영상정보(IMINT: Imagery Intelligence)의 품질이 천차만별이고 또, 언론의 관심을 향한 욕구는 진실 추구라는 목적보다 우선시 되기도 하지만, 언론계에서 위성영상이 정보수집 도구로서 그 실행 가능성과 역량을 인정받고 있다.

실리콘밸리 소재 회사인 스카이박스(Skybox)는 고해상도 영상(픽셀 당 지구표면의 1m² 이하 포착)을 촬영할 수 있는 소규모 위성 설계를 2009년 처음 상용화하는 데 성공했다. 과거에 고해상도 위성을 발사, 보험가입 및 운용하는 데 들었던 수십억 달러의 극히 일부분에 해당하는 비용으로 위성영상에 접근할 수 있는 시대를 열게 된 것이다. 이후 많은 기업이 위성영상 사업에 뛰어들고 있다. 현재 고해상도 영상을 상업적인 목적으로 제공하는 위성은 십여 개에 불과하지만 2020년에는 100개로 증가할 것으로 전망된다.

기존의 전자광학 위성영상이 보편화됨에 따라 다른 형태의 위성 센서들 역시 부상하고 있다. 건축 자재를 관통하여 건물 내부의 물체를 탐지할 뿐만 아니라 시간의 변화에 따른 매우 세세한 변화도 감지 가능한 레이더 위성영상(합성개구 레이더(SAR: Synthetic Aperture Radar)로 칭하기도 함) 역시 공개출처 정보수집(OSINT: Open Source Intelligence) 분야에서 각광 받고 있다. TerraSAR-X와 e-GEOS 등 기업들도 일군의 SAR 위성을 운영하여 고해상도 자료를 수집하고 있다.

설계 및 발사 비용이 저렴한 위성 분야에서는 신규 기업들이 가시 스펙트럼을 넘어 전자기 스펙트럼의 밴드를 포착할 수 있는 센서를 개발하고 있다. 또한, 수집된 정보의 직관적 디스플레이를 위한 개발에도 나서고 있다. 가시 스펙트럼 밖의 고해상도 정보 탐지가 가능해진다면 접근 불가 지역의 방어 및 안보와 관련한 활동을 파악하는 데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 이러한 센서 중 하나가 바로 지표면의 열 신호를 측정하는 열 센서다.

체열 영상 혹은 온도기록으로 칭하기도 하는 열 영상(thermal imaging)은 전자기 스펙트럼의 장거리 적외선 혹은 원적외선 상에서 방출되는 열 신호 혹은 복사에너지를 수집하여 영상으로 재현하는 기술을 말한다. 절대 영도 이상의 온도를 지닌 물체, 즉 실험실에서 실행되는 여러 원자 실험을 제외한 지구 상의 모든 물체는 복사에너지를 방출한다. 열 영상 기술은 각 물체의 미세한 온도 차이를 다차원적 영상으로 변환시켜 직관적 파악을 가능하게 한다.

또한, 열 영상은 일반 전자광학 센서가 감지하지 못한 많은 물체를 감지할 수 있다. 열은 빛의 유무와 상관없이 물체의 존재 및 움직임을 탐지할 수 있도록 열 신호를 방출한다. 따라서 열 영상은 주변 환경과 온도가 다른 물체를 감지할 수 있으므로 야간수색 활동을 하거나 은닉을 위한 위장용 물체를 파악하는 데 매우 효과적이다.

이러한 특성 때문에 열 영상은 군사작전에서 널리 이용된다. 지상작전에서 야간 투시경의 부품으로 사용되며, 무인항공기(UAVs)와 공중정찰 플랫폼의 야간수색 활동 혹은 위장용 물체의 탐지, 감시 및 목표물 겨냥을 가능하게 해준다.

지상에 설치되거나 무인항공기에 탑재된 열 센서가 광범위한 용도로 사용되기는 하지만 궤도에서 지구의 영상을 안전하고 합법적으로 수집할 수 있는 위성과 달리 접근 불가 지역에서는 사용이 불가능한 한계를 안고 있다.

현재 고해상도(서브미터 픽셀 대 지상 공간 비율) 열 영상을 촬영하는 위성은 상업용으로 출시되지는 않았지만 이보다 성능이 낮은 저해상도 위성들이 OSINT 분야에서 초기 제한적으로 사용된 바 있다. NASA가 1999년 발사한 테라(Terra) 위성은 일본 우주국의 센서(ASTER)를 탑재하여 90m/픽셀의 해상도로 열 영상을 수집하였다. 또한, 랜드샛 8(Landsat 8) 위성을 발사하여 100m 해상도 '밴드'를 통해 영상을 수집하기도 하였다. 현재 NASA는 이러한 영상을 제한 없이 무료 제공하고 있다.

하지만 이들의 영상 해상도는 낮다. 랜드샛 8의 열 밴드 영상은 픽셀당 지표면의 100m²를 나타낸다. Airbus Pléiades-1B의 전자광학 위성영상은 50cm/픽셀의 해상도로 건물, 군용차량 등 개인용 차량 정도의 크기를 가진 물체는 무엇이든지 세밀한 부분까지 파악할 수 있다. 이에 반해 랜드샛 8이 촬영한 영상은 해안선, 도시, 대형 공장 및 지형의 윤곽 정도만 제공할 수 있는 정도다.

