미 공군 차기 UAV는 데이터 수집에 집중할 것

미 공군 최고 정보 관계자중 한명이 화요일(5일) 미 공군의 무인항공기 개발과 획득을 위한 미래 모델이 플랫폼과 센서에 대한 강조를 줄이고 UAV가 데이터를 수집하는데 더 주의를 기울이고 어떻게 분석할 것이며 분산시킬지에 더 주의를 기울이면서 과거에 개념화했던 무인항공기와는 많이 다를 것이라고 밝혔다.

대부분의 경우, 미 공군 관계자들은 십년전 MQ-X 프로그램이 취소된 후 미래 UAV 플랫폼에 대해 침묵을 지켜왔다. 그러나 ISR(정보감시정찰) 참모차장 Kenetth Bray는 공군이 지난 3~4년동안 이 주제에 대해서 상당한 규모의 비밀스러운 생각을 해왔다고 밝혔다.

그는 "우리는 플랫폼의 센서부터 생각하지 않고, 데이터와 결정부터 생각을 시작했으며, 올바른 크기의 데이터 수집, 또는 해당 플랫폼에 다른 센서들을 가져야할 필요가 있는지를 생각했다."고 밝혔다. "내가 필요로 하는 종류의 데이터가 무엇인지에 따라 관련성이 있는 플랫폼이 있는가 또는 다른 플랫폼이 필요한가, 그리고 이 종류의 플랫폼만이 그 종류의 데이터를 얻을 수 있는가? 그것이 우리 생각을 바꾸었다."

지난 10년간, 미 공군은 우주자산, 유인과 무인 항공기 그리고 소셜미디어와 같은 공공장소에서도 정보가 활용될 수 있는 최고의 방법을 다루는데 전념해왔다.

Bray씨는 9월 6일 Defense News 컨퍼런스에서 무인 차량에 대한 패널로 미 공군의 UAV에 대한 미래를 이야기 나눌 것을 기대되었다. 그러나 9월 5일 인터뷰에서 그는 공군이 UAV를 보는 방향으로 플랫폼 중심 접근에서 데이터 수집 도구로 이동하고 있다고 강조했다.

공군은 현재 자신들의 ISR 전력에 빅데이터 분석과 자동화를 통합하기 위한 여러가지 노력을 추구하고 있다. 무인 플랫폼들의 운영자들이 신속하게 결정을 하고 정보 커뮤니티에 정보를 보낼수 있도록 어떻게 기술을 사용할지에 대한 질문이 나온다.

Bray씨는 항공기의 우선순위를 결정하는 군과 방위산업에서 만은 변화가 필요하지만, 미 공군이 처음 광범위하게 사용한 - 제너럴 아토믹스가 제작한 MQ-1 프레데터 -는 좋은 데이터 수집과 소화를 중요하게 생각하는 기풍에서 탄생했다고 밝혔다 밝혔다.

그는 프레데터와 함께 "우리는 원하는 데이터 유형을 정확히 파악하고 있었기에 세계 최고의 센서를 만들지 않았고, 우리가 원하는 것을 정확히 파악하고 비디오 정보와 일치시키기 위해서 특정한 센서를 제작했다."고 밝혔다. 그런 다음 MQ-1이 더이상 임무 요구조건을 충족시키지 못하자, 미공군은 더 오래 체공하고, 더 나은 센서를 가지고 더 많은 무기를 장착하는 드론의 더 첨단 버전인 MQ-9 리퍼로 옮겨갔다.

이 프로그램들은 군이 민첩한 획득 방법론을 사용하여 특정 임무에 효과가 있는 저렴한 기술을 신속하게 배치할 수 있음을 증명했다. 하지만 그는 "당신은 당신의 문제를 이해해야한다. 공구가게에서 올바른 도구를 사용하는 것과 같다. 당신이 헤머가 필요할때, 당신은 스크류 드라이버를 사용하지 않으며, 때로는 일을 하기 위해 갖고 있지 않은 새로운 도구를 만들어야 한다."고 덧붙였다.

그렇다면 미 공군의 미래 UAV는 무엇을 의미하는가?

현재 - 군이 원격 조종 기체 RPAS로 부르는 - 미 공군 드론들은 반군대응 작전과 최적화된 환경에서의 작전에 최적화 되어있다. Bray씨는 리퍼와 글로벌호크와 같은 플랫폼들은 저강도 위협에 대해서 수년간 쓰일 것이라고 밝혔다.

그러나, 미 공군은 언제나 허용되는 환경에서 싸우는 것은 아니며, 결국 고강도 적들에 의한 "집중적으로 방어되는" 지역으로 들어가 정보를 수집할 필요가 있다.

그는 "그것은 내가 자세히 알 수 없는 부분이다."라고 말하고, 현재 공군 계획, 프로그램 그리고 예산 지출과 관련된 이런 활동들은 기밀이라고 지적했다.

그러나 Bray씨는 미래 UAV의 특성이 고강도 환경에서 우선적으로 정보를 제공할 것이라고 암시를 주면서 공군은 "전장의 나쁜 이들"에게 시선을 어떻게 유지할지에 대해서 방법을 찾으면 필요한 플랫폼들의 혼합에 대해서 생각을 시작할 수 있다고 했다.

그는 UAV 또는 U-2 정찰기와 같은 무인 자산을 포함할 뿐만 아니라, 우주와 사이버 도메인의 정보도 결합할 것이라고 지적했다.

그것이 - 기계가 무기를 운반하도록 결정하는 것이 아닌 - 인공 지능과 자동화르 더 많이 사용하는 것을 의미할 수도 있지만 알고리즘을 사용하여 운용자가 수집되는 이미지의 세부사항을 추출하거나 추세를 파악하는데 도움이 될 것이다. 그는 그것은 운용자가 보고 있는 것은 물론이고 왜 거기에 있고 무엇을 하는지에 대해서 도출하는 것을 도울 것이라고 밝혔다.