인건비 예산 증가가 국방예산 배분에 미치는 영향에 관한 연구 ‐ : 병 봉급 인상을 중심으로

김정후 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사

본 연구는 병 봉급 인상으로 인한 급격한 인건비 예산 증가가 국방예산 배 분에 미치는 영향을 확인하기 위해 2010년부터 2024년까지의 국방예산을 대상 으로 교차작용항을 투입한 다중회귀모형을 이용하여 실증분석을 수행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인건비 예산 증가는 주로 병력운영비와 전력유지비에 영향을 미쳤다. 둘째, 인건비 예산 증가로 인한 다른 예산의 삭감효과는 병 봉급이 급격하게 인상된 시기에 더 크게 나타났다. 셋째, 삭감효과를 보인 예산은 장병 복무여 건 개선과 연관된 예산이거나 행정적 성격이 강한 예산이었다. 이러한 결과를 통해 급격한 병 봉급 인상은 장병 복무여건 개선에 제약이 될 가능성이 있음 을 알았으며, 향후 국방예산 배분에 이를 고려한 선택과 집중이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 제한점으로는 국방예산에서 경직성 경비에 해당하는 인건비 성격 의 예산을 전부 선별 해내지 못했으며, 정부의 프로그램 예산구조가 일관되게 정착된 2010년 이후의 자료를 대상으로 분석하여 시계열이 상대적으로 짧았다 는 한계가 있었다. 주요어 : 국방예산, 대체관계, 병 봉급, 인건비, 다중회귀분석 This purpose of this study is to examine the impact of a sharp increase in personnel expenses due to a raise in soldier wasges on the allocation of defense budgets. The research methodology for this purpose is as follows. An empirical analysis was conducted using a multiple regression model on defense sector budgets. The results are as follows. Firstly, the increase in personnel budget had a significantly more pronounced impact on operational expenses than on defense capability improvement expenses. Secondly, during periods of sharp increases in soldier wages, the trade-off relationship between personnel budget and other budgets became more apparent. Thirdly, It was primarily evident that the budget for improving service conditions predominantly influences. Through the analysis of the results, it was evident that a sudden increase in soldier wages leads to disruptions in the improvement of soldiers' service conditions. Hence, it can be deduced that future defense budget allocation will necessitate a focus on prioritization and concentration

BERT와 LDA 토픽 모델링을 활용한 국방이슈 분석 : ‐ 국방혁신 4.0 중심으로

박두홍 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사

“국방혁신 4.0”은 현재 정부의 국방개혁 계획이다. 국방혁신 4.0 기본계획은 여러 차례에 걸친 회의와 세미나를 통해 발전되어 2023년 3월 3일에 대통령으로부터 최종 재가를 받았다. 동 기본계획은 “ ‘국방개혁에 관한 법률’에 근거하여 작성한 국방기획체계 상의 기획문서로서 국방기획지침, 합동군사전략서, 합동군사전략목표기획서 및 국방중기계획서 작성에 기준을 제공하며, ‘19년에 발간된 「국방개혁2.0 기본계획」을 대체한다.” [3] 본 논문에서는 “국방혁신 4.0”이 일반 언론보도에서는 어느 정도 이슈가 되고 있고, 영향을 미치고 있는지를 중점적으로 다루었다. 이를 위해, 현 정부에서 처음으로 “국방혁신 4.0”을 공식 발표한 국정과제 발표일을 기준으로 이전과 이후의 각각 1년 동안 국방 관련 기사를 수집하였고, “국방혁신 4.0” 기본계획 토픽 모델링을 하기 위해 국방부 홈페이지 보도자료의 「국방혁신 4.0 기본계획」 발표에 첨부된 한글 문서를 데이터셋으로 구성하였다. 수집된 데이터셋을 대상으로 KeyBERT 모델을 사용하여 키워드 집합을 추출하였고, 이 키워드를 기반으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 사용하여 국정과제 발표 전과 후의 국방 이슈 토픽들이 무엇인지와 국방혁신 4.0 기본계획에 대한 토픽을 분석하였다. 더 나아가, “국방혁신 4.0” 기본계획의 핵심 내용과 국정과제 발표 이전 및 이후 국방 이슈 토픽과의 유사도를 비교하기 위해 BERT 기반 모델을 사용하였다. 이를 통해 민간 언론에서 관심이 높은 국방 관련 주요 이슈들이 무엇인지 국정과제 발표 전과 후를 구분하여 알 수 있었다. 또한, 국정과제 발표 전후로 어떻게 관심 토픽이 변화되었는지, 그리고 “국방혁신 4.0”에 대한 민간 언론사의 국방분야 관심도가 높아지고 있다는 유의미한 결과를 분석할 수 있었다. Defense Innovation 4.0 is the current government’s defense reform plan. In this paper, we focused on how much impact Defence Innovation 4.0 had on news. To achieve this, first we collected defense-related articles for one year before and after the announcement of the national polisy agenda. Then we extract the keyword sets of the article using the KeyBERT model. Based on these keywords, we analyze how major defense issues changed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. In addition to analyzing how major defense issues changed using LDA topic modeling and conducting a SentenceBERT-based similarity comparison with the core content of the Defense Innovation 4.0 master plan. Through our research, we seek to gain valuable insights into how Defense Innovation 4.0 has influenced the discourse around defense-related topics within the media landscape.

