관리번호

2026-전파·위성-005

(지정공모형)

기술분류

대분류(차세대통신)-중분류(전파)-소분류(전파기반)-세분류(전파 계측/분석/해석)

중점분야

AI( ), AI반도체( ), 차세대통신(√), 양자( ), 사이버보안( ), AI·디지털융합( )

과제명

수중 통신채널 환경 분석 및 예측 모델 개발

1. 개요

ㅇ (개념) 대한민국 실해역의 환경 특성을 반영한 실측 데이터를 기반으로, 수중 통신 채널의 변화를 AI로 정밀하게 학습·예측하는 ‘전파매질 한계극복 AI 모델’을 개발하여 기존의 사후 분석적(Reactive) 모델링에서 탈피합니다, 해양 환경 변수(수온, 염도 등) 입력 시 수중 통신 품질을 사전에 예측하는 예측적(Predictive) 인텔리전스를 확보하고 복잡한 수중 통신채널 환경을 구현하는 시뮬레이터 기술을 개발합니다.

ㅇ 본 연구과제에서는 수중에서 통신채널 환경 분석 및 모델링 툴 개발을 위해, 실측기반 수중 통신채널 데이터베이스 구축, AI 기반 수중 전파채널 모델, 수중 통신채널 시뮬레이션 툴 개발과 AI 기반 수중 통신채널 모델링 활용 서비스 및 활용 방안을 연구하고자 합니다.

수중 통신채널 환경 분석 연구	AI 기반 수중 통신채널 모델링 및 시뮬레이터 개발(예시)

<수중 환경 통신 특성 측정·분석 기술 개념도>

As is	To Be
- 이론·통계적 모델 의존: 단순 물리 법칙 기반으로 복잡·비선형적 수중 환경 반영에 한계	- AI 기반 실측 데이터 학습·예측: 실해역 측정 데이터 학습을 통한 고정밀 AI 모델링
- 사후 분석적(Reactive) 접근: 환경 변화에 따른 채널 상태 변화 예측 불가	- 예측적(Predictive) 인텔리전스 확보: 환경 변수 입력 시 미래 채널 상태를 예측하는 수중 통신채널 모델링
- 범용 모델(Bellhop/KRAKEN* 등 Ray 기반 모델) 사용: 국내 고유해역 특성 반영 미흡	- 실측 기반 특화 모델 확보: 대한민국 해역 특성에 최적화된 독자적 채널 DB 및 툴 확보
- 정적 분석 도구 고정된 환경 변수를 사용하는 단순 분석 수행	- 동적 시뮬레이션 환경 제공: 시공간적 변화를 반영한 시뮬레이션 및 간섭분석 지원

* Bellhop :  빔/레이 트레이싱(Beam/Ray Tracing) 기반 모델로, 주어진 음속 프로파일, 해저/수면 경계조건을 입력으로 수중에서의 음압장을 계산

KRAKEN : 2D 음향 전파 모델로, 층상 해양 환경에서 파동방정식을 모드 전개 방식으로 풀어 전파 특성 계산

2. 현황 및 필요성

ㅇ (기존 기술현황) 미국, 유럽, 일본 등 해외 주요국은 수중 영역을 안보와 경제의 핵심으로 인식하고, 국가 차원의 장기적 투자와 AI 기술 도입을 통해 기술 격차를 확대하고 있습니다.

- 미국·유럽 대학, 해군, 연구기관을 중심으로, 딥러닝 시계열 모델을 이용해 시변 수중 통신 채널 계수를 직접 예측하는 연구 진행되고 있습니다.

- 실 해역 측정데이터로 기존 통계·물리 모델 대비 예측 오차를 유의미하게 감소시키는 결과가 보고되고 있습니다

- 생성형 AI를 활용하여 환경 조건(수온, 염도, 기상 등)에 따라 수중 환경을 예측하는 모델을 통해 기존의 범용모델을 보완하려는 시도가 확대되고 있습니다.

- 디지털 전환(DX)이 지상·항공을 넘어 수중으로 확장됨에 따라, 수중 공간은 국가 안보와 경제의 새로운 전략적 요충지로 부상하고 있고, 글로벌 안보 환경 악화로 인해 수중 감시·방어 능력이 국가 생존의 핵심 역량으로 대두되고 있습니다.

