중국 인민해방군(PLA) 전자전부대가 남중국해에서 신형 전자 교란 시스템을 통해 외국 정찰기를 교란하는 데 성공했다고 밝혔다. 특히, 이 시스템은 최대 300㎞ 거리의 대형 선박 레이더 신호를 정밀하게 복제해 허구의 표적을 생성하는 능력을 갖추고 있다고 전해졌다. 이러한 기술적 성과는 중국의 군사력과 전자전 능력을 과시하기 위한 것으로 해석된다.
최근 홍콩의 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 중국 군사 전문지인 병공과기(兵工科技) 9월호 기사를 인용하여, 중국군의 차량 탑재형 교란 시스템이 적국의 항공기 센서를 속이는 데 성공했다고 보도했다. 이는 중국 전자전 부대의 운용 성과가 공식적으로 공개된 첫 사례이며, 남중국해에서의 군사적 전력을 시연하는 데 중요한 역할을 하고 있다.
이 시스템은 주요 적국의 주파수 정보를 저장하고, 특정 장비의 전자기 신호를 자동으로 식별하여 해킹할 수 있는 능력을 보유하고 있다. 이로 인해 가짜 표적 신호를 생성하고, 따라서 적 미사일이 실제 목표에서 수백 미터 벗어나도록 유도하는 것이 가능하다고 전해졌다. 이는 외국의 정찰기가 중국의 전자 교란 효과로 존재하지 않는 항공모함이나 상륙함의 신호를 탐지했을 가능성을 시사한다.
더욱이, 이 시스템은 기존의 교란 장비 50대의 출력을 1대로 줄일 수 있을 만큼 에너지 밀도가 높고, 전개 시간 또한 이전보다 다섯 분의 1로 줄어들었다고 주장된다. 감청, 탐지 및 스펙트럼 감시 기능까지 통합해 신호 포착부터 전파 억제까지 몇 초 안에 실행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 다중 대역 커버리지를 통해 레이더, 통신 및 항법 등 다양한 전자 신호를 동시에 교란할 수 있는 것도 큰 장점으로 소개되고 있다.
중국은 이 시스템을 지난달 3일 전승절 80주년 기념 열병식에서 처음으로 공개했으며, 소형 지프에 탑재된 형태로 등장하여 기존의 컨테이너형 교란 차량을 대체할 차세대 모델로 평가받고 있다. 이러한 소형화된 전자전 플랫폼 덕분에 부대의 기동성이 비약적으로 향상되었으며, 대만해협과 남중국해에서 전략적 가치를 높일 것으로 기대되고 있다.
SCMP는 중국이 전자전 능력을 노골적으로 공개한 배경을 군사적 자신감을 과시하고, 남중국해의 분쟁 지역에서 미국 및 주변국에게 경고 신호를 보내기 위한 전략으로 분석하고 있다. 이는 중국의 군사적 입지를 더욱 강화하려는 의도가 내포된 것으로 보인다.
중국, 남중국해에서 전자전 기만 성공 주장

같은 코너에서 더 읽기
브로드컴 혹 탄 CEO, AI 최대 제약은 칩도 전력도 아닌 자본
브로드컴 혹 탄 CEO와 인텔 립부 탄 CEO는 AI 인프라 수요가 공급을 앞서는 상황이 2029~2030년까지 이어진다고 보면서도, 앞으로의 병목은 칩·전력이 아니라 자본이라고 했다. 단기 호황은 수요가 받치지만, 그 뒤의 성장은 고객이 칩값을 조달하고 AI로 실제 이익을 증명하느냐에 달려 있다. 브로드컴의 1,150억 달러, 2,300억 달러 매출 목표도 결국 고객의 지갑에 걸린 숫자다.
TIGER S&P500커버드콜 분배금 115원, 쌓아 둔 배당금도 재원에 섞였다
TIGER 미국S&P500타겟데일리커버드콜(482730)의 10월 분배금은 주당 115원이고, 100주를 가진 사람은 세전 1만1,500원을 받는다. 이 금액은 옵션 프리미엄만으로 만든 숫자가 아니다. 9월부터 상장 이후 쌓인 주식배당금이 분배 재원에 들어갔기 때문에 과거 분배금과 같은 잣대로 비교하면 안 된다.
중국 대학 학과 30% 재편, AI 인재 잔류율은 한국보다 낮다
중국은 2026~2030년 쌍일류 명문대 학부 정원을 10만명 이상 늘리고, 앞선 5년 동안 전공의 30% 이상을 바꿔 AI·반도체 인력을 키우고 있다. 그런데 AI 연구자 잔류율은 중국 69%로 한국 77%보다 낮고, 인재 순유입은 여전히 미국 쪽이다. 이번 증원은 인력을 더 만드는 일인 동시에 새는 구멍을 메우는 작업으로 볼 수 있다.
아마존 데카르트 70억달러 인수 논의, 앤트로픽이 실사 뒤 놓은 회사
아마존이 월드 모델 스타트업 데카르트를 70억달러(약 9조4천억원)에 인수하는 방안을 논의 중이다. 이 회사는 앤트로픽이 8월 60억달러에 검토하다 9월 실사 뒤 접은 곳이다. 아마존이 더 비싼 값을 부르는 이유는 가상환경 모델보다 자체 AI 칩 트레이니엄3를 더 효율적으로 돌릴 추론 기술에 있는 것으로 보인다.