지휘통제 장거리 킬체인의 핵심은 데이터 이동거리(=레이턴시, 랙)를 줄이는 것

[위종민]

장거리 킬체인의 핵심은 데이터가 생성되는 장소에서 최대한 가까운 곳에서 데이터를 수집하고 처리해 데이터가 이동하는 거리를 줄여 실시간에 가깝게 처리하는 거라고 AFA 컨퍼런스에서 관련 전문가들이나 업계 관계자들이 얘기했습니다. 

가시선 너머 표적을 향해 무기를 발사하는 장거리 킬체인 시스템에서, 미사일이나 기타 무장을 발사할 부대가 표적 정보를 요청하면 위성이 사진을 찍고 그 사진들을 궤도에서 중간 처리를 거쳐 전송 및 처리 용량이 제한된 부대로 전송해야 하는데 이 과정은 몇 초에서 1분 이내에 처리돼야 하고, 지상 터미널이나 스테이션에서 처리한 뒤 다시 위성을 통해 발사 부대로 보내는 것은 10 ~ 20분 이상의 지연이 생길 수 있으니 지양해야 한다고 하네요. 

또한 함정에 장착된 각종 센서들은 일일 150TB 이상의 데이터를 생성하지만 90%는 노이즈라서 데이터를 모두 중앙으로 보내서 처리하는 건 대역폭 낭비고 AI를 활용해 개함 단위에서 데이터를 처리해야 한다고 하네요. 

전술항공통제파티(Tactical Air Control Party, TACP) 대원들이 2025년 9월 16일 조지아주 무디 공군기지에서 공중전투사령관(ACC) 애드리언 스페인 장군과 ACC 지휘수석상사 제레미 언터세허에게 임무 브리핑을 제공하고 있다. TACP는 전방의 민첩한 지휘통제, 합동 통합, 정밀 타격 조정 등을 통해 킬체인을 수행한다. 사진: 미 공군 선임병 레오니드 수브보틴

장거리 킬체인의 핵심은? 데이터 이동 거리를 짧게 하라, 관계자들 말해 2025년 9월 22일 | 숀 워터먼

메릴랜드주 내셔널하버—가장 장거리 킬체인의 핵심은 데이터가 생성되는 장소와 최대한 가깝게 이를 수집하고 처리해 데이터가 이동해야 하는 거리를 줄이는 것이라고 업계 전문가들과 경영진으로 구성된 패널이 9월 22일 AFA의 에어·스페이스·사이버 콘퍼런스에서 말했다.

장거리 킬체인은 플랫폼이 목표물을 물리적으로 볼 수 없는 상태에서 발사하는 것을 수반한다. 그건 대개 350해리 이상 떨어져 지구 곡률에 가려진 항공 표적에게는 특히 어렵다고, 현재 보잉의 첨단 연구·개발·시제품화 부문 팬텀웍스의 수석 임원인 스콧 조브 전 미 공군 소장이 말했다.

“우리는 표적을 식별·개발하고, 그 정보를 시의적절한 시간 척도로 되돌려받아야 합니다.” 조브는 말했다.

그런 시나리오에서는 수백 또는 수천 마일 떨어져 있거나 우주에 있는 센서들이 데이터를 제공해야 하고, 발사자는 그 데이터를 이용해 표적을 추적하고 발사하게 된다고 조브는 설명했다. “그것은 간단한 일이 아닙니다. 지구 반대편 어딘가를 골라서… 그 표적을 추적하고, 그 표적의 관리를 유지한 다음, 전투식별(combat ID)을 포함해 그 데이터를 융합하고, 그것을 교전할 발사자에게 전달해야 합니다.”

어떤 경우에는 발사자가 연결이 단절되었거나 대역폭이 제한된 전술 부대의 지상 유닛일 수 있다고, 룩셈부르크계 위성사업자 SES의 미국 자회사인 SES 스페이스 & 디펜스에서 제품 관리 부사장을 맡고 있는 마이클 가이스트는 덧붙였다.

만약 그 부대가 인근 잠재 표적에 대한 정보를 요청하면 “지구관측 위성이 그 임무지시를 받아 사진을 찍고, 그 사진들을 궤도에서 지상으로 전달할 수 있습니다,” 라고 가이스트는 말했다. 하지만 문제가 복잡해지는 지점은 원시 이미지(raw images)가 지상 유닛이 수신하기에는 훨씬 너무 크다는 점이다. 중간 정류소가 필요하며, 그곳에서 “그 이미지를 디지털화하고, 에지에서 처리하고, 예컨대 전술 UHF 라디오처럼 제한된 용량을 가진 지상 사용자에게 적절한 방식으로 다시 전달”해야 한다고 그는 설명했다.

그 과정은 “몇 초에서 1분” 내에 일어날 수 있다고 가이스트는 말했다.

대안은 데이터를 지상으로 가져와 처리한 뒤 다시 발사자에게 전달하기 위해 아마도 다시 우주로 보내는 것이 될 것이다. “피해야 할 것은 네다섯, 여섯 번의 홉(hop)이 있고 그 모든 것을 지상에서 처리하는 것입니다,” 라고 가이스트는 말했다. 그는 그런 과정이 일반적으로 10~20분 이상의 지연(latency)을 만들며, 그로 인해 데이터가 발사자에게 도달할 때쯤에는 오래되었거나 쓸모없어질 위험이 있다고 덧붙였다.

