국방 분야의 인공지능 활용성 제고 방안과 시사점
윤정현 STEPI 혁신성장정책연구본부 선임연구원
들어가며
4차 산업혁명이 촉발한 지능화와 초연결의 흐름은 안보 환경의 패러다임 또한 바꾸고 있다. 이미 현대전은 전 장요소의 정밀화, 자동화, 네트워크화의 양상으로 변한 지 오래이며 전통적인 육・해・공의 전장 범위는 사이버 와 우주 공간을 포함한 5차원의 영역으로 확대되는 중 이다. 보다 중요한 점은 전투의 개념이 질적으로 바뀌고 있다는 사실이다. 무인경계 시스템의 확대를 넘어, 무인 무기체계와 전투원이 함께 작전을 수행하는 유・무인 복 합전투, 무인 로봇 간의 전투 등은 기존에 존재하지 않았 던 다차원적 전쟁의 시대가 도래하고 있다는 것을 시사 한다. 이 같은 변화는 국방 시스템의 복잡・정밀화를 필 연적으로 수반할 수밖에 없게 되며, 전통적인 인적 역량 만으로는 첨단화된 국방체계를 통제・제어하기 어렵다 는 사실을 주지시키고 있다.
이러한 시점에서, 4차 산업혁명의 근간인 인공지능 기 술의 도입 여부는 미래 국방력의 향상과도 밀접히 연결 된다고 볼 수 있다. 인공지능은 병력 수급 문제의 해소 뿐만 아니라 효율적인 자원관리, 첨단 전투력의 강화 등 을 위한 기술적 돌파구로 주목받고 있기 때문이다. 즉, 인공지능 기술에 대한 국방 분야의 활용역량 제고는 다 가올 미래전에 대비하고 군사혁신의 가능성을 결정짓 는 핵심적인 변수라 할 수 있을 것이다. 특히, 전통적인 안보위협과 신흥안보(emerging security) 위협이 중첩 된 한반도의 지정학적 현실에서, 인공지능에 기반한 미 래전의 흐름이 우리에게 갖는 의미는 더욱 클 수밖에 없 다. 향후 지능화된 국방체계는 전장 및 전투지원 환경 에서 핵심적인 역할을 수행할 것이며, 이를 위한 활용 역량의 확보는 국방 전략의 최우선적 고려사항이 될 가 능성이 높다.
국방 분야의 국내외 인공지능 정책 동향
일찍이 美국방부는 인공지능 기술을 독자적으로 개발・
적용하는 것이 한계가 있다는 것을 인식한 바 있다. 따라 서 성능 향상과 국방에의 접목을 주도적으로 수행할 ‘합 동 AI센터(Joint AI Center: JAIC)’를 설립하였으며,
1)이 를 통해 AI 전력화를 위한 로드맵과 적용 무기체계와 관 련된 윤리적, 법적 기반을 마련해왔다. 최근에는 DARPA 의 주도로 기술 난이도가 높은 ‘AI Next Campaign’,
‘Explainable Artificial Intelligence(XAI: 설명 가능한 인공지능)’, ‘Lifelong Learning Machines(L2M: 평생 학습 가능 기계)’, ‘Cyber Hunting at Scale(CHASE: 악 성코드와 지능형 위협에 의한 감염 식별)’ 등의 프로젝트 를 수행 중이다.
중국의 경우, 2018년 ‘군민융합전략요강(軍民融合戰略 綱要)’을 통해 광범위한 빅데이터 분석과 학습능력을 갖 춘 첨단군의 육성계획을 발표한 바 있다.
2)자율무기체계 개발뿐 아니라 미래의 지능전 양상을 선제적으로 준비 해 나감으로써 군대조직과 전술・작전 개념까지 혁신한 다는 야심찬 계획인 것이다. 여기서 인공지능 기술의 접 목은 중국의 원대한 목표인 ‘강군몽(强軍夢)’을 실현하기 위한 핵심전략이 되고 있다.
한편, 유럽연합은 제조 분야의 강점과 우수한 연구 협
업 생태계를 기초로 공공 부문의 인공지능 도입을 촉진
해왔다.
