​스펙트럼 복잡성에서 스펙트럼 우위로: EMSO의 과제 및 새로운 접근 방식

전자기 스펙트럼 작전 (EMSO)이 점점 더 복잡해짐에 따라 차세대 역량을 개발하는 조직은 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

• 오늘날 점점 더 경합이 치열해지는 전자기 환경을 유발하는 요인은 무엇입니까?
• EMSO 개발을 형성하는 기술적 과제는 무엇입니까?
• 통합 접근 방식은 시스템 개발 및 검증 방식을 어떻게 바꾸고 있습니까?
• 향후 EMS 우위를 유지하려면 어떤 역량이 필요합니까?

이 백서에서는 현대 EMSO를 형성하는 추세, 과제 및 새로운 접근 방식을 살펴보고, 통합 개발 및 검증 워크플로가 조직이 점점 더 역동적인 전자기 환경에 적응하도록 지원하는 방식을 검토합니다.

전자기스펙트럼 작전 (EMSO)은 전자기 스펙트럼(EMS)을 감지, 보호 및 작전 수행하기 위해 조정된 방식으로 사용하는 것을 포괄합니다. 간단히 말해, 전자기 지원 (ES), 전자기 공격 (EA), 전자기 보호 (EP)의 세 가지 주요 임무 영역을 포함합니다. 

• ​ES는 신호의 탐지, 포착 및 식별을 통해 환경을 감지하고 특성화하는 데 중점을 둡니다.
• ​EA는 적대 세력의 스펙트럼 사용을 방해, 차단 또는 저하하는 것을 포함합니다.
• ​EP는 의도적이거나 비의도적인 간섭이 있는 상황에서도 아군 시스템의 지속적인 작동을 보장합니다.

​이러한 기능은 함께 작동하여 스펙트럼 내에서 상황 인식, 의사 결정 및 행동을 가능하게 합니다.

​EMSO는 환경과 위협 환경 모두의 변화로 인해 10년 전보다 훨씬 더 복잡해졌습니다. 이제 스펙트럼에는 상업용 송신기와 인프라가 훨씬 더 높은 밀도로 존재합니다. 도시 및 작전 환경은 5G 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 6 및 Wi-Fi 7, 그리고 증가하는 저전력 IoT 프로토콜과 같이 광범위하게 배포된 시스템의 영향을 받습니다. 이러한 기술은 동적 스펙트럼 액세스, 빔포밍 및 주파수 민첩성을 비롯한 적응형 동작을 대규모로 도입합니다. 그 결과 신호 환경은 덜 정적이고 예측 가능성이 낮아졌으며, 사전 설정된 접근 방식으로 특성화하기가 더 어려워졌습니다.

​동시에 동등하거나 거의 동등한 수준의 적대 세력은 유사한 수준의 기술적 정교성을 갖추고 스펙트럼을 적극적으로 경합하고 있습니다. 전자기 공격 기법, 낮은 피탐 및 탐지 확률 웨이브폼, 조정된 다영역 작전은 점점 더 예상되는 운용 조건의 일부가 되고 있습니다. 이러한 시나리오에서는 일반적으로 임무의 일부 기간 동안 스펙트럼에 대한 접근이 제한, 방해 또는 거부될 수 있다고 가정합니다.

​이러한 요소들이 결합되어 전자기 환경 내의 불확실성을 높입니다. 송신기 밀도가 높아지면 주파수, 시간 및 공간의 중첩이 발생합니다. 적응형 상업 시스템과 의도적인 적대 세력의 행동은 모두 시간에 따라 변화하는 신호를 유발하여 정적 분류 및 고정 응답 시스템의 효율성을 낮춥니다. 임무의 성공은 환경에 대한 인식을 유지하고 발생하는 변화에 대응하고 적응하는 능력에 달려 있습니다.

EMSO를 위한운용 전략은 환경과 함께 발전해 왔으며, 전자기 스펙트럼 우위를 달성하고 유지하는 데 일관되게 중점을 두고 있습니다. 이 목표는 적대 세력의 동일한 능력을 제한하면서 스펙트럼 내 행동의 자유를 유지해야 할 필요성을 반영합니다. 업계 전반의 최근 노력은 교리, 조직적 정렬 및 지원 기술에 대한 투자를 통해 이 목표를 구현하는 방향으로의 전환을 보여줍니다.

​미 육군에서는 I2CEWS 구조와 같은 이니셔티브를 통해 정보, 정보 데이터, 사이버, 전자전 및 우주 역량을 통합하여 조정과 의사 결정을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 최근 훈련에서는 이러한 기능이 경합 환경에서 함께 작동하는 방식을 강조했으며, 특히 의사 결정 시간 단축과 분산 실행 지원에 주목했습니다. 이러한 변화는 변화하는 신호 조건에 발맞출 수 있는 방식으로 감지, 분석 및 행동을 연결하려는 광범위한 추진을 반영합니다.

