공간 AI 전문기업 메이사가 한국항공우주산업(KAI)과 함께 국방 비행 시뮬레이터용 '공간 AI 3D 맵 솔루션' 개발에 착수했다. 이번 사업은 2026년 하반기부터 약 2년간 진행되며, 메이사는 KAI가 제작하는 고정익·회전익·무인기 시뮬레이터에 적용될 대규모 실사 기반 3D 지형 맵의 구축·갱신·서비스 시스템을 자체 기술로 통합 개발한다.
메이사의 공간 AI 솔루션은 DL이앤씨, 대우건설, IPARK현대산업개발 등 국내 최상위 종합 건설사에서 '전 현장 표준 솔루션'으로 운용되며 상용화를 마친 기술이다. 민간 산업 현장에서 검증된 대규모 데이터 처리·정밀 복원 역량이 방산 가상훈련 체계로 이식되는 사례라는 점에서 주목받는다.
왜 시뮬레이터가 필요한가
조종 훈련을 실기체 비행으로만 소화하기는 어렵다. 비행시간당 운용 비용이 크고 정비 주기와 기상 조건에 훈련 횟수가 묶이며, 위험 상황 대응이나 특정 작전 구역 침투처럼 반복 연습이 어려운 임무가 훈련의 핵심을 차지하기 때문이다. 이에 따라 항공기 도입 시 기체와 동일한 조종 환경을 재현한 시뮬레이터가 함께 요구되고, 시뮬레이터의 완성도는 기체 사업 경쟁력의 일환으로 자리 잡고 있다.
지형 맵이 훈련 가치를 좌우한다
조종 계통과 항전 장비가 정확히 모사돼도 창밖 지형이 실제와 다르면 훈련 효과는 떨어진다. 조종사는 지형지물을 기준으로 항법을 판단하고, 표적 식별과 진입 경로 선정도 실제 지형의 형상·질감에 의존한다. 최근 지형 맵 요구 수준은 표면 질감과 빛의 반사까지 반영한 고해상도 실사 환경으로 옮겨갔고, 갱신 주기도 연 단위에서 개월 단위로 앞당겨지고 있다.
위성과 드론 데이터를 함께 쓰는 이유
메이사는 위성과 드론 데이터를 결합했다. 고고도에서 넓은 공역을 이동하는 고정익 항공기에는 국가 단위를 덮는 광역 맵이 필요해 위성 기반 복원이 쓰이고, 저고도에서 건물과 지물 사이를 비행하는 회전익·무인기에는 개별 건물의 형상과 질감까지 담는 초정밀 모델이 필요해 드론 기반 복원이 적용된다. 두 데이터는 해상도와 오차 특성이 달라 각각의 복원 파이프라인과 이를 정합하는 기술을 동시에 갖춰야 하는데, 국내에서 양쪽을 모두 보유한 사업자는 드물다.
메이사는 두 맵을 하나의 좌표 체계로 통합해 정밀 작전 구역과 광역 배경이 이어지는 단일 '고해상도 월드 모델(World Model)'로 구현한다. 여기에 3D 공간 스트리밍 기술로 다수 시뮬레이터 동시 접속을 지원하고, 주·야간과 적외선(IR)·영상(EO) 센서 모사까지 제공해 실제 작전에 가까운 임무 예행연습(Mission Rehearsal)이 가능해진다. 지형 맵 생성 전 과정을 자체 기술로 구현하면서 외산 상용 엔진과 수작업 갱신에 의존하며 발생했던 라이선스 부담과 운용 불확실성도 해소된다.
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 전문 기업으로, 국내 유일의 자체 3D 복원 엔진과 영상분석 AI를 보유하고 있다. 건설 현장용 구독형 SaaS '메이사 플랫폼'과 골프장 관리 플랫폼 '메이사 그린'을 운영하며, 국방·공공 영역에서는 위성·항공 영상 기반 광역 공간정보 솔루션 '메이사 플래닛'으로 사업을 넓히고 있다. 누적 370억원의 투자를 유치했으며, KAI가 주요 주주이자 전략적 파트너로 참여하고 있다.
출처 : 메이사 보도자료(뉴스와이어)
· · · · · · · · · ·
관련기사
▶ 이달 코스닥·우주항공·방산 ETF 강세…반도체는 자금 재유입
▶ 메이사, KAI와 국방 비행 시뮬레이터용 '공간 AI 3D 맵 솔루션' 개발 착수
· · · · · · · · · ·
스페셜타임스는 AI 기술의 도움을 받아 더 빠르고 다양한 뉴스를 독자에게 전달하기 위해 노력하고 있습니다.
NEWS 참여포털
내 지역 날씨·재난·복지를 한 곳에서
폭염경보부터 고속도로 사고까지, 오늘 필요한 것만
withnews.co.kr →