3)최근 이를 토대로 EU 차원의 공동안보방위정
책(CSDP: Common Security and Defense Policy)을
발표한 바 있으며, 광범위한 CSDP 임무를 수행하기 위
해 AI 기술을 데이터 관리, 상황 인식, 훈련 및 시뮬레이
션, 공급 및 유지보수, 추적 감시 등에 적극적으로 도입
하는 중이다.
4)그 밖에 자율무기체계의 선도국이라 할
수 있는 러시아와 이스라엘은 로봇 플랫폼으로 구성된
경계부대, 살상용 드론 부대 등 무인 운용체계를 이미
[그림 2] 국방 분야 AI 활용에서의 기대 효용 부문 및 발생가능한 난제들
구축했으며, 생체모방 로봇, 무인지상차량, 무인수상정 등을 일선 부대에 배치함으로써 전장의 무인화를 가속 화시키고 있다.
5)우리나라는 2019년 12월 ‘국방 인공지능 발전계획’을 수 립하였으며, ‘국방개혁 2.0’과 군의 첨단화를 위한 ‘4차 산 업혁명 기반의 스마트 국방혁신’을 추진 중에 있다. 그 요 체는 ‘국방운영 혁신’, ‘기술・기반 혁신’, ‘전력체계 혁신’
으로, 이들 3대 분야의 혁신을 통해 ‘디지털 강군, 스마트 국방 구현’이라는 비전을 달성하는 것을 목표로 하고 있 다. 현재 ‘국가 AI 전략’과 연계된 국방부 과제 중 ‘국방 지 능형 플랫폼 구축 및 핵심 업무 지능화’, ‘국방 지능데이터 센터 구축 및 지휘체계 지원 지능 개발’이 반영되어 있으 며, 2020년 6월 추진전략 및 세부 이행계획을 제출한 상 태이다. 특히, 인공지능 기술은 전력체계 혁신을 구성하 는 ‘미래 8대 핵심 기술’의 하나로 미래 국가안보와 직결 된 10대 군사능력과 30개 핵심전력의 근간이 되고 있다.
전문가 인식조사를 통해 본 국방 분야의 인공지능 활용 현황
그렇다면 이러한 종합 계획, 비전과는 별도로 실제 우리 의 국방 현장에서 체감하고 있는 인공지능 기술의 활용
도는 어떠한가? STEPI에서는 국내 국방 분야의 인공지 능 활용 현황 및 전망을 탐색하기 위해 군, 정부연구소, 방산기업, 대학연구소의 관련 전문가 50명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 국방 분류체계 별 AI 기 술의 활용 현황과 유망분야, 저해요인에 대해 어떻게 인 식하고 있는지를 질문하고, 나아가 혁신을 위한 <기술>,
<활동주체>, <제도> 측면에서 어떠한 개선이 필요한지 를 확인하고자 한 것이다.
국방 분야는 인공지능 요소기술에 대한 자체적인 분류체 계가 마련되어 있지 않으므로, 질문 안은 활용 주체의 기 능적 측면을 고려하여 병과 별로 평가 문항과 보기를 구 성하였다. 즉, 국방 분야의 특수성에 따라 무기체계(지휘 통제・통신, 감시・정찰, 기동, 함정, 항공, 화력, 방호 등) 와 전력지원체계(전투지원, 의무지원, 교육훈련, 국방정 보시스템, 기타 등) 내 인공지능 기술의 활용도와 전망 을 묻는 방식으로 설계되었다. 본고에서는 세부병과 별 평가는 제외하고 종합적 질문에 대한 전문가 인식 결과 를 소개하기로 한다.
① 국방 분야의 인공지능 기술 활용에 대한 기대
국방 분야에서 AI가 활용되어 얻을 수 있는 기대효용에
[Base: 전체 응답자, Unit: %]
대한 질문에, 전문가들은 ‘자원 관리의 효율화’에 가장 많은 응답을 하였으며, 이어 ‘위험 임무 대체로 인한 병 력의 안전 확보’, ‘전투력 강화 및 지원역량 향상’ 순으로 응답하였다. 이는 현 시점에서 국내 국방 분야 전문가들 이 기대하는 AI 기술의 효용이 전력자원 관리나 위험임 무 대체와 같은 보조적인 임무 수행에 좀 더 방점을 두고 있음을 보여준다고 할 수 있다.
