공간 AI 전문기업 메이사가 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 국방 비행 시뮬레이터용 3D 지형 맵 솔루션 개발에 나섰다. 2026년 하반기부터 약 2년간 진행되는 이번 사업에서 메이사는 KAI가 제작하는 고정익·회전익·무인기 시뮬레이터에 들어갈 실사 기반 3D 지형 맵의 구축과 갱신, 서비스 체계를 자체 기술로 통합 개발한다.
메이사의 공간 AI 기술은 DL이앤씨, 대우건설, IPARK현대산업개발 등 국내 대형 건설사 현장에서 표준 솔루션으로 쓰이며 상용화 단계를 거친 기술이다. 민간 건설 현장에서 다져진 대규모 데이터 처리와 정밀 복원 역량이 방산 가상훈련 체계로 넘어간다는 점에서 눈여겨볼 대목이다.
조종 훈련은 비행시간당 비용 부담과 정비 주기, 기상 조건 등의 제약으로 실기체 비행만으로는 소화하기 어렵다. 위험 상황 대응이나 특정 작전 구역 진입처럼 반복 훈련이 힘든 임무일수록 시뮬레이터의 역할이 커지는 구조다. 이 때문에 항공기 도입국은 기체와 동일한 조종 환경을 구현한 시뮬레이터를 함께 요구하는 추세이며, 시뮬레이터의 완성도가 기체 사업 자체의 경쟁력으로 연결되고 있다.
시뮬레이터의 훈련 효과를 좌우하는 핵심 요소로는 지형 맵이 꼽힌다. 조종사는 지형지물을 기준으로 항법을 판단하고 표적 식별과 진입 경로 선정도 실제 지형의 형상과 질감에 의존하기 때문에, 창밖 지형이 실제와 다르면 아무리 조종 계통과 항전 장비를 정교하게 모사해도 훈련 효과는 떨어질 수밖에 없다. 최근에는 표면 질감과 빛의 반사까지 반영한 고해상도 실사 환경이 요구되고, 도심 개발과 시설 변화를 반영하기 위한 갱신 주기도 연 단위에서 개월 단위로 짧아지는 추세다.
메이사가 위성과 드론 데이터를 함께 활용하는 이유는 기종별로 요구되는 맵의 성격이 다르기 때문이다. 고고도에서 넓은 공역을 비행하는 고정익 항공기는 국가 단위를 아우르는 광역 맵이 필요해 위성 기반 복원이 유리하고, 저고도에서 건물 사이를 비행하는 회전익·무인기는 개별 구조물의 형상과 질감까지 담아야 해 드론 기반 복원이 요구된다. 두 데이터는 해상도와 오차 특성이 달라 각각의 복원 파이프라인과 이를 정합하는 기술을 모두 갖춰야 하는데, 국내에서 이 둘을 동시에 보유한 사업자는 많지 않다는 게 업계의 설명이다.
메이사는 두 종류의 맵을 하나의 좌표 체계로 통합해 정밀 작전 구역과 광역 배경이 이어지는 단일 월드 모델로 구현한다는 방침이다. 여기에 3D 공간 스트리밍 기술로 다수 시뮬레이터의 동시 접속을 지원하고, 주·야간과 적외선(IR)·영상(EO) 센서 모사도 함께 제공해 임무 예행연습에 활용할 수 있게 한다는 구상이다. 지형 맵 생성 전 과정을 자체 기술로 구현함에 따라 외산 상용 엔진과 수작업 갱신에 따른 라이선스 부담과 운용 불확실성도 줄어들 것으로 회사 측은 설명했다.
메이사 신승수 CTO는 “시뮬레이터의 훈련 가치는 지형 맵의 현실성에서 나오며, 이를 위해서는 위성과 드론 데이터를 함께 다룰 수 있어야 한다”며 “수백 개 민간 현장에서 다듬어온 기술을 국방 특유의 운용 환경과 보안 요구 수준에 맞춰 완성도 높게 안착시키는 데 집중하겠다”고 말했다.
메이사는 2017년 설립된 공간 AI 기업으로, 드론과 위성 영상을 결합해 현실 공간을 디지털로 재구현하는 기술을 보유하고 있다. 건설 현장용 구독형 솔루션 ‘메이사 플랫폼’과 골프장 관리 플랫폼 ‘메이사 그린’을 운영 중이며, 국방·공공 영역에서는 위성·항공 영상 기반의 광역 공간정보 솔루션 ‘메이사 플래닛’으로 영역을 넓히고 있다. KAI는 메이사의 주요 주주이자 전략적 파트너로 참여하고 있다.
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