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웨어러블 HCI, AR 기반 다중 무인 무기체계 제어: 미래 전장 환경에서 군사 작전 효율성 향상
BEMIL 군사세계
0한찬규 육군본부 시험평가단 유무인체계연구병
라동엽 육군본부 시험평가단 통신연구병
이종화 육군본부 시험평가단 준장
허흥석 육군본부 시험평가단 대령
김강민 육군본부 시험평가단 중령
2024년 대한민국은 저출산 문제로 인한 ‘인구 절벽’을 마주하고 있다. 이에 따라 군에서도 병력 부족의 문제를 겪고 있으며, 전투원 한 명에 대한 생명의 중요성이 어느 때보다도 더욱 강조되고 있다. 이를 해결하기 위해서는 무인 무기체계의 도입이 필수적이며, 한 명의 전투원이 여러 무인 시스템을 통제하고 운용할 수 있다면 더욱 효율적인 전투체계의 구축이 가능할 것이다. 따라서 본 논문에서는 웨어러블과 AR 기술을 도입하여 다중 무인 무기체계를 제어하여, 미래 전장 환경에서 군사 작전의 효율성을 향상할 방안에 대해 논의하고자 한다.
21세기 대한민국은 심각한 저출산 문제로 인한 인구 감소와 고령화 사회 진입이라는 사회적 문제에 직면해 있다. 통계청에 따르면, [그림 1]과 같이 2022년의 대한민국 합계출산율은 약 0.8명이며, 2023년에는 약 0.7명 정도로 OECD 국가 중 최저 수준에 머물고 있으며 인구 감소가 가속화되고 있다. 그뿐만 아니라, 고령화 사회 진입 속도도 더욱 빨라지고 있으며, 2025년에는 초고령 사회(65세 이상이 총 인구 비율의 19% 이상)에 진입할 것으로 예상된다.
[그림 1] 2017년부터 2023년까지의 대한민국 합계출산율 추이
또한 저출산과 고령화 사회 진입이라는 문제는 국방력 유지에 필수적인 청년 인력을 감소시키는 심각한 문제를 야기한다. 2023년 기준 대한민국 18세 남성 인구는 약 35만 명으로, 1990년대 초반에 비해 약 40% 감소했다. 이러한 추세는 앞으로 더욱 심화할 것으로 예상된다. 2040년에는 18세 남성 인구가 30만 명 아래로 떨어질 것으로 예상되며, 이는 [그림 2]와 같이 병력수급에 문제가 생겨 국방력 유지에 심각한 위협이 될 것이다.
[그림 2] 대한민국 국군의 향후 약 20년간의 병력수급 전망
국제정세 또한 불안한 상태이다. 미국은 중국을 전략적 경쟁자로 규정하고 경제, 군사, 외교 등 모든 분야에서 경쟁 및 규제를 가하면서 미-중 갈등이 심화하며 국제 사회의 불안정성 역시 더욱 심화하고 있다. 중국은 군사력 증강에 막대한 투자를 하고 있으며, 남중국해 영유권 분쟁, 대만 침공 가능성 시사 문제 등으로 국제 사회의 우려를 자아내고 있다. 미-중 갈등이 계속해서 심화할 경우 대한민국은 직접적인 영향을 받을 수 있다.
또한 북한 역시 현재 굉장히 불안한 상태다. 북한 주민들의 독재에 대한 반발심이 증가하고 있으며, 이는 김정은 정권의 불안정성을 가중하고 있다. 김정은 정권은 내부 불안을 외부로 돌리기 위해 한국을 더욱 적대적인 시각으로 바라보고 있으며, 군사적 도발 가능성 또한 높아지고 있다. 북한은 핵 개발을 지속하고 있으며, 최근에는 공격적인 군사 도발을 잇달아 감행하고 있다. 2023, 2024년에 들어 미사일 발사 빈도 또한 증가하고 있다.
러시아 역시, 2022년 2월에 우크라이나를 침공하면서 세계 안보 질서를 근본적으로 뒤흔들고 있다. 러시아는 생화학 무기와 무인 로봇 등 [그림 3]과 같은 첨단 무기들을 이용한 공격적인 군사 행보를 보이고 있으며, 이는 국제 사회의 강력한 반발을 받고 있다.
[그림 3] 우크라이나 국방부에서 제공한 러시아군의 ‘오를란(Orlan)-10’ 무인정찰기 사진
저출산으로 인한 청년 인력 감소로, 국방력이 약화할 수 있으며 미-중 갈등 심화, 북한의 예측 불가능한 상태, 러시아-우크라이나 전쟁, 등 국제 정세는 더욱 불안정해지고 있다. 이러한 상황에서 대한민국은 국가 안보를 유지하기 위해 유·무인 복합체계의 구축이 필요하다.
웨어러블 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템은 미래 전장 환경에서 대한민국 국방력 강화에 기여할 수 있는 핵심 기술이다. 이 시스템은 군 인력 감소 문제를 해결하고, 첨단 기술 활용을 통한 군 인력 역량 강화를 가능하게 한다. 또한, 상황 인식 향상, 효율적인 지휘통제, 치명타 공격력 확보 등 다양한 장점을 통해 미래 전쟁에서 승리할 수 있도록 지원할 것이다.
현재 인공지능의 의사결정 과정이 완전히 투명하지 않고, 설명할 수 없는 경우가 있어 무인체계에 대한 신뢰가 제한적이다. 또한, 적대적 공격이나 해킹에 의한 무인체계의 오작동 및 오류가 우려되고 있다. 이러한 상황에서 인공지능 결과에 대한 신뢰성 문제가 높아지고 있다. 따라서 인공지능의 결정이 완전히 자율적으로 이루어지는 것은 윤리적 문제가 될 수 있다.
무인체계가 잘못된 결정을 내릴 경우 인간의 생명을 위협할 수 있기 때문에, 인간이 무인체계에 개입하여 AI 시스템의 결정을 감독하고 조절하는 것이 중요하다. 그러나 이렇게 하려면 인간과 무인체계 사이의 효과적인 소통이 필요하다. 무인체계의 오작동으로 인한 인명 피해가 발생할 경우 책임을 물을 주체가 명확하지 않아 법적 책임의 문제가 발생할 수 있다.
또한 기술적 한계와 윤리적, 법적 책임의 문제로 인해 유·무인 복합체계를 통해 인간이 무인체계의 결정에 개입하여 감독하고 조절하는 것이 필요하다. 따라서 무인 전투 체계와 효과적이며 직관적으로 소통할 수 있는 인터페이스 기술의 개발이 필수적이다. 이를 통해 무인체계의 신뢰성과 안전성을 높일 수 있으며, 미래의 군사 전략에 대비할 수 있을 것이다.
