North Korea's science and technology policies are being pursued under strong leadership and control by the central government. In particular, a large part of the research and development of science and technology related to the Fourth Industrial Revolution in North Korea is controlled and absorbed by the defense organizations under the national defense-oriented policy framework, among which North Korea is making national efforts to develop advanced technologies in artificial intelligence and actively utilize them in the military affairs. The future weapon system based on AI will have superior performance and destructive power that is different from modern weapons systems, which is likely to change the paradigm of the future battlefield, so a thorough analysis and prediction of the level of AI militarization technology, the direction of development, and AI-based weapons system in North Korea is needed. In addition, research and development of South Korea's corresponding weapon systems and military science and technology are strongly required as soon as possible. Therefore, in this paper, we will analyze the level of AI technology, the direction of AI militarization, and the AI-based weapons system in North Korea, and discuss the AI military technology and corresponding weapon systems that South Korea military must research and develop to counter the North Korea's. The next study will discuss the analysis of AI militarization technologies not only in North Korea but also in neighboring countries in Northeast Asia such as China and Russia, as well as AI weapon systems by battlefield function, detailed core technologies, and research and development measures.
본 연구는 첨단 과학기술이 적용된 무기체계 시험평가 수행체계 개선 소요를 도출하고 우선순위를 평가하여 발전방안을 제시하는데 목적이 있다. 무기체계 시험평가 환경변화에 대한 문헌연구와 사례분석을 통해 AI 기반 무기체계의 시험평가 발전방안과 시험평가 제도·구조·기술적 측면에서 11개의 세부 평가항목을 도출하였다. AI 기반 무기체계 시험평가는 데이터 기반 성능평가와 실물에 의한 시험평가를 병행해야 하며, 별도의 데이터셋을 활용한 성능측정이 필요하다. AHP 분석을 통해 시험평가의 중요도를 분석한 결과, 시험평가 제도-기술-구조 순이며, 세부 평가항목의 우선순위는 시험평가 결과판정-시험평가 조직 및 전문가 양성-과학적 시험평가 순으로 평가되었다. 우선순위가 높은 평가항목에 대하여 시험평가 수행체계 개선방안을 제시하였다.
최근 국내·외 적으로 AI 기반의 MUM-T 복합전투체계 고도화와 이를 통한 산업의 활성화가 글로벌 이슈로 급부상하고 있다. 그러나 우리의 국방부 방위사업법은 무기체계 자체기기 중심으로 MUM-T 실증이 이루어져 무기체계의 운용 부분에 대한 고도화에 NATO 선도국 대비 다소 미흡한 것으로 판단된다. 우리의 미래 글로벌 UGV, UAV, UMS 등 MUM-T 복합전투체계의 국제경쟁력 강화를 위해서는 자율화 MUM-T 개념 정립, 자율화·상호운용성·데이터 표준화 기반의 국방 AI MUM-T 최상위 플랫폼 구축과 운용, 국가과학기술자문회의와 같은 대통령소속의 국방혁신위원회의 신설과 심의·자문 기능 강화·추가가 요구된다.
현재의 무기체계는 다양한 표준과 프로토콜이 적용된 복합무기체계가 운용되어서 전장에서 연합 및 합동작전시 원활한 정보교환 실패의 위험이 있다. 무기체계간 신속한 상황판단으로 핵심표적에 대한 정밀타격을 수행하기 위한 무기체계들의 상호운용성은 전쟁수행의 핵심요소이다. 한국군은 전력화 이후 다수의 소프트웨어 및 하드웨어의 형상변경과 성능개선 소요가 발생하고 있으나, 상호운용성에 미치는 영향에 대한 검증제도가 없으며, 관련 시험 도구 및 시설도 전무한 실정이다. 또한 연합 및 합동훈련시 무기 / 전력지원체계의 세부 운용방식과 소프트웨어를 임의로 변경한 후 이에 따른 사용자 간 오류가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 주기적인 무기체계간 상호운용성 검증이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 사람이 평가기간을 잡아서 1번 평가를 진행하는것이 아니라, AI가 24시간 무기 / 전력지원 체계간 상호운용성을 지속적으로 평가하여 전쟁수행능력을 고도화해야 한다, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자연어 처리기법(①Word2Vec 모델 ②FastText 모델 ③Swivel 모델)을 적용(공개된 알고리즘과 소스코드 사용)하여 국방상호운용성 능력향상을 위한 사전연구를 수행하였다. 이 실험의 결과를 바탕으로 사람에 의존하지 않고, 자동화된 국방상호운용성 평가도구를 구현하기 위한 방법론(자연어 처리 모델을 통한 상호운용성 소요평가 / 수준측정의 자동화된 평가)을 향후 제시하고자 한다.