하지만 랜드샛 8은 대형 공장, 지리적 영역, 해상의 대형 선박 등이 방출하는 열 신호를 포착할 수 있다. 이러한 성능 때문에 랜드샛 8은 OSINT 분야에서 성과를 드러내고 있는데, 특히 북한의 핵 프로그램과 관련하여 그 성과를 인정받고 있다.

북한은 모든 군사작전에서 접근 거부 및 대감시(對監視)의 원칙으로 일관하고 있으며, 정권 차원의 투명성이나 국제 감시도 없는 상태다. 이러한 상황에서 위성영상은 2000년대 초반부터 북한의 군사 및 핵시설에 관한 정보를 수집하는 데 중요한 수단으로 사용되고 있다.

IHS 제인스는 2010년부터 일반 위성영상을 통해 북한이 영변에 25MW급 실험용 경수로 건설하는 것과 관련한 동향을 파악해왔다. 또한, 2008년 폐쇄되었던 5MW급 실험용 원자로가 2010년대 초 재가동된 징후도 영상을 통해 확인한 바 있다. 대규모 건설 작업이 진행될 경우 해당 지역에서 뚜렷한 변화가 감지되기 때문에 전자광학 위성 영상으로 이를 쉽게 확인할 수 있다.  

 
랜드샛 8이 촬영한 영상을 통해 감지된 북한의 영변 핵연료 공장의 열 활동. 광학 이미지(중앙)는 참고용.
(Landsat imagery provided by US Geological Survey, Pléiades imagery © CNES 2013, Distribution Airbus DS / © 2016 IHS)

그러나 핵연료 공장의 지붕이 설치된 이후, 전자광학 이미지만으로 공장의 가동 여부를 시각적으로 확인하는 작업이 어려워졌다. 따라서 몇 가지 시각적 징후를 근거로 핵연료 공장의 가동 여부를 추적하게 되었다. 가령, 핵연료 농축실에서는 고열의 원심분리기가 우라늄 농축을 위해 동위원소분리 작업을 실행하기 때문에 지붕 위에 덮인 눈이 옆 건물들보다 빠른 속도로 녹는데(IHS 제인스 2015년 8월 보고서 내용), 이는 중요한 시각적 단서로 이용할 수 있다. 

이러한 단서들은 핵시설의 가동 여부를 파악하는 데 유용하지만, 지속해서 추적하는 데는 한계가 있다. 열 영상이 필요한 것도 바로 이 지점이다. 랜드샛 8 위성이 제공한 영상은 상대적으로 해상도가 낮음에도 불구하고 전반적인 열 징후를 제대로 탐지하여 제시하고 있다. IHS 제인스를 포함한 여러 기관이 분석한 결과 또한 영변 핵시설에서 열 징후가 나타났음을 확인시켜 주었다.

상업용 위성영상이 보편화됨에 따라 많은 기관이 새로운 유형의 고해상도 센서를 더욱 구체적인 용도로 사용할 수 있게 될 것으로 보인다. NASA 아메스연구센터(캘리포니아 소재)에 속한 지오코스모(GeoCosmo)가 바로 그 예다. 현재 하이퍼스텍트럴(hyper-spectral) 영상사업 확장에 매진하고 있는 지오코스모는 자체 알고리즘을 사용하여 지표면에서 방출되는 열 현상을 탐지한 후 지진 및 기타 환경 재난을 예측하는 업무에 주안점을 두고 있다. 지오코스모의 활동을 비롯한 다른 유사 작업이 위성 열 영상 시장 성장에 박차를 가할 것으로 보인다.

영변 핵시설 사례에서 보듯이, 저해상도 위성 영상도 정보 수집에 있어 중요한 한계점을 극복하는 것을 볼 때, 고해상도 열 영상은 OSINT 분야에서 더욱 요긴하게 사용될 것으로 보인다. 특히 탁월한 위성영상 분석 능력을 갖춘 정보 수집가들은 이러한 기술을 통해 정보 수집 및 분석에 박차를 가할 것으로 보인다.  50cm 혹은 1m 해상도(현재 오픈 소스에서 사용되는 최고해상도 전자광학 영상 및 SAR 영상과 필적할 만한 수준)를 사용할 경우, 열 징후는 현재 수집되는 정보보다 훨씬 더 세세한 정보를 제공할 수 있게 되며 활동의 시각적 징후를 감지하는 데 도움을 줄 것으로 보인다.

고해상도 열 위성영상이 전자광학 및 SAR 영상과 결합한다면 다양한 정보 소스를 수집 및 분석하여 목표물의 역량, 기능, 운용 상태의 미세한 특징을 탐지하는 매우 발달한 정보수집 방법인 징후계측정보 수집(MASINT: Measures And Signatures Intelligence)과 필적할 만한 정보수집 도구로 자리매김할 수 있다.

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