‘민군인식격차’ 해소에 대한 ‘군사전문기자’의 영향 ‐ : 군사전문기자와 일반출입기자의 기사 상호 비교 분석 ‐

서준동 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사

본 연구는 국방부 출입기자 중 ‘군사전문기자’가 ‘일반출입기자’와 비교 시 ‘민군인식격차’를 줄이는 데 어떠한 영향을 미치는지를 탐색하고 ‘군사전문기 자’의 역할 강화를 모색하기 위한 목적으로 진행되었다. 이러한 연구 목적 달성을 위해 ‘민군인식격차’에 대한 이론적 배경과 미국과 우리나라에서의 관련 논의, ‘중간집단’에 관한 논의를 살펴 민군인식격차 관점 에서 언론의 역할을 도출하였다. 또한, 군의 대언론 활동, 언론의 국방 취재활 동, 국방부 출입기자 중 군사전문기자의 활동을 분석하여 민군인식격차를 줄 이기 위한 군과 언론의 관계를 도출했다. 이어서 군사전문기자와 일반출입기 자의 기사를 비교 분석하기 위해 8개의 분석 유목(공익성, 객관성, 사실성, 전 문성, 갈등성, 다양성, 영향력, 흥미성)과 20개 척도 문항(분석 유목별 2∼3개 문항)을 설정 후 정량적으로 측정하여 경향성과 차이를 분석했다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 민군인식격차를 줄이기 위한 ‘중간집 단’으로서 언론은 다른 집단보다 시민사회와 폭 넓고 깊게 연결되어 있으며, 포괄적으로 영향을 미친다는 관점에서 언론은 ‘사실확인’, ‘공익성’, ‘공론의 장’의 역할이 있음을 제시했다. 둘째, 군과 언론의 바람직한 관계를 모색하기 위해, 군의 기밀주의와 언론의 알권리 주장이 상호작용할 때, 발생할 수 있는 군과 언론의 관계를 대립, 견제, 공존, 옹호, 일체 등 다섯 가지로 추론한 후 민군인식격차를 줄이기 위해서는 견제-공존-옹호 관계의 구간을 왕복하면서 군이 지켜야 할 군사기밀을 보호하면서 언론의 알권리 요구도 적정수준으로 충족시키는 상태를 유지해야 함을 제시했다. 셋째, 민군인식격차를 줄이기 위 한 군사전문기자의 영향을 일반출입기자와 비교 시 어떤 차이가 있는지에 대 한 연구문제 분석 결과, 군사전문기자와 출입경력 10년 전후의 기자 그룹, 보 수성향 매체 그룹이 주제별로 균형되게 보도했고, 스트레이트 기사보다는 <해 설/기획/리포터>와 <사설/논평/칼럼>의 비율이 높게 나타났다. 특히, 민군인식 격차 관점에서 <8개 유목> 비교 분석 결과, 군사전문기자 및 출입 경력별 그 룹에서는 <8개 유목> 중 6개 유목에서 A그룹(군사전문) > B그룹(10년 전후) > C 그룹(3년 이상) > D그룹(3년 미만)의 경향이, 언론사 정치성향별 그룹에서는 4개 유목에서 E그룹(보수) > F그룹(중도) > G그룹(진보)의 경향으로 나타났다. 이러 한 결과를 종합적으로 분석해 볼 때 군사전문기자 및 출입 경력이 오래되고, 보수성향 언론사일수록 민군인식격차를 줄이는 데 더 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 앞으로 민군인식격차를 줄여나가기 위해 더 많은 군사 전문기자가 양성되고 활동을 더욱 활성화해야 할 것, 국방 관련 취재에 있어 서 출입기자실 중심의 취재 관행을 벗어나서 좀 더 현장 위주로 탐사적 보도 를 강화할 것, 국방관련 보도시에 전문성, 다양성, 영향력, 흥미성을 보강하기 위해 노력할 것, 국방관련 보도의 전문성을 강화하기 위해서는 출입기자가 최 소 3년 이상은 국방부를 출입할 수 있도록 소속 언론사의 정책적 배려가 필요 함 등을 시사한다. 본 연구는 몇 가지 제한점에도 불구하고 최근에는 잘 다루지 않았던 ‘민군 인식격차’와 ‘중간집단’이라는 논의의 맥을 미흡하나마 조금이라도 이어 나갈 수 있었다는 점, 계량화된 연구 방법을 적용하여, ‘군사전문기자’와 ‘일반출입 기자’를 비교함으로써 최대한 일반화할 수 있는 경향성을 도출함으로써 민군 인식격차를 줄이는데 ‘군사전문기자’의 영향을 모색했다는 점에서 의의가 있다 고 하겠다. 주요어 : 민군인식격차, 중간집단, 국방부출입기자, 군사전문기자, 뉴스 가치

