국방 분야 인공지능 기술 도입의 주요 쟁점과 활용 제고 방안

국문 초록 (Abstract)

□ 4차 산업혁명이 촉발한 지능화의 흐름은 미래 안보환경의 패러다임을 전환 중
현대전은 전장의 정밀화, 무인화, 자동화, 네트워크화의 양상으로 변화하고 있음
로봇 간의 전투, 사이버 공간 중심의 전쟁, 무인 시스템의 확대 등은 다차원적이고 자동화된 전투방식이 지배적인 미래전의 흐름으로 부상할 것임을 시사
향후 국방력은 단순한 병력의 양적 우위가 아닌, 무기의 질적 수준과 이를 효과적으로 전개할 수 있는 첨단화된 운용·지원체계의 확립과 직결

□ 인공지능 기술의 도입은 군사혁신을 위한 기술적 돌파구이자 미래 국방력의 향상과도 직결
인공지능은 병력 수급문제의 해소 뿐만 아니라 효율적인 자원관리, 첨단 전투력의 강화를 위한 기술적 돌파구로 주목받고 있음
특히 복잡한 운용체계와 다층적인 전장 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 인공지능 기술은 미래전의 주도권을 결정할 수 있는 핵심적인 변수
따라서 군의 인공지능의 활용역량의 확보는 향후 국방 전략의 최우선적 고려사항이 될 가능성이 높음

□ 국방 분야의 인공지능 기술 도입 및 활용 강화는 단순한 신기술 적용 이상의 함의
군의 인공지능 도입‧활용은 디지털 전환 패러다임에 부합하는 무기체계, 전력지원체계, 운용 방식과 군의 인식 제고에 이르기까지 국방 시스템 전반의 혁신과 맞닿아 있음
특히, 전력 증강 및 국방경영개선의 이중적 난제에 직면한 군의 현실에서 인공지능의 적극적인 도입과 활용 역량을 증진시키기 위한 종합적인 정책 마련이 시급한 상황

□ 현재 국내 국방 분야의 적극적인 인공지능 기술 활용에는 많은 제약사항이 존재
최근 국방 분야에서 인공지능의 활용 촉진을 위한 종합계획들을 발표해왔으나, 연구개발 기획에서부터 전력화 단계에 이르기까지 많은 문제점을 내포
국방 분야에서의 인공지능 기술 활용역량 강화는 해당 기술의 발전 수준과 법·제도적 환경, 나아가 군의 이해관계와 조직적 저항요소들을 종합적으로 고려해야하는 문제
본 연구는 군의 인공지능 활용을 둘러싼 다양한 쟁점과 개선 방안을 ‘조직역량’, ‘기술성숙도’, ‘제도의 정합성’ 측면에서 살펴보고자 함

□ 국방 분야 인공지능 활용의 주요 쟁점
혁신 주체 및 조직 문화적 특징
- 인공지능 기술을 활용하여 체계를 구축하는 주체(‘개발자’)와 인공지능 기술이 적용된 체계를 활용하는 주체(‘사용자’)로 구분
- 군사기술의 활용에 있어 기술에 대한 문화(인식, 태도 및 수용성) 및 전문인력의 적절한 임무 배치는 기술의 활용 여부 및 수준을 결정하는 주요한 요인이 됨
국방 분야 인공지능의 기술성숙도
- 현 상황에서 국방 분야의 인공지능 기술의 활용은 기술의 무결성 및 안전성, 연산 과정의 투명성 등을 고려할 때 상당부분 보조적인 수단에 머물고 있음
* 영상정보, 신호정보, 인간정보 서로 다른 층위의 정보들을 분석한 뒤, 의사결정을 내리게 되므로 인공지능이 완전히 전담할 수 있는 부분은 제한적이라는 평가
- 1세대 인공지능에 해당하는 알고리즘을 활용한 표적 위치 계산 등은 오래 전부터 일선에 적용되어 왔으나, 딥러닝, 머신러닝 등 최근 언급되는 2세대 인공지능 기술은 아직 국방 분야에서 폭넓게 도입되어 있지 않음
- 2018년 기준, 미국의 국방 기술 발전수준을 100으로 가정했을 때, 유럽은 90, 일본 85, 중국 84, 한국은 75에 그치는 것으로 평가
제도적 정합성 문제
- (관련 법제의 미비점 또는 충돌) 획득, 위임 등 인공지능 기술의 국방 분야 도입절차와 책무와 관련된 민감한 거버넌스, 제도적 개정사항 등이 미흡한 상황
- (윤리적 문제*) 인공지능의 살상행위 뿐만 아니라 이를 활용한 기만행위나 오용 등에 대한 책임의 문제 또한 명확히 정립되어 있지 않음
* 美 국방부는 책임성(Responsible), 공정성(Equitable), 추적성(Traceable), 신뢰성(Reliable), 통제성(Governable) 등 미 국방부의 인공지능에 대한 5대 윤리적 원칙을 제시한 바 있음
- (민관 협력을 제약하는 요소들) 인공지능 기술의 원천과 폭넓은 활용 측면에서 민간주체가 우위에 있으므로 민간과의 협력은 군사적 활용에 있어 필수적이나 이를 현실적으로 제약하는 요소가 존재
* 군사규격, 보안문제, 협력 대상 기업에 대한 과도한 자격요건 충족 요구, 군에 대한 문민통제, 기타 비용 문제와 인공지능 무기화, 도입 당위성에 사회적 공감대 이슈 등

