속보 

사이트 내 전체검색

2019년 08월 24일 토요일

[국방AI·드론봇 ③] 육군교육사 김영길 대령, “AI 기반 지능정보체계는?”

- 미국 DARPA, 미군 미래사령부 수준 국내 국방획득 개선·발전 필요
- 인공지능 기반 지능정보체계 활용해 첨단과학기술군 실현

(아시아뉴스통신= 이기종기자) 기사입력 : 2019년 05월 12일 14시 24분

육군교육사령부 인공지능(AI)연구발전처 AI구조·소요과장 김영길 대령이 ‘인공지능(AI)·드론봇 전투발전 콘퍼런스’에서 AI 기반 지능정보체계의 효율적 획득방안과 제도화를 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 민간 분야와의 협업 등을 소개한다.
 
최근 대한민국 육군은 미래전장을 주도할 첨단과학기술군의 구현을 위해 육군교육사령부가 한국과학기술원(KAIST), 국방과학연구소, 국방기술품질원 등과 공동으로 ‘인공지능(AI)·드론봇 전투발전 콘퍼런스’를 개최했다.
 
이 콘퍼런스에서 육군교육사령부 인공지능(AI)연구발전처 AI구조·소요과장 김영길 대령을 만나 육군에서 추진하고 있는 지능정보체계의 취지와 비전, 발전 방향을 살펴본다.<편집자 주>
 
- 육군이 추구하는 ‘지능정보체계’란?
 
▷ ‘지능정보체계’ 는 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기반으로 인간의 지적 능력을 보좌하는 정보체계를 의미한다.
 
이는 기존의 자동화(Automation), 정보(Information) 중심의 자동화 정보체계의 개념과 대비되고 자율(Autonomy), 지능(intelligence) 등의 특성을 가진 지능화체계이다.
 
3차 산업혁명 시대의 정보 중심에서 인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명 시대로 전환되고 있고 현재 개방, 공유, 협업으로 대부분이 무료화가 돼 자료(Data)가 가치 창출의 원천으로 인식되고 있다.
 
특히 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등으로 지칭되는 ‘ABC’ 특성으로 인해 데이터 활용의 패러다임이 변화하고 있다.
 
이에 육군은 인공지능의 기술적 특성인 문제정의, 인적재능, 데이터 관리·활용, 문제해결형 알고리즘 등을 활용해 군 환경에 적합한 인공지능 플랫폼을 통합 구축하여 군사자료의 보호와 대규모 자원의 중복 투자를 방지할 수 있는 방안을 구축하려고 한다.
 
- 육군의 ‘지능정보체계’ 획득방안은?
 
▷ 현재 육군이 제기하는 획득방안과 기존 획득방안 사이에는 차이가 있다.
 
이 차이점의 가장 근본은 우리 육군이 첨단과학기술군으로 발전하기 위해 고민으로부터 시작됐다.
 
기술의 발전이 소비자의 새로운 요구를 창출하는 시대는 이미 오래전부터 시작됐다. 군의 소요기획 단계에서도 기술발전과 직접 연계하여 새로운 요구를 창출하는 활동이 절실한 시기이다.
 
현재의 국방 획득절차는 군에서 군사력 건설을 위한 개념을 발전시켜 소요를 제기하면 이에 대한 필요성을 검토하고 기술적 구현 가능성을 확인하는 등의 과정을 거친다.
 
이러한 절차로 인해 소요 제기된 군의 능력요구가 실제 군에 다시 제공되기까지는 최소 5년에서 10년 이상이 걸린다.
 
이러한 과정은 우리 군이 첨단과학기술군으로 발전하는 데 제한점이 많다고 생각한다.
 
우리 육군은 인공지능 기술의 특성과 개발 프로세스를 고려한 무기체계와 전력지원 체계의 지능정보 획득 방안에 대한 정립하고 있다.
 
이 방안에서 중요한 것은 AI 개발 과정과 기술개발 수준에 대한 고려이다.
 
먼저, 개발 과정은 데이터 준비, 알고리즘 학습, 평가, 실 환경에서 모델 강화 순으로 진행된다.
 
이에 따른 기술개발 수준은 AI 분야별로 인간 최상위 지능 대비 수준이며, AI 학습은 군내 환경에서 확보한 데이터가 필요하다.
 
현재 인공지능의 경우 분야별 기술발전의 수준이 상이하고 학습 데이터의 영향이 클 수 있어 수치적 작전운용성능(ROC, Required Operational Capability)의 설정이 제한된다.
 
이러한 제한점을 해결하기 위한 방법으로 소요체계에서 요구되는 지능정보 제공을 위한 분야와 인공지능 학습을 위한 분야를 구분하고 탑재되는 체계와 독립적으로 개발할 필요성이 있다.
 
우리 육군이 인식하고 있는 AI 개발의 성공요소는 소요(Requirement), 인재(Talent), 자료(Data), 인공지능(AI) 기술이며, 이를 위해 소요와 데이터는 군내에서 지원하고, 인재와 기술은 민간과 협업해 발전시킨다.
 
- 육군이 추진하고 있는 획득방안과 비교되는 사례는?
 
▷ 미국, 이스라엘 등 국방 과학기술 선진국에서는 국가적 전 역량을 집중해 국방 분야에 대한 과학기술 투자를 우선하고 이를 통해 얻어진 결과물을 민간에 환원하고 있다.
 