문민통제 향상을 위한 국방개혁 추진 : 한국과 미국의 국방개혁 논쟁과 법제화 사례분석을 중심으로

이철우 국방대학교 안전보장대학원 2013 국내석사

본 논문은 국방개혁을 둘러싼 다양한 쟁점 가운데 기본적인 원칙이라고 할 수 있는 문민통제의 문제가 법제정을 위한 논의 과정에서부터 비중 있게 고려되어야 함을 주장한다. 국방개혁은 군사적 효과성, 국방경영의 효율성 그리고 문민통제라는 세가지 가치가 균형적으로 추구될 때 근본적인 목적을 달성할 수 있다. 국방개혁 추진과정에서 세 가치가 불균형적으로 추구된다면 성공적인 국방개혁이라고 결론 내리기 어려울 것이다. 그런 면에서 현재 국내에서 진행되고 있는 국방개혁에 관한 논쟁은 합동 전력에 대한 군사적 효과성과 국방경영의 효율성에 보다 집중되고 있어서 가치 간의 불균형이 우려된다. 그러므로 문민통제에 대한 인식의 폭을 넓힘으로써 국방개혁이 추구해야 할 가치들에 대하여 균형적인 시각을 갖는 것이 중요하다. 본 연구는 미국과 한국의 국방개혁 추진 과정에서 문민통제의 가치에 관하여 어떠한 논쟁이 있었는지 그리고 이러한 논쟁이 실제 법안으로 어떻게 제도화되었는지를 분석하였다. 본 연구를 위해 선택한 구체적인 사례는 미국의 경우 ‘1986년 Goldwater-Nichols Department of Defense Reorganization Act’이고, 한국의 경우 ‘국방개혁 기본계획 11-30’이다. 본 연구는 두 사례에 대한 분석을 위해 문민통제라는 가치를 민간지도자의 권위 보장, 군사적 조언의 수준 향상, 합참과 각 군의 군사권한 균형이라는 세 가지 요소로 지표화하였으며, 논쟁 및 법제화 과정에 있어서 이들 지표에 대한 고려와 논의가 어떻게 전개되었는지를 분석하였다. 두 사례를 비교한 결과, 양국의 국방개혁에서 군사적 효과성과 국방경영의 효율성은 다양한 논쟁을 통해서 법제화 과정에 고려되었다. 그러나 문민통제의 측면은 한국의 경우 미국에 비해 상대적으로 낮은 수준의 논의가 전개되었으며, 합동성의 문제를 바탕으로 한 상부지휘구조 개편의 측면에 관심이 집중되었다. 한국의 국방개혁 논쟁과정에서 문민통제에 관한 관심이 낮게 나타난 것은 문민통제에 관한 인식의 수준이 낮았다는 배경에서 주요 원인을 찾을 수 있다. 문민통제는 군사쿠데타 방지의 수단으로 국한된 것이 아님에도 불구하고 한국에서는 법적 제도만 존재한다면 문민통제가 정립될 수 있다는 수준에서 논의가 전개되었다. 또한 국방개혁에 관한 공감대가 충분히 형성되지 않은 상태에서 초기에 법제화 완료시기를 18대 국회 종료까지로 추진했기 때문에 대부분이 현 작전체계의 변화에 관심을 집중하고 있었다. 미국과 한국의 국방개혁 사례에 관한 연구결과는 현재 한국의 국방개혁 추진에 몇 가지 함의를 준다. 첫째, 국방개혁은 안정된 민주주의 체제를 유지한 가운데 추진되어야 한다. 둘째, 국방개혁에 대한 공감대 형성을 위하여 다양한 의견이 충분히 교환되어야 한다. 셋째, 각 개혁안은 실패의 위험성을 고려하여 영역별로 추진시기를 결정해야 한다. 넷째, 구체적인 법안은 찬성측과 반대측의 주장을 상호 견제하고 보완할 수 있도록 제정되어야 한다. 한국은 앞으로 국방개혁을 추진하는 과정에서 이러한 점들을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 문민통제에 관한 인식의 폭을 확대시키는 데 도움이 될 것이며, 추후 국방개혁을 추진하는데 있어서 문민통제의 관점을 포함한 보다 다양한 측면이 논의되고, 법제화에 고려되는 것에 기여할 것이다. The goal of this thesis is to emphasis on the consideration about civilian control in driving the defense reform. Also, this thesis attempted to extend the comprehension about civilian control. Why don’t civilian control discuss in the process of the R.O.K.’s Defense Reform 2011-2030? Not only aren’t many aware of the importance of civilian control, but many simply connect civilian control with the coup in most cases. But civilian control has to be considered with the various perspectives in the defense reform. By Huntington’s argument over the organization of defense, this thesis selected three values in the defense reform; Military Effectiveness, Efficiency in Military Management, Civilian Control. When these values balance in the defense reform, it achieves the essential purpose. Specially, civilian control has been look away in the R.O.K. This thesis tried to measure the depth of the controversy about civilian control with the three indicators; Authority of the Civilian Leader, the Level of Military Advice, the Balance of Military Power between the Joint Chiefs of Staff and services. This thesis chose the “Goldwater-Nichols Act of 1986” to compare with the R.O.K.’s Defense Reform 2011-2030. Also, the U.S. has had wide experience in the war and the defense reform since managing the defense organization. Thus, this thesis compared the U.S. case with the R.O.K. case of the defense reform. Results of the comparisons showed that there are differences of the comprehension about civilian control between the R.O.K. and the U.S. This thesis argues that the process of the R.O.K.’s Defense Reform 2011-2030 didn’t have enough the depth of the controversy about civilian control and the reorganization act didn’t reflect the pros and cons. There is lack of the understanding of the civilian control. This study discovered that the political and military background cause the lack of the comprehension of the civilian control. On the other hand, there are the various disputes about civilian control in the legislation of the Goldwater-Nichols Act. Finally, the Goldwater-Nichols Act sufficiently reflected the pros and cons about the defense reform in terms of the mutual check and balance. Many involved in the defense reform in the U.S. had a keen interest about civilian control and stated their diverse opinions. These findings suggest that it is necessary to proceed the defense reform within bounds of democracy system and to debate about civilian control in the defense reform legislation. Military advice should be considered to the defense reform because it is a essential element in making decision of the civilian leader. This thesis has a limitation of the concrete legal analysis about the reorganization act but should help broaden and deepen understanding of civilian control.