웨어러블 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템은 다음과 같은 장점을 통해 미래 전장 환경에서 대한민국 국방력 강화에 기여할 수 있다. 첫째, AR 기술을 통해 실시간 상황 정보, 무인 무기체계 상태, 주변 환경 정보 등을 시각적으로 제공하여 군 인력의 상황 인식 능력을 향상한다. 둘째, 다양한 시뮬레이션과 분석 결과를 제공하여 군 인력의 효율적인 의사 결정을 지원한다. 셋째, 자연스럽고 효율적인 웨어러블 방식으로 다중 무인 무기체계를 제어하여 군 인력의 작업 효율성을 극대화한다. 넷째, AR 기술을 통해 정보 시각화, 작업 분할, 자동화 등을 제공하여 군 인력의 인지적 부하를 줄여준다.
그뿐만 아니라, 웨어러블 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템의 개발은 다음과 같은 이유로 더욱 필요하다. 첫째로 무인 전투 체계의 중요성이 증가하였다. 특히 러시아-우크라이나 전쟁을 보듯 미래 전쟁에서 무인 전투 체계의 중요성이 더욱 커질 것이다. 둘째, 기존 시스템의 한계가 명확하다. 현재 사용되는 무인 전투 체계는 제어 및 조작에 어려움이 많고, 전투원의 인지적 부하를 많이 증가시킨다.마지막으로 AR 기술은 최근 빠르게 발전하고 있으며, 군사 분야에도 활용될 수 있는 가능성이 높아지고 있다.
이러한 이유로 웨어러블 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템의 개발과 연구가 더욱 필요하다.
전쟁사를 통해 본 전쟁 형태의 변화와 발전 방향에서 AI 및 무인 로봇의 역할은 매우 중요하다. 초기에는 [그림 4]와 같은 20세기 중반의 독일의 V-1 비행폭탄과 그 외에도 미국의 "Dart" 무인 항공기와 같은 초기 무인 로봇이 등장했다. 이들은 제한적인 기능을 갖추고 있었으며 주로 정찰과 기타 작은 임무에 사용되었다. 또한, 1960년대에는 미국의 ‘전략 자동화 지휘통제체계(SACCS; Strategic Automated Command and Control System)’와 같은 초기 AI가 나타났다. 이러한 초기 시도들은 특정 임무나 기능에 한정되어 있었으며, 전체적으로는 제한적으로 활용되었다.
[그림 4] 독일의 V-1 비행폭탄
하지만 21세기에 들어서면서 무인 로봇과 AI의 역할은 상당히 확대되었다. 특히 [그림 5]와 같이, 미-테러 전쟁과 같은 현대 전쟁에서는 무인 항공기가 널리 사용되었다. 이들은 ‘정보 수집, 감시 및 타격 폭격(ISR; Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance)’ 임무를 수행하는 데 중요한 역할을 하였다. 또한, AI 기술의 발전은 무인 로봇과 자율적인 무기 시스템을 개발하는 데 기여하였다. 예를 들어, 딥 러닝과 같은 인공지능 기술은 자동 목표 인식 및 추적과 같은 고급 기능을 가능하게 하였다.
[그림 5] U.S. Army RQ-11B Raven Drone
미래에는 인간과 AI의 협력이 전쟁에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 인간과 AI가 함께 작전을 수행하고, 무인 로봇이 다양한 임무를 수행하는 것이 전쟁의 새로운 특징이 될 것으로 보인다. 이를 통해 전투의 효율성을 높이고 병력의 안전을 보장할 수 있다. 또한, 미래의 전쟁에서는 인간과 AI의 상호 작용이 더욱 깊어질 것으로 예상되며, AR 기술과 같은 새로운 기술이 더 많이 도입될 것으로 예상된다. 이를 통해 상황 인식과 의사소통이 더욱 향상되고, 전투의 결과를 예측하고 대비하는 데 도움이 될 것이다.
러시아-우크라이나 전쟁은 전통적인 대규모 전투에서 벗어나 비대면 전쟁 형태로 진화하는 과정을 보여준다. 이 전쟁에서 무인 무기체계는 높은 전투 효율성을 제공하며, [그림 6]과 같이 러시아는 이를 적극적으로 활용하여 상대방의 위치를 파악하고, 정찰 및 공격 임무를 수행함으로써 전투의 결과를 좌우했다. 특히 무인비행기와 드론 등의 무인 무기체계는 상황 정보를 실시간으로 제공하고 정확한 타격을 가능하게 함으로써 전투의 효율성을 높였다.
[그림 6] 러시아의 중형 무인항공기 S-70 ‘아호트니크-B(Okhotnik-B)’
미국과 중국의 경쟁이 치열해지면서 무인 무기체계 기술력의 발전은 더욱 가속화될 전망이다. 미국은 무인 무기체계 분야에서 다양한 종류의 시스템을 개발하고 있다. 그중 하나는 MQ-9 리퍼(Reaper) 무인비행기이다. MQ-9 리퍼는 타 항공기에 비해 월등히 긴 시간 동안 임무를 수행할 수 있는 다목적 무인비행기로, 정찰, 감시, 지상 및 해상 타격, 정보 수집 등 다양한 임무를 수행할 수 있다. 또한, 미국은 [그림 7]과 같이 X-47B ‘무인 전투 항공 체계(UCAS; Unmanned Combat Air System)’와 같은 스텔스 무인전투기를 개발하여 고도의 기술력을 보여주고 있다.
[그림 7] 미국의 노스롭 그루먼(Northrop Grumman) X-47B 무인전투항공체계(UCAS)
중국 역시 무인 무기체계 분야에서 높은 관심을 보이고 있으며, 미국과 경쟁을 통해 자체적인 기술력을 강화하고 있다. 중국의 무인 무기체계로는 [그림 8]과 같은 CH-5 무인비행기가 있다. 이 비행기는 오랜 시간 동안 공중에 머무르며 정찰과 타격 임무를 수행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 또한 중국은 소형 무인비행기 외 해상 무인 시스템도 개발하고 있으며, 이를 통해 다양한 임무를 수행하고 군사적 우위를 확보하고자 한다.
