매년 쌓이는 170만 예비군 훈련 결과…軍, AI 접목해 활용 방안 연구

(서울=뉴스1) 김기성 기자 = 우리나라 연간 예비군 자원은 약 256만 명 규모로, 약 170만 명이 예비군으로 동원 입소해 훈련을 받는다. 매년 예비군 170만 명의 훈련 결과물이 쌓이고 있지만 이를 종합적으로 수집 분류하고 분석을 거쳐 제도 개선에까지 활용하는 완결성 있는 체계는 부족해, 군이 이를 보완하는 방안 도입을 추진한다.

8일 군에 따르면 국방부 예비전력정책관실은 최근 '인공지능(AI) 기반 예비군 훈련 결과 데이터 수집·분석체계 구축 연구'를 용역 발주하고 연구 수행 기관을 모집하고 있다. 국방부는 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 활용해 예비군 훈련 결과 정보를 체계적으로 관리하고 이를 예비군 제도 발전에 활용하기 위한 기반 연구 차원에서 이 사업을 진행 중이다.

국방부 관계자는 "인구절벽에 따른 상비전력 감소로 예비 전력의 중요성이 커지고 있고 전시 동원 즉시 전투력을 발휘해야 하는 예비군이 전쟁의 승패를 좌우하는 핵심 전력으로 대두됐다"면서 "그럼에도 연간 170여만 명에 달하는 예비군 훈련 참가자들의 훈련 결과 정보가 체계적으로 축적·분석되지 못하고 있는 것이 현실"이라고 지적했다.

이어 "연간 수백만 명에 달하는 대규모 예비군 훈련 결과를 체계적으로 수집하고 분석할 기술 기반이 그간 부재했다"면서 "AI, 빅데이터 기술을 활용해 훈련 결과 데이터를 수집·축적·분석할 수 있는 체계 구축 방안을 정립할 필요가 있다"라고 설명했다.

예비군 전력의 중요성은 최근 5년째에 접어든 러시아-우크라이나 전쟁에서 그 두각을 드러내고 있다. 우크라이나군의 경우 개전 초기 20만 명 규모의 상비 병력으로 러시아의 공세를 막는 한편 국가총동원령에 따라 100만 명 이상의 예비 전력 동원해 지금까지 전쟁을 이어가고 있다.

이에 따라 예비군 제도를 운용하는 나라들에서는 예비전력을 동원하는 과정부터 훈련 체계, 치장물자(전시 보급 물자) 관리에 이르기까지 시스템 정비를 이어가고 있다. 그러나 한국의 경우 예비군 훈련의 결과를 쌓아두기만 하고, 훈련의 결과 등에 대한 체계화된 분석의 틀은 운영하지 않았던 것으로 알려졌다.

국방부는 이번 연구에서 현행 예비군 훈련 결과 정보 수집·관리 실태를 분석하고 훈련 성과를 측정하는 지표의 표준 모델을 마련해달라고 요구했다. 특히 군사시설의 특성상 단독망(내부망)을 사용하는 점을 고려해 지금까지의 데이터 생성부터 저장까지 과정을 점검하고 정보값이 유실되는 구간의 제도적 또는 기술적 한계를 짚어달라고 요청했다.

이어 훈련 결과 데이터를 축적 관리하는 데이터베이스(DB)를 설계하고 훈련 참가자의 참가 이력 및 부여된 군사특기 등을 연계해 향후 AI로 분석할 수 있는 체계 마련도 주요 과제로 지정했다.

국방부는 군사훈련의 일환인 만큼 민간의 상용 AI, 클라우드 기술을 활용하는 것이 군사보안상 위험 요소는 없는지 확인하고 식별 시 통제 방안도 함께 마련할 것을 주문했다. 또 축적한 훈련 결과를 향후 예비군 개인별 맞춤형 훈련 체계, 동원지정 모델 등 예비군 제도 발전에 활용할 방안의 기초 개념 수립도 주요 과제로 선정했다.

국방부는 아울러 2027년 AI 활용 예비군 훈련 결과 분석 모델의 개념설계 사업에 참고할 수 있을 정도의 구체적인 DB 설계안을 제시해 달라고 당부했다. 또 예비군훈련장 데이터 전송 수신을 위한 인터넷 환경 조성에 필요한 예산을 산출해 국방예산과 국방중기계획에 반영할 수 있는 논리도 개발할 것을 요청했다.

goldenseagull@news1.kr