국방신뢰 측정 및 영향요인에 관한 연구

이진숙 국방대학교 관리대학원 2023 국내석사

본 논문은 군 구성원을 대상으로 국방신뢰를 측정하고 영향요인을 식별하며 중요도에 근거하여 국방신뢰 제고 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 신뢰 연구의 이론적ㆍ경험적 논의를 통해 국방신뢰에 대한 개념을 정의하였고, 국방신뢰에 영향을 미치는 변수를 도출하였다. 연구의 공간적 범위는 보병사단 4개(5, 6, 9, 25사단)이다. 장교, 부사관, 군무원, 용사를 대상으로 설문을 하여 총 482부의 자료를 AMOS 구조방정식(SEM) 모형분석에 사용하였다. 그 결과를 바탕으로 군 내부자에 대한 국방신뢰 제고 방안을 제시한다. This study examines the characteristics of Military Trust and clarifies the factors that affect this Military Trust. For the purposes of this study, a number of factors were analyzed. including Defense Operating Factors, Member Trust Factors, Personal Psychological Factors, Basic Duties of Military Factors, Relational Factors - all of which were deemed to affect in Military Trust. Data were obtained from more than 482 survey responses collected from all 4 infantry divisions(5, 6, 9, and 25) in Army. Overall, this paper discusses how to improve Military Trust and offers implications for further research.

북한의 ‘핵무력 강화 정책’이 국방전략에 미친 영향

유요한 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사

본 논문은 북한의 ‘핵무력 강화 정책’과 ‘공세적 국방전략’의 관계를 규명하 는 것에 목적을 두고, 김정은 집권 이후 11년 동안 북한이 추진했던 핵무력 강화 정책과 국방전략을 분석했다. 북한의 핵무력 강화는 분쟁에서 승리할 수 있다는 자신감을 부여했고, 이는 국방전략을 더욱 공세적으로 변화시키는 요인으로 작용하였음을 확인했다. 북한은 자신들의 정권을 지키고 고립된 상 황에서 벗어나기 위해, 핵무력을 기반으로 역내 균형에 도전하며 주도권을 확보하고, 상대적 우위를 점하기 위해 노력하며, 국방전략의 공세성을 강화하 고 있다. 본 연구는 북한의 군사적 오판이 한반도에서의 확전 가능성을 높일 수 있다는 전망의 학술적 토대가 될 것이다. 핵무력 강화 정책과 국방전략의 관계는 국방전략을 목표, 운용, 건설의 측 면으로 구분하여, 신흥 핵 국가의 핵확산에 따른 행동패턴 특징으로 설명 할 수 있다. 핵무기는 신흥 핵 국가의 공세성에 영향을 미치며, 신흥 핵 국가는 대외전략에 자신감을 갖는다. 북한과 같은 신흥 핵 국가가 핵을 획득함으로 써, 현상을 변경하기 위해 더욱 공세적인 목표를 추구하게 되는 것이다. 다시 말해, 신흥 핵 국가가 핵무기를 통해 대담한 전략 목표를 추구하며 현상 변 경을 시도하고, 이러한 공세성은 국방력 운용 및 건설에도 영향을 미친다. 북한은 핵무력 강화 정책을 통해, 지속적으로 핵능력을 증진시켰다. 그 결 과, 북한은 최소 30기 이상의 핵탄두를 보유하고 있으며, 전술핵 사용을 위한 소형화, 경량화를 위한 기술력도 일정 수준 향상 된 것으로 평가된다. 북한은 투발 수단의 다종화를 위해 지속적인 시험 발사를 강행하며, 기술력의 한계 를 러시아 등의 도움을 통해 극복하여 군사 목적의 정찰 위성까지 정상 궤도 에 진입시키는 성과를 거두었다. 북한의 핵교리와 핵태세를 바탕으로 평가해 본 결과, 북한은 ‘확증보복’과 ‘비대칭확전’이 혼합된 공세적 핵전략을 추구하 고 있다. 한편, 북한의 핵 지휘통제 체계는 기본적으로 ‘부정적 통제’를 강화 하기 위해 김정은 중심의 ‘독단적’ 지휘체계를 유지할 것이다. 현재는 우발상 황에 대비하기 위해 ‘위임형’ 지휘체계를 법령에 명시해놓은 것으로 보이나, 궁극적으로 관리적 측면에서 지휘통제 체계 능력을 향상시켜 ‘위임형’ 지휘체 계도 가능토록 할 것으로 평가된다. 이는 북한의 핵은 더 이상 수세적 용도 가 아니며, 공세적으로 저수준 분쟁에서도 사용 될 수 있음을 의미한다. 북한의 국방전략은 핵개발 이전에도 공세적이었다. 북한은 김정은에게 세 습된 정권의 안보를 우선시하며, 정치ㆍ군사ㆍ경제적으로 고립된 자신들의 상황을 타개하고자 하는 욕구가 강하게 작동한다. 핵무력의 강화는 이러한 목표를 구현하기위해 시행된 정책이지만, 오히려 상황을 더 악화시켰다. 북한 에게 가해진 제재들에도 불구하고, 북한은 핵을 포기하지 않았다. 오히려 핵 능력을 향상시키고 있으며, 국방력 운용의 방향을 핵ㆍ재래식 통합, 협박과 무력도발을 순환적으로 사용하는 공세적 강압 등으로 지향하고 있다. 여기서 주목할 점은 북한이 핵을 보유하게 됨으로써, 한국 등의 적대세력과의 분쟁 에서 승리할 수 있다고 여길 수 있다는 것이며, 국방력을 더욱 공세적으로 운용하는 근거로 작용하고 있다. 북한 국방전략의 공세성은 건설적 측면에서 도 드러났다. 그들의 대남혁명전략을 달성하고, 화전양면전략을 지속하기 위 해서 핵전력을 보유했음에도, 여전히 대규모의 재래식 전력을 유지하고 있다. 또한 질적으로 열세한 재래식 전력의 차이를 극복하고자, 비대칭 전력인 핵 ㆍ생화학무기 등의 대량살상무기를 비롯해 특수작전군, 사이버전력 등을 강 화했다. 북한은 핵개발로 인한 제재에도 불구하고, 오히려 핵무력 강화를 통해 공 세적인 전략을 지향함으로써, 핵전략이 그들의 상위전략 전반의 공세성을 부 여하는 결과를 가져왔다. 북한의 공세성은 군사적 오판을 초래 할 것이다. 특 히, 핵을 무장한 북한은 한국을 포함한 인접국가와의 분쟁을 쉽게 일으킬 수 있다. 이는 ‘안정ㆍ불안정의 역설’의 현상이 한반도에서 쉽게 발생하는 여건이 조성되고 있음을 의미한다. 주요어 : 핵무력강화정책, 국방전략, 북한, 공세성