[그림 8] 중국의 CH-5 드론
뿐만 아니라, 최근 이스라엘과 팔레스타인 간의 전쟁에서도 AI 전투로봇이 등장하였다. 이스라엘 방위군(IDF; Israel Defense Forces)은 [그림 9]와 같이 팔레스타인 가자 지구에서 전투원들과 군견들을 보호하기 위해 로봇 무인 전투 시스템을 실험 중이다. 이스라엘군은 이미 2012년에 '로봇 군대'의 존재를 공개한 바 있으며, 이 로봇들은 민간인 밀집 지역에서 합법적 목표물과 민간인을 구별하는 것이 어려운 상황에서 건물과 터널을 감시하고 목표물을 식별하는 데 사용되고 있다. 이스라엘이 사용하는 첨단 군사 장비에는 센서와 촬영 장비가 장착된 사족보행 로봇, 일명 '로봇 개'가 포함되며, IDF는 이 로봇이 하마스 터널에 침투해 활동하고 있다고 밝혔다. 또한 가자 지구에는 이스라엘 로봇 기업 ‘로보티칸(Robotican)’이 개발한 또 다른 로봇 부대인 '루스터(Rooster)'가 배치되어 있다. 이 로봇은 바퀴 달린 구조로, 지상과 공중을 이동할 수 있는 무인 정찰 시스템이다. 장애물을 만나면 점프할 수 있으며, 창문을 통해 비행도 가능하다.
[그림 9] 이스라엘 방위군의 무인 전투 차량 ‘재규어’
이러한 예시들을 통해 세계 강대국들이 무인 무기체계 분야에서의 기술 경쟁을 치열하게 벌이고 있으며, 이러한 경쟁이 미래의 군사 전략에 큰 영향을 미칠 것임을 엿볼 수 있다. 무인 항공기와 로봇, 사이버 공격 등이 더욱 적극적으로 활용될 것이며, 정보 전달과 통신 라인 파괴 등이 전투의 주요 요소로 부상할 것으로 예상된다. 또한, 소규모 테러와 사이버 공격이 더욱 증가할 것으로 예상되므로, 이에 대한 대비책과 방어 전략이 더욱 강화되어야 할 것이다. AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템은 이러한 무인 무기체계의 활용을 효과적으로 지원하고, 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 발전이 이를 더욱 강화할 것으로 기대된다.
군에서 웨어러블 형태의 명령 인식 ‘인간-컴퓨터 상호작용(HCI; Human-Computer Interaction)’ 시스템은 전투 효율성, 이동성 및 민첩성 그리고 생존 가능성을 향상할 수 있다. HCI 기술은 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 연구하고 설계하는 분야이다. 이 기술은 사용자가 컴퓨터와 디지털 기기를 효과적으로 사용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 기존의 제어 명령 시스템은 컨트롤러의 형태를 가지거나 태블릿의 형태를 가지게 된다. 이는 추가적인 기기를 통해 명령하므로 이동 중이나 작전 중 급박한 상황에서 빠른 대처를 어렵게 한다. 웨어러블 형태의 명령 인식 HCI 기술은 전투원이 무기를 더 빠르게 조종할 수 있도록 도와준다. 또한 웨어러블 컨트롤러는 전투원이 무기를 더 가볍고 편리하게 휴대할 수 있는 형태로 제작이 되어 이동성과 민첩성을 향상하여 전투에서 유리한 위치 선점을 돕는다. 마지막으로 웨어러블 형태의 시스템은 전투원에게 위협 상황에 대한 경고를 직접 시각, 청각, 촉각 등의 다양한 감각을 통해 직접 알려줄 수 있어서 생존 가능성을 높여준다. 이러한 웨어러블 명령 인식 HCI 기술은 아직 초기 단계 기술이지만, 빠르게 발전하고 있다. 다양한 연구 그룹과 기업들이 웨어러블 HCI 기술 개발에 참여하고 있으며, 향후 군에서 널리 활용될 것으로 기대된다.
손짓이나 몸짓으로 로봇이나 드론을 조종하는 기술을 제스처 인식 기술이라고 한다. 다양한 기술로 제스처를 인식할 수 있지만 대표적으로 3가지 센싱 방법을 통해 기술이 발전되었다. 바로 카메라와 ‘관성 측정 장치(IMU; Inertial Measurement Unit)’, 데이터 글러브를 통한 제스처 인식이다.
카메라 기반 제스처 인식은 [그림 10]과 같이 일반적인 카메라를 사용하여 구현할 수 있어 저렴한 비용으로 적용이 가능한 장점이 있다. 또한, 이미지 인식 인공지능 기술의 발전에 따라 인식 정확도가 상당히 높다. 카메라 기반 제스처 인식은 애플의 ‘비전 프로(Apple Vision Pro)’에도 적용이 되어 AR/VR 기기에서 사용자가 그래픽 인터페이스에서 물체를 조종하거나 세팅을 직감적인 움직임을 통해 조종하는 데 활용되고 있다. 하지만 조명, 그림자, 옷, 배경 등 변수에 따라 정확도가 저하될 수 있는 단점이 있으며, 카메라를 통해 얻은 이미지 분석 과정에서 계산량이 크기 때문에 온디바이스(On-Device) AI의 활용을 위한 하드웨어 기술의 발전이 필요하다. 또한 카메라가 시야에 들어오는 범위에서 몸짓을 해야 하므로 행동반경의 범위가 제한된다는 단점이 있다.
[그림 10] 카메라 기반 제스처 인식 기술
IMU란 가속도를 측정하는 센서로 ‘미세전자기계 시스템(MEMS; Micro-ElectroMechanical Systems)’ 기법을 활용하여 상당히 작은 크기로 대량 제작이 가능하다. 따라서 실제 사용자가 움직임에 크게 방해받지 않을 크기와 무게로 휴대성이 우수하여 다양한 연구가 진행되고 있다. IMU는 센서 데이터의 차원이 카메라 이미지와 비교하여 훨씬 작고, 더 높은 샘플링 빈도를 가질 수 있어 빠른 몸짓이나 손짓을 인식할 수 있는 장점이 있다. 하지만 가속도를 측정하여 위치로 변환하는 적분 과정에서 에러의 축적이 일어날 수 있어서 장시간 사용 시 위치 오류가 커질 수 있다는 단점이 있다.