□ 국방 분야의 인공지능 활용 인식조사 설계 및 개요
활용 주체, 기술 성숙도, 제도적 정합성의 3가지 쟁점을 토대로 국내 국방 분야 인공지능 활용 실태를 평가하기 위해 전문가 심층 인식조사를 실시
국방 인공지능 분야의 다양한 트렌드와 이슈에 대한 이해도가 필수이므로, 사용자인 군 뿐만 아니라 개발자인 산·학·연의 다양한 전문가들도 참여
- 현장에서 직면한 실질적인 활용 정도 및 저해요인, 애로사항 진단에 중점
국방 분야에서 활용되는 인공지능 요소기술에 대한 별도의 공식적인 분류체계가 부재하므로, 『국방전력발전업무훈령』<SUP>*</SUP>의 세부 분류를 따라 ‘무기체계’와 ‘전력지원체계’의 각 세부 병과별로 활용도를 평가
* 2006년 「방위사업법」 등 상위법령의 위임을 받아 군과 방위사업과 관련된 전 기관을 대상으로 군수품의 획득과 운영유지에 관한 지침을 제공하는 규정

□ 국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사 결과: 유망 분야
현재·미래의 데이터 확보가 상대적으로 용이한 분야
- 무기체계에서는 ‘감시정찰’, ‘항공’ 분야가 높게 평가되었으며, 전력지원체계에서는 상시적 데이터 관리가 필요한 ‘국방정보시스템’ 및 ‘교육훈련’ 분야가 유망 분야로 평가
신뢰할 수 있는 알고리즘 구현이 상대적으로 용이한 분야
- 감시정찰 분야 및 인사‧군수 등 업무효율성 향상을 위한 전투지원 분야가 전력화를 위한 알고리즘 구현이 상대적으로 용이한 분야로 선정
- 특히, 전방이나 위험지역과 같이 상시적 모니터링이 필요한 상황에는 무인화 형태의 대체 임무 수행이 가능할 것으로 평가
윤리적 충돌의 문제가 상대적으로 낮은 분야
- 실제 교전이 발생할 수 있는 환경에서는 완전한 자율화 기능을 적용하기에는 많은 시간이 소요될 것으로 조사
- 반면, 전투지원, 의무지원, 교육훈련, 국방정보시스템 분야는 비교적 가까운 미래에 인공지능 기술들이 적용될 것으로 평가됨

□ 국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사 결과: 주요 애로점
데이터 활용에 따른 군의 지나치게 엄격한 보안 및 제도적 규제
- 국방 인공지능의 활용성을 제약하는 가장 큰 이슈는 보안 규제로, 적용 기술의 성능 향상을 위해 필요한 군 데이터의 사용이 거의 불가능한 문제를 제기
* 보안규정으로 인한 외부망 접속 불가, 시험 및 운용 데이터 사용 불가, 오픈소스 사용 제한 문제 등
- 따라서 ‘국방 데이터 공유’ 이슈를 둘러싼 보안과 허용의 적절한 경계점을 찾는 문제가 향후 중요한 쟁점이 될 것으로 전망
- 현재 국방부에서 지능화 플랫폼 사업 등을 추진하고 있으나, 국방 데이터 활용관련하여 로컬데이터 등을 통합할 수 있는 시스템이 미비한 실정
현재로서는 비정형 센서 정보를 빅데이터화하는 데 어려움이 많으며, 비밀 유통구조로 운용되기 때문에 국방정보시스템 등 지휘통제체계에 적용하는데 한계
- 비정형 데이터가 대부분인 국방 분야의 특성상, 설명 가능한 데이터 정제 기술과 수집·관리 알고리즘의 고도화가 필요
국방 현장과 인공지능 기술을 종합적으로 이해하는 조직역량의 부족
- 첨단지능화 군대로 탈바꿈하는 데 주도적 역할을 수행할 전담 조직·인력의 부재
- 현장으로부터 인공지능 기술을 적용한 운용개념이 원활히 수용되어야 하나, 실제 이를 운용하게 될