국방 표준 자연어 데이터셋을 활용한 BART 기반 군사 문장 분류 및 요약 성능 비교

고관우 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사

특수 전문 분야에서 AI 기술 적용에 대한 연구는 전세계적으로 매우 활발하 게 진행되고 있다. 그러나 국방 분야는 전문성과 보안이라는 높은 장벽 때문 에 아직 많은 연구가 진행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 국방 분야 AI 개 발 여건 조성을 위해 구축을 추진 중인 국방 표준 자연어 데이터셋을 처음으 로 적용해 군사 도메인에 특화된 Mil-BART 모델을 제안한다. 또한 국방논단 요약문 데이터셋을 추가 학습시킨 Mil-BART-summarization 모델을 통해 군 사 텍스트에 대한 요약 태스크 실험을 진행하였다. Mil-BART 모델은 범용 말뭉치를 사전학습한 언어모델 BART의 토크나이 저에 군사교범에서 추출한 토큰 49,107개와 국방논단에서 추출한 토큰 55,350 개를 추가하여 구축하였다. Mil-BART의 성능 평가를 위해 군사 문장(군사교 범 및 국방논단)과 비군사 문장(일반 뉴스)에 대한 이진분류 및 다중분류 실 험을 진행한 결과, Mil-BART의 이진분류 Recall과 F1-score가 BART보다 뛰 어난 것으로 나타났다. 특히 국방논단과 일반 뉴스에 대한 이진분류 Recall과 F1-score가 2%P 정도 향상됨을 확인하였다. Mil-BART-summarization 모델은 한국어 텍스트 요약 모델인 KoBART- summarization에 국방논단 요약문 데이터셋을 추가 학습시켰으며 국방논단 요약문 데이터셋은 총 1,360개의 원문-요약문 데이터로 이루어져 있다. 요약 태스크 실험 결과 Mil-BART-summarization의 유의미한 성능 향상을 확인하 지 못했는데 이는 실험에 활용한 요약문 데이터셋의 질과 양적인 문제가 원인 인 것으로 분석하였다. 따라서 국방 표준 자연어 데이터셋이 국방분야 여러 자연어처리 태스크에 대한 벤치마크 데이터셋으로서의 역할도 필요하다는 것 을 실험을 통해 확인하였다. 주요어 : 국방 표준 자연어 데이터셋, 군사 도메인, 사전학습 언어모델, BART, Mil-BART, 자연어처리, 문장 분류

아웃소싱을 통한 해외파병업무 효율성 증대에 관한 연구 : 민간군사기업을 통한 해외파병업무 대행을 중심으로-

오준석 한성대학교 국방과학대학원 2022 국내석사

평화유지활동(PKO)은 세계 평화를 위한 유엔 활동의 일환으로 유엔이 주요 분쟁지역에 대한 충돌 방지 및 질서 유지, 휴전과 정전 이행 여부, 감시, 재난지역 복구 등을 위해 각국의 지원하에 실시되는 활동이다. 냉전 종식 이후 대규모의 분쟁은 줄었지만, 지역분쟁의 증가로 민간인의 안전을 보장하기 위한 평화유지 활동은 증가하는 추세에 있으며, 이러한 국제적인 추세에 대한민국 국군은 활발하게 임무수행 중이다. 6⋅25전쟁 당시 UN의 도움으로 지켜낼 수 있었던 대한민국이 군사 강대국으로 성장하면서 국제평화유지에 크게 기여하고 있다는 것은 자랑스러운 일이라고 할 수 있다. 우리 군의 평화유지군 교육훈련 및 현지 적응은 특전사 “국제평화지원단”과 “국방대학교 PKO 센터”에서 담당하고 있으며, 현지에서의 상당한 성과를 거두고 있지만, 북한의 핵 위협이라는 특수한 안보상황 속에서 본연의 임무를 집중적으로 수행하고, 해외파병 교육훈련, 지원업무 등의 전반에 대해서는 전문성을 겸비한 민간군사기업을 적극적으로 활용할 방안이 강구되어야 한다. 또한 주요 선진국(미국, 독일, 영국)에서 병력 감축과 함께 비전투 분야에 대한 민간군사기업(PMC)의 적극적인 활용으로 전문성과 효율성을 입증하였고, 우리나라에서도 국방환경에 대한 능동적인 대처와 군에서 획득한 전문 역량을 효율적으로 활용하여 국방 분야에 대한 아웃소싱을 적극적으로 활용해야 한다. 필자의 레바논(동명부대) 파병 1진의 경험을 토대로 해외파병과 민간군사기업의 문헌들을 고찰하였고, 주요 선진국의 해외파병 추세와 국방분야 아웃소싱 현황, 운영사례, 성과 등을 분석하여 해외파병업무와 교육훈련, 지원, 현지업무 등의 분야에서 민간 전환 시 법적, 제도적 통제방안과 운용지침을 분석하였다. 해외파병 교육훈련 및 지원업무의 민간 전환 시 고려해야 할 사항으로 국민의 공감대 형성, 정부의 지원환경 마련, 민간군사기업의 준비 사항을 분석하였다. 또한 민간군사기업의 사업범위와 시장 규모, 조직편성 시 고려사항과 편성 안을 제시하고, 민간군사기업 수행업무를 판단하여 민간군사기업 설립 및 운용방안을 모색하였다. 본 연구에서는 군사력을 강화하고, 사회⋅경제에 기여할 수 있는 선순환 구조를 만드는 정책수단으로 해외파병업무 전담 “한국형 민간군사기업” 도입의 필요성을 검토하였고, 역사적인 대한민국의 파병활동 분석과 선진국의 민간군사기업 운영사례를 분석하여, 해외파병업무를 전담하는 특전사 부대 완전성을 보장하는 것이다.