② 국방 분야의 인공지능 기술 활용 시 예상되는 문제점 다음으로, AI 기술 활용이 높아짐에 따라 예상되는 우려 에 대해 전문가들은 ‘데이터 확보에 따른 보안 문제’를 가장 많이 선정했으며, 이어서 ‘관련 법제 미비 및 충돌’,
‘윤리적 문제’ 순으로 응답하였다. 이는 향후 국방 AI 전 력 향상에 필수적인 데이터의 확보를 위해 까다로운 보
안절차에 대한 규제 개선이 필요할 것임을 시사한다. 반 면, 국방예산 급증에 따른 사회적 합의 문제는 다른 사 안에 비해 상대적으로 덜 이슈화 될 것으로 전망되었다.
③ 국방 분야 세부 활용도 평가 및 전망
이어서, 국방 분류 체계 및 병과 별로 현재의 AI 기술 활 용성을 묻는 질문에 전문가들은 ‘감시・정찰’ 분야를 가 장 많이 선정하였으며, 다음으로 ‘국방정보 시스템’, ‘항 공’이라고 응답하였다. 단기(5년 이내) 시점에서 AI 기 술 활용도를 묻는 질문에 대한 응답도 유사하였다. 이러 한 결과는 이들 병과의 특성상 현재나 미래의 데이터 확 보・축적이 상대적으로 용이할 뿐만 아니라, 민수 분야 의 요소기술을 활용하기 쉽다는 점과도 무관하지 않음 을 보여 준다.
[그림 1] 전력체계 혁신을 위한 ‘8대 핵심기술’과 ‘10대 군사능력’
자료: 국방부(2020), “2020년 업무보고: 국민과 함께 평화를 만드는 강한 국방”, p. 20.
① 첨단센서 ② 인공지능 ③ 무인로봇
④ 신추진 ⑤ 신소재 ⑥ 가상현실
⑦ 고출력/신재생에너지 ⑧ 사이버
미래 8대 국방핵심 기술
10대 군사능력
① 고위력 ② 초정밀 ③ 무인/유・무인복합
④ 소형・경량화 ⑤ (극)초음속 ⑥ 스텔스
⑦ 비살상・전자전체계 ⑧ 초연결・네트워크
⑨ M&S사이버 ⑩ 장사정・신추진
◉ 국방 분야 AI 활용의 기대 효용 ◉ 국방 분야 AI 활용에 따른 문제 발생
전투력 강화 및 지원 역량 향상
매우 낮음
매우 보통 높음
인력(병력) 수급 문제 해소
자원 관리의 효율화
위험 임무 대체로 인한 병력의 안전 확보 민간, 산-학-연간 교류 활성화
병영 문화 개선 동맹국과의 결속 강화
5.88
5.60
6.20
6.08
5.36
4.10
4.56
1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7
기존 군 조직 체계 내 저항
매우 낮음
매우 보통 높음
AI 문해력, 기술 수용도 격차에 따른 혼란
관련법제 미비 및 충돌
데이터 확보에 따른 보안 문제 민간과의 기술협력 문제
국방예산 급증에 따른 사회적 합의 문제 윤리적 문제
(살상행위에 따른 책임 주체 문제 등)4.34
5.20
5.92
6.34
4.60
5.26
4.08
5.26
④ 국방 분야 인공지능 기술 도입의 저해요인 평가 국내 국방 분야의 AI 기술 도입을 저해하는 요인에 대한 질문에 전문가들은 ‘AI 전문인력의 부족’을 가 장 많이 선정했으며, 그 다음으로 ‘AI 활용을 저해하 는 각종 규제’, ‘비정형 데이터에서 가치를 추출할 수 있는 능력 미흡’ 순으로 응답하였다. 특히 대학・연구 소・기업의 전문가들은 ‘AI 기술을 수용할 수 있는 시 장의 부재’ 또한 국방 AI 기술의 폭넓은 활용을 제약 하는 중요한 원인 중 하나로 인식하는 것으로 조사되 었다. 반면, 기존 국방 기술을 구현할 수 있는 AI 기 술 자체의 부재는 상대적으로 중요한 제약요인이 아 닌 것으로 나타났다.