- 국내에서는 단편적 연구가 국방과학연구소, 일부 대학 등을 중심으로 수중 음향 통신 연구가 진행 중이나, 대부분 단일 해역 소규모·단기 측정 실험에 한정되어 있으며, 통합 데이터가 부재한 상황입니다.

국가	개발 현황
미국	o ‘국가 스펙트럼 전략(23.11)’을 통해 전파 관리의 현대화 및 AI 도입을 천명하며 해군력을 중심으로 수중 통신 리더십 강화(2023) o 미 해군연구소(ONR)와 우즈홀 해양연구소(WHOI)를 중심으로 전 지구적 해양 환경 및 수십 년간 축적된 장기 시계열 채널 DB를 보유하여 독보적인 분석 능력을 확보함(2000~현재) o Northeastern Univ. 등 주요 대학과 연계하여 딥러닝 기반의 실시간 채널 예측 기술을 개발하고, 이를 실제 작전 운용에 적용하는 연구 수행 중(2023~현재)
유럽	o NATO 산하 CMRE(해양연구소)는 개방형 수중 통신 국제 표준인 ‘JANUS’를 채택하고, 상호운용성 확보를 위한 연구를 주도함(2017) o 다국적 연합 훈련 및 ‘JANUS Interoperability Fest’ 등을 통해 표준화된 실해역 벤치마크 데이터셋을 지속적으로 축적·공유하며 기술 신뢰성을 검증(2019) o EU는 ‘디지털 오션(Digital Ocean)’ 이니셔티브를 통해 해양의 디지털 트윈화를 추진하며, AI를 채널 모델링의 핵심 도구로 활용할 것을 예고(BEREC 보고서, 2022)
일본	o 해저 센서 데이터를 실시간으로 수집·전송하는 다지점 수중 EM 통신시스템 개발(2024) - 해저 센서(예: pH, CTD) 데이터를 부표로 무선전송하고, 다시 클라우드로 올려 실시간 모니터링까지 연결한 얕은 수심(약 5–10 m) 실해역 실증

ㅇ (필요성) 수중 통신 관련 국제 표준 및 무선 통신 시스템 개발은 아직 초기 단계이며, 수중 통신 방식에 따른 대역폭(음파), 통신 거리(전파), 지향성(광통신) 한계를 극복하기 위한 정부 차원의 선도 기술 개발이 필요합니다. 수중 사물인터넷(IoT), 수중 통신 필요성*은 증대되고 있으나, 수중에서 전파의 심한 감쇠로 인해 대부분 음파 위주 통신시스템 개발 중입니다. 다만, 음파는 데이터 속도가 너무 낮아, 전파를 이용하는 시스템으로 진화가 필수적이나, 수중 환경 전파 전달 특성의 규명 연구는 매우 미비한 상황입니다.

* 수중 환경(기후 변화, 해양생태계 자원관리 등) 모니터링, 안전/재난 대응, 군 활용 등

수중 음향 채널은 해역의 지리적 특성과 계절적 변동성에 민감하여, 외산 모델이나 범용 데이터로는 한반도 해역에서 적용이 어렵습니다. 현재 국내에는 체계적으로 축적된 수중 통신채널 데이터베이스가 전무하여, 핵심기술의 외산 의존 및 기술 종속이 우려되는 상황으로 개발이 필요합니다.

3. 수요분석 및 기대효과

ㅇ (수요분석) 수중 드론, 수중 로봇, 수중 사물인터넷, 해양 레포츠 등 수중에서 통신 및 전파환경 분석이 필요한 기업과 주파수 관리·정책을 수립하는 정부 부처, 수중 통신이 필요한 군 등이 수요처로 기대됩니다.

- 주파수 할당·관리·정책 수립을 실질적으로 수행하는 정부 부처에서 활용할 수 있고, 국방 관련 기관 및 기업 등과 통신, 레이다 관련 연구기관 및 대학교들이 연구개발에 활용할 것으로 예상됩니다.

- 수중 채널 통신망 구축을 추진하는 정부 기관 및 기업, 해저 케이블·파이프라인 등 해양 인프라를 관리하는 건설·에너지 기업, 수중 드론 및 로봇을 개발하는 해양 모빌리티 업체가 주요 수요처로 예상됩니다.

