심효준 기자
 |
| 이동국 두타기술 대표 |
전쟁을 수행하는 지휘관들은 현재 벌어지고 있는 전장 상황이 어떻게 진행되는지를 가장 알고 싶어 할 것이다. 몇 명이 전투 중이고, 몇 명이 부상을 당했는지. 우리 군의 무기들은 효과적으로 사용되고 있는지. 다른 기능을 각각 수행하는 제대들이 협동작전은 잘 수행하는지. 군수지원이 잘 되어 탄약이나 식량은 부족하지 않는지. 이와 같은 사안들이 실시간으로 확인되기를 원할 것이다. 여기서 우리 군은 이러한 전장 상황을 인식하기 위해 인공지능 기술을 활용하고자 한다.
전장 상황이 인식되려면 다중·다종의 정보수집 자산으로부터 수집되는 자료 및 정보를 기반으로, 모델링·분석·학습·정보생성·추론하는 인공지능기반 지능형 전장 상황을 인식하고 판단하는 기술이 필요하다.
전장 상황이 인식되면 지휘관은 상황에 가장 적합한 대응책을 강구해야 한다. 아무리 훌륭한 지휘관이라도 많은 데이터를 정리한 결과를 두고 적합한 대책이나 지시사항을 결정하는 것은 많은 고민과 어려움이 따른다. 따라서 이때도 인공지능이 최적의 대책을 제시하는 것을 생각해 볼 수 있다.
만약 인공지능이 상황에 맞는 적절한 후보 대책을 제시해준다면, 지휘관은 효과적이고 신속하게 지휘 결심할 수 것이다. 정리하면 전장환경을 인식하고(Observe), 상황을 분석해 판단하고(Orient), 이를 토대로 의사결정(Decide) 및 임무수행(Act) 능력을 갖는 것(약어 : OODA)에 대해서 인공지능을 활용하는 것이다.
우크라이나-러시아 전쟁을 보면, 금방 끝날 것 같던 전쟁도 지루하고 소모적으로 흘러가는 경향을 보인다. 이러한 상황에서는 전투원과 전투부대에 물자와 탄약, 수송지원과 함께 인사·행정·의료 등을 어떻게 지원할 것인지 치밀한 고민이 필요하다. 여기서 관련 데이터를 인공지능을 통해 지능화한다면, 과학적이고 효율적으로 전투를 지원할 수 있을 것이다.
군에서 인공지능 기술이 독보적으로 많이 소요될 것으로 예상되는 분야가 바로 유·무인 복합기술(Manned-Unmanned Teaming, MUM-T)이다. MUM-T는 인간과 컴퓨터 및 기계가 협업하는 체계를 의미하는 용어로, 전투 효과 증대와 군 인력 감소에 대한 핵심 대책으로 전망된다. 인간과 기계가 서로 협업을 하기 위해 무인체계는 수동단계→반자율단계→완전자율단계로 나아갈 것이며 인공지능 기술도 적의 탐지 및 식별, 협력모델 생성 등의 분야에서 다양하게 적용될 것이다.
인간과 기계가 소통하기 위한 기술(Man Machine Interface, MMI)도 필요하다. 인간의 시각, 음성, 촉각, 제스처 등에 대한 정보를 기계가 원활하게 인식해야 소통의 이질감이 줄어들 것이기 때문이다.
인공지능이 인간을 흉내내는 것을 넘어 인간의 능력을 뛰어넘을 수 있을까? 우리는 이미 이세돌과 알파고의 바둑경기 결과를 알고 있다. 군 산업에서도 인공지능과 인간 파일럿의 전투비행을 실험한 결과, 인공지능 파일럿의 승률이 압도적이다.
민간에서의 인공지능 연구개발 방향도 군과 유사하다. 공장의 거대 생산 프로세스를 메타버스화(디지털 트윈)하고 생산시설에 대한 효과적인 제어, 고장진단 및 고장 예측 등에 인공지능 기술을 접목하고 있다.
인공지능의 가장 큰 장점은 지속적인 학습량이 많을수록 효과가 더욱 좋아진다는 것이고, 인간의 능력을 넘어선다는 것이다. 그러나 이는 인간에게 부담이 되고 위해가 될 수도 있는 부분이다. 민간과 군에서 다양한 목적을 가지고 인공지능을 활용하는 상황이지만, 인공지능의 윤리적 문제에 대해서도 동시에 꾸준히 연구가 되고 적용돼야 할 것이다.
/이동국 두타기술 대표
중도일보(www.joongdo.co.kr), 무단전재 및 수집, 재배포 금지