​미 공군은 합동 전 영역 지휘통제 (JADC2)에 부합하는 개념을 통해 유사한 우선순위를 추진해 왔습니다. 지난 몇 년간의 노력은 더 빠르고 더 정보에 입각한 대응을 지원하기 위해 데이터 공유, 센서 통합 및 도메인 간 조정을 개선하는 데 중점을 두었습니다. 훈련과 시연은 전자기 스펙트럼이 정보의 원천이자 기동 영역으로서 수행하는 역할을 강조하며, 공중, 우주, 사이버 및 지상 환경 전반에서 유기적으로 작동할 수 있는 시스템의 중요한 필요성을 부각했습니다.

​이러한 우선순위는 합동 및 연합군 전반에 걸쳐 정보 공유와 조정을 확대하는 통합 합동 전 영역 지휘통제 (CJADC2)와 같은 광범위한 국방부 노력에도 반영됩니다. 이러한 개념이 성숙함에 따라 상호 운용 가능한 아키텍처를 통해 데이터를 교환하고 도메인 전반의 변화하는 조건에 대응하는 능력은 계속해서 EMSO 개발에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 작전 우선순위는 전자기 환경 자체의 특성에 따라 형성됩니다.

​스펙트럼 혼잡은 현대 작전의 결정적인 특성으로 남아 있습니다. 높은 송신기 밀도는 주파수, 시간 및 지리적 영역 전반에 중첩을 일으키며, 시스템은 서로 다른 전력 수준, 우선순위 및 조정 수준에서 작동합니다. 상업용 인프라, 동맹국 시스템 및 적대 세력의 신호는 모두 시간에 따라 변화하는 계층화된 환경을 조성합니다. 이 영역에서 효과적으로 작동하려면 환경에 대한 인식을 유지하고 조건이 변화함에 따라 신호 타입을 구분해야 합니다.

​적응 속도는 작전 효율성의 핵심 요소가 되고 있습니다. 의사 결정 시간은 상업 기술의 진화 속도와 적대 세력 시스템의 대응성으로 인해 단축되고 있습니다. 이에 따라 신속한 재설정, 지속적인 업데이트 및 진행 중인 작전을 중단하지 않고 새로운 정보를 통합하는 능력을 지원하는 아키텍처가 강조됩니다. EMSO 복잡성의 급격한 변화로 인해 작전 환경의 복잡성을 모사하기 위한 더욱 고도화된 테스트가 필요해지고 있습니다.

​도메인 간 통합은 EMSO 역량이 개발되고 활용되는 방식을 계속해서 형성하고 있습니다. 스펙트럼은 전통적으로 분리되어 있던 시스템과 조직 간의 조정을 필요로 합니다. 이 분야의 진전은 공유 데이터 모델, 상호 운용 가능한 플랫폼, 그리고 한 도메인에서 개발된 역량이 다른 도메인의 행동에 정보를 제공하고 이를 지원할 수 있는 접근 방식에 달려 있습니다. 종합하면, 이러한 전략들은 더욱 연결되고 시간에 민감한 EMSO 접근 방식을 반영하며, 이때 효율성은 지속적으로 변화하는 전자기 환경 속에서 시스템과 운용자가 얼마나 효과적으로 조정, 적응, 행동할 수 있는지에 달려 있습니다.

​EMSO 전략을 현장 배치 역량으로 전환하는 과정에서는 실제 환경에서의 시스템 성능과 밀접하게 연관된 기술적 및 운용적 과제가 발생합니다. 간섭은 비의도적 원인과 의도적인 적대 세력 활동 모두에서 발생하는 지속적인 요인으로 남아 있습니다. 시스템은 신호 중첩, 왜곡 및 방해가 있는 상황에서도, 흔히 정상적 영향과 적대적 영향을 명확히 구분할 수 없는 상태에서 성능을 유지해야 합니다. 이러한 조건은 주파수 민첩성, 낮은 피탐 확률 웨이브폼 및 조정된 전송 전략을 활용하는 적대 세력의 기법으로 인해 더욱 복잡해지며, 정적 탐지 및 대응 방법의 효율성을 낮춥니다.

​이러한 동적 특성은 신호 분류 및 대응의 속도와 정확성에 직접적인 부담을 줍니다. 데이터 볼륨은 계속 증가하는 반면, 해당 데이터에 따라 조치를 취할 수 있는 시간은 계속 줄어들고 있습니다. 시스템은 신호 조건이 변화할 때 모델과 전략을 업데이트할 수 있는 능력과 함께 거의 실시간으로 탐지에서 의사 결정으로 전환해야 합니다.

