몰파 디펜스, 150만 유로 투자로 소형 드론 탐지의 게임 체인저 노린다

특화된 드론 탐지 레이더는 기본적으로 세 가지 핵심 문제를 해결한다. 가까운 거리의 물체를 탐지하지 못하는 '근거리 사각지대', 드론과 새 혹은 기상 잡음을 구분하지 못하는 '식별 능력 부재', 그리고 전파 교란 공격에 대한 '취약성'이 바로 그것이다 .

몰파의 목표는 기존에 아무런 경고 없이 기습하던 초소형 드론을 전술 부대가 조기에 포착할 수 있도록 하는 것이다. 특히, 고정된 고가치 자산만 보호하는 방식이 아니라 소대나 여단급 규모에서도 부담 없이 배치할 수 있을 만큼 작고 저렴한 시스템을 만든다는 점에서 차별화된다 .

몰파 레이더의 작동 원리

이 시스템의 핵심은 독자적인 다차원 구조적 표적 표현 기술과 고도화된 신호 처리 알고리즘의 결합이다 . 쉽게 말해, 레이더가 공중 물체의 정밀한 물리적 특징을 포착한 후, 이를 분류 로직에 통과시켜 드론과 새, 부유물, 기상 잡음을 정확히 구분해내는 방식이다 .

몰파 레이더가 교란된 환경에서도 생존 가능한 이유는 다음과 같은 설계적 특징 덕분이다.

• 특수 파형 설계 및 운용 모드는 적의 전자전 센서가 레이더 위치를 탐지할 확률 자체를 낮춘다 .
• 빗속, 안개, 폭설, 그리고 재머(jammer)가 작동 중인 극심한 전자파 간섭 환경에서도 안정적으로 작동하는 필터링 성능을 갖췄다 .
• 작전 수행 중 가장 큰 골칫거리였던 새나 기상 관련 잡음으로 인한 오탐지율을 대폭 낮췄다 .

하드웨어 측면에서는 90도 섹터 레이더와 360도 풀커버리지 유닛 모두를 모듈식으로 제공하며, 독립형으로 설치하거나 더 넓은 방공 네트워크에 통합하는 것도 가능하다 . 회사는 핵심 레이더 탐지 기술과 관련하여 여러 건의 특허 출원도 진행 중이다 .

창업팀은 누구인가

몰파 디펜스 테크놀로지스는 2026년, 국제적 기술 회사에서 풍부한 경험을 쌓은 창업팀에 의해 설립되었다 . 특히, 창업자들 다수는 방위 및 항공우주 분야에서 가장 까다로운 센서 개발 프로젝트로 손꼽히는 양자 자이로스코프(quantum gyroscopes)와 항공 라이다(airborne lidar) 시스템을 함께 연구한 이력이 있는 것으로 알려졌다 .

투자 발표에서 이름이 공개된 창업자는 공동 창업자이자 최고 전략 책임자(CSO)인 막스 드제리호프(Maks Dzherikhov)로, 그는 "몰파는 전술 부대가 마이크로 드론을 조기에 가시화할 수 있도록 만들어졌다"고 밝혔다 . 다른 공동 창업자들에 대한 정보는 현재까지 공개된 자료가 많지 않다.

150만 유로의 사용처

이번에 확보된 자본은 단순한 시제품 개발을 넘어, 실전에서 검증된 작전 운용 시스템으로의 전환에 명확하게 초점이 맞춰져 있다 . 구체적인 사용 계획은 다음과 같다.

• 레이더 개발, 신호 처리, 시스템 통합 분야의 팀 확장
• 레이더 및 신호 처리 분야의 추가 연구 개발(R&D)
• 실전 배치 환경과의 근접성을 확보하기 위한 우크라이나 전담 사무소 개설
• 우크라이나 및 NATO 회원국 내에서의 실전 배치 및 시스템 검증 활동 수행

전장에서의 파트너십과 초기 성과

대부분의 방산 스타트업이 구축하는 데 수년이 걸리는 핵심 관계를 몰파는 빠르게 확보하고 있다.

• 우크라이나군과의 긴밀한 협력: 이미 여러 우크라이나 여단이 몰파의 레이더 시스템을 실전 테스트하고 검증하는 과정에 참여하고 있다 .
• 폴란드의 주요 방산 및 이중 용도 장비 공급업체와의 협력: 이 파트너십은 직접적인 작전 피드백과 신속한 배치 경로를 제공한다 .

레이더 개발 프로그램 외에도, 몰파는 오신트(OSINT) 기반의 방산 분야 정보 및 실사(due diligence) 부서를 운영하며 정부 및 방산 계약업체를 위해 공급망, 기업 구조, 컴플라이언스 위험을 평가한다 . 이는 회사가 단순한 하드웨어 제조사를 넘어 방산 정보 시장까지 사업을 확장할 의지가 있음을 암시한다.

현장 테스트는 우크라이나와 NATO 회원국에서 계획되어 있으며, 궁극적인 목표는 대규모 조달 및 배치가 가능한 검증된 시스템으로 도약하는 것이다 . 향후 주목해야 할 포인트는 이 테스트들이 200만 유로 규모의 시드 투자를 실제 양산 계약으로 전환시킬 만한 검증된 성능 데이터를 만들어낼 수 있을지 여부다.