마지막으로 와이어드 글러브(Wired Glove), 또는 [그림 11]과 같은 데이터 글러브(Dataglove)를 통한 제스처 인식은 가속도 측정이 아니라 실제 각도 변화 또는 길이 변화를 측정하여 몸짓을 인식한다. 이는 신축성 및 유연성을 가진 센서를 활용한다. 이는 사람의 관절과 마디마다 센서를 위치시켜 높은 정확도로 움직임을 감지할 수 있다. 이에 더해 움직임뿐 아니라 압력이나 힘을 복합적으로 측정하여 촉각 피드백을 통한 조종 명령의 차원을 넓혀 더욱 다양한 명령을 간단하게 할 수 있다. 하지만 이러한 신축성 센서는 카메라나 IMU보다 비싼 물질을 사용하기 때문에 높은 비용이 발생하며, 반복적인 늘어남과 수축함을 통한 물질의 피로도 증가로 인한 센서 고장이 날 수 있는 단점이 있다.
[그림 11] 데이터 글러브의 VR 기기와의 연동 및 시연
각 기술은 장단점을 가지고 있으며, 적용 분야에 따라 적합한 기술이 다르다. 군에 적용하기 위해서는 센서의 신뢰성과 내구성이 가장 중요하다고 판단되어, 각 기술이 전투원으로 하여금 훈련이나 작전 중에 맞닥뜨리게 되는 극한 환경과 조건에서도 높은 신뢰성과 내구성을 가질 수 있도록 군용 조건에 맞게 개발되어야 한다. 카메라 기술의 경우 더욱 넓은 시야를 위한 360도 카메라 기술의 활용, IMU 기술의 경우 적분 오차를 보조할 수 있는 연구 그리고 데이터 글러브의 경우 극한 환경을 견딜 수 있는 물질의 개발이 필요하다. 이러한 기술 개발을 통해 다양한 센서를 사용하여 사용자의 손이나 팔의 움직임을 감지하고, 이를 통해 로봇 및 드론에 명령을 전달하는 기술이 군에서 다중 무기체계를 조종할 수 있게 해줄 수 있을 것이다.
‘근전도 인식(EMG; Electromyography)’ 기술은 [그림 12]와 같이 근육의 활동을 감지하여 로봇이나 드론을 조종하는 첨단 HCI 기술이다. 근육이 수축하고 이완할 때 발생하는 전기 신호를 감지하여 분석하는 기술이다. 이러한 전기 신호를 추가적인 수술 없이 추출하기 위해 비침습성 상피 전극을 웨어러블 형태로 만든 제품을 사용해야 한다. 또한, 이러한 전기 신호는 크기가 작기도 하고 직접 신호원에서 측정하는 것이 아니라 복합적인 신호가 측정된다. 따라서 신호 증폭 및 처리 기술이 신호 분석 과정에서 굉장히 중요하다. 이러한 신호 추출과 분석을 통해 여러 근육의 움직임을 계산하여 사용자의 의도 조종 명령을 알아내는 기술이다.
[그림 12] EMG 센서를 이용해 드론 비행 제어를 시연하는 장면
하지만 근전도 인식 기술은 아직 여러 기술적 불편함을 가지고 있다. 피부에 센서를 착용해야 하므로 불편함을 느낄 수 있으며, 신호 인식을 위해 사용자 훈련과 교육이 필요하다. 이러한 부분은 요즘 인공 신경망 기술의 발전에 따라 적은 사용자 훈련 데이터로도 커스텀이 가능하다고 하지만, 아직은 EMG 센서의 부착 부위가 근육에서 어디에 위치하는지 또 사람마다 근육의 크기와 균형이 다르기에 일반화된 근전도 명령 인식에는 신뢰성과 정확성, 명령 다양성에 한계가 있다. 또한 EMG 센서는 피부에 부착돼야 하므로 피부와의 부착 정도, 그리고 땀이나 흙과 같은 이물질의 여부가 센서값에 크게 영향을 줄 수 있는 단점이 있다. 군에서 EMG 센서 활용을 위해선 피부와 장시간 안정적인 부착이 가능해야 하며, 사람마다 다른 부착 위치에도 강건하게 작동할 수 있는 소프트웨어 알고리즘, 그리고 간단한 몇 가지 명령 구분이 아니라 높은 차원의 근전도 인식을 통해 다양한 명령 인식이 가능해야 할 것이다.
뇌 인식 기술은 뇌의 의도를 감지하여 로봇이나 드론을 조종하는 최첨단 HCI 기술이다. 마치 SF 영화처럼 생각만으로 기계를 조종하는 꿈을 현실로 만들 수 있는 기술이지만, 아직은 초기 단계이며 기술적으로 어려운 것이 사실이다. 다양한 센싱 기법이 존재하지만, 여기서는 일반적인 활용 가능성을 고려하여 추가적인 수술 및 시술이 필요없는 비침습성 기술인 뇌파(EEG; Electroencephalography) 측정 기술과, 초음파를 활용한 뇌 영상 기법에 대해서만 논의하고자 한다.
EEG 센서를 사용하여 뇌파를 감지하고, 이를 통해 사용자의 의도를 파악하여 로봇/드론에 전달한다. 뇌파는 근전도와 비슷하게 두뇌의 전기 활동을 두피에서 전극을 통해 측정하고 기록하는 기술이다. 따라서 뇌파는 뇌신경 세포의 활동으로 인해 발생하는 미약한 전기 신호를 증폭하여 기록한 것으로 적절한 필터링 기술을 통한 신호 전처리가 필수적이다. 움직임 없이 생각만으로 기계를 조종할 수 있으며, 높은 몰입감을 제공한다. 하지만 낮은 공간 분해능을 가지고 있어 뇌 영역별 활동을 정확하게 구분하기 어려워 정확도와 정밀도가 낮은 단점이 있으며, 근전도, 안구 운동 등 잡음 영향을 받기 쉽다. 따라서 잡음의 존재에도 불구하고 뇌파를 분석할 수 있는 인공지능 기반 뇌파 분석 기술이 활발히 연구되고 있으며, EEG 센서 전극도 피부와의 지속적인 접착력을 유지하며 안정적으로 신호를 추출할 수 있는 전극 물질 개발이 꾸준히 연구되고 있다.
초음파를 활용한 뇌 영상 기법은 뇌의 특정 부분이 활성화될 때 혈류의 흐름이 증가하는 것을 활용한다. 도플러 효과를 활용하여 혈류 흐름을 이미지화하여 뇌의 어떤 부분이 활성화되는지 알 수 있는 기술이다. 아직은 초기 단계이지만 EEG와 비교해서 더욱 정교한 공간 분해능을 가지고 있어서 정확도와 정밀도 높은 신호 추출이 가능하다. 초음파를 통해서 뇌 단면의 영상을 얻는 것이기 때문에 이를 분석하기 위한 인공지능 기술이 같이 활용되며 연구가 진행되고 있다. 이 기술을 활용해서, [그림 13]과 같이 컴퓨터 스크린상에서 커서를 움직이는 연구도 구현되어 있다.