​이러한 기대치를 충족하는 일은 분절된 개발 및 배포 워크플로로 인해 제약을 받는 경우가 많습니다. 신호 생성, 캡처, 분석 및 검증 도구는 흔히 분리되어 있어 개념에서 프로토타입을 거쳐 현장 배치 시스템으로 효율적으로 전환하기 어렵습니다. 이러한 과제는 반복성을 제한하고 대표적인 조건에서 성능을 검증하는 일을 더욱 어렵게 만듭니다. 이에 대응하여 업계의 노력은 이러한 단계를 연결하는 더욱 통합적이고 유연한 접근 방식에 집중해 왔습니다.

​특히 복잡한 환경에서의 신호 탐지, 분류 및 특성화를 위해 AI와 머신 러닝의 도입이 확대되고 있습니다. 이러한 기법은 기존 방법이 어려움을 겪는 조건에서 성능을 개선하는 동시에 학습 데이터, 검증 및 모델 수명주기 관리와 관련한 새로운 고려 사항을 제기합니다. 이러한 역량은 시스템이 시간에 따라 발전할 수 있도록 하는 개방형 아키텍처와 모듈형 소프트웨어 정의 플랫폼으로 지원됩니다. 하드웨어 교체 없이 기능을 업데이트할 수 있으므로 새로운 신호와 임무 요구 사항이 발생할 때 이에 적응할 수 있습니다.

​동시에 배포 전에 복잡한 전자기 시나리오를 모델링하기 위해 고충실도 시뮬레이션과 디지털 트윈 환경이 사용되고 있습니다. 이 모델링을 통해 실제 환경에서 재현하기 어려운 다양한 조건에서 시스템을 시험할 수 있어 현장 배치 전에 성능에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다.

​이러한 요소는 신속한 프로토타이핑과 배포를 강조하는 개발 워크플로에서 함께 결합됩니다. 개발 환경을 대표적인 테스트 시스템과 연결하면 조기 검증과 실험실에서 현장으로의 효율적인 전환이 가능하며, 여기에는 현실적인 다중 송신기 시나리오 생성, RF 데이터 캡처 및 재생, 반복 프로세스의 일부로서 시스템 응답 에뮬레이션 기능이 포함됩니다.

​EMSO에 대한 업계 접근 방식은 지속적인 워크플로 내에서 개발, 검증 및 운용을 지원하는 통합 역량 계층을 중심으로 점점 더 구성되고 있습니다. 이러한 계층은 개별 기술을 고립된 상태로 다루는 대신, 시스템이 수명주기 전반에 걸쳐 어떻게 시험, 평가 및 적응되는지를 반영합니다.

​현실적인 환경 생성은 개발과 테스트의 기반을 형성합니다. 시스템은 다수의 송신기, 중첩된 신호 및 동적 동작을 포함한 작전 환경의 복잡성을 반영하는 조건에서 평가되어야 합니다. 현실적인 환경 생성에는 시간에 따라 변화하는 조정된 RF 시나리오와 레이더 표적 환경을 생성하는 능력이 포함되며, 이를 통해 대표적인 조건에서 시스템 성능을 통제된 방식으로 평가할 수 있습니다.

​이 기반을 바탕으로 고충실도 신호 캡처 및 재생은 반복 가능한 분석과 검증을 가능하게 합니다. 다중 채널 기록을 통해 시스템은 전자기 환경의 전체 맥락을 캡처하고 신호 간의 타이밍, 위상 및 공간적 관계를 보존할 수 있습니다. 이 데이터의 결정론적 재생은 알고리즘과 설정이 발전함에 따라 일관된 테스트, 시스템 동작 비교 및 회귀 분석을 지원합니다.

​이러한 입력은 시스템 자체 내에서 적응형 처리와 재설정을 지원합니다. 소프트웨어 정의 플랫폼을 통해 소프트웨어로 신호 처리, 웨이브폼 생성 및 시스템 동작을 수정할 수 있으므로 기본 하드웨어를 변경하지 않고 업데이트할 수 있습니다. AI와 머신 러닝 기법은 전자기 스펙트럼 우위를 유지하는 데 활용되며, 이는 시스템이 환경과 위협 환경 모두에서 지속되는 변화에 얼마나 효과적으로 적응하는지에 달려 있습니다. 상업 기술과 적대 세력 역량의 진화 속도는 시스템을 얼마나 신속하게 업데이트, 검증 및 배포할 수 있는지에 지속적인 요구를 제기합니다.

