일상에서 로봇과 인공지능을 넘어서서 새로이 인공지능(이하 AI)이 기반이 되는 메타버스에 이르기까지 첨단혁신 기술과의 동거는 이미 익숙해 진지 오래인듯하다. 공공 분야 역시 국가 차원에서의 AI 전략과 실행 추진에 힘입어 관련 기술과 서비스를 접하는 일이 자연스러워졌다. 국방 분야에서도 AI를 비롯한 첨단ICT 혁신기술의 적용 여부와 가능성을 두고 다양한 논의들이 근래 매우 활발하게 펼쳐지고 있다. 그러나 일상생활의 영역과 달리 우리 군과 국방 분야 현장에서 무인화기술과 AI기술을 적용하고 활용하는 일이 실제로 얼마나 이루어지고 있는지, 아니면 그러한 시도들이 구체적이고 현실적으로 추진되고 있는지에 대한 의심과 회의가 일부 존재한다는 점 또한 부인할 수 없다.

  미군이 아프간 등 전투현장에서 지뢰나 IED(급조폭발물) 탐지용 지상무인로봇(팩봇, Packbot)을 야전 운용한 지 20년이 지났다. 올해 안에 전통 방산거대기업이 아닌 IT 대표기업인 마이크로소프트사의 VR과 AR 기술, 데이터 기반의 메타버스형 IVAS(Integrated Visual Augmentation System, 통합시각증강시스템)헤드셋이 미군 병사들의 교육훈련시스템에 도입되기 시작하는 등 민수 분야의 첨단 ICT 기술제품들이 개발 단계를 넘어서서 실제 전투현장에 속속 배치되고 있다. 그러나 아직 우리 군은 몇 종류의 드론을 제외하면 지상로봇 등 자율무기체계조차 제대로 실 운용하고 있지 못하고 있으며, AI가 적용된 소수의 일부 시범사업들이 진행 중이어서 전력화 배치 단계까지는 상당한 기간이 소요될 전망이다.

  비단 미국만은 아니다. 미국이 그렇게 집요하게도 최대 위협으로 적대시하고 있는 중국은 미국의 군사적 우위 선점의 제일 요건인 과학기술력 압도전략과 유사한 군사과학기술 전략에 올인하고 있다. 물론 미국이 국방을 비롯한 안보, 공공 분야의 AI 기술 공개에 소극적인 경향이 있기는 하지만 이미 AI 관련 학술 논문 발표 통계상으로는 중국이 미국을 제치고 세계 1위에 등극하였다. 2017년 차세대 AI 발전계획에서부터 미래 지능화전 대비를 위해 군사혁신 분야의 군민협동의 일환으로 첨단 지능화군 건설을 공표하여 관련 기술의 집중 투자와 군사적 적용에 박차를 가하고 있다. 이처럼 미국과 중국의 치열한 기술 패권경쟁의 구도 속에서 일본 또한 첨단기술 경쟁력을 안보의 관점에서 중시하는 여러 정책들을 발표하고 있다. 최근 기시다 내각이 출범하면서 반도체산업뿐 아니라 과학기술 입국을 제시하면서 AI 을 포함한 첨단기술에 집중 투자를 약속하고 있다.

  통상 미래전 대비는 현재 보유한 군사적 능력과 미래에 예측되는 위협을 극복할 수 있는 군사적 목표 능력 간의 갭 분석에서 출발한다. 그러한 갭을 메우기 위해 갖추어야 하는 군사력을 구축하는 일은 과학적 갭 분석에 기반한 소요기획에서부터 출발한다. 이런 면에서 우리 군은 현재의 군사적 능력에 대한 냉정하고 객관적인 현실 인식뿐 아니라 미래 달성해야 하는 지능화 군사력 목표를 설정할 수 있는 과학적이고 전문적 분석 능력을 길러야 한다. 특히 과학기술 발전 추세에 따른 미래 전장 환경과 적대세력의 능력을 예측하고, 그에 맞춘 최적의 지능화 군사력에 대한 비전과 로드맵을 제대로 마련해야 한다.