국방 인공지능 모델의 기술과제 발전방안에 관한 연구 : 설명가능성, 적대적 공격 대응, 모델 경량화를 중심으로

박진영 국방대학교 국방관리대학원 2023 국내박사

This dissertation is a study that identifies the technical challenges of defense artificial intelligence technology and suggests solutions. AI, the core technology of future warfare, is expected to be used as a game changer for the efficient operation and intelligent weapon systems. However, AI has its limitations, and national defense has special characteristics that are different from those of civilians. Therefore, to consider this, a methodology for identifying and solving the technical tasks of the defense AI model was studied. The research was conducted on image detection and classification models among AI models, and the superiority of the methodology was confirmed by applying the proposed methodology to various image detection models. In order to identify technical tasks, we researched the main issues of AI and existing research for the development of defense artificial intelligence. The main issues of AI identified through previous research are lack of learning data, model explanation and interpretation limitations, vulnerability to adversarial attacks, need to reduce model weight, and establishment of AI ethics. On the other hand, AI models to be used in national defense require high performance compared to civilians and have the characteristic that they can be used in various environments. Therefore, it requires higher accuracy and speed than civilian, and interpretability, security, and flawless are required. When considering collectively, the following three technical tasks were derived. The technical tasks are first, development of an explainable AI model, second, defense to adversarial attacks, and third, lightweight artificial intelligence. In this dissertation, a new methodology to solve the derived technical task was proposed and applied to the image detection model to confirm the superiority of the methodology. The following is a summary of the proposed method for the technical task and the results of its application. First, HITL (Human In The Loop) was applied to develop an AI model with guaranteed explanation. In general supervised learning, the model is trained to predict the true label given input data and true label. In the proposed method, in addition to the data and true label, the knowledge of experts in the relevant field is converted into data and injected into the model. Expert knowledge data is coordinated with important parts when classifying an object judged by an expert. The ROI data is used as the true data of the feature map of the convolution operation of the input image, and a Loss function is added. That is, the proposed method can make the Feature Map of the input data similar to the ROI along with the label prediction by using true label and ROI data. When the Feature Map becomes similar to the ROI, it means that the important characteristics extracted by the model are similar to the important regions designated by experts. The proposed learning method is called Strong Supervised Learning (SSL) because it is learned by adding expert knowledge data. The proposed SSL was applied to the image classification models VGG16, ResNet, Inception, and Xception, and the similarity with the results of ROI and visual XAI (eXplainable AI), Grad CAM (Gradient Class Activation Method), was evaluated. As the evaluation index, SSIM (Structural Similarity Index Map) that confirms the similarity of images was used, and it was confirmed that the proposed SSL method increased Global SSIM by 15.51% and Local SSIM by 8.83% compared to general supervised learning. Second, in order to defense to adversarial attacks, a method capable of adversarial detection was applied. To detect AEs, adversarial retraining, outlier detection using stochastic neighbor embedding (t-SNE) and Mahalanobis distance, and outlier detection using CAE (Convolutional AutoEncoder) were applied. Adversarial retraining showed the result of 100% detection of AEs by using the AEs as learning data again. t-SNE is a method that can visualize the distribution of data by reducing nonlinear high-dimensional data. As a result of reducing the dimension and visualizing it, it was confirmed that the AEs form a different cluster from other classes. was detected. CAE is a deep learning framework consisting of compression and decompression that can generate new data similar to input data. In this case, it is a method to measure the reproduction error between the raw data and the generated data, and if there is an error over a certain threshold, it is detected as an outlier. The threshold of