미국 방위고등연구계획국(DARPA, Defence Advanced Research Project Agency)을 예로 들면 국가 연구개발 예산의 70%를 관리하면서 국방과 연계해 민간이 투자를 꺼리고 어려운 기술개발이나 미래 혁신기술 분야에 투자하고 있다.
 
이를 위해 군사적 환경을 시험장(Test Bed)으로 제공해 기술의 성숙을 지원하고 있다.
 
또한 미 육군은 2019년부터 기존의 전투발전과 획득 조직을 통합해 육군 미래사령부(AFC, Army Future Command)를 창설했다.

이를 통해 미래 핵심기술에 대한 분야별 연구기관, 민간 기술 등과 융합한 소요기획을 통해 빠른 기술발전에 대비한 신속한 획득절차를 추진하는 조직들을 통합 편성하고 있다.
 
우리나라에도 우리 환경에 맞게 효율적인 국방획득을 위한 절차와 제도를 개선하고 국방 연구개발과 국가 연구개발의 역량을 집중해 국방과학기술의 발전에 우선 투자해야 한다고 본다.
 
이를 위해 현재의 국가 연구개발의 국방 분야 투자를 확대하는 방안을 마련하고 그 결과물에 대해 군이 적시적으로 활용할 수 있도록 기술에 대한 소유권 등 제도적 기반 마련이 절실한 시기라고 생각한다.
 
육군교육사령부 인공지능(AI)연구발전처 AI구조·소요과장 김영길 대령이 ‘인공지능(AI)·드론봇 전투발전 콘퍼런스’에서 국방과학기술의 미래를 위해 국방기획절차, 전투발전체계, 국방획득체계의 조화가 필요하다고 설명하고 있다./아시아뉴스통신=이기종 기자

- ‘지능정보체계’ 획득과정에 중요한 것은?
 
▷ 우리 육군이 ‘지능정보체계’를 효율적으로 추진하기 위해 소요제안 단계와 연구개발 단계에 집중할 것이다.
 
먼저 소요제안 단계를 설명드린다.
 
소요제안 단계에서 인공지능 소요창출 구조를 적용해 지능정보 소요를 식별하고 이를 구체화한 후 소요를 제기한다.
 
제안된 체계의 지능정보 소요 운용개념, 데이터 획득과 유통방안, 비용 대 효과 검토 등이다.
 
인공지능 모델 개발을 위해 학습 데이터 준비 소요와 필요한 인공지능 알고리즘의 가용성 등 지능정보 소요를 구체화한다.
 
이를 위해 지능정보 구현을 위한 체계구성 요소와 인공지능 학습을 위한 소요를 구분해 소요결정을 위한 판단자료를 활용한다.
 
또 지능정보 구현을 위한 체계구성 요소와 인공지능 학습을 위한 소요를 구분하고 소요결정의 판단 자료를 활용한다.
 
특히 인공지능 기술 발전에 신속한 대응을 위한 산학연과의 소요창출 협업을 추진할 것이며, 이를 위해 산학연의 역량을 군의 능력으로 통합을 위한 협력조직으로 민간 중심의 군사연구소 설치 등을 검토하고 있다.
 
결국 국방 연구개발의 성과가 지능정보 핵심능력을 확보로 연결될 수 있는 기술 개발의 생태계 구축이 필요하다.
 
그다음은 연구개발 단계를 설명드린다.
 
획득단계에서 인공지능 개발을 위한 데이터 세트 구축, 인공지능 학습· 평가 등이 기본설계검토(PDR, Preliminary Design Review) 회의 이전에 지능정보가 구현되어야 하고 이후에 소프트웨어와 모델을 강화하는 절차를 정립한다.
 
이를 위해 선행연구 단계에서 소요체계의 인공지능 기능을 구현하고 체계구성 요소의 연구와 함께 인공지능 학습용 데이터세트의 구축을 병행해야 한다.
 
연구개발을 착수한 후 요구분석 단계에서는 인공지능 모델 개발을 진행해 학습과 평가, 지능정보 소프트웨어를 구현해야 한다.
 
기본설계검토 단계부터 개발된 인공지능 모델과 강화학습 기반을 체계 설계에 반영한 후 인공지능 모델 강화를 통해 성능을 점진적으로 향상시킨다.
 
특히 인공지능의 초기 모델을 개발해 소요 체계의 연구개발 단계에 조기 반영으로 정상적인 사업추진을 보장해야 한다.
 
또한 시험평가는 데이터 유통과 지능정보 제공 여부를 확인하고 인공지능 모델은 운용성 평가를 해야 한다.
 
- 마지막으로 하고 싶은 말은?
 
▷ 4차 산업혁명 시대에 빠른 기술발전의 속도에 선도적으로 대응하기 위해서는 국방획득 절차의 유연성과 간소화가 절실하다.
 
인공지능 기술 개발의 특성, 전투수행과 국방운영 개념의 지능화 등을 고려한 지능정보 획득 절차는 군에서 직접 수행할 필요성이 있고, ‘전투발전-국방획득-국방기획’ 간의 조화, 연계, 협력의 지속적인 상호 작용이 필요하다.
 
우리 육군이 첨단과학기술군으로 발전을 위해서는 국내 연구개발 현장에서 숨은 진주를 찾는 등 민간기술을 상시 도입할 수 있는 시스템을 구축해야 한다.


[ 저작권자 © 아시아뉴스통신. 무단 전재 및 재배포금지]



제보전화 : 1644-3331    이기자의 다른뉴스보기
의견쓰기

댓글 작성을 위해 회원가입이 필요합니다.
회원가입 시 주민번호를 요구하지 않습니다.