  미래 첨단지능화군 건설을 위한 비전과 전략 로드맵은 달성해야 하는 구체적이고 실현가능한 목표를 설정하고, 그러한 목표 지점까지 도달하기 위한 전략맵 수립과 수행 주체 설정을 포함해야 한다. 특히 목표 설정 그 자체보다는 목표 도달을 위해 변화시키고 혁신해야 하는 대상을 식별하고 변화를 위한 혁신의 방법과 여정을 구체적인 전략 로드맵으로 제시해야 한다.

  특히 우리 학회는 3대 추진 전략으로서 “지능형 기반환경 구축”과 “전면적 AI 적용 활성화”, 그리고 “국민과 함께 하는 국방 AI” 의 세 축을 설정하였다. 그 중 “지능형 기반환경 구축”의 일환으로서 “도전할 수 있는 제도적 환경 개선” 전략을 가장 강조하여 제시하였다. 위에서 언급한 것과 같이, AI 기반의 디지털 강군 건설이라는 비전 달성을 위해 AI 기술 개발이나 전력화 사업을 병렬적으로 나열하고 예산을 투입하기 보다는 우선적으로 그러한 전력화 사업이 제대로 기획되고 성공할 수 있도록 인프라로서의 관련 제도와 정책을 근본적이고 구조적으로 혁신해야 하기 때문이다.

  미래 AI 기반의 첨단 디지털강군 건설을 위해 변화하고 혁신해야 하는 구체적인 대상으로 크게 기술과 조직과 인력, 재원, 그리고 인프라로서의 제도와 정책 등 4가지 요소를 선정하고, 이를 중심으로 정책적 노력을 집중해야 한다.

  먼저 우리가 확보해야 하는 혁신기술의 특성을 살펴보자. 주로 민수 분야에서 성숙되어 온 AI 을 비롯한 첨단 ICT 기반 지능화 기술의 발전 속도는 가공할 정도이다. 이러한 기술들은 주로 소프트웨어 기술에 의해 주도되는 경우가 많다. AI 시스템은 그 자체로서 독립적으로 작동한다기보다는 정보처리의 대상이 되는 데이터 세트의 특성과 내용에 따라 기존의 기술이나 산업 영역과 융합되어 새로운 시스템으로의 혁신적 변화를 일으킨다는 본질적 특성을 가지고 있다. 이는 AI 의 기술이나 기법, 그 자체만으로 폭발성을 갖는다기보다는 기존의 여러 다양한 분야나 시스템을 변화시키는 기술서비스나 도구로서의 성격을 가지고 있음을 의미한다. 즉 AI는 AI가 적용되고 융합되는 대상과 방식 여하에 따라 단순한 기술의 발전 경로를 넘어서서 폭발적 변화와 혁신의 파괴력을 갖게 된다. 이러한 AI와 ICT 기술들이 하드웨어 중심의 전통적인(conventional) 군사기술과 융복합이 될 때 진정한 첨단혁신 군사기술로서의 위력을 발휘하게 된다.

  물론 세부 기술 분야별 차이가 있지만 우리나라 민수 분야의 첨단 ICT 기술의 수준은 그 어느 때보다도 글로벌 수준에 가까워 있기에 근시일 내 이러한 민수기술들이 디지털 첨단 군사기술의 기반이 될 수 있기를 기대해본다. 그러나 현재의 국방 연구개발과 획득제도 환경에서 신속하게 민수의 경쟁력있는 산학연 기술이 국방 분야에 진입하여 접목되기에는 상당한 제약이 따르는 것이 사실이다. 바로 혁신적 기술융합의 관건이 제도적 인프라 혁신에 달려있음을 보여주는 대목이다.

