Airbus MARS Autonomy, Primoco 드론 2대로 자율협업 임무 실증…사람의 최종 판단은 유지

Airbus MARS Autonomy, Primoco 드론 2대로 자율협업 임무 실증…사람의 최종 판단은 유지

에어버스가 여러 무인항공기가 임무 정보를 나누고 경로를 조정하는 자율협업 기술을 공개 비행에서 선보였다. 에어버스 공식 자료에 따르면 ILA 2026 현장에서 Primoco One 150 무인기 두 대가 MARS Autonomy 소프트웨어를 이용해 두 종류의 실시간 자율 임무를 수행했다. 에어버스는 이를 유럽의 주요 공개 무역행사에서 무인 자산끼리 협업 비행을 실시간으로 시연한 첫 사례라고 설명했다.

첫 번째 임무는 서로 다른 역할을 가진 기체가 감시 구역을 나눠 맡는 다중 임무 감시였다. 두 번째 임무는 같은 관측 목적을 공유하면서 정보 수집 속도를 높이는 협업 감시였다. 핵심은 미리 입력한 항로를 두 기체가 각각 반복하는 수준이 아니다. 임무 도중 수집된 정보와 주변 상황을 바탕으로 각 기체의 역할과 이동 경로를 다시 계산하고, 중복 작업을 줄이도록 조정하는 운용 방식이다.

MARS Autonomy는 임무 계획과 재계획, 여러 센서 데이터의 통합, 영상 기반 표적 인식, 경로 및 기동 계산, 충돌 회피를 하나의 체계로 연결한다. 운용자는 개별 기체의 조종 입력을 계속 만드는 대신 임무 목표와 제한 조건을 설정하고, 시스템이 제안하는 행동을 감독하는 구조다. 여러 대의 드론을 동시에 투입할 때 운용자의 업무량을 줄이면서도 상황 변화에 빠르게 대응하려는 접근으로 볼 수 있다.

이번 시연에서 중요한 원칙은 완전한 무인 판단이 아니다. 에어버스는 중요 결정을 내릴 때 의미 있는 인간 통제를 유지하며 최종 승인 권한을 사람이 갖는다고 밝혔다. 이는 표적 식별이나 임무 변경처럼 결과의 영향이 큰 판단을 소프트웨어가 독자적으로 확정하지 않는다는 의미다. 자율화 수준이 높아질수록 사람이 어떤 정보를 확인하고 언제 개입하는지까지 설계해야 한다는 점을 보여 준다.

비행 플랫폼으로 사용된 Primoco One 150은 수직이착륙형이 아닌 고정익 무인기다. 따라서 활주와 회수 절차, 공역 관리, 통신 연결이 임무 소프트웨어와 함께 검증돼야 한다. 에어버스는 MARS Autonomy를 특정 기체에만 묶이지 않는 플랫폼 독립형 체계로 설명하고 있으며, Primoco One 150 적용을 2026년 일정으로 제시했다. 다만 공개 시연의 성공과 다양한 작전 환경에서의 상시 운용은 별개의 검증 단계다.

실제 현장에 투입하려면 통신이 끊겼을 때의 복귀 또는 대기 규칙, 위성항법 신호가 불안정할 때의 위치 추정, 기체 간 정보가 충돌할 때의 우선순위가 명확해야 한다. 한 기체의 센서가 잘못된 대상을 식별했을 때 그 정보가 다른 기체 전체로 확산되지 않도록 신뢰도를 계산하는 장치도 필요하다. 자율협업의 성능은 정상 상황의 속도뿐 아니라 오류를 제한하는 능력으로 평가해야 한다.

여러 기체가 임무를 나눠 수행하면 넓은 지역을 더 빠르게 확인하고, 한 기체가 연료나 통신 문제로 이탈했을 때 남은 기체가 구역을 다시 배분할 수 있다. 재난 지역 수색, 산불 감시, 해안 순찰처럼 관측 범위가 넓은 민간 임무에도 같은 개념을 적용할 여지가 있다. 다만 민간 공역에서는 다른 항공기와의 충돌 회피, 비가시권 운항 승인, 촬영 데이터 보호가 함께 해결돼야 한다.

산업적으로는 드론 경쟁의 중심이 기체 제원만이 아니라 네트워크와 임무 소프트웨어로 이동하고 있다는 점이 눈에 띈다. 체공시간이 긴 기체도 서로 정보를 공유하지 못하면 다수 운용의 효율이 낮다. 반대로 공통 소프트웨어가 서로 다른 제조사의 기체와 센서를 연결하면 임무에 맞춰 전력을 조합할 수 있다. 플랫폼 독립성을 실제로 확보하려면 데이터 규격과 인터페이스, 사이버보안 기준이 공개적이고 검증 가능해야 한다.

향후 확인할 부분은 Primoco One 150 외의 플랫폼에서도 같은 기능이 안정적으로 작동하는지, 운용자가 몇 대까지 적정한 업무량으로 감독할 수 있는지, 그리고 자율 판단의 근거가 기록과 사후 분석으로 남는지다. 이번 공개 비행은 다중 드론 운용이 단순히 기체 수를 늘리는 문제가 아니라 사람의 통제 아래 임무를 재구성하는 소프트웨어 체계의 문제임을 구체적으로 보여 준 사례다.