[그림 3] 국방 분야 병과 별 세부 AI 활용도 평가 및 전망
[Base: 전체 응답자, Unit: %]
◉ 현 시점에서의 세부 병과 별 AI 기술 활용도 평가(국내 기준)
무기체계 - 지휘통제・통신 무기체계 - 감시・정찰 무기체계 - 기동 무기체계 - 함정 무기체계 - 항공 무기체계 - 화력 무기체계 - 방호 전력지원체계 - 전투지원 전력지원체계 - 의무지원 전력지원체계 - 교육훈련 전력지원체계 - 국방정보시스템
매우 낮음
매우 보통 높음
4.08 4.98 4.02 4.04 4.38
4.12 3.72
3.86
3.72 4.00
4.38
1 2 3 4 5 6 7
◉ 세부 병과별 AI기술 활용이 활발할 것으로 예상되는 시점(국내 기준)
현재 활용 중 1년-5년 내 활용 가능 10년 후 활용 가능 5년-10년 내 활용 가능
무기체계 - 지휘통제・통신 무기체계 - 감시・정찰 무기체계 - 기동 무기체계 - 함정 무기체계 - 항공 무기체계 - 화력 무기체계 - 방호 전력지원체계 - 전투지원 전력지원체계 - 의무지원 전력지원체계 - 교육훈련 전력지원체계 - 국방정보시스템
4.0%
4.0%
4.0%
6.0%
6.0%
2.0%
2.0%
2.0%
14.0%
40.0% 36.0%
20.0%
20.0%
12.0%
30.0%
36.0%
32.0%
28.0%
26.0%
12.0%
24.0%
14.0%
8.0%
48.0%
42.0%
42.0%
48.0%
46.0%
32.0%
24.0%
24.0%
22.0%
54.0%
22.0%
8.0%
20.0%
24.0%
26.0%
54.0%
50.0%
60.0%
62.0%
[그림 4] 국방 분야 AI 기술 도입의 저해요인 평가
[Base: 전체 응답자, Unit: %]
* 기타 의견: AI의 중요성에도 불구하고 군내 기술정책전문 지원조직의 부재가 AI 활성화의 저항요인이 되고 있음 따라서, 여기서의 AI 전문 인력이란, 기술과 전장의 운용개념을 동시에 이해할 수 있는 전문가 집단을 의미
참고 이미지: 이스라엘의 무인감시차량 ‘가디엄(Guardium)’
◉ 기술, 주체, 제도・문화 측면에서의 국방 AI 기술도입 저해 요인(국내 기준)
<기술측면> 기존 국방기술을 구현할 수 있는 AI 기술의 부재
전혀 그렇지 않다매우 보통 그렇다
<기술측면> 비정형 데이터에서 가치를 추출할 수 있는 능력 미흡
<주체측면> AI 전문인력의 부족
<주체측면> AI 기술을 수용할 수 있는 시장의 부재
<주체측면> 신기술 및 스마트 장비 도입 비용 증가
<제도 및 문화측면> 기존 Player와의 이해충돌(문화적 갈등)
<제도 및 문화측면> AI 활용을 저해하는 각종 규제
4.28
5.28
6.12
4.88
4.62
5.86
4.76
1 2 3 4 5 6 7
국방 분야의 인공지능 활용 인식조사 결과의 시사점
■
국방 인공지능 기술의 활용 유망 분야
국방에서 인공지능의 활용성을 기대할 수 있는 분야는 첫째, 현재 및 미래의 데이터 확보가 용이한 분야라 할 수 있다. 무기체계의 감시정찰 및 항공분야, 전력지원체 계의 국방정보시스템 및 교육훈련 분야는 현재나 앞으 로 단기간(1~5년)에도 활용이 높을 것으로 전망되었다.