  기술의 핵심은 결국 기술을 보유하고 개발하는 인력풀과 인재양성 시스템에 의존한다. 현재 우리 국방 분야에서의 AI를 비롯한 첨단 IT 전문인력은 턱없이 부족하다. 민수 분야 역시 절대적으로 인력이 부족한 상황인데, 특히 국방 분야에서 관련 기술인력을 유치하기에는 재원과 제도적 여건 측면에서 모두 상대적으로 더욱 어렵다는 점은 업계의 공통된 의견이다. 소프트웨어와 IT 분야의 우수 인재와 민간 산학연을 국방 분야로 유입시킬 수 있는 동기를 부여할 수 있는 유인요소가 심각하게 취약하다. 역시 이를 보강할 수 있는 관건 역시 제도적 혁신이다. 동시에 국방 분야 인력들을 대상으로 AI과 IT 기술 전반에 대한 교육에 집중적인 노력을 기울여야 함은 물론이다.

  또한 지능화기술 확보와 인재 육성 모두 그에 합당한 재원이 마련되지 않으면 불가능하다. 아직 우리나라의 국방 연구개발비가 미국 등 주요 군사력 보유국에 비해서도, 우리나라의 국가 과학기술 분야에 비해서도 상대적으로 높지 않은 것은 편이다. 그러나 최근 정부는 국방 연구개발 예산을 대폭 늘였고(2022년 정부예산안 기준으로 2020년에는 2019년 대비 21.4% 증가, 2021년에 8.5%가 증가하여 4조 2,524억으로 대폭 확대)되었고, 특히 미래전력이나 핵심기술 투자를 대거 늘여야 (2021년 대비 50% 증가, 7,668억) 한다는 공감대가 형성되면서 불과 2~3년 전에 비해 상당한 재원이 투입되고 있어서 마냥 예산 부족을 이유로 혁신 지연을 탓하기도 어려워지고 있다.

  그렇다면 결국 AI 기반의 디지털 강군 건설을 성공시키기 위한 가장 핵심과 관건은 기반환경 구축, 그중에서도 특히 첨단군사력 건설과 운용의 제반 프로세스와 제도적 혁신이 되어야 한다. 이러한 취지로 우리 학회는 앞서 소개한 “국방AI 발전계획 수립 방안 연구”에서 “도전할 수 있는 제도 환경 개선”을 첫 번째 전략으로 제시하였다. 이 지면에서 모두 소개할 수 없지만, 다양한 제도개선 전략 가운데 가장 핵심적인 소요와 획득 간 두 가지 개선 방안과 제언을 살펴보고자 한다.

  먼저 전력 사업과 국방운영 사업 전 영역에 걸쳐 소요기획 단계에서부터 AI 및 지능화 요소의 적용 가능성을 판단하여 도출하는 “AI Filtering”과 “RAB 제도”의 도입을 제안하였다.

  이미 네트워크 중심전 개념과 함께 디지털 정보화 기반체계가 전력발전의 필수불가결 요소가 된 지 오래이다. 이제 정보화, 디지털 물결에 뒤이어, 4차산업혁명 및 AI 기술이 적용된 모자이크전 대응 합동다영역 작전(JMDO, Joint Multi Domain Operations) 개념이 군사적 요구능력의 중심 요소가 되었고, 우리 군 역시 AI가 적용된 지능화 전력으로 신속 전환해야 하는 상황이다.

  AI Filtering 제도란 소요기획 단계에서부터 모든 무기체계와 정보화사업, 또는 전력지원체계와 국방운영 분야에 이르기까지 AI의 능력을 내재화하거나 집약할 수 있는지를 주요 검토 사항으로 규정화하는 제도이다.

