 것입니다.

새로운 AI 프로세서가 등장하면 기존 시스템의 전체 아키텍처를 변경하기보다 해당 기능을 담당하는 모듈을 교체하는 방식으로 성능 개선을 추진할 수 있습니다.

 

MUM-T 하드웨어의 핵심은 SWaP-C 균형

MUM-T 하드웨어를 설계할 때 가장 중요한 기준 중 하나가 SWaP-C입니다.

SWaP-C는 Size, Weight, Power, Cost를 의미하며, 항공 및 무인체계에서는 크기와 무게, 전력, 비용의 균형이 매우 중요합니다.

고성능 프로세서를 탑재한다고 해서 반드시 좋은 시스템이 되는 것은 아닙니다.

 

소형 드론에 고성능 GPU를 탑재하면 AI 연산 성능은 높아질 수 있지만 전력 소비와 발열, 냉각장치, 배터리 용량 증가 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

 

반대로 NPU를 활용하면 필요한 AI 추론 기능을 낮은 전력으로 구현할 수 있지만, 복잡한 신호처리나 범용 컴퓨팅까지 모두 처리하기에는 한계가 있을 수 있습니다.

 

결국 MUM-T 하드웨어 설계에서는 필요한 연산을 필요한 프로세서에 배분하는 것이 중요합니다.

 

방산 비즈니스 관점에서의 하드웨어 전략

MUM-T 사업을 크게 나누어 보면 소형 무인체계와 대형 임무체계의 하드웨어 전략은 달라질 수 있습니다.

 

소형 군집 드론이나 정찰용 무인기처럼 대량 생산과 전력 효율이 중요한 분야에서는 저전력 NPU와 경량 프로세서를 활용한 온디바이스 AI가 중요한 경쟁 요소가 될 수 있습니다.

 

반면 유인 전투기, 대형 무인기, 지상통제체계처럼 다양한 센서와 통신장비를 통합해야 하는 플랫폼에서는 SOSA 기반의 모듈형 이기종 컴퓨팅 구조가 중요해질 수 있습니다.

 

특히 수명주기가 긴 방산체계에서는 최초 개발 비용뿐만 아니라 향후 성능개량과 부품 단종, 공급망 변화까지 고려해야 합니다.

이러한 측면에서 개방형 아키텍처와 모듈화는 단순한 기술적 선택을 넘어 장기적인 사업 전략과도 연결됩니다.

 

결론

MUM-T는 단순히 유인기와 무인기를 연결하는 기술이 아닙니다.

통신, 센서 융합, AI, 임무 컴퓨팅, 네트워크 기술이 하나의 체계로 통합되는 종합적인 시스템 아키텍처입니다.

이러한 환경에서는 하드웨어 역시 특정 무기체계에 종속된 폐쇄형 구조에서 벗어나 개방성과 확장성을 갖춘 방향으로 발전할 필요가 있습니다.

 

SOSA는 하드웨어의 모듈화와 개방성을 담당하고, NPU는 플랫폼 내부의 AI 연산 효율을 높이는 역할을 할 수 있습니다.

여기에 CPU, GPU, FPGA를 함께 구성하면 시스템 제어부터 센서 융합, 고속 신호처리, AI 추론까지 다양한 임무를 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있습니다.

 

결국 미래 MUM-T 하드웨어의 경쟁력은 특정 칩 하나의 성능이 아니라 SOSA 기반 개방형 아키텍처 위에 CPU, GPU, FPGA, NPU를 어떻게 조합하고 최적화하느냐에 달려 있다고 볼 수 있습니다.

 

특히 AI 기술의 발전 속도가 기존 방산체계의 개발 주기보다 빠른 상황에서는 처음부터 모든 기능을 고정하는 방식보다 교체와 업그레이드가 가능한 모듈형 하드웨어 구조를 확보하는 것이 장기적인 MUM-T 경쟁력의 중요한 요소가 될 것입니다.