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| 육군교육사령부 인공지능(AI)연구발전처 AI개념발전과장 유근석 대령이 ‘인공지능(AI)·드론봇 전투발전 콘퍼런스’에서 ‘인공지능(AI) 비전 및 인프라 구축방향’의 취지와 기대효과를 설명하고 있다./아시아뉴스통신=이기종 기자 |
4차 산업혁명의 아이콘은 수없이 많지만 이 중에서 현재 우리의 생활에 밀접하게 다가오는 것이 인공지능(AI), 드론(Drone)이다.
인공지능은 알파고(AlphaGo)와 이세돌 간의 바둑대결 이후 국내 산업 분야에서 그 인기도가 고공행진을 하고 있다. 또한 드론은 미국이 군사용으로 활용했던 것을 이제는 민간 분야에서 택배 드론, 재난 드론 등으로 다양하게 그 활용성을 고려하고 있다.
본지는 ‘국방AI·드론봇’ 연재를 통해 민간 영역뿐만 아니라 국방 영역에서의 중요성도 제시하기 위해 현재 차세대 국방 전력으로 활용성을 검토하고 있는 육군, 국방연구기관과 민간분야와의 협업 등을 소개한다.
최근 대한민국 육군은 미래전장을 주도할 첨단과학기술군의 구현을 위해 육군교육사령부가 한국과학기술원, 국방과학연구소, 국방기술품질원 등과 공동으로 ‘인공지능(AI)·드론봇 전투발전 콘퍼런스’를 개최했다.
이 콘퍼런스에서 육군교육사령부 인공지능(AI)연구발전처 개념발전과장 유근석 대령을 만나 육군의 인공지능 인식과 비전, 발전 체계와 방향을 살펴본다.<편집자 주>
- 육군의 인공지능 인식은?
▷ 육군의 인공지능 인식은 이번 콘퍼런스에 신임 서욱 육군참모총장이 참석해 그와 관련된 내용을 설명했다.
이 설명의 결론은 인공지능과 드론봇 전투체계는 육군의 ‘미래전력의 게임 체인저이자 대한민국 산업의 미래 먹거리’라는 것이다.
이 내용을 좀 더 살펴보면, 4차 산업혁명 기술의 총아인 AICBM은 미래 전장을 선도할 혁신 아이템이며 이 중 AI와 드론봇은 국방개혁 2.0 추진의 핵심요소 중 하나이다.
현재 주변국의 상황을 고려하면 인공지능(AI)과 드론봇의 보이지 않는 전쟁이 시작했다.
그 사례로 미군은 2030-2050년 전장환경에서 AI와 같은 혁신적 신기술이 적용될 것으로 판단하고 구체적인 실행에 돌입했고, 중국은 정부차원에서 AI를 국가발전전략의 주요 키워드로 정했으며 스마트 전쟁에서 미국을 앞질렀다는 평가도 나오고 있다.
우리 육군은 이러한 상황에서 작년부터 육군은 民·官·軍, 産·學·硏이 함께하는 오늘과 같은 열린 토론을 통해 공감대를 형성하고 전략적 협력생태계를 구축했다.
특히 작년에 드론봇군사연구센터를 창설했고, 올해 1월 1일부로 인공지능(AI)연구발전처도 창설했다.
- 육군의 인공지능 비전은?
▷ 인공지능의 비전을 3개 영역으로 설명할 수 있다.
첫째, 초지능 능력 구비이며, 육군은 지능정보를 활용해 전장을 가시화하고 인공지능 기술을 적용해 지상전력을 스마트화하고, 지능형 부대 운영과 관리 시스템을 구축한다.
둘째, 초연결 인프라 구축이며, 위성과 초고속 이동 통신망을 활용해 실시간 지능정보의 유통기반을 구축하고 지능정보가 유통되는 지능정보센터를 구축한다.
셋째, 초융합 커뮤니티 구축이며, 여기서의 융합은 체계나 정보의 융합이라는 의미보다는 인공지능과 관련된 기관들 간의 협업을 통한 능력의 융합을 의미한다.
이러한 인공지능의 비전을 구현하기 위해 민관군, 산학연의 인공지능 능력을 활용할 수 있는 협력체계를 구축하고 국방 연구개발(R&D) 역량도 함께 활용이 가능한 커뮤니티를 구축할 것이다.
여기에서 가장 중요한 것은 국방 연구개발(R&D) 역량의 활용 부분이며, 인공지능이 국방 분야에서 많이 활용될 수 있다는 것이 국가의 정책과도 ‘맥’을 같이 하고 있다는 것이다.
- 국방 분야의 인공지능 구조는?
▷ 인공지능의 구조는 눈에 보이지 않는 인공지능을 가시화해야 한다.
특히 운용자와 개발자 간의 인식 차이를 해소하기 위한 ‘틀’로서 다양한 지능정보체계 사업들을 입체적이며 체계적으로 관리해야 한다.
이 구조는 운용, 소요창출, 데이터 관점의 구조를 설정했다.