[그림 13] 일론 머스크(Elon Musk)의 뉴럴링크(Neural Link)는 뇌 임플란트 칩(N1)을 이식받은 전신마비 환자가 생각만으로 마우스 커서를 움직이고 체스를 두는 등의 시연을 선보였다.
하지만 이러한 초음파 장비를 웨어러블 형태로 휴대하기 편하게 설계하는 데는 아직 한계가 있다. 그 이유로는, 두개골을 통과하여 뇌로 초음파를 쏘고 반사된 초음파를 측정하여 영상을 만드는데, 웨어러블 형태로 만들 경우 신축성을 가질 텐데 이 경우 초음파의 근원지가 변형에 의해서 움직일 수 있어서 반사된 초음파를 측정하여도 측정 오차가 클 수밖에 없다. 하지만 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 연구 시도가 있었다. 이러한 연구를 통해 웨어러블 형태의 초음파 장치로 장기 검사를 하는 연구는 진행되었지만, 아직 이러한 기술을 뇌에 적용한 사례는 드물다.
앞서 설명된 HCI 기술들이 다중 무인 무기체계 제어 시스템에 적용된다면, 소수의 사용자가 여러 개의 무인 무기를 동시에 제어하고 상황을 인지해야 하는 복잡한 상황을 지원한다. 전장에서 전투원이 가벼운 VR 기기를 쓴 채로 여러 드론 부대를 같이 통솔하는 것이다. 각 전투원은 직관적인 명령 움직임을 통해 드론 부대를 특정 구역으로 정찰을 시키거나, 소형 무인 전투차량을 특정 위치에 잠복시키며, 사족 보행 로봇 부대의 배열을 유동적으로 조절할 것이다. 다수의 무인 무기체계가 상호작용을 하여 특정 임무를 수행할 때, 이들 간의 협력과 조정이 필요하다. 여러 기기 간의 충돌을 피하고 최적의 전략을 결정하고, 이러한 유동적 명령을 실시간으로 전달하기 위해서는 높은 차원의 복잡한 명령 입력이 가능해야 한다. 하지만 아직은 앞서 언급된 기술을 실제 적용하기엔 아직 직관성이 떨어지며, 명령 자유도가 낮고, 착용성에 영향을 크게 받기 때문에 추가적인 연구 발전이 필요할 것으로 생각된다.
1) 직관성 향상
제스처 인식과 근전도를 통한 명령 인식 기법은 직관성 향상이 필요하다. 제스처 인식을 통한 다중 무인체계를 제어한다고 했을 때, 같은 명령을 한 사람은 몸 전체를 활용할 수도 있고, 다른 사람은 간단하게 한 손목만 활용할 수도 있다. 실제로 이러한 제스쳐 기반 HCI에서 같은 명령을 위해 각 사용자가 선호하는 직관적 움직임이 다양하다는 연구가 진행된 바가 있다. 또한, 근전도 방식도 기존의 근육 활성화 정도를 명령으로 바꾸는 과정에서 보다 직관적인 매칭이 필요할 것이다. 따라서 다양한 사용자가 같은 명령을 내릴 때 어떤 동작을 취하는지 종합하고, 주관적인 다양한 직관을 아우르는 통합 알고리즘이 필요하다.
2) 명령 자유도 증가
현재 명령 인식 웨어러블 HCI 기술의 명령 자유도는 매우 낮은 수준이다. 예를 들어, 제스처 인식의 경우 현재까지는 특정 제스처가 특정 명령으로만 인식되는 방식으로 작동된다. 높은 인식 정확도를 가지는 제스처의 가지 수가 제한적이다. 예를 들어 손목 제스처 인식의 경우, 손목이 꺾이는 방향을 위, 아래, 오른쪽, 왼쪽의 4개로 구분해서 하는 경우가 대부분이며, 이를 더 세분화하여 나눌 경우 인식 정확도와 일반화 정도가 떨어지게 된다. 또한, 이러한 특정 제스처는 수행하는 데 걸리는 시간이 쌓여 연속 명령 실행의 경우 지연이 발생할 수 있다. 이는 제스처 인식뿐 아니라 근전도 인식 및 뇌 인식 기술에도 적용되는 문제이다. 앞으로는 특정 제스처나 움직임이 특정 명령으로 인식되는 방식이 아닌, 각 관절 및 근육의 활성도를 연속적으로 정확하게 받아내며, 여러 관절 및 근육의 데이터를 복합적으로 활용하고 분석하여 명령 자유도를 향상해야 할 것이다.
3) 착용법에 대한 강건성
웨어러블 기기의 경우 착용 방식이 정확도에 영향을 크게 줄 수 있다. 근전도의 신호 크기는 같은 근육 중에서도 어느 위치에 전극을 두느냐에 따라 달라질 수 있으며, 장갑형 센서의 경우 장갑이 살짝 뒤틀리거나 돌아가 있는 경우에 각 관절의 위치값이 크게 변할 수 있다. 따라서 이러한 착용법에 따른 신호의 변화는 정확도를 크게 낮추는 요인이 될 수 있다. 이에 대한 해결책으로는 착용 상태를 알 수 있는 센서를 추가하여 착용 상태에 따른 신호 추출 및 해석 방법을 유동적으로 변경하는 방법이 있을 수 있다. 또한, 착용 방식을 피부 접착식을 사용하면 땀이나 흙과 같은 외부 이물질을 차단하는 동시에 움직임에 대한 강건성을 높일 수 있으며, 다중 센서 시스템을 활용하여 각 센서의 편향 및 편차를 보정하는 방법도 제시되고 있다.
OFFSET 프로그램은 250대 이상의 소형 무인 항공기 및 지상 시스템을 활용하는 군집을 통해 도시 환경에서 다양한 임무를 수행이 목적이다. 이 프로그램은 [그림 14]와 같이 군집 자율성과 인간-군집 팀 협업 기술을 결합하여 혁신적인 능력을 신속하게 개발하고자 한다. 이 중 주요 구성요소로 인간-군집 인터페이스가 있으며, VR 기기를 활용하여 명령을 전달하는 방식이다. 이 프로그램의 주요 사항은 무인 로봇에게 앞으로 가거나 뒤로 가라는 움직임 명령을 내리는 것이 아닌 더 추상적인 전술 명령을 내리는 방향으로 연구가 진행되었다는 점이다.