​미래 EMSO 역량은 환경에 대한 인식을 유지하고 단축된 시간 내에 행동할 수 있는 능력에 따라 형성될 것입니다. 여기에는 신호 탐지 및 분류의 지속적인 발전과 함께 새로운 데이터를 이용할 수 있게 될 때 시스템이 성능을 개선할 수 있도록 하는 접근 방식이 포함됩니다. 이러한 역량은 대표적인 데이터에 대한 접근과 예상되는 다양한 조건에서 시스템 동작을 검증할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 소프트웨어 정의 접근 방식은 소프트웨어를 통한 재설정을 가능하게 하여 하드웨어 재설계의 필요성을 줄이고 시스템이 시간에 따라 발전할 수 있도록 함으로써 이러한 적응성을 지원합니다.

​개발, 테스트 및 배포 환경 간의 연결은 여전히 중요한 요소입니다. 현실적인 시나리오 생성, 고충실도 데이터 캡처 및 재생, 반복 가능한 검증을 포함하는 워크플로를 통해 시스템을 반복 프로세스의 일부로 시험하고 업데이트할 수 있습니다. EMS 우위를 유지하는 것은 시스템과 워크플로가 시간에 따른 지속적인 개발, 검증 및 적응을 얼마나 잘 지원하는지에 달려 있습니다.

​도메인 간 통합은 EMSO 역량이 개발되고 활용되는 방식에 계속 영향을 미치고 있습니다. 시스템은 상호 운용 가능한 아키텍처와 접근 가능한 데이터의 지원을 바탕으로 공중, 지상, 해상, 우주 및 사이버 환경 전반에서 정보를 공유하고 유기적으로 작동해야 합니다.

​AI와 머신 러닝 기법은 복잡하고 시간에 따라 변화하는 환경에서 탐지, 분류 및 의사 결정을 개선하기 위해 적응형 처리 계층 내에 점점 더 적용되고 있습니다. 이러한 역량을 통합하는 것은 일관되고 신뢰할 수 있는 성능을 달성하는 데 매우 중요합니다. 테스트 및 검증 워크플로는 통합 프레임워크 내에서 환경 생성, 신호 캡처, 처리 및 분석을 연결하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이 프레임워크를 통해 각 단계의 피드백이 다음 단계를 뒷받침하는 방식으로 시스템을 반복적으로 시험할 수 있습니다. 그 결과 개발에서 배포까지 더욱 효율적인 경로가 마련되며, 실제 조건에서 시스템이 예상대로 작동할 것이라는 신뢰도가 향상됩니다.

​EMS 우위를 유지하는 것은 시스템이 환경과 위협 환경 모두에서 지속되는 변화에 얼마나 효과적으로 적응하는지에 달려 있습니다. 상업 기술과 적대 세력 역량의 진화 속도는 시스템을 얼마나 신속하게 업데이트, 검증 및 배포할 수 있는지에 지속적인 요구를 제기합니다.

​미래 EMSO 역량은 환경에 대한 인식을 유지하고 단축된 시간 내에 행동할 수 있는 능력에 따라 형성될 것입니다. 이 능력에는 신호 탐지 및 분류의 지속적인 발전과 함께 새로운 데이터를 이용할 수 있게 될 때 시스템이 성능을 개선할 수 있도록 하는 접근 방식이 포함됩니다. 이러한 역량은 대표적인 데이터에 대한 접근과 예상되는 다양한 조건에서 시스템 동작을 검증할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 소프트웨어 정의 접근 방식은 소프트웨어를 통한 재설정을 가능하게 하여 하드웨어 재설계의 필요성을 줄이고 시스템이 시간에 따라 발전할 수 있도록 함으로써 이러한 적응성을 지원합니다.

​개발, 테스트 및 배포 환경 간의 연결은 여전히 중요한 요소입니다. 현실적인 시나리오 생성, 고충실도 데이터 캡처 및 재생, 반복 가능한 검증을 포함하는 워크플로를 통해 시스템을 반복 프로세스의 일부로 시험하고 업데이트할 수 있습니다.

​도메인 간 통합은 EMSO 역량이 개발되고 활용되는 방식에 계속 영향을 미치고 있습니다. 시스템은 상호 운용 가능한 아키텍처와 접근 가능한 데이터의 지원을 바탕으로 공중, 지상, 해상, 우주 및 사이버 환경 전반에서 정보를 공유하고 유기적으로 작동해야 합니다.

​​설명된 워크플로는 현실적인 시나리오 생성, 반복 가능한 검증 및 신속한 반복을 지원하는 통합 도구에 의존합니다. NI EMSO 포트폴리오에는 Radar Target Generation Software, 다중 송신기 RF 시나리오 생성, 멀티채널 RF 기록 및 재생이 포함되어 있어 엔지니어링 팀이 대표적인 테스트 환경을 구축하고 시스템 성능을 검증하며 더욱 효율적인 개발 및 검증 워크플로를 지원할 수 있습니다.

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