이를 통해 기능별 또는 단편적으로 추진되고 있는 지능정보체계 사업들이 한 방향으로 갈 수 있도록 체계적이고 입체적으로 통합했다.
먼저 운용구조를 소개하면 이 구조는 초연결 네트워크로부터 초지능 플랫폼 간의 지능정보의 흐름을 의미한다.
이 구조를 통해 학습용 데이터 세트를 수집, 저장, 최신화를 하고 인공지능 모델을 발전시키는 최신 고속병렬처리 컴퓨팅 시스템을 갖춘 일종의 교육시설인 지능정보센터를 구축한다.
두 번째는 소요창출 구조이다.
여기서는 소요판단, 소요통합의 과정을 거쳐 인공지능 발전 소요를 창출하는 과정이다.
실제로 이 과정에는 120여 개 세부사업을 포함 24개 분야의 국방과 육군의 지능화 정보체계 사업에서 총 70여 건의 인공지능 소요를 식별했다.
이 소요식별의 판단기준은 3가지이며 중요한 분야는 인공지능의 구현성, 학습용 데이터의 확보성이다.
또 반복되는 소요는 정리해 40여 건으로 통합해 최종적으로 학습용 데이터 세트들 간의 상호 운용성을 고려한 8개 분야의 30여 건의 인공지능 소요를 창출했다.
이러한 단계를 적용함으로써 인공지능 능력의 발전에 있어서 역량을 집중해야 할 목표를 분명하게 설정할 수 있다.
세 번째는 데이터 구조이다.
인공지능 능력의 발전은 곧, 학습용 데이터 세트를 준비하는 것이다.
이를 3가지로 정리하면 데이터 유형별 전처리 절차를 정립함으로써 다양한 유형의 데이터들이 인공지능 학습용 데이터로 활용될 수 있다.
이 전처리 과정에서 가장 관심을 가져야 할 것은 학습용 데이터에 레이블링, 즉 인공지능에게 교육할 학습용 데이터의 정답을 알려주는 레이블링과 수집해야 할 데이터의 대상을 지정하는 주는 구조이다.
이 구조에서 고려해야 할 가장 중요한 것은 특정 분야에 편향되지 않고 인공지능이 실제로 운영되는 환경을 그대로 묘사할 수 있도록 하는 것이다.
또한 군의 운용자 즉, 지휘관과 참모, 그리고 전사들의 역할도 중요하다.
따라서 인공지능 발전 과정에서 군의 전문가들이 많이 참여해야 인공지능의 성공을 보장할 수 있다.
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| 육군교육사령부 인공지능(AI)연구발전처 AI개념발전과장 유근석 대령이 ‘인공지능(AI)·드론봇 전투발전 콘퍼런스’에서 ‘인공지능(AI) 비전 및 인프라 구축방향’의 내용과 실행의 필요성을 설명하고 있다./아시아뉴스통신=이기종 기자 |
- 인공지능의 구축방향은?
▷ 먼저 지능정보센터를 구축해 인공지능 핵심능력으로 제시한 30여 개의 인공지능 모델과 학습용 데이터의 통합 터미널이 되도록 한다.
이 이후 시범사업을 추진해 인공지능의 가능성을 눈으로 확인할 수 있도록 할 것이다.
그다음은 인공지능 핵심인재 육성이 매우 중요하다.
인공지능 분야의 핵심인재를 육성하기 위해 요구되는 능력과 구비해야 할 핵심역량은 수준별과 영역별로 체계화했다.
특히 이를 위해 인공지능 분야에서 전문학위의 위탁교육을 확대하고 직무교육과정을 개설해 인공지능의 잠재역량을 구비할 것이다.
또한 인공지능의 학습용 데이터 수집과 활용을 위해 규제 개선, 즉 규제 샌드박스를 적용해 수집하는 학습용 데이터가 왜곡되거나 변조되지 않도록 네트워크 보호 대책을 강구할 것이다.
이외에도 인공지능의 윤리준칙도 중요한 분야이다.
인공지능은 민간 분야의 오픈 소스를 활용해야 함에 따라 군사용으로 활용하는데 있어서 투명한 개발과 활용이 담보되어야 한다.
따라서 인공지능 수명주기의 각 단계별로 적용할 세부지침을 구체화할 수 있도록 충분한 논의를 거쳐 제정할 필요성이 있다.
이러한 고려사항을 볼 때 2025년까지는 인공지능 기반을 확충하며 2030년까지는 인공지능 능력을 구비할 수 있게 단계별로 준비하고 있다.
- 마지막으로 하고 싶은 말은?
▷ 우리 육군이 인공지능(AI) 전력을 발전시키는 이유는 초지능, 유·무인 복합 전투체계를 구현해 기존과는 완전히 다른 개념과 차원의 전투수행으로 확실한 승리를 보장하는 것이다.
또한 최소 전투와 최소 희생을 통해 전투 효율성을 획기적으로 높여 병력 절감에 따른 공백을 메우고 우리의 소중한 가치인 생명을 보호하는 것이다.
이외에도 국가 산업동력으로 군과 민·관·산·학·연이 전략적 협업을 통해 수많은 수요를 창출하는 것이다.
