군, AI 기반 임무 수행 평가 도입 추진…美 사례 벤치마킹

(서울=뉴스1) 김예원 기자 = 군 당국이 기존의 수작업 위주 평가 절차에서 벗어나, 인공지능(AI) 시뮬레이션을 기반으로 미래 전력 소요 예측을 자동화하는 방안을 추진한다.

20일 합동참모본부(합참)은 이같은 내용을 담은 군 능력 평가 AI 지원체계 도입 방안 연구 용역을 발주했다.

'능력 평가'는 합참의 합동전투발전체계 업무 수행 절차의 일부분으로, 우리 군이 맞닥뜨릴 수 있는 현실적인 위협·대응 시나리오를 바탕으로 우리 군의 능력치를 수치화한 뒤 부족한 전력 소요를 찾아내는 과정을 가리킨다.

해당 평가는 워게임(war game)이나 에이전트 기반 모형(ABM) 시뮬레이션을 활용한 정량적 분석과 문헌 연구 중심의 정성적 분석을 종합하여 이뤄진다. 합참은 그간 수작업에 의존해 온 이러한 평가 절차에 인공지능(AI)을 도입해 분석의 효율성과 정확성을 높이겠다는 구상이다.

AI 전환의 효과를 높이기 위해 정량적 분석의 비중도 늘린다. 합참과 한국국방연구원(KIDA)에 따르면, 2025년 능력 평가 때는 정량적 분석과 정성적 분석이 3 대 7 비율로 수행됐다. 합참은 이 비율을 5대 5까지 높이고, 해당 데이터에 AI 분석지원체계를 접목해 한국형 능력 평가 수립 로드맵을 구축하겠다는 방침이다.

합참은 정량적 분석 중에서도 ABM에 중점을 둔 반/자동화 AI 모델에 중점을 두고 한국형 능력 평가 체계 구축을 검토하고 있다. 반/자동화 모델은 인간과 AI가 협업하는 방식으로, AI가 교리 및 제원을 분석하면 인간이 이를 검증, 수정해 승인하는 방식으로 이뤄진다.

합참이 ABM 방식에 주목하는 이유는 기존 워게임 모델의 제약 때문인 것으로 보인다. 워게임은 부대 전투력이나 무기 제원 등 현존하는 명확한 데이터가 반드시 입력돼야 해 장기 미래 예측에 한계가 있을 수밖에 없기 때문이다.

반면 ABM은 행위자(Agent)에게 기본적인 행동 규칙과 범위만 설정해 줘도 개체 간 상호작용을 통해 시나리오의 취약점을 발견하고 미래 전력 소요를 예측할 수 있다는 장점이 있다.

AI를 활용한 한국형 능력 평가 지원 체계의 '롤모델'은 미군의 '지식 관리 및 의사결정 지원'(Knowledge Management / Decision Support·KM/DS)가 될 전망이다.

미 합동참모본부 및 국방부(전쟁부) 등에 따르면 이는 능력 평가 과정에서 분산된 각종 무기 제원 및 교리, 시뮬레이션 데이터를 단일 네트워크로 통합하는 프로그램을 가리킨다. AI가 즉각적으로 학습하고 활용, 비교할 수 있는 기반을 제공해 지휘부가 최적의 결정을 내릴 수 있도록 돕는 체계로 볼 수 있다.

미국은 2018년부터 이를 도입해 운용 중인데, 2025년부턴 AI 업그레이드 등을 적용해 이를 더욱 고도화하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 한국형 능력 평가 지원 역시 이를 참고해 추진될 예정이다.

kimyewon@news1.kr