에지에서 처리를 하면 “전투원들에게 능력이 대폭 향상된다”고 그는 결론지었다.

에지 처리로 대역폭도 절약된다고, 군 사용을 위한 기기 내·지역화된 오프라인 생성형 AI를 개발 중인 창업 18개월 차 기업 에지러너 AI의 공동창업자 겸 CEO인 타일러 솔츠먼은 말했다. 그는 에지러너가 함정의 모든 센서로부터 나오는 데이터를 수집해 선원들이 이를 이해하도록 돕는 탑재형 AI 도구를 해군과 함께 개발하고 있다고 말했다. “우리가 알게 된 것은 그들이 하루에 150테라바이트 이상의 센서 데이터를 생성할 수 있다는 점이지만, 그 중 90%는 노이즈라는 점입니다,” 라고 솔츠먼은 말했다. 모든 데이터를 중앙 수집지로 보내 처리하는 것은 제한된 대역폭을 매우 비효율적으로 사용하는 것이다. “AI를 데이터로 가져가서” 배에서 분석을 수행하면 그 많은 노이즈를 전부 후방으로 보낼 필요가 없어지는 것이다, 라고 그는 말했다.

에지상의 AI는 또한 데이터를 질의하기 쉽게 만드는 데 사용될 수 있다고 솔츠먼은 말했다. 에지러너는 노이즈가 걸러진 이후 그 함정 센서들의 모든 데이터를 특화된 생성형 AI 챗봇에 자연어 질문으로 질의할 수 있게 만드는 작업을 진행 중이다.

“오늘날 우리가 가진 것들은 단지 인사이트를 주는 수집 기계들입니다. 인사이트의 문제는 여러 방식으로 해석될 수 있다는 점입니다—왜 굳이 AI가 실제로 이 언어를 말하게 하지 않겠습니까? 이제 우리는 인간 언어와 기계 센서 데이터 언어 사이를 번역할 수 있고, 진정으로 내가 무엇을 해야 하는지 이해할 수 있습니다,” 라고 그는 말했다.

데이터를 다루기 쉽고 질의하기 쉽게 만드는 것은 장거리 킬체인과 다영역 ISR(정보·감시·정찰)에 있어 핵심 능력이라고, 미 공군의 고위 정보관 출신으로 현재 제너럴 애토믹스의 전략·사업개발 부사장을 맡고 있는 패트릭 M. “마이크” 쇼츠슬리브는 말했다.

“저는 ISR을 28년간 했습니다… 데이터는 그냥 바닥에 떨어져서 보지 않게 됩니다,” 라고 그는 말했다. “문제는 데이터가 너무 많다는 점입니다,” 라고 그는 덧붙였다. 사람 한 명이 분석하기에는 너무 많다.

“우리는 단지 인간의 두뇌와 귀 사이에서 일어나는 융합에만 의존할 수는 없습니다,” 라고 그는 말했다.

데이터를 ‘더 스마트하게’ 만들거나, 우리가 다루기 쉬운 더 자연스러운 형태로 전환하는 능력이 “이것을 수행하는 능력을 가속화할 것”이라고 그는 말했다.

The Key to Long Range Kill Chains? Short Distances for Data

The Key to Long Range Kill Chains? Short Distances for Data

Tactical Air Control Party (TACP) airmen assigned to the 15th Air Support Operations Squadron provide a mission brief to Gen. Adrian Spain, commander of Air Combat Command, and Chief Master Sgt. Jeremy Unterseher, ACC command chief, at Moody Air Force Base, Georgia, Sept. 16, 2025. TACPs execute the kill chain through forward, agile command and control, joint integration, and precision strike coordination. U.S. Air Force photo by Senior Airman Leonid Soubbotine

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The Key to Long Range Kill Chains? Short Distances for Data, Officials Say

Sept. 22, 2025 | By Shaun Waterman

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NATIONAL HARBOR, Md.—The key to the longest-range kill chains is to shorten the distance data has to travel by collating and processing it as close as possible to the place it is generated, a panel of industry experts and executives said at AFA’s Air, Space & Cyber Conference on Sept. 22.

Long-range kill chains entail platforms shooting without being able to physically see the target. That’s particularly difficult for an aerial target, that is typically more than 350 nautical miles away, hidden by the earth’s curvature, said Scott Jobe, a retired Air Force major general who is now a senior executive at Phantom Works, Boeing’s advanced research, development and prototyping division.

“We need to develop targets and then get that information back on a timescale that’s relevant,” Jobe said.

In such a scenario, sensors that might be hundreds or thousands of miles away or in space have to provide data to shooters, who will use it to track and fire on the target, explained Jobe, “That is not an easy task to undertake. Pick something on the other side of the planet, … track that target, maintain custody of that target, then fuse that data to include combat ID, and get that data to the shooter who’s going to engage.”