- 해양 환경(기후변화) 모니터링, 어족 자원관리 등 수중 무선 통신 기반의 효율적인 관리 체계 구축에 활용이 가능합니다.

ㅇ (기대효과) 미지의 영역이었던 수중 채널 환경을 가상의 디지털 공간에 정밀하게 모사할 수 있는 시뮬레이션 기술을 확보함으로써, 예측 불가능했던 수중 통신을 예측 가능한 영역으로 전환하여 수중 환경 분석 원천기술 확보가 가능합니다.

- 외산 장비와 모델에 의존해 왔던 수중 통신 분야에서, 대한민국 해역에 최적화된 독자적인 채널 모델과 DB를 확보하여 기술 자립을 실현하여 기술적 주권 확립 및 기술 종속 탈피가 기대됩니다.

- 실측 DB를 구축하고 AI 기반 시뮬레이션 툴을 개발하여, 해양공학을 융합한 연구를 촉진할 수 있습니다.

4. 연구개발목표

ㅇ 최종목표 : 수중 실측 데이터를 활용하여 AI 기반 수중 통신채널 모델링 및 예측 시뮬레이션 기술 개발

- 실측 기반 수중 통신 채널 데이터베이스 구축

- AI 기반 수중 통신 채널 예측모델 개발

- 수중 통신 채널 간섭분석이 가능한 시뮬레이션 툴 개발

- AI 기반 수중 통신 채널 모델 성능개선 및 활용방안 연구

- 실측 데이터 기반의 수중 주파수 및 국내·외 표준화 연구

ㅇ 단계별 목표

구분	단계별 연구목표
1단계 (‘26~’27)	∎ 수중 채널 측정 기반 구축 및 핵심 데이터 확보 - 동·서·남해 실해역 측정시스템 설계 및 초기 데이터 확보 - 수중 음향/전파 채널 측정 시스템 구축 - 실측기반 수중 채널 데이터베이스 구축 - 물리 정보 기반 초기 AI 채널 예측 모델 개발 및 기초 성능 검증
2단계 (‘28~’29)	∎ AI 모델 고도화 및 통합 시뮬레이션 툴 개발·검증 - 실해역 측정 확대(시공간 다양성 확보)를 통한 고도화 - 동적 환경 변화를 반영한 AI 채널 모델 정밀도 향상 및 최적화 - 통합 수중 통신채널 시뮬레이션 툴 개발 및 실해역 검증 - 핵심 응용 서비스 시나리오 기반 실증 및 표준화 추진

ㅇ 정량적 연구개발목표

성능지표		단위	연구개발 목표치				연구개발 전 국내 수준	세계 최고수준 (보유국/보유기관)
			1단계		2단계
			26	27	28	29
1	AI 채널 예측 정확도	정규화 평균제곱오차 (NMSE) (dB)	-	≤ -2 dB	≤ -4 dB	≤ -6 dB	단순 물리/통계 모델	딥러닝 기반 실시간 전파채널 예측기술 연구 및 논문게재 (미국/Northeastern Univ 등)
2	실측 기반 수중 통신채널 DB1)	DB 구축	2곳	3곳	3곳	3곳	(통합 DB 부재) 대학·연구소 단위 소규모·단발성 측정 수행 수준	전구적 해양 환경 및 장기 시계열 채널 DB 보유 (미국 ONR(미 해군연구소), WHOI(우즈홀 해양연구소))
3	수중 통신채널 시뮬레이션 툴2)	개	-	-	1	1	외국 오픈소스 ( Bellhop 등) 라이브러리 기반 활용	Bellhop, KRAKEN 등 Ray/PE 기반 통합 수중 통신채널 시뮬레이터 보유(미국 등)
4	표준화된 순위보정 영향력지수(mrnIF)	점	-	70	72	74	-	-
5	실측 기반 수중 통신채널 모델 표준화3)	건		국내 표준 (1건), 국제 표준 (1건)	국내 표준 (2건), 국제 표준 (1건)	국내 표준 (2건), 국제 표준 (1건)	-	-

1) 주파수 대역은 음파는 10–40㎑ / 40–80㎑로 대역별 1개 주파수 이상(총 2개 이상), 전파는 100㎑–1㎒ 대역에서 1개 이상 주파수 측정. ‘27년 이후부터 동일 장소 측정은 2회(하절기, 동절기 계절 변화 반영) 이상 실시 등