본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.
4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.
미래 전장 양상이 초연결성에 기반한 전장 네트워크 발전에 기반할수록 그 결과 또한 예측할 수 없는 불확실성이 더욱 커질 것으로 예견된다. 이런 환경에서 인공지능에 기반한 자율무기체계 도입은 그 불확실성을 더욱 증대시킨다. 불확실성이 증대된 환경에서 공동의 작업으로 인해 도출된 결과에 대한 책임을 평가하는 것은 그 중요성에도 불구하고 선명한 방향을 정하지 못하고 있으며 누구도 충분한 책임을 지지 않는 책임간극(responsibility gap)에 대한 우려도 있다. 이에 따라 이 글에서는 자율무기체계의 운용양상을 분석하고 그 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제로서 책임간극의 문제를 로버트 스패로우의 이론을 통하여 고찰해볼 것이다. 그의 주장을 면밀히 살펴보고 치명적 자율무기체계(lethal autonomous weapon system, LAWS)의 운용에서 책임간극은 극복 가능한 것임을 밝힌다. 간극이 아닌 책임의 프레임이 앞으로 다가올 전장 환경에 더 적합함을 보여줌으로서 신중한 무기체계 개발 및 사용의 기반을 마련하고자 한다.
본 연구는 4차 산업혁명 국방기술과 통신설비 기반 5G MUM-T 체계의 운용개념을 정립하고, 5G MUM-T 체계 및 운영의 선도국인 미국 정부 기술정책 사례를 중심으로 우리의 현황을 진단한다. 그리고 5G MUM-T 체계의 운용고도화를 위해서는 무기체계 세부 분류에 전투용 로봇·드론 반영, 저궤도 5G 위성통신 조기 도입, 실증·검증에 5G 특화망 및 도매제공 이용의 확대, 국방 AI 거버넌스 체계 구축, 방사법 무기체계의 3분류 방안의 필요성을 제시한다. 향후 연구는 6G MUM-T, 6G NTN 기술진화에 대응하고 중국, 독일, 영국, 일본 등의 국가별 정책사례를 비교·분석하는 것이 중요하다.
Russia invaded Ukraine in February 2022. Many military experts predicted that Russia could defeat Ukraine within a week, but the Ukraine-Russia War has not been going as expected. Indeed, Ukraine military has been defending well and seems to fight more efficiently than Russian military. There are many reasons for this unexpected situation and one apparent thing is due to artificial intelligence (AI) technologies. This study focused on AI-enabled combats that the Armed Forces of Ukraine has carried out around Siverskyi Donets River, the Crimean Peninsula, and suburbs of Kyiv. For more systematic analysis, the revolution in military affairs (RMA) theory was applied. There are four significant implications inferred by studying current Ukraine-Russia War. First, AI technologies are effective even in the current status and seems to be more influential. Second, hyper-connected network by satellite communications must be needed to enhance the AI weapon effects. Third, military AI technologies should be based on the civil-military cooperation to keep up with pace of technological innovation. Fourth, AI ethics in military should be seriously considered and established in the use of AI technologies. We expect that this study could help ROK Armed Forces to be modernized in the revolutionary fashion, especially for manned and unmanned teaming (MUM-T) system.
4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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