美 해군, AI 소나 센서맥스 RIMPAC서 수중 방어 시연

미 해군은 2026년 7월 하와이 근해 환태평양훈련에서 인공지능 기반 소나 분석 플랫폼 센서맥스를 활용해 음향 탐지 처리 능력을 기존 대비 2배로 늘리는 실전 시연을 마쳤다.

디펜스뉴스는 8월 10일(현지시각) 이번 검증이 수중 방어망 고도화를 다룬 조치라 보도했다.이는 동해·서해 수중 위협에 직면한 한국 해군 대잠 전력 현대화 사업에도 직간접적 영향을 줄 전망이다.


미 해군이 인공지능 소나 도입을 적극 추진하는 배경에는 과거 수중 방어선이 뚫렸던 전례가 있다. 독일 포커스는 2026년 8월 11일 보도로 2006년 10월 26일 동중국해에서 일어난 미 항공모함 키티호크함 접근 사건을 다시 조명했다.
당시 중국 쑹급 디젤-전기 잠수함은 미 항모와 불과 8km 떨어진 거리까지 탐지되지 않고 접근한 뒤 수면 위로 부상했다. 당시 키티호크함은 호위함과 대잠 헬기의 삼중 엄호를 받는 상태였다.

디젤 잠수함이 어뢰와 미사일 사정거리 안쪽까지 침입한 사실은 미 해군 대잠 방어 체계에 큰 충격을 안겼다. 미 해군은 앞서 스웨덴의 공기불요추진 잠수함 고틀란드함과의 모의 훈련에서도 방어선 돌파를 허용했었다.

이 사건은 소형·저소음 잠수함 탐지의 난제를 단적으로 보여준 사례로 평가받는다. 한편 사건 당사자인 키티호크함은 노후화에 따라 2009년 퇴역을 거쳐 2021년 1센트(약 14원)에 매각되어 고철 해체 절차를 밟았다.


방산기업 록히드마틴이 개발한 센서맥스는 인공지능과 머신러닝 기술로 수중 음향 감지기 신호를 실시간 분석하는 체계다. 이번 훈련에서 MH-60R 해상작전 헬기가 바다에 투하한 음향탐지기 소노부이 신호는 센서맥스로 전달되었다.

지상 운영 요원은 새로 수집한 표적 음향 신호를 분석해 AI 모델을 5분 미만의 시간에 재학습시켰다. 데이터 검증을 마친 강화 모델은 암호화 데이터 링크를 통해 헬기 승조원에게 즉시 전송되었다. 승조원은 기존 대비 2배 수준인 최대 8개의 소노부이 감시 흐름을 동시에 처리하는 역량을 확보했다.
록히드마틴은 소프트웨어 기업 퓨즈와 협력해 작전 중단 없이 모듈형 소프트웨어 갱신을 구현했다. 특정 장비에 구애받지 않는 플랫폼 중립적 특성을 바탕으로 항공·지상·해상 등 다양한 감지기에 적용할 수 있다. 미 해군은 향후 항모와 같은 고가 자산을 보호하는 방어선을 대폭 넓히고 대잠수함 작전 속도를 끌어올릴 계획이다.


중국 역시 쑹급 잠수함에 이어 소음이 더 작은 위안급 잠수함을 실전 배치하며 수중 전력을 지속 확충하고 있다. 중국 관영 매체에 따르면 중국 연구진은 소노부이 음향 데이터뿐만 아니라 수온과 염분 등 다각적 수중 환경 정보를 통합 분석하는 AI 대잠수함 체계를 구축하는 중이다.

미·중 양국의 수중 감시망 AI 경쟁이 심화됨에 따라 한반도 주변 해역의 안보 지형도 크게 달라지고 있다. 한국 해군과 관련 국방 연구기관 역시 음향 데이터베이스 축적과 AI 소나 분석 역량 확보라는 과제를 안게 되었다.

동해와 서해의 복잡한 수중 음향 환경에서 독자적 AI 탐지 기술을 확보하지 못할 경우, 수중 위협에 대한 감시 사각지대가 넓어질 수 있다는 지적이 나온다. 단, 방산 전문가들은 신규 AI 알고리즘의 신뢰성 검증과 실전 데이터 확보 여부가 향후 도입의 성패를 가를 핵심 변수라고 관측한다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com