[미래전과 국방기술 ⑥] 인공지능의 군사적 적용, 데이터 관련 정책 수립 우선돼야

박현규 기자 입력 : 2020.07.08 14:57 |   수정 : 2020.07.08 15:09

데이터 관리할 수 있는 별도 조직과 보안 고려한 데이터 관리 제도 정립 필요

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[뉴스투데이=박현규 객원기자] 올해 국방부는 첨단 과학기술의 신속한 무기체계 적용을 위한 국방획득체계 개선과 고효율 국방자원관리를 주요 추진과제로 설정했다. 이에 따라 드론봇, 유·무인전투체계 등 신개념 무기체계의 신속한 도입을 위해 4차 산업혁명 기술의 국방 적용을 가속화하는 스마트 국방혁신을 추진하고 있다.

 

이에 따라 육군은 미래형 지상전투체계 “아미 타이거 4.0”의 대대급 전투실험을 추진하는 등 미래 전장에서 게임 체인저가 될 수 있는 스마트 무기체계 전력화를 위한 조직을 편성하고 이 분야를 선도하고 있다. 공군의 “스마트 비행단” 또한 3차원 가상현실 등 4차 산업혁명 기술을 국방 분야에 적용하는 시범사업을 수행하고 있다.

 

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육군은 지난해 11월 14일 교육사 대회의실에서 ‘19-3차 과학기술위원회’를 개최했다. 이날 인공지능 적용 확산 및 가속화 방안, 현용 전력 극대화를 위한 AI 기반 지능화 소요 등 5개 안건이 논의됐다. [사진제공=육군]

 

스마트 국방혁신, 핵심은 인공지능으로 데이터 확보 중요

 

스마트 국방혁신의 핵심은 무엇보다도 인공지능(AI)이다. 기술적 측면에서 AI는 자율주행, 의사결정 지원 같은 목적에 맞는 기능을 수행하는 응용소프트웨어 영역과 분석, 추론 등을 위한 공통시스템 소프트웨어 영역으로 나눌 수 있다. 민간에서 빠르게 발전하고 있는 AI 기술을 무기체계 개발과 국방자원관리에 효율적으로 적용하려면 데이터 확보가 매우 중요하다.

 

왜냐하면 AI는 목적과 용도에 따라 적절히 분류되고 정제된 데이터를 이용한 학습이 필요하기 때문이다. 많은 AI 전문가들도 연구개발 과정에서 가장 중요하면서도 어려운 점이 충분한 시험 데이터 확보라고 말한다. 그런데 우리 군의 환경은 데이터 확보도 쉽지 않은데다, 확보된 데이터가 있더라도 군사기밀 등을 이유로 접근이 제한된다.

 

게다가 군이 운영개념을 수립하면 이에 충족하는 민간 AI 기술을 신속히 적용하는 민군협력 모델로 추진 중이어서 제약 요인은 더욱 많아진다. 이런 어려움이 있음에도 데이터를 활용 및 관리하는 방안에 대해서는 논의가 거의 이루어지지 않고 있다. 이로 인해 데이터 관련 정책은 전혀 수립되지 않은 상태에서 AI를 적용해 성과를 낼 방법만 고민하는 모양새이다. 

 

데이터 관련 정책 없는 상태…조직 편성 및 제도 보완해야

 

반면 미국의 경우 국방부가 지난해 공개한 “디지털 현대화 전략"을 보면 AI 기술 개발의 세부 목표로 “전략자산으로 데이터 관리”를 설정하고 있다. 또 국방고등연구국(DARPA)의 중장기 AI 개발 프로그램인 ‘AI-Next’는 군과 기업이 개발 초기부터 전투실험에 이르기까지 지속적인 협업을 통해 필요한 데이터를 확보하고 있다.

 

이와 같은 상황에서 AI 기술의 국방 적용을 촉진하고 소기의 성과를 거두기 위해서는 하루빨리 데이터 관련 정책을 수립해 적용해야 한다. 하지만 아직까지 그런 환경이 제대로 만들어지지 않았으므로 데이터 관리 및 활용을 위한 조직 편성과 제도 보완을 통해 문제를 해결해 나가야 한다.

 

먼저, AI 기술의 국방 적용을 위해 필요한 데이터를 관리할 수 있는 조직이 필요하다. 현재 데이터는 각 군 및 기능별로 책임부서가 다르고, 국방통합데이터센터는 물리적인 저장 및 관리만 담당하고 있다. 따라서 적절히 분류되고 정제된 데이터를 관리할 조직이 별도로 있어야 한다. 조직 편성이 어려우면 육군에서 운영 중인 ‘AI 협력센터’에 데이터 전문가를 배치하는 방안도 고려할 수 있다.

 

군 정책결정자, 데이터 관리 우선 인식 갖고 정책 만들어야

 

다음은 보안을 고려한 데이터 관리 제도가 정립돼야 한다. 일반적으로 국방연구는 보안체계를 갖추고 외부와 분리된 개발환경에서 수행되나, 민군협력 연구개발의 경우 이런 환경을 갖추기는 어렵다. 따라서 연구기관용 기초데이터는 보안 위해요소를 제거하여 재가공 후 제공하고, 전투실험 수준의 실험 데이터는 별도 환경에서 승인 후 사용하는 등 구체적인 지침을 마련해야 한다.

 

현 시점에서 가장 중요한 것은 군 정책결정자들이 AI 기술의 국방 적용을 위해서 데이터 관리가 무엇보다도 우선돼야 한다는 인식을 가져야 하고, 늦었지만 지금부터 이에 대한 구체적인 논의를 시작하여 관련 정책을 만들어 나가는 노력이 지속돼야 한다.

 

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페타바이코리아 대표(전산학 박사)
명지대 보안경영공학과 객원교수
한국과학기술기획평가원 평가위원
美 해군대학원, KAIST 졸업


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