AI 기반 인지 시스템이 레이더 및 전자전 분야를 어떻게 재정의하고 있는가?

이번 화이트 페이퍼는 레이더 및 전자전(EW) 시스템에 대한 전통적인 정적 위협 라이브러리의 한계를 넘어, 인지 AI/ML 아키텍처가 대규모 전파 환경에서 자율적인 대응 방안을 제시하는 방식을 탐구합니다. 주요 내용으로는: 1) 모드 유연한 위협이 정적 라이브러리 시스템을 효과적으로 무력화하는 이유, 2) 인공 신경망, 딥러닝, 퍼지 논리, 유전자 알고리즘 등이 구성하는 인지 시스템의 기능, 3) 전투 지역에서의 계산 자원 확보, 감지-대응 지연 최소화, 광대역 스펙트럼 커버리지, SWaP-C 제약, 저확률 탐지 모드, 안정적인 위치·네비게이션·타이밍 등의 구현 도전 과제, 4) 하드웨어-인-더-LOOP 및 시스템-인-더-LOOP 훈련 시스템의 활용 방안이 포함됩니다.