CAE was designated as the upper 95% of the reproducibility error, and when this was applied, the detection rate of the AEs was 3.6%, which showed the lowest detection result among the proposed methods. Third, to develop a lightweight model, the Mask RCNN model was lightweighted using MobileNet, a lightweight feature extraction model, and Depthwise Seprerable Convolution (hereafter, DW Conv). DW Conv is the core idea of ​​MobileNet and can extract features with only about 1/9 of the amount of computation and parameters compared to spatial convolution operation. As a result of lightweighting Mask RCNN by applying a lightweight technique, the size and number of parameters of the model were reduced by about 64%, and the training and inference times were shortened by 11.6% and 46% due to the reduced parameters. In consideration of the above technical tasks, the procedure for developing an AI model is presented. And the empirical model was developed by following the procedure. The empirical model is a model that can detect nine objects such as warships, merchant ships, and fishing vessels operating in the sea using YOLOv5. The empirical model is a model that not only collects learning data and considers accuracy improvement, but also considers explanatory power, defense adversarial attack, and weight reduction of the model. It is expected that the research will contribute to the development of defense AI by increasing understanding and consensus on the technological challenges of defense AI, and contributing to the improvement of naval maritime surveillance operations through empirical models. 본 논문은 인공지능 기술의 국방 활용을 위해 가져야 할 기술과제를 식별하고 해결방안을 제시한 연구이다. 미래전의 핵심기술인 인공지능은 지능화 무기체계 및 국방의 효율적 운용에 게임 체인져로 활용될 것이다. 하지만 인공지능이 가지는 한계가 있고, 국방은 민간과는 다른 특수성이 있다. 따라서 이를 반영하기 위해 국방 인공지능 모델의 기술과제를 식별하고 해결하기 위한 방법론을 연구하였다. 연구는 이미지 탐지 및 분류 모델을 대상으로 다양한 이미지 탐지 모델에 제안하는 방법론을 적용하여 방법론의 우수성을 확인하였다. 기술과제를 식별하기 위해 국내외에서 논의되고 있는 인공지능 주요이슈와 국방 인공지능 발전을 위한 기존연구를 살펴보았다. 기존연구를 통해 확인한 인공지능의 주요이슈는 학습 데이터 부족, 모델 설명 및 해석 제한, 적대적 공격에 취약, 모델 경량화 필요, 인공지능 윤리 정립이다. 한편 국방에서 활용될 인공지능 모델은 민간에 대비하여 높은 성능이 요구되고 다양한 환경에서 활용될 수 있다는 특징이 있다. 따라서 민간에 대비하여 높은 정확도와 신속성을 요구하며, 해석성, 보안성, 무결점 등이 요구된다. 이를 종합적으로 고려하여 다음과 같은 세 가지 기술과제를 도출하였다. 첫째, 설명 가능한 인공지능 모델 개발, 둘째, 적대적 공격 대응, 셋째, 경량화 인공지능이다. 본 논문에서 도출된 기술과제를 해결하기 위한 새로운 방법론을 제안하고 이미지 탐지 모델에 적용하여 방법론의 우수성을 확인하였다. 아래는 기술과제에 대해 제안하는 방법과 그 적용 결과에 대한 요약이다. 첫째, 설명력이 보장되는 인공지능 모델 개발을 위해 사람이 모델 학습과정에 개입하는 HITL(Human In The Loop)을 적용하였다. 일반적인 지도학습에서는 데이터와 정답 라벨을 주고 라벨을 잘 예측하도록 모델이 학습된다. 제안하는 방법은 데이터와 정답 라벨에 추가하여 해당분야 전문가의 전문지식을 데이터화하여 모델에 주입하였다. 전문지식 데이터는 전문가가 판단한 객체 분류 시 중요 부위를 좌표화한 것으로 연구에서는 이를 ROI(Region Of Important) 데이터로 명명하였다. ROI 데이터는 입력 이미지의 합성곱 연산 Feature Map의 정답 데이터로 활용되며 이를 반영할 수 있는 Loss 함수를 추가하였다. 즉, 제안하는 방법은 데이터, 정답라벨, ROI 데이터를 활용하여 라벨 예측과 함께 입력 데이터의 Feature Map이 ROI와 유사해지도록 하는 방법이라고 할 수 있다. Feature Map이 ROI와 유사해진다는 것은 모델이 추출한 중요 특성이 전문가가 지정하는 중요 부위와 유사해짐을 의미한다. 제안하는 학습방법은 전문가의 지식 데이터가 추가되어 학습되므로 강한 지도학습(Strong Supervised Learning, SSL)이라고 지칭하였다. 제안하는 SSL을 이미지 분류 모델인 VGG16, ResNet, Inception, Xception에 적용하고 ROI와 visual XAI(eXplainable AI) 기법인 Grad CAM(Gradient Class Activation Method) 결과와 유사성을 평가하였다. 평가지표는 이미지의 유사성을 확인하는 SSIM(Structural Similarity Index Map)을 이용하였으며 제안하는 SSL 방법이 일반 지도학습 대비 Global SSIM 15.51%, Local SSIM 8.83% 증가함을 확인하였다. 둘째, 적대적 공격에 대응하기 위해 적대적 사례를 탐지할 수 있는 방법을 적용하였다. 적대적 사례를 탐지하기 위해 적대적 사례 재훈련, t-SNE(Stochastic Neighbor Embedding)과 마할라노비스 거리를 이용한 이상치 탐지 방법, CAE(Convolutional AutoEncoder)를 이용하여 이상치를 탐지하는 방법을 적용하였다. 적대적 재훈련은 적대적 사례를 다시 학습 데이터로 활용하는 방법으로 적대적 사례를 100% 탐지하는 결과를 보여주었다. t-SNE는 비선형 고차원 데이터를 축소하여 데이터의 분포를 가시화할 수 있는 방법이다. 차원을 축소하여 가시화한 결과 적대적 예제는 타 클래스와 다른 군집을 이루고 있음을 확인하였으며, 마할라노비스 거리를 이용하여 클래스간 거리를 측정하고 상위 95% 이상을 이상치로 간주했을 때 44.66%의 적대적 예제를 탐지하였다. CAE는 압축과 해제로 이뤄진 딥러닝 프레임워크로 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있다. 이때 원 데이터와 생성 데이터간의 재현 오차를 측정하여 특정 임계치 이상의 오차가 있을 경우 이상치로 탐지하는 방법이다. CAE의 임계치는 재현 오차 상위 95%로 지정하였고 이를 적용할 경우 적대적 예제 탐지율은 3.6%로 제안하는 방법 중 가장 저조한 탐지 결과를 보여주었다. 셋째, 경량화 모델 개발을 위해 경량화 feature extraction 모델인 MobileNet과 Depthwise Seprerable Convolution(이하 DW Conv)을 이용하여 Mask RCNN 모델을 경량화하였다. DW Conv는 MobileNet의 핵심 아이디어로 기존의 합성곱 연산에 대비하여 약 1/9의 계산량과 파라미터만으로 특징을 추출할 수 있다. 경량화 기법을 적용하여 Mask RCNN을 경량화한 결과 모델의 크기와 파라미터 수가 약 64% 감소하였으며, 감소된 파라미터로 인해 학습과 추론 시간은 11.6%, 46% 단축시켰다. 이상의 기술과제를 고려하여 인공지능 모델을 개발하는 절차를 제시하였다. 그리고 그 절차를 준수하여 실증모델을 개발하였다. 실증모델은 YOLOv5를 이용하여 해상에서 활동하는 군함, 상선, 어선 등 9개의 객체를 탐지할 수 있는 모델이다. 실증모델은 단순히 학습 데이터를 수집하고 정확도 향상만을 고려한 것이 아니고 설명력과 적대적 공격대응, 모델의 경량화를 고려한 모델로 기존의 해상탐지 모델 중 국방의 특성이 가장 잘 반영된 모델이다. 연구를 통해 국방 인공지능의 기술과제에 대한 이해와 공감대를 높여 국방 인공지능 발전에 기여하고, 실증모델을 통해 해군 해상 감시 작전의 향상에 기여하기를 기대한다.

