한국 연안에는 약 6만 척의 어선과 3만 5천 척의 레저 선박이 운항하고 있으며, 동시에 해군·해양경찰청·육군 해안경계 부대가 영해 감시와 밀입국·밀수 차단 임무를 수행하고 있다. 그러나 현재 상용 마린 레이더(Marine Radar)의 자체 표적 추적 기능인 ARPA(Automatic Radar Plotting Aid, 자동 레이더 표적 추적 장치)는 다음 세 가지 구조적 한계를 안고 있다.
첫째, 표적 탐지 누락 문제. 기존 ARPA는 1970년대부터 발전해온 전통적 통계 신호처리(CFAR, Constant False Alarm Rate, 일정 오경보율 검출) 기반이라 작은 표적, 약한 에코(echo, 반사 신호), 해면 클러터(sea clutter, 파도에 의한 잡음 반사) 속 표적을 자주 놓친다. 특히 길쭉한 선박 에코의 방향성이나 길이 정보를 활용하지 못해 표적 분리와 식별이 부정확하다.
둘째, AIS 및 V-PASS 미보유 표적의 사각지대. AIS(Automatic Identification System, 선박자동식별시스템)는 SOLAS(Safety of Life at Sea, 해상인명안전협약) 국제 기준상 국제항해 300톤 이상, 국내항해 500톤 이상에 한정해 의무화되어 있고, 한국 어선법은 10톤 이상에만 AIS 또는 V-PASS(Vessel Pass, 어선위치발신장치) 장착을 요구한다.
결과적으로 한국 등록 어선의 약 90%(10톤 미만 소형 어선), 레저 선박의 약 85%, 그리고 부표·양식장 시설·부유물은 AIS와 V-PASS 어느 쪽도 보유하지 않는다. 한국 연안 레이더 표적의 절반 이상이 AIS·V-PASS 미보유이며, 이들이 가장 빈번한 충돌 사고 위험원이다. 더 중요하게는, 밀입국·밀수에 사용되는 선박은 의도적으로 AIS·V-PASS를 끄거나 미장착 상태로 운항하기 때문에 기존 시스템으로는 식별이 매우 어렵다.
셋째, 사용자 인지 부담. 기존 레이더 화면은 가독성이 낮고 자동 식별·경보 기능이 부족해, 야간·악천후·피로 상황에서 운항자나 감시 요원이 직접 화면을 해석해야 한다. 24시간 경계 임무를 수행하는 군·해경 요원의 피로 누적과 판단 실수로 이어진다.
이로 인해 발생하는 결과는 명확하다. 민간 측면에서 해양경찰청 통계상 한국 연안 해양 사고 중 충돌 사고가 약 25%를 차지하며 대부분 소형 어선과 레저 선박이 관련된다. 안보 측면에서는 NLL(Northern Limit Line, 북방한계선) 인근과 서해·남해 도서 해역에서 미식별 선박에 의한 침투 시도가 지속되고 있으며, 기존 레이더로는 작은 보트나 위장 선박의 조기 탐지가 어렵다.
한편 AI 기반 마린 레이더 탐지 기술은 학술적으로 실용 수준에 도달했다. 2026년 Sensors에 게재된 Külcü의 연구(YOLOv11-OBB + Tiled Training + SAHI(Slicing Aided Hyper Inference, 슬라이싱 보조 추론))는 디스플레이 PPI(Plan Position Indicator, 평면 위치 표시기) 화면 캡처만으로 mAP@0.5(mean Average Precision, 평균 정확도) 0.95 이상, 중심점 오차 10픽셀 미만의 탐지 성능을 입증했으며, 엣지 GPU(Graphics Processing Unit)에서 준실시간(4~6 FPS, Frames Per Second) 동작까지 검증했다. 그러나 이 기술은 아직 상용 제품으로 구현되지 않았으며, 한국 환경에 특화된 검증·보강도 이뤄지지 않았다. 민간과 군·해경을 아우르는 시장 기회가 명확히 존재한다.
본 사업은 상용 마린 레이더의 PPI 출력을 입력받아 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)로 표적을 자동 탐지·추적하고, AIS·V-PASS 미보유 표적까지 포괄적으로 경보하는 애드온(Add-on) AI 레이더 전시기 SmartPPI를 개발한다. 애드온이란 기존 레이더 하드웨어를 교체하지 않고 별도 장치를 추가 연결해 기능을 확장한다는 의미다.
핵심 차별 가치는 세 가지다.
(가) AIS·V-PASS 미보유 표적 자동 탐지. AI 모델이 PPI 영상에서 모든 표적을 시각적 특징으로 탐지하므로, 식별 신호 송신 여부와 무관하게 작은 어선·레저 보트·부유물·미식별 침투 선박을 포착한다. 이는 기존 ARPA + AIS 조합으로는 구조적으로 불가능했던 영역으로, 민간 안전과 국가 안보 양쪽에 직접 기여한다.
(나) 다중 제조사 레이더 호환. Furuno, Garmin, Raymarine, Navico 등 주요 제조사 레이더의 PPI 출력을 표준 입력으로 받아, 사용자가 기존 레이더를 교체하지 않고 디스플레이만 추가/교체하면 된다. HDMI(High-Definition Multimedia Interface) 캡처 폴백(fallback, 대체) 경로를 항상 제공해 어떤 레이더 모델과도 호환되도록 한다.
(다) 한국 환경 특화 학습. 발트해 데이터(DAAN)와 항만 데이터(HAXR) 같은 공개 데이터셋으로 베이스라인을 구축한 뒤, **자체 한국 연안 데이터셋(KCRD, Korean Coastal Radar Dataset)**을 협력 어선·레저 보트·해경 함정에 데이터 로거(Data Logger, 자동 기록 장치)를 설치해 수집하고, V-PASS 및 광학 카메라로 보조 그라운드 트루스(ground truth, 정답 기준)를 확보해 한국 해역 특성에 최적화한다.
(라) 듀얼유스(Dual-Use, 민군 겸용) 적용. 동일한 기술 코어를 민간(어선·레저)과 공공·국방(해경 함정, 해군 경계함, 육군 해안 레이더 기지) 양쪽에 적용 가능하다. 민간 시장으로 매출과 데이터를 확보하면서, 군·해경 채널로 고부가가치 사업을 병행한다.