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

□ Modern warfare is rapidly shifting to automation and networking of battlefields
The advent of the era of artificial intelligence(AI) triggered by the Fourth Industrial Revolution that changed the paradigm of the security environment
Complexity and precision of the defense system that is difficult to control the advanced defense system by relying on traditional human capabilities

□ In Korea, however, a number of constraints impede the practical use of AI technology by the military, despite announced government plans
Korea’s defense policy has been promoted based on “Defense Reform 2.0”
- Focusing on reducing troops and streamlining operations rather than applying cutting-edge technologies
While this allowed each branch of the military to secure independent information systems, it made it difficult to accumulate and inter-operate data for integrated operations
Unlike DARPA, Korea’s defense R&D environment rarely allows failures and poses challenges

□ Three key issues related to the use of AI technology in defense
"Organizational capability’, ‘technology maturity’, and ‘institutional congruence’ are the key Variables Affecting AI Utilization
From these three perspectives, the evaluation results of the level of use of AI in the defense field were analyzed through a survey targeting the expert group
- The participants consisted of experts closely related to AI technology planning, R&D, force integration, and operation in Korea’s defense sector
The questionnaire consisted of questions about the level of using AI technology for ‘weapon system’ and war potential supported system

□ Policy Recommendations for Strengthening Utilization of AI in the Defense Field
1. Relief of Concerns about Replacement of Human Resources by AI
Relieve resistance and provide systematic education by gradually introducing it to areas where the military"s organizational resistance is relatively low
- The purpose of AI is to improve the accuracy of work through mission assistance rather than “mission substitution.”

2. Strengthening Military Confidence in AI Technology
Cultivating experts who can analyze and test AI according to the national defense environment
Expansion of dedicated personnel and organizations with on-site understanding and knowledge of AI technology
Military experts actively participate in development strategies considering security and stability

3. Development of Data Platform Technology Specialized in Defense Sector
Establishing a defense data platform from which data collection, storage, preprocessing and analysis learning can be performed
- The data platform for decision-making support specialized in defense will improve the ability for prediction in tactical situations and play a role in producing high-quality data by integrating various battlefield paths.
Beyond detecting the information of the sensor unit, the quality of the data must be secured through a certain level of purification

4. Improving the Utilization of Network Infrastructure in Defense
Necessary to think together about ways to increase the utility of strategic assets<SUP>*</SUP> through the improvement of the intelligent platform and battlefield system network infrastructure
* At present, the defense AI strategy is to promote the integration of more than 60 defense networks so that each military can share data with each other

5. Easing Security Regulations That Restrict the Use of Defense Data
The adjustment of laws and regulations restricting data acquisition under defense projects and defense security regulations is first required
- Developing a public data set that is technically similar to secret data, to make it possible to transfer learning using it
Establishing a specialized development model for defense AI that can complement the weaknesses of the defense system considering

목차 (Table of Contents)

• [표지]
• [목차]
• [요약]
• [I. 연구 배경]
• 1. 미래 안보환경과 전투개념의 변화
• 2. 미래 군사혁신을 위한 기술적 돌파구로서 인공지능
• 3. 국내 국방체계 혁신을 위한 인공지능 기술 활용의 필요성
• [Ⅱ. 국내외 국방 분야의 인공지능 활용 현황]
• 1. 주요국의 국방 인공지능 개발 및 활용 프로젝트
• 2. 국내 국방 분야 인공지능 활용 정책 현황
• [Ⅲ. 국방 분야 인공지능 활용의 주요 쟁점]
• 1. 혁신 주체 및 조직 문화적 특징
• 2. 국방 분야에서의 인공지능 기술 성숙도
• 3. 제도적 정합성 문제
• [Ⅳ. 국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사]
• 1. 조사 개요
• 2. 조사 결과
• [Ⅴ. 국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사의 시사점]
• 1. 국방에서의 인공지능 활용 유망 분야
• 2. 국방 분야 인공지능 활용의 애로점
• [Ⅵ. 정책적 제언]
• 1. 활용 주체 측면에서의 개선 방향
• 2. 기술 수준 측면에서의 개선 방향
• 3. 제도적 측면에서의 개선 방향
• [참고문헌]
• [Summary]
• [STEPI Insight 발간 현황]