[그림 14] OFFSET 군집 로봇 전술 개념과 2020년 DARPA의 OFFSET 프로젝트 시험 현장
2021년 ‘미 국방부(DoD; Department of Defense)’의 ‘국방혁신단(DIU; Defense Innovation Unit)’은, [그림 15]와 같이 ‘로봇 컨트롤러(SRoC; Soldier Robotic Controller)’의 프로토타입 및 실제 투입을 위한 상업 솔루션을 찾았다. SRoC는 여러 로봇 플랫폼을 제어할 수 있어야 하며 작업자 부하를 줄이고 군 장비와의 원활한 통합을 시연해야 했다. 컨트롤러의 형태로는 웨어러블 착용형, 휴대용, 마운티드 컨트롤러 중 하나로 제안할 수 있었으며, 그 중 휴대용 컨트롤러가 최종 채택되었다. 웨어러블 기술이 앞서 언급된 직관성, 자유도, 강건성 측면에서 아직 발전이 덜 되어, 컨트롤러를 통한 버튼 형식의 인터페이스가 더 적합하다고 판단한 것으로 추측된다.
[그림 15] 미군의 Nett Warrior (왼쪽), 2021년도 채택된 미군의 포켓용 SRoC (Soldier Robotic Controller) (오른쪽)
[그림 16]은 2018년에 미 육군 ‘전투능력개발사령부(DEVCOM; combat capabilities DEVelopment COMmand)’ 소속 ‘육군연구소(ARL; Army Research Laboratory)’에서 개발한 동작 기반 로봇 제어용 웨어러블 센서이다. 장갑 형태로 제작하였으며, 손의 동작을 인식해 로봇을 제어하는 방식이다. 기존의 컨트롤러를 활용하여 제어하는 방식과 비교하여, 실제 전투원들이 사용해 보고 직관성, 편리함, 정확도 등을 분석하였다. 그 결과 웨어러블 센서 방식이 좀 더 직관적이고 편리하여 임무를 수행하는 데 있어 더욱 짧은 시간이 걸리지만, 신호의 정확성 측면에서는 컨트롤러에 비해 떨어지고 오차도 훨씬 높다는 단점이 있다. 아직 동작 인식 기반 웨어러블 센서에 대한 기술력이 충분히 뒷받침되지 못하여 이런 결과가 도출되었으며, 추후 이러한 기술들이 보완되면 더욱 편리하고 직관적으로 다중 로봇을 제어할 수 있을 것으로 기대된다.
[그림 16] 연구 및 상용화된 제스처 기반 장갑 콘솔(console)
확장 현실(Augmented Reality, AR) 기술은 현실 세계에 가상적인 요소를 추가하여 사용자의 경험을 향상시키는 기술이다. AR 기술은 주로 헤드업 디스플레이, 스마트글래스, 스마트폰 등의 장치를 통해 사용된다. 이 기술은 사용자의 시야에 가상적인 객체, 정보, 이미지 등을 실시간으로 투영하여 현실과 가상 세계를 융합시킨다.
AR 기술은 군에서 다양한 방식으로 쓰일 수 있다. 먼저, 상황 인식의 향상으로 인해 사용자는 주변 환경과 더 밀접하게 상호작용할 수 있다. 예를 들어, AR 기술을 통해 전술 지도를 시각적으로 제공하여 사용자가 전투 상황을 더 잘 이해하고 의사 결정을 내릴 수 있게 도와준다. 또한, AR은 군사 훈련과 교육에 유용하게 사용될 수 있다. 가상 시뮬레이션을 통해 복잡한 작전을 효과적으로 학습하고 훈련할 수 있으며, 실제 전투 상황에서의 대비 훈련을 강화할 수 있다.
또한, AR은 작업 효율성을 향상시키고 인력을 보다 효과적으로 활용할 수 있게 한다. 예를 들어, 수리 및 유지보수 작업 시에 AR을 사용하면 기술자는 실시간으로 디지털 지침을 받아들여 기기를 수리하는 데 보다 쉽고 빠르게 작업할 수 있다. 또한, AR은 상호작용 및 협업을 촉진하여 팀 간의 의사소통과 협업을 강화할 수 있다.
마지막으로, AR 기술은 군사 분야에서 다중 무인 무기체계 제어 시스템에 주요한 요소가 될 것이다. [그림 17]의 예시와 같이, AR을 통해 사용자는 실시간으로 무인 무기체계의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있으며, 전투 상황을 더 잘 이해하고 효과적으로 대응할 수 있다. 또한, 인간-컴퓨터 상호작용 기술과 결합하여 무인 무기체계를 보다 효율적으로 운용할 수 있게 될 것으로 예상된다. 이를 통해 군사 작전의 성공률을 높이고 군사적 우위를 확보하는데 기여할 것으로 기대된다.
[그림 17] 미군의 IVAS (Integrated Visual Augmentation System) 1.2
무인 무기체계의 중요성은 현대 전쟁에서 더욱 부각되고 있다. 다양한 무인 무기체계가 개발되면서 군사 작전의 효율성과 성능이 크게 향상되고 있다. 그러나 다중 무인 무기체계를 효과적으로 운용하기 위해서는 이를 통합적으로 관리할 수 있는 체계가 필요하다.
AR 기술은 이러한 다중 무인 무기체계의 통합 관리에 많은 장점을 제공한다. 우선, AR 기술을 통해 실시간으로 다양한 무인 무기체계의 상태와 위치를 파악할 수 있다. 이는 작전 지휘관들이 전투 상황을 실시간으로 파악하고 의사 결정을 내릴 때 중요한 정보를 제공한다. 또한, AR 기술은 다양한 무인 무기체계 간의 상호작용을 시각적으로 시뮬레이션하고 분석할 수 있다. 이를 통해 군사 작전의 효율성을 향상시키고 실시간으로 작전을 조정할 수 있다.
무인 무기체계의 통합 관리는 군사 작전에서 매우 중요하다. 여러 종류의 무인 무기체계가 협력하여 작전을 수행함으로써 전투의 성공 확률을 높일 수 있다. 따라서 AR 기술을 활용하여 다중 무인 무기체계의 통합 관리 시스템을 개발하는 것은 미래의 군사 전략에 매우 중요한 요소이다. 이를 통해 다양한 무인 무기체계를 효과적으로 운용하고 전투의 결과를 최대한으로 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
미래의 군사 전투는 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 다양한 요인에 의해 주도되고 있다. 특히 AR(증강 현실) 기술과 다중 무인 무기체계는 미래군의 핵심 요소로서 높은 관심을 받고 있다. 이러한 기술들이 어떻게 미래의 군사 전투를 형성할지에 대한 몇 가지 시나리오를 살펴보고자 한다.