In some cases, the shooter might be on the ground, a tactical unit with disrupted connectivity or limited bandwidth, added Michael Geist, vice president for product management at SES Space and Defense, the Virginia-headquartered U.S. subsidiary of Luxembourg-based satellite operator SES.

If the unit requests information about a potential target nearby, “an Earth observation satellite can receive that tasking and can take those pictures, can transport those from orbit,” said Geist. But that’s where it gets complicated, because the raw images are much too large for the unit on the ground to receive them. A way-station is needed to “digitize that image, process it at the edge, in space, and redeliver that image in a fashion that makes sense for the limited capacity of, let’s say, a tactical UHF radio, to the user on the ground.”

That process could happen in “seconds to a minute,” Geist said.

The alternative would be to bring the data to earth for processing, and then get it to the shooter, probably by sending it back into space again. “What you want to avoid is having four or five or six hops and processing on the ground to make all that happen,” Geist said. He added that such a process typically creates latency of 10-20 minutes or more, creating the risk that the data is stale or outdated by the time it reaches the shooter.

Doing the processing at the edge creates “a massive increase in capability for the warfighter,” he concluded. 

Processing at the edge also saves bandwidth, said Tyler Saltsman, cofounder and CEO of Edgerunner AI, an 18-month old startup developing on-device, localized, and offline generative AI for use by the military. He said Edgerunner is working with the Navy to develop an on-board AI tool that would ingest all the data available from the ship’s sensors and help Sailors make sense of it. “What we learned is they can generate over 150 terabytes a day of sensor data, but 90 percent of it is noise,” Saltsman said. Sending all that data back to a central collection point for processing would be an extremely inefficient use of limited bandwidth. “Bringing the AI to the data”, and doing the analysis on the ship obviates the need to send all that noise back to the rear, he said.

Ai at the edge could also be used to make data easier to query, Saltsman said. Edgerunner is working to make all that ship’s sensors’ data, once it had been filtered from the noise, queriable via natural language questions posed to a specialized generative AI chatbot. 

“Rather than using tools that are just ingest machines which only give you insights, which is what we have today—and the problem with insights is you can interpret them many different ways—why not have AIs actually speak this language? Now we can translate between human language and machine sensor data language, and now I can really understand what I need to do,” he said.

Making data easier to handle and query is a key capability for long-range kills chains and multi-domain ISR, said Patrick M. “Mike” Shortsleeve, a former Air Force senior intelligence official and now vice president of strategy and business development for General Atomics.  

“I had 28 years in the Air Force doing ISR. … I know that data just falls on the floor and doesn’t get looked at,” he said. “The issue is, there’s so much data out there,” he added, too much for any human to analyze.

“We can’t just rely on human brain power and fusion occurring between the ears like we have been,” he said.

Being able to make data “smarter,” or putting it “in more natural forms that we can work with—that’s going to accelerate the ability to do this.”

[Minowski(김유철)]

그러니까 흑해에서 크림대교 공략하고 러해군 공격할 때 USV 어떻게 다뤘는지 살짝 알려줬으면하는 밀덕의 자그마한 소망이 있습니다만 ^^;;;

[위종민]

몇 달 지나면 공개하겠지 싶었는데 제가 못 본건지 뭔지 아직도 공개가 안되네요 ㅎㅎ

[백선호]

저 높이 우주 공간에 있는 위성이 표적을 찾아 항공기에게 보내는 것은 레이턴시가 클 수 밖에 없겠네요. 가장 낮은 고도의 위성도 200 km 위에 있죠.

https://cafe.daum.net/NTDS/5q1/986

[위종민]

스타링크 위성 궤도가 340-614km 높이고 평균 레이턴시는 25ms ~ 60ms, 바다나 섬, 극지같은 곳은 100ms 이상이라고 하네요. 전장은 극악의 조건이라고 치고 저기서 *3하면 레이턴시만 300ms...

"좋아, 찾아본 바로 Starlink의 평균 궤도 높이랑 레이턴시 관련 정보 이런 거야:

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## 🌍 궤도 높이 (Orbit Altitude)

* Starlink 위성들은 대부분 **낮은 지구 궤도(LEO, Low Earth Orbit)** 에 있어. ([위키백과][1])
* 구체적으로는 **대략 340\~614 km** 구간에 있어. ([Quartz][2])
* 예전 버전(Standard Shell) 궤도는 대략 **550 km ± 수십 km** 수준이었고, 위성들마다 고도나 경사(declination/inclination)가 약간씩 달라. ([위키백과][3])"

[위종민]

⚡️ 평균 레이턴시 (Latency)

지상(land) 지역에서 일반 사용자용 Starlink 인터넷 서비스의 지연(latency)은 25~60 ms 사이가 보통이고, 도심/혼잡 시간대는 좀 더 높아질 수 있어.
Starlink
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특히, 최근 통계 보면 미국 내 피크 시간대 (혼잡 시간)에서 중앙(latency median)이 48.5ms → 약 33ms로 개선된 사례도 있어.
circleid.com

원격 지역(해상, 섬, 극지 같은 곳)은 100ms 이상 가는 경우도 있음.
Starlink
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