- DB 구축 정의

: 대역별 수중채널 측정 정보(CIR, 경로손실, SNR, 지연확산 등)와 하기 항목을 함께 측정하여 동기화, 메타 데이터화하여 통합 DB 구축

① GPS 위치 및 시간 정보 (송·수신기 좌표, 측정 시각)

② 지질 및 환경 정보 (해저면 지질 상태, 수심 등)

③ SVP 측정 정보 (수심별 음속 프로파일)

④ 측정 장비 정보 (트랜스듀서 사양, 주파수, 대역폭 등)

※ 웹 기반 플랫폼 및 API를 통해 데이터 검색·조회·다운로드 가능하도록 구축

2) ’28년 : 10–40㎑(음파) / 40–80㎑(음파) / 100㎑–1㎒(전파) 대역 경로손실, CIR, SNR에 대한 통계 및 AI 기반 채널 예측

‘29년 : 10–40㎑(음파) / 40–80㎑(음파) / 100㎑–1㎒(전파) 대역 경로손실, CIR, SNR 예측고도화 및 커버리지, 도플러, 주파수 의존 감쇠·산란에 대한 통계 및 AI 기반 채널 예측

3) 국내 표준화는 연차별 채택 건수이며, 국제표준화는 27년, 28년은 제안 건수이고, 29년은 ISO/IEC JTC1 SC41등 국제표준 의장보고서 채택 건수로 설정

5. 연구개발내용

① 수중 통신채널 음향/전파 측정기술(시스템, SW) 개발 및 데이터베이스 구축

- 수중 통신채널에서 물리적 제한 요인 분석과 환경 변수와의 상관관계 도출을 통한 수중 특성 정밀 분석 및 인과관계 규명 연구

- 수중 음향 통신과 전파/광 기반 비음향 통신에 대한 수중 통신 기술 및 주파수 이용 현황 조사 연구

- 실 해역 환경(수심, 해저 지형 등), 계절 변화를 반영하는 다양한 주파수 대역의 측정시스템 구축 및 데이터 정밀 동기화* 측정 기술 개발

* 해양 환경 데이터(수온, 염도, 탁도, 조류 등)와 통신 채널 데이터(경로 손실, 지연 확산, 도플러 효과 등)를 정밀하게 시간 동기화하여 수집하는 통합 측정 기술

- 실측 데이터를 AI 학습에 최적화된 형태로 가공하고, 시공간 정보와 연계·관리하는 데이터베이스 구축

② AI 수중 통신채널 예측 모델 개발

- 해양 환경 변수(Input)와 송수신기 위치 정보를 입력하면 미래의 통신 채널 상태(Output)를 예측하는 딥러닝 기반의 고정밀 채널 모델 개발

- 순수 데이터 기반 학습에 물리 법칙(음파/전파 방정식)을 제약 조건을 사용하는 하이브리드 모델링 연구

- 시계열 특화 딥러닝 모델을 적용을 통한 예측모델 개발

③ 수중 통신채널 시뮬레이션 툴 개발 및 검증

-  지역과 통신 노드 배치에 따라서 해당 해역의 데이터베이스와 연동하는 AI 모델 기반 수중 통신 시뮬레이터* 개발

* 신호 특성(신호대잡음비, 채널 응답 함수, 경로 손실 등), 코딩 기법에 따른 통신 성능(에러율(BER), 스루풋(Throughput) 등), 통신 가능 커버리지 예측 기능 등 필수 포함

- 개발된 S/W 예측 결과를 별도의 검증용 실측 데이터 및 기존 범용모델 등과 비교 분석하여 성능 검증이 가능한 소프트웨어 개발

④ AI 기반 수중 통신채널 모델링 기반 서비스 및 활용 방안 연구

- 핵심 응용서비스 시나리오 선정* 및 시뮬레이션 연구

* 수중 감시 정찰망 최적화, 수중 로봇 제어 통신, 해양 재난 대응 긴급 통신망 등의 시나리오 선정

- 시나리오별 각 환경에 적합한 통신 방식 및 네트워크 구조 도출 및 수중 통신 기술 활용 방안 연구

⑤ 수중 전파환경 데이터 기반 표준화 연구

- 수중 통신환경 전파특성 분석·예측 기술 국내 표준 마련 및 ISO/IEC JTC1 SC41등에서 국제표준화 추진

6. 지원기간/예산/추진체계/특기사항

ㅇ 연구개발기간 : 4년 이내(1단계 18개월 → 2단계 21개월)