첫째로, 미래의 군사 전투에서는 AR 기술이 널리 사용될 것으로 예상된다. 전장에서 병력은 AR 헤드셋을 착용하여 실시간으로 상황 정보를 받아들이고, 적의 위치를 식별하고, 작전 명령을 수행할 수 있을 것이다. 이러한 AR 시스템은 병력의 상황 인식 능력을 혁신적으로 향상시켜 군사 작전의 효율성을 높일 것으로 기대된다.
둘째로, 다중 무인 무기체계의 활용이 더욱 확대될 것으로 예상된다. [그림 18]과 같이, 미래의 군사 전투에서는 다양한 종류의 무인비행기, 로봇, 드론 등이 다양한 임무를 수행할 것이다. 이러한 무인 무기체계들은 공중, 지상, 해상에서 작전을 수행하며, AR 기술을 통해 실시간으로 상호작용할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어, 무인비행기가 적의 위치를 식별하고 공격하거나, 로봇이 지뢰 제거나 수색 임무를 수행할 수 있을 것이다.
셋째로, 인간과 AI의 협력이 더욱 강화될 것으로 예상된다. ]미래의 군사 전투에서는 AI 기술이 무인 기체계에 더욱 통합되어 다양한 임무를 자율적으로 수행할 것이다. 그러나 인간의 의사 결정과 판단력은 여전히 중요할 것으로 예상되며, 인간과 AI가 협력하여 작전을 수행할 것이다. AR 기반 인터페이스를 통해 인간은 AI와 원활하게 상호작용하고, 무인 무기체계의 작전을 효율적으로 조정할 수 있을 것으로 예상된다.
마지막으로, 이러한 기술들의 통합은 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템으로 구현될 것이다. 이 시스템은 다양한 무인 무기체계를 통합적으로 관리하고, 병력의 상황 인식 및 의사 결정을 지원하며, 전투의 효율성을 극대화할 것으로 기대된다. AR 기술은 다중 무인 무기체계의 효율적인 운용을 가능하게 하여 미래의 군사 전투에서 중요한 역할을 수행할 것으로 예상된다.
[그림 18] 미 공군의 Ghost Vision 60 로봇 프로토타입이 호주 육군과 훈련하는 장면
1. 중국의 Huawei Technologies Co., Ltd.: 중국의 화웨이 기술은 AR 기술을 활용하여 네트워크 및 통신 시스템을 관리하고 있다. 화웨이의 네트워크 엔지니어들은 AR 안경을 사용하여 전화 기지국이나 광섬유 케이블과 같은 장비들을 모니터링하고, 장비의 상태를 실시간으로 시각화하여 관리할 수 있다. 이를 통해 화웨이는 네트워크 운용의 효율성을 향상시키고 장애 처리 시간을 단축할 수 있다.
2. 북한의 조선중앙통신: 북한의 조선중앙통신은 군사 및 통신 시스템을 AR을 통해 제어하고 있다. 북한의 군사 관리자들은 AR 안경을 착용하여 군사 시설이나 장비들을 모니터링하고, 작전 계획을 시각화하여 전략을 수립할 수 있다. 또한, AR 기술을 통해 통신망을 관리하고, 통신 장비의 상태를 실시간으로 확인할 수 있다.
3. 러시아의 Rostec Corporation: 러시아의 로스텍 기업은 군사 및 항공 우주 분야에서 AR 기술을 활용하여 시스템을 제어하고 있다. 로스텍은 AR을 사용하여 항공기의 운영 및 유지 보수 작업을 지원하고, 복잡한 군사 장비의 조립 및 수리 과정을 단순화한다. 또한, 로스텍은 AR을 활용하여 전쟁 게임 및 군사 시뮬레이션 훈련을 제공하여 군사 인력들의 전투 능력을 향상시킨다.
4. 미국의 Microsoft Corporation: 미국의 마이크로소프트 기업은 기업 및 군사 분야에서 AR 기술을 활용하여 시스템을 제어하고 있다. 마이크로소프트는 ‘홀로렌즈(Hololens)’라는 AR 기기를 개발하여 기업의 생산 과정을 지원하고, 군사 훈련 및 시뮬레이션 시스템을 제공한다. 이를 통해 마이크로소프트는 기업의 생산성을 향상시키고, 군사 인력들의 전투 능력을 향상시키는 데 기여하고 있다.
다중 무인 무기체계 제어 HCI 기술은 미래 전투환경에서 다양한 무인 무기체계를 효율적으로 운용하고 상황을 신속하게 인지하는 능력이 필수적이기 때문에 한국 군의 군사 전략 및 전투력 강화에 매우 중요한 의미를 지니고 있다. HCI를 군에 도입하기 위해서는 아래와 같은 발전 방향이 필요하다.
먼저, 다양한 입력 방식이 개발되어야 한다. 현재는 소개된 것과 같이 제스처 인식이 주요하게 연구되고 있으나, 현재 단점은 명확하다. 앞서 논의된 동작 직관성과 명령 자유도가 기술의 적용을 늦추고 있다. 이를 해결할 수 있는 방법으로는 추가적 입력 방식을 결합하는 것이다. 자유도 향상을 위해 웨어러블 버튼이나 터치 패드를 결합한다면 제스처와 추가 입력 방식의 조합으로 더 다양한 명령을 내릴 수 있을 것이다. 또한, 각 관절의 움직임 뿐 아니라 손가락에 가해지는 압력과 같은 추가 수단을 입력 받으면 손 여러 부위에 가해지는 압력의 분포 조합에 따라 더욱 다양한 명령 인식이 가능할 것이다.
둘째로, 다중 무인 무기체계 제어는 사용자의 실시간 상황인식이 매우 중요하다. 여러 종류와 여러 로봇을 동시에 조작하기 때문에 각 부대와 로봇의 상황을 제대로 인식하지 못하면 잘못된 판단을 내릴 수 있으며, 이러한 상황인식이 늦어지면 중요한 전략적 기회를 놓칠 수 있기 때문이다. 따라서, 명령 인식 HCI에 더불어 상황 인식 HCI 개발이 필요하다. 이는 아래에 설명할 VR 기기를 활용한 시각적 방법 뿐 아니라 진동이나 압력 또는 기능적 전기 자극을 등의 촉각을 이용한 상황 인식 기술도 중요해질 것이다. 이는 시각이 제한되거나 시각적으로 혼란스러운 상황에서 새로운 입력 방식을 추가함으로 사용자의 상황 인식 수준과 속도를 높일 수 있을 것이다. 실제로 미군에서는 군용 벨트에 6~8가지 방향 별로 부착된 진동기를 활용한 상황 전달을 연구한 바가 있다.