둘째, 신뢰할 수 있는 알고리즘 구현이 상대적으로 용이 한 분야인 것도 큰 특징이다. 감시・정찰, 항공 등과 함께 상대적으로 높게 나타난 인사(인재선발, 진급업무, 행정 효율성 향상), 군수(정비, 보급)분야는 공통적으로 주관 적 판단을 최대한 배제하고 AI의 판단을 존중할 수 있는 가능성을 가진 부문이기 때문이다. 이는 제한된 영역에 서 명확하게 정의된 문제를 추론할 수 있는 낮은 단계의 AI 기술을 필요로 하는 분야이기도 하다. 셋째, 윤리적 충돌의 문제가 상대적으로 낮은 분야라 할 수 있다. 교전
이 발생할 수 있는 환경에서는 살상임무 결정에 따른 윤 리적인 문제가 여전히 첨예할 수밖에 없으나, 이 문제에 서 비교적 자유로운 전투지원, 의무지원, 교육훈련, 국 방정보시스템의 활용도는 높을 것으로 전망된다.
■
국방 인공지능 기술 활용의 애로점
반면, 국방 분야 AI 활용에 제약을 주는 가장 큰 요소는 첫째, 데이터 활용에 따른 보안문제와 제도적 규제라 할 수 있다. 군 데이터의 사용이 거의 불가능하고, 학습데 이터 활용의 보안 규정이 미비하다는 점은 향후 국방 AI 의 폭넓은 활용과 성능 개선을 어렵게 하는 중요한 요인 이기도 하다. 둘째, 국방 현장과 인공지능 기술을 이해 하는 조직역량이 부족한 점도 중요한 문제이다. 국방 분 야의 특수성과 AI 기술을 포괄적으로 이해할 수 있는 전 문인력 부족은 군의 첨단지능형 사업에 대한 기피 현상 을 심화시킬 수 있으며, 결과적으로 군 조직의 AI 활성 화에 대한 저항을 낳을 수 있는 중요한 원인이 되기도 한
다. 셋째, 또다른 핵심적 난제는 현장의 지휘통제에 도 움을 줄 수 있는 국방 데이터 분석 플랫폼의 부재이다.
인식조사에 참여한 전문가들은 비정형 데이터가 대부분 인 국방 분야의 특성상, 설명 가능한 데이터 정제 기술 과 수집・관리 알고리즘이 고도화되어야 한다는 점에 견 해를 같이 하였다. 예를 들어, 현재 영상 정보 및 음성 정 보 인식기술과 같은 센서 단위의 기술은 발달 되었지만, 방책을 추천하는 기술 등 사람의 결심의 판단까지 지원 할 수 있는 고도화된 AI 기술은 부재한 상황이다. 넷째, 기타 민군 협업 역량의 미흡 또한 국방 AI 기술 활성화 를 제약하고 있다. 대표적으로 비밀유통을 고려한 설계 때문에 암호장비 개발 시간이 지연되고 호환 등의 문제 로 민간기술로의 신속한 이전이 제한된다는 점은 원활 한 민군 간의 협력을 제약하는 요소이다. 현재는 5-10 년 이상이 지나야 제한이 풀리지만, 그 시점에서는 이미 사장된 기술이 되어버리는 점도 경직된 규제 개선의 필 요성을 보여주는 사례라 할 수 있다.
국방 분야의 인공지능 활용 강화를 위한 제언
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인공지능 기술의 임무대체 우려 완화 및 교육체계 마련 AI 기술의 성공적 도입에 있어서 활용 주체의 조직문화 (인식, 태도 및 수용성)는 활용 수준을 결정하는 주요 요 인이기도 하다. 이미 기술적으로 성숙된 인공지능 기술 의 활용도 제고를 위해서는 첫째, 군의 조직적 저항이 상대적으로 적은 분야에서부터 단계적으로 도입하는 한 편, 이들의 저항감을 완화시키기 위한 체계적인 교육이 필요하다. AI의 도입 목적은 ‘임무대체’가 아닌 ‘임무보 조’를 통해 업무의 정확성을 향상시키는데 있다. 다시말 해 AI를 조력자로 바라볼 수 있도록 군의 인식 재교육이 필요한 것이다.
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인공지능 기술에 대한 군의 신뢰성 부족 해소
이와 연장선에서 AI 기술에 대한 군의 신뢰성 부족을 완 화하기 위한 대책이 마련되어야 한다. 여전히 군은 현장 에서 본인의 의사결정과 AI의 판독 결과가 비교되는 것 에 대한 거부감이 크다. 이는 양자 간 견해가 충돌할 경 우, 향후 판단의 우선순위와 책임소재에 대한 문제를 낳 을 수밖에 없을 것이다. 이는 향후 군과 AI 전문가 집단 간 심층적인 논의와 규정의 개선이 필요함을 시사한다.
