무기체계 인공지능 적용 추진 전략

미래전장의 게임체인저, 인공지능이 선도

모든 제품과 서비스를 네트워크로 연결하고 사물을 지능화하는 4차 산업혁명이 도래했다. 그 결과 미래전은 무인화, 자동화된 무기체계의 비중을 확대하고 그 승패가 지능화 수준에 영향을 받기 때문에 인공지능(AI)에 관한 관심 또한 높다. 이에 따라 AI 도입의 필요성이 높아지고 있다.

인공지능 도입

주요 선진국은 무기체계의 AI를 미래전장에서 승패를 좌우할 게임체인저로 인식하고, AI에 대한 집중적인 투자를 하고 있다. 미국은 국방고등연구계획국(DARPA)을 통해 60년 이상 AI를 개발해 왔으며, 2018년 6월에 설립한 합동인공지능센터(JAIC: Joint AI Center)를 중심으로 AI를 무기체계에 적극 도입 중이다. 중국은 지능화 군으로의 전환을 위해 군집 드론 및 수상정 등에 집중하고 있으며, 러시아는 무인전투보병차량(대지, 대공표적 공격 가능) 등을 개발해 2018년 시리아와의 전쟁 시 실전에 투입한 경험도 있다. 우리 군도 현재 진행 중인 병력자원 감소 문제를 해결하고 미래전에 대비하기 위해 무기체계 AI 적용을 적극 추진하고 있다.

무기체계 인공지능 추진전략 마련

국방기술품질원 ‘국방 ICT 조사보고서(2021)’에서는 AI 분야에서 미국과는 약 3년의 기술격차(77% 수준)가 있는 것으로 평가했다. 미국과 중국은 이미 자율주행 전투차량, 군집 수상정 등 무기체계 수준에서 AI를 적용 중인데 반해, 우리는 TOD 등 경계시스템상의 객체인식 시 자동 경고음이 울리게 하는 AI 기술 수준 확보를 위해 노력하는 등 아직 초보적인 수준에 머물러 있다.

이를 개선하기 위해서는 양질의 데이터 부족, AI 투자 및 전문인력 부족, 전통적인 무기체계 획득에 적용되는 개발·양산·운용으로 이어지는 단선적인 절차 등 무기체계 AI 적용의 장애요인을 극복하기 위한 새로운 전략이 필요하다.

국방 빅데이터 구축 및 접근성 제고

AI 알고리즘 개발을 위해서는 양질의 데이터 구축이 선행돼야 한다. 테슬라, 구글이 자율주행차량의 IoT 센서로 운전 데이터를 자동 전송·수집해 자율주행 AI 알고리즘을 최적화하는 것처럼, 향후 전차, 함정, 전투기에 데이터 수집기를 장착해 군사용 핵심 알고리즘 개발에 활용해야 한다. 생성된 데이터는 저장·축적이 되도록 국방 차원의 데이터센터를 구축해야 한다. 또한 데이터 접근성을 높인 AI 알고리즘 개발 등에 민간의 참여를 확대하기 위해 최신 보안기술을 적용하거나, 독립 사무실·네트워크 환경에서 군 데이터를 제공하는 ‘데이터 오픈 랩(현재 육군에서 운용 중)’을 확대할 필요가 있다.

AI R&D 투자확대 및 전문인력 양성

선진국과의 기술격차 최소화를 위해 현재 380억 원 수준의 AI R&D예산을 2025년에는 국방R&D예산의 5%인 3,000억 원까지 확대하고, 2030년까지 지능화·무인화 무기체계를 전력화하고 세계적 기술 경쟁력 확보를 위해 1조 원까지 투자 규모를 확대할 계획이다.

그리고 국방과학연구소 지능정보기술부를 국방인공지능기술센터로 확대 개편하고, 국내 연구소·대학원을 중심으로 무인드론, 전장정보분석, 무인로봇 등 중점 분야별 AI 특화연구센터를 확대해 국방 AI를 선도할 석·박사급 인력 5,000여 명을 양성할 계획이다. 국방 AI 산업기반 조성을 위해 벤처 인큐베이팅, 국방벤처 지원 및 혁신기술 지원사업도 활용할 예정이다.

AI 기술의 신속한 접목 및 맞춤형 제도 확충

AI 기술의 신속한 접목을 위한 운용성 향상 지원과 신속획득사업을 적극 발굴하고, 신기술 공모 등을 통해 AI 적용 가능성을 확인해 즉시 사업계획에 반영해 나갈 계획이다. 또한 국방과학기술조사 및 핵심기술기획에서 AI를 별도 파트로 분리하는 등 기술조사·기획을 강화하는 한편, AI 적용 활성화를 위해 소요결정 단계부터 AI 적용을 검토하도록 하고, 시험평가 및 AI 윤리 기준 정립 등 획득제도 전반을 개선, 발전시켜 나갈 예정이다.