공간 AI 기업 메이사(대표 최석원·김동영)가 한국항공우주산업(KAI)과 함께 국방용 비행 시뮬레이터에 적용할 '공간 AI 3D 맵 솔루션' 개발에 나선다. 메이사는 2026년 하반기부터 약 2년간 KAI가 제작하는 고정익·회전익·무인기 시뮬레이터에 들어갈 대규모 실사 기반 3D 지형 맵 구축·갱신·서비스 시스템을 자체 기술로 통합 개발한다고 밝혔다.
메이사의 공간 AI 솔루션은 DL이앤씨, 대우건설, IPARK현대산업개발 등 국내 대형 건설사에서 사용되며 상용화를 마친 기술이다. 민간 현장에서 검증된 대규모 데이터 처리·정밀 복원 역량을 방산 가상훈련 체계에 적용하는 사례다.
시뮬레이터는 항공기 도입 시 기체와 함께 요구되는 필수 구성품이다. 조종 훈련을 실기체 비행으로만 하기에는 비용이 크고, 기상·정비 조건에 훈련이 제한되며, 위험 상황이나 특정 작전 구역 침투 같은 임무는 반복 훈련이 어렵기 때문이다. 도입국의 훈련 체계 요구가 높아지면서 시뮬레이터 완성도가 기체 사업 경쟁력의 일환으로 자리 잡고 있다.
훈련 효과를 좌우하는 것은 지형 맵이다. 조종 계통과 항전 장비가 정확히 구현돼도 창밖 지형이 실제와 다르면 훈련 가치가 떨어진다. 조종사는 지형지물로 항법을 판단하고, 표적 식별·진입 경로 선정도 실제 지형의 형상과 질감에 의존한다. 과거에는 지형 맵이 구조물 위치와 부피감 표현 수준이었으나, 최근에는 표면 질감과 빛 반사까지 반영한 고해상도 실사 환경이 요구된다. 도심 개발·시설 변화가 반영되지 않은 맵으로는 최신 작전 환경을 예행연습할 수 없어 갱신 주기도 연 단위에서 개월 단위로 단축되고 있다.
메이사가 위성과 드론 데이터를 결합하는 이유는 기종별 요구 맵의 성격이 다르기 때문이다. 고고도에서 넓은 공역을 이동하는 고정익 항공기에는 국가 단위 광역 맵이 필요해 위성 기반 복원이 적합하고, 저고도에서 건물 사이를 비행하는 회전익·무인기에는 개별 건물의 형상·질감까지 담는 초정밀 모델이 요구돼 드론 기반 복원이 적합하다. 두 데이터는 해상도와 오차 특성이 달라 각각의 복원 파이프라인과 정합 기술을 함께 갖춰야 하는데, 국내에서 이를 모두 보유한 사업자는 드물다.
메이사는 두 맵을 하나의 좌표 체계로 통합해 정밀 작전 구역과 광역 배경이 연결되는 단일 '고해상도 월드 모델'로 구현한다. 3D 공간 스트리밍 기술로 다수 시뮬레이터 동시 접속을 지원하고, 주·야간과 적외선(IR)·영상(EO) 센서 모사까지 제공해 실제 작전에 가까운 임무 예행연습이 가능해진다.
지형 맵 생성 전 과정을 자체 기술로 구현하면서 외산 상용 엔진과 수작업 갱신에 의존할 때 발생하던 라이선스 부담과 운용 불확실성도 없앴다. 메이사 신승수 CTO는 "시뮬레이터의 훈련 가치는 지형 맵의 현실성에서 나오며, 이를 위해 위성과 드론 데이터를 함께 다룰 수 있어야 한다"며 "민간 현장에서 다듬어온 기술을 국방 운용 환경과 보안 요구 수준에 맞춰 안착시키는 데 집중하겠다"고 말했다.
메이사는 드론과 위성 영상을 결합해 현실 공간을 디지털로 재구현하는 공간 AI 전문 기업이다. 2017년 설립 이후 데이터 수집부터 인식·판단·활용까지 전 과정을 하나의 플랫폼으로 구현해 왔다. 건설 현장용 구독형 SaaS '메이사 플랫폼'은 토공량 산출과 공정·안전 관리를 지원하며, 골프장 관리 플랫폼 '메이사 그린'은 코스·잔디 상태를 진단한다. 국방·공공 영역에서는 '메이사 플래닛'을 통해 위성·항공 영상 기반 광역 공간정보 사업을 넓히고 있다. 누적 370억원 투자를 유치했고, KAI가 주요 주주로 참여한다.