마지막으로 미래 전투환경에 대비하여 한국군은 HCI 기술을 중장기적인 관점에서 인력 양성과 연구 및 개발 투자를 강화해야 한다. HCI 기술은 사용자 중심의 설계와 개발이 필요하여, 한국 군인의 신체와 정서에 맞는 기술 개발이 핵심이다. 즉, 외부 기술의 직접 적용이 어려우며, 한국 군에 맞는 시스템 개발과 연구가 필수이다. 따라서, 한국 군은 HCI 기술에 대한 전문가를 양성하고, 해당 기술에 대한 지속적인 교육을 제공하여 군내 HCI 역량을 강화해야 한다.
이러한 방향성에 따라 한국 군은 HCI 기술을 적극적으로 활용하여 다중 무인 무기체계의 제어 및 운용 능력을 향상시키고, 미래 전투환경에 대비한 강력한 군사 전략을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
군용 AR 기술의 현황과 주변국의 동향을 고려할 때, 한국군은 군사 전투력 강화와 미래 전투환경에 대비하기 위해 다음과 같은 발전 방향을 모색해야 한다.
먼저, 군용 AR 기술의 활용을 통해 한국군은 병력의 상황 인식과 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있다. AR 기술을 활용하여 병력은 전투 상황을 더 빠르게 이해하고, 적의 위치를 식별하며, 작전 명령을 수행할 수 있을 것이다. 따라서 한국군은 AR 기술을 군사 훈련 및 교육에 적극적으로 도입하여 병력의 능력을 향상시키는 데 주력해야 한다. 또한, AR 기술을 통해 병력의 상황 인식 능력을 혁신적으로 향상시켜 군사 작전의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
둘째로, 다중 무인 무기체계 제어 시스템의 개발 및 운용에 AR 기술을 활용하여 한국군의 전투력을 강화할 필요가 있다. AR 기술을 통해 무인 무기체계의 상태와 위치를 실시간으로 파악하고, 다양한 무인 무기체계 간의 상호작용을 시각적으로 시뮬레이션하며, 군사 작전의 효율성을 극대화할 수 있다. 따라서 한국군은 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템의 연구 및 개발에 적극적으로 투자하여 군사 전투력을 강화하는 데 주력해야 한다.
셋째로, 사이버 보안 측면에서의 고려도 중요하다. AR 기술을 활용한 군사 시스템은 네트워크에 연결되어 있으며, 이에 따라 사이버 공격의 위험에 노출될 수 있다. 따라서 한국군은 AR 기술을 활용한 군사 시스템의 사이버 보안 취약점을 분석하고, 보안 기술을 개발하여 시스템을 안전하게 운용할 필요가 있다. 또한, 군사 시스템의 운용 과정에서 발생할 수 있는 사이버 위협에 대비하여 강력한 사이버 방어 능력을 갖추는 데 주력해야 한다.
마지막으로, 국제 협력을 강화하여 기술 발전에 적극 대응해야 한다. 주변국들이 군사 기술에 대한 연구 및 개발에 적극적으로 투자하고 있는 가운데, 한국군은 국제 협력을 통해 최신 기술을 적극적으로 활용하고 기술 발전에 적극 대응해야 할 것이다. 또한, 국제 협력을 통해 군사 기술의 공유와 교류를 활성화하여 한국군의 기술력을 지속적으로 향상시켜야 한다.
이러한 방향으로 한국군은 군사 전투력을 강화하고 미래 전투환경에 대비하는 데 성공할 것으로 기대된다. AR 기술을 적극적으로 활용하고 다중 무인 무기체계 제어 시스템을 개발하여 군사 작전의 효율성을 높이는 데 주력함으로써 한국군은 미래에 대비한 강력한 전투력을 확보할 수 있을 것이다.
HCI는 군사 분야에서 매우 중요한 요소로 작용하며, 특히 HCI 및 AR 기술과의 결합은 군사 작전의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 이와 같은 첨단 시스템의 결합은 무인 무기체계를 보다 효과적으로 조작하고, 전투원들과 빠르고 직관적으로 상호작용할 수 있도록 한다. 사용자에 맞는 인터페이스를 통해 병력은 실시간으로 정보를 주고받으며 판단에 도움을 줄 수 있으며, 이는 전투 상황에서의 의사 결정 속도와 정확성을 높이고 전투력을 강화하는 데 큰 도움이 된다.
또한, HCI 기술은 AR 기반 다중 무인 무기체계 제어 시스템에서도 중요한 역할을 한다. 앞으로 사용자가 직관적으로 시스템을 조작하고 다양한 무인 무기체계를 통합적으로 관리할 수 있는 인터페이스를 개발하는 것이 핵심 과제가 될 것이다. 이를 통해 전투원들은 무인 무기체계들을 효율적으로 운용하고 전투 상황을 더 잘 이해하며 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
HCI와 AR 기술의 발전은 단순히 시스템의 조작 편의성을 넘어서, 전반적인 작전의 성공 가능성을 높이는 중요한 요소로 작용한다. 예를 들어, 증강 현실 기술은 현장의 상황을 실시간으로 시각화하여 병력에게 보다 명확한 정보를 제공하며, 이는 전략적 결정과 전술적 대응의 정밀도를 높이는 데 기여한다. 또한, 다양한 무인 무기체계의 통합 관리를 가능하게 함으로써, 병력의 운영 효율성을 극대화하고, 전장 환경에 대한 종합적인 이해를 돕는다.
향후 HCI와 AR 기술의 지속적인 발전은 무인 무기체계의 활용 범위를 더욱 넓히고, 전투 환경에서의 인간-기계 상호작용을 보다 원활하게 할 것이다. 이는 궁극적으로 군사 작전의 성공률을 높이고, 병력의 안전을 확보하는 데 큰 기여를 할 것으로 예상된다. 따라서, HCI 및 AR 기술과 무인 무기체계의 통합적 발전을 위한 지속적인 연구와 개발이 필요하며, 이는 미래 군사 전략의 핵심 요소로 자리 잡을 것이다.