ㅇ ’26년 정부지원연구개발비 : 6억원 이내

ㅇ 총 정부지원연구개발비 : 26억원 이내(1단계 12억원 → 2단계 14억원)

구분		기간	개월수	정부지원연구개발비
1단계	1년차	’26.10월∼‘27.6월	9개월	600 백만원 이내
	2년차	’27.7월∼‘28.3월	9개월	600 백만원 이내
2단계	3년차	’28.4월∼‘28.12월	9개월	600 백만원 이내
	4년차	’29.1월∼‘29.12월	12개월	800 백만원 이내
합계		-	39개월	2,600 백만원 이내

* 연차별 정부지원연구개발비는 당해연도 예산심의 결과에 따라 변동될 수 있음

ㅇ 주관기관 : 제한없음

ㅇ 수행체계 : R&D결과물(수행 중, 연구 종료)의 기술 축적 또는 시장 확산 등을 고려한 산학연 협력 체계를 구성하여 제시할 것

* 주관연구개발기관으로 학계·연구계 등 비영리기관이 과제를 수행하고자 하는 경우, 연구결과물이 시장에 성공적으로 확산되고 기술사업화 같은 성과를 극대화하기 위해 공동연구개발기관으로 산업계의 참여와 협력은 필수입니다. 기업의 시장 이해도와 사업화 경험이 연구 결과의 실질적인 가치를 높이는 데 크게 기여할 것입니다.

* 주관연구개발기관으로 산업계가 과제를 수행하고자 하는 경우, 기술축적과  기술사업화 과정에서 더 깊이 있는 학습 기회를 얻기 위해 공동연구개발기관으로 복수의 학계(2개 이상)의 참여와 협력은 필수입니다. 학계는 이론적 깊이와 장기적인 연구 역량을 제공하여 산업계의 기술 경쟁력 강화에 도움을 줄 것입니다.

ㅇ 상용화·기술이전 계획 구체화 : R&D결과물(수행중, 연구종료)이 시장으로 확산되어 가치 창출을 할 수 있도록, 후속연구 또는 상용화·기술이전(Commercialization ·Transition) 계획을 구체적으로 제시할 것

- (TRL 5단계 이상) R&D 결과물의 시장확산 및 상용화·기술이전(Commercialization ·Transition)를 위한 수요처 분석과 ➊투자유치 계획, 또는 ➋실제 수요기업(처)와 상용화 또는 기술이전 계획, 또는 ➌spin-off 계획을 제시

* 상용화·기술이전(Commercialization·Transition)계획 : 상용화·기술이전을 위한 구체적인 계획으로 사업화의 대상이 되는 연구결과와 이를 통해 구현되는 제품(또는 서비스)에 대한 설명, 기술이전 대상 또는 비즈니스모델, 과제 진행 경과에 따라 기술사업화를 위한 수행주체(산·학·연)별 역할 등 세부사항을 포함하여 작성

□상용화·기술이전(Commercialization·Transition) 계획은 R&D 결과물을 시장으로 성공적으로 전환하기 위한 실질적인 계획을 포함해야 합니다. 이는 R&D 사업화 협력 전략과 실질적인 R&D 수요처를 고려한 구체적인 실행 방안을 제시하는 것을 의미합니다.

□수요처 분석은 개발될 기술이나 제품을 가장 필요로 하는 실제 수요처가 어디인지  명확하게 분석하여 제시하여야 합니다.

연구유형

기초연구 (   ), 응용연구 ( √ ), 개발연구 (   )

TRL ( 3 )~( 5 )단계

과제특징

경쟁형( ), 경쟁형(챌린지)( ), SW자산뱅크등록( ), 공개SW( ), 기술료비징수( ),
사업화연계( ), 표준화연계( ), 사회문제해결형( ), 일자리연계( ), 소재부품장비( ),
규제샌드박스( ), 연구데이터공개( ), 국제협력R&D( ), IP-R&D연계( ), 정책지정( )

구분

기술분야명/팀명

성명

책임PM(과제기획위원장)

통신·전파위성

-

담당 팀장

전파위성팀

이병화