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중국의 AI 레이더, 99% 추적 정확도 달성

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.07 14:01
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

 

중국은 전자전이 정교하게 이루어지는 환경에서도 거의 완벽한 목표 추적을 유지할 수 있는 인공지능 기반의 반재밍(anti-jamming) 레이더 기술을 성공적으로 시험함으로써 돌파구를 마련했습니다. 중국 저널 '정보화 연구(Informatisation Research)'에 발표된 연구에 따르면, 인공지능이 탑재된 이 시스템은 기존 70~80% 수준이던 레이더 목표 추적 연속성을 비행 시험 중 99% 이상으로 끌어올렸습니다.

이 획기적인 시험 결과는 현대 전자전을 근본적으로 변화시킬 수 있는 레이더 성능의 근본적 전환을 시사합니다. 중국전자기술그룹(CETC) 제14연구소(난징) 책임 연구원 장제(张杰)는 지난달 동료 심사를 거쳐 발표된 논문에서 이를 “레이더 설계 철학의 패러다임 전환”이라고 표현했습니다.

 

진보된 인공지능 적응력, 전통적인 한계를 극복하다

테스트는 AI로 강화된 레이더 시스템을 탑재한 미확인 항공기가 "첨단의 정교한 전자 방해(jamming)" 상황에 직면한 상태에서 진행되었으며, 이러한 상황은 일반적으로 기존 레이더의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 전통적인 레이더 시스템이 교전 중 약 25%의 확률로 표적을 놓쳤던 반면, AI로 강화된 시스템은 거의 완벽한 정확도로 추적을 유지했습니다.

이 기술을 개발한 중국전자기술그룹공사(CETC) 산하 제14연구소는 중국의 대표적인 레이더 개발 허브로, "중국 군용 레이더 산업의 요람"이라고 불려왔습니다. 이 돌파구는 최근 베이징에서 열린 승전기념일(Victory Day) 군사 퍼레이드에서도 뚜렷이 드러난 바와 같이, 인공지능을 군사 시스템 전반에 통합하려는 중국의 광범위한 노력 속에서 이루어졌습니다.

 

중국의 전자전 야망에 대한 맥락

레이더 개발은 중국이 확장 중인 전자전 능력과 일치하며, 이는 9월 3일 승리의 날 퍼레이드에서 여러 분야에 걸쳐 AI 기반 시스템들이 등장함으로써 공개되었습니다. 퍼레이드에서는 인지 전자전에 대한 중국의 중점을 강조했으며, J-15DT 전자전기와 같은 플랫폼이 레이더 시스템을 교란하고 AI 강화 능력을 사용해 후속 부대를 위한 통로를 만드는 데 설계되었습니다.

중국의 군 현대화는 점점 더 서방의 첨단 레이더 및 미사일 시스템에 대응하는 데 집중하고 있습니다. 최근 보도에 따르면 중국 연구진이 "텔레파시 레이더" 시스템도 개발하여 군 부대가 탐지 가능한 신호 발신 없이 통신할 수 있게 하고, 항공기를 적 전자 감시에 거의 탐지되지 않게 만드는 주파수 다중 배열 시스템도 고안했다고 합니다.

이러한 개발의 시점은 인도-태평양 지역의 긴장 고조와 맞물려 있으며, 전자전 능력이 어떤 잠재적 분쟁에서 결정적인 역할을 할 수 있습니다. 중국이 AI 기반 군사 기술을 계속 발전시키면서, 지역 안보 역학과 글로벌 전자전 능력의 균형에 대한 함의는 여전히 중요합니다.

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애플이 인공지능 및 로보틱스 핵심 인재를 메타와 경쟁사에 잇달아 빼앗기고 있다고 블룸버그가 보도.애플의 로보틱스 AI 연구 책임자 Jian Zhang이 메타(Meta)로 이직했으며, 지난 1월 이후 12명 이상의 AI 전문가가 애플을 떠나 메타, OpenAI, Anthropic 등 경쟁사로 이동했다메타는 뛰어난 인공지능 인재 확보를 위해 업계 최고 수준의 보상 패키지를 제시하고 있으며, 대표적으로 Foundational Models 팀장 Ruoming Pang은 2억 달러 규모의 연봉 패키지로 메타로 자리를 옮겼다Zhang이 이끌던 팀은 애플의 로봇 가상 동반자 개발 그룹과는 별개로, 제품 자동화와 AI 기술 적용을 연구하고 있었다.애플은 Siri의 AI 역량 강화를 위해 OpenAI, Anthropic, 구글 등과 파트너십을 논의 중이지만, 내부 잡음과 함께 추가적인 인력 이탈이 지속되고 있
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2025.09.03 등록
한국이 2025년 9월 한 달간 유엔 안전보장이사회 의장국을 수임한다고 외교부가 3일 발표했습니다. 안보리 의장국은 한 달 동안 안보리를 대표하며 회의를 소집하고 주재할 권한을 갖게 됩니다. 특히 9월은 전 세계 정상급 인사들이 뉴욕에 모이는 유엔총회 고위급회기가 열리는 시기여서 이번 의장국 수임의 의미가 더욱 큽니다.한국은 2024년부터 2025년까지 안보리 이사국 임기를 수행하고 있으며, 지난해 6월에 이어 이번이 두 번째 의장국 수임입니다. 정부는 의장국 대표행사로 9월 24일 이재명 대통령 주재 하에 '인공지능과 국제 평화와 안보'를 주제로 한 공개토의를 개최할 예정입니다. 한국 대통령이 유엔 안보리 의장으로서 안보리 회의를 직접 주재하는 것은 이번이 처음입니다.이번 AI 관련 회의에서는 급속하게 발전하는 인공지능 기술이 국제 평화와 안보에 미칠 기회와 도전을 논의하고, 이에 대한 국제사회의 대응 방안을 모색할 예정입니다. 회의에는 안보리 이사국을 포함한 모든 유엔 회원국이 참여할 수 있습니다. 또한 정부는 안보리 이사국으로서 중점 추진 중인 의제 중 하나인 유엔 평화 활동을 주제로 한 공개토의를 9월 9일 개최할 계획입니다.9월 한 달간 안보리는 이스라엘-팔레스타인, 시리아, 예멘, 콩고민주공화국, 아프가니스탄 등 지역의 평화와 안보를 확보하기 위한 방안을 논의할 예정입니다. 외교부는 전 세계의 이목이 유엔에 집중되는 9월, 우리나라의 안보리 의장국 수임이 다자무대에서 가시성을 높일 수 있는 중요한 기회라며, 이번 기회를 통해 국제 평화와 안보 분야에서 리더십을 발휘하고 글로벌 책임 강국으로서 위상을 제고해 나갈 것이라고 밝혔습니다.
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2025.09.03 등록
앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
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2025.09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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2025.09.02 등록
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