국방 R&D 활성화와 방위산업 발전방안 연구

김재선 한성대학교 국방과학대학원 2014 국내석사

최근 대부분의 나라가 금융위기 여파로 인해 국가적으로 경제가 어려운 상황에 직면해 있다. 경제적 위기와 관련하여 대부분의 나라에서는 국방비 절감 노력이 행해지고 있으며, 대한민국도 합리적인 재원배분 및 효율적 운영관리에 대한 국민적 관심이 대폭적으로 증대되고 있는 실정이다. 그러나 이와 같은 요구에 반해 한국군의 방위력개선사업의 근간이 되고 있는 국방기획관리체계(기획, 계획, 예산, 집행, 분석평가)에 대한 발전이 미흡하고, 국방 R&D 제도 및 운영에 대한 개선이 필요한 실정이다. 방위산업 선진국들은 미래 첨단무기 개발을 위한 연구개발 투자를 지속하고 기술수출 및 이전 통제를 강화하여, 대한민국도 독자적인 핵심기술 및 무기체계 개발 능력 확보가 시급하다. 또한 방위산업은 고용을 창출하고 수출을 통해 국가경제에 기여하며 방산물자를 군에 공급함으로써 국가안보에 중요한 수단을 제공하고 있으나, 방산업체의 저조한 경영실적, 기술력부족, 내수위주 조달정책 등 방위산업 기반이 취약한 실정이다. 따라서 본 연구는 21세기 불안정한 안보환경 변화 및 경제적인 어려움 속에 한국군의 국방 R&D 실태와 국내 방위산업의 문제점을 알아보고, 주요 선진국의 국방기술기획 사례를 통하여 한국군의 국방 R&D 활성화 방안과 대한민국의 경제개발에 한몫을 담당하고 있는 방위산업의 발전방안을 제시 하는데 중점을 두었다. 연구자료는 국방 R&D 및 방위산업과 관련 있는 국방부, 합동참모본부, 각군, 국방대학교, 방위사업청, 국방과학연구소, 한국국방연구원, 한국전략문제연구소 등의 연구자료와 각종 보고서, 연구논문 등을 분석하여 문헌조사방법으로 이루어졌으며, 한국군의 국방 R&D 활성화와 방위산업 발전방안에 대한 연구결과는 다음과 같다. 주요 선진국들의 국방기술기획 사례를 통해 얻을 수 있는 시사점은 첫째, 첨단 무기체계 개발과 국방과학기술 발전에 대한 정부의 강력한 육성의지와 지도력, 둘째, 민·군겸용기술 개발을 통한 첨단 군사무기체계개발, 셋째, 첨단 무기체계와 연구개발을 위한 제도적 뒷받침, 넷째, 방산업체의 경쟁유도와 하향식 기술기획이 요구되었다. 또한 국방 R&D와 방위산업의 발전을 위해서는 첫째, 현 한반도의 안보상황과 2015년 전시작전통제권 전환 및 국방개혁의 정상적인 추진을 위해서는 적정수준의 국방비 편성 및 확보가 필요하고, 둘째, 국방연구개발과 기술개발에 대한 투자를 확대하도록 해야 하며, 셋째, 수출 경쟁력 있는 명품 무기체계를 만드는 핵심기술의 개발과 업체주도의 연구개발을 확대하고, 민·군겸용 기술 개발의 확대를 통해 우수 민간기술이 군에 신속히 활용될 수 있도록 목표지향적인 연구개발이 추진되어야 하겠다. 또한 정부에서도 국내 방산업체의 경쟁력이 유지될 수 있도록 아낌없는 지원과 기업과 함께 수출시장을 개척하는 노력이 필요하다. 위에서 제시한 발전방안을 강력하게 실천해 나간다면 한국군의 국방 R&D가 활성화되고 방위산업이 발전될 것으로 기대된다. 더불어 튼튼한 안보체제를 구축하고 국방개혁을 성공적으로 추진하면서 미래전장 환경에 부합하는 협력적 자주국방의 선진형 전력체계 구축과 첨단무기체계 독자 개발능력을 통해 방위산업이 활성화되고 경제성장의 결실을 맺을 수 있을 것이다.