  구체적으로는 사업 검토 시 AI 적용가능성과 적합성(Relevancy), 가속 추진성(Accelerator), 제한성(Brake) 등의 요소들을 종합적으로 판단하는 RAB 검토 의무 규정을 명문화해야 한다는 제안이다. 소요 단계에서 추진사업들에 AI 적용 지능화 사업으로서의 적합성 정도(Relevancy), 사업의 필요성과 시급성에 따른 신속추진 여부와 전력화 단축 기한(Accelerator), 그리고 AI 사업으로서 적합성이 크다 하더라도 윤리성 및 강건성, 신뢰성 측면에서 사업추진 단계나 속도를 신중히 고려해야 하는 제한 요소(Break)를 기본 요소를 검토해야 한다. 여기에 적용 효과, 가용 데이터의 준비도나 활용성, AI 적용 기술의 성숙도, 그리고 평가와 검증 가능성을 세부적으로 검토하여 사업추진 여부와 기간, 추진 방식 등의 전력화 발전 요소들을 종합적으로 판단한다. 장기소요 반영 시부터 중기전환 시, 선행연구와 사업추진계획을 수립하는 획득과정에서 각 마일스톤(의사결정) 단계마다 RAB 요소들을 종합 판단하여 AI 지능화 사업으로의 추진 여부와 시기, 또는 신속 추진 여부를 결정하고 추진 시 고려 사항들을 도출하는 데 활용할 수 있다.

  두 번째로 AI기반 지능화 융복합 전력체계의 통합적 획득트랙 신설을 제안한다.

  현재 우리 군은 전장인식과 C4I 등 전장관리시스템, 그리고 사이버방호시스템을 대부분 지능화체계로 업그레이드할 계획을 수립하고 있다. 그러나 이러한 전력체계들이 제대로 전력화되어 운영되기 위해서는 현재의 분절적이고 단선화된 개발과 획득 프로세스의 대대적 개선이 전제되어야 한다. 처음부터 틀 자체를 변경하기는 쉽지 않으나 우선적으로 지능화 융복합전력체계의 특성에 맞추어 지능화 핵심기술(ICT, Intellectual Core Technology) 트랙과 4.0 융복합전력체계(CI2S, Convergence Integrated Intellectual System)트랙을 신설할 것을 제안한다.

  기존의 무기체계는 선행연구나 핵심기술 개발에 이은 체계개발 완료 후 양산이나 전력화 단계까지 방위력개선사업으로 분류·획득되며, 이후는 유지운용을 담당하는 군수 조직과 절차에 따라 운용·관리되고 있다. 방위력개선사업, 즉 무기체계 획득과 운영유지가 엄격히 다른 조직과 법령에 의해 단절적으로 시행되고 있어, 복합 전력체계 배치 후 운용 간 지속적인 업그레이드와 최적화를 진행하기에 근본적인 한계를 가지고 있다. 현재 요구되는 전장관리체계는 대부분 소프트웨어가 주도하는 AI기반의 지능화 융복합체계이다. 이는 초기 모델로 완벽한 성능을 발휘하기 어렵고, 끊임없이 데이터를 통해 학습하여 알고리즘 모델이 업그레이드되면서 점차 지능화되는 진화적 체계의 특성을 본질로 하고 있다.

  일례로 알파고가 2016년, 방대한 바둑기보 데이터를 사전 학습하여 이세돌기사와 겨루었던 초기 버전에서 출발하였으나 곧 알파고 제로(2017)를 거쳐 다양한 종류의 게임에서 인간을 압도하는 뮤제로(2020) 모델에 이르기까지 학습을 통해 놀라운 능력으로 진화하고 있다는 점을 주목해야 한다. 전장관리체계 역시 체계개발 단계에서 완성된 능력을 보유하는 것이 아니라 운영 과정 중에 생산되는 데이터와 환경정보를 학습하여 고도화가 가능한 소프트웨어와 AI 기반의 진화적인 지능화 체계이다. 따라서 현재의 체계개발 단계와 전력화 이후 운영 단계에서 운영군이 주도적으로 참여하여 개발주체와 함께 통합적인 관점과 절차에 따라 지속적인 진화적 발전이 가능한 사업으로 관리하고 운영해야 한다. 즉 획득과 운영이 연계되어 연속적으로 발전할 수 있도록 지능화 핵심기술 개발 트랙과 함께 별도의 소프트웨어 친화적인 융복합 전력체계 트랙을 신설함으로써 실질적이고 통합적인 디지털 첨단전력체계사업이 추진 될 수 있는 제도적 혁신 노력이 절실하다.