셋째, AI를 국방 환경에 맞게 분석, 시험할 수 있는 전문 가 양성 추진이 시급하다. 현장을 이해하면서도, AI 기 술에 대한 문해력을 갖추고 보안성 및 안정성을 고려한 개발 전략에 적극 참여할 수 있는 전담 인력과 조직의 확 충이 필요하다고 볼 수 있다.
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국방에 특화된 의사결정 지원을 위한 데이터 플랫폼 기술개발
딥러닝, 머신러닝 등 이른바 2세대 인공지능 기술들은
기능적으로 아직은 국방 분야의 기존 시스템을 대체할
만큼 충분히 성숙도에 도달하지 못한 것이 사실이다. 특
히 살상력을 갖추고, 신속하면서도 정확하게 작동해야
하는 전장 무기체계에서 인공지능 기술의 도입・적용은
매우 조심스러울 수밖에 없는 사안이다. 센서 단위의 정
보를 탐지하는 것을 넘어 지휘관의 결심과 지원체계의
실시간 관리 판단을 내리기 위해서는 일정 수준 이상
의 정제를 통한 데이터의 품질을 확보해야 한다. 고품
질의 데이터를 기반으로 개발된 인공지능 기술은 실제
사실을 정확하고 일관되게 해석할 수 있는 중요한 자료
가 되기 때문이다. 국방 분야에도 이러한 ‘데이터 라벨
링(Annotation)’과 관련된 지원 기술이 절대적으로 요
구된다. 국방에 특화된 의사결정 지원을 위한 데이터 플
랫폼은 전술적 상황예측능력을 향상시키고 다양한 전
장 경로를 통해 입수된 첩보를 종합하여 양질의 데이터 를 생산해내는 역할을 수행하게 될 것이다. 현재 군에서 는 전투원 및 전투 플랫폼 등이 데이터를 원활하게 유통 할 수 있도록 차기 위성, 5G 인프라로 연결된 초연결 네 트워크를 구축 중에 있다. 이러한 구상이 실효적이기 위 해서는 데이터의 수집・저장・전처리 및 분석학습이 이 루어지는 국방 데이터 플랫폼 구축이 선행되어야 한다.
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국방 네트워크 인프라의 개선과 활용성 제고
또한, 인공지능이 광범위하게 식별된 빅데이터 전송량 을 버텨낼 수 있는 네트워크 인프라의 개선 역시 병행될 필요가 있다. 현재 국방 AI 전략에서는 각 군이 서로 간 의 데이터를 공유할 수 있도록 60여개에 달하는 국방 네 트워크망의 통합을 추진하고 있는데, 지능형 플랫폼, 전 장체계 네트워크 인프라 개선을 통해 궁극적으로는 전 략자산 등의 효용도를 높이기 위한 방안을 함께 고민해 야 할 것이다.
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국방 데이터 활용을 제약하는 보안 규제 개선
무엇보다도 보안의 문제로 국방 데이터의 접근과 활용 이 어려운 규제는 시급히 개선해야 할 부분이다. 데이터 확보가 제한된 인공지능 기술은 효용가치가 극히 낮을 수밖에 없다. 언제, 어디서나 빅데이터를 활용할 수 있는 국방 분야의 클라우드 도입・적용 방안이 필요하지만, 이 를 위해서는 국방사업 및 국방 보안 규정상 데이터 확보 를 제한하고 있는 법령 개선이 선행되어야 한다. 이들은 특히 민군 간의 협업을 통한 인공지능 기술의 활용을 어 렵게 만들고 있기 때문이다. 따라서 비밀 데이터와 기술 적으로 유사한 공개 데이터 세트를 개발하고, 이를 이용 하여 전이학습을 가능하게 하는 방안이나 비밀 데이터 를 허가된 장소 및 인원에게 제공하는 일종의 DMZ 개
념을 도입하는 것도 하나의 대안이 될 수 있다. 무엇보다 도 보안성 및 안정성을 고려한 국방 시스템의 취약점을 보완해줄 수 있는 국방 AI 분야만의 특화된 개발 모델을 수립하는 것도 필요하다.
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