국방 AI 골든타임, 핵심은 '속도전'…"먼저 통합하는 쪽이 주도권"
"전장은 이미 실시간으로 변화하고 있습니다. 더 이상 미루지 말고 지금 행동해야 합니다." 6일 국회의원회관 제1소회의실에서 유용원 국민의힘 의원이 주최한 '국방 AI 컨퍼런스(AWC 2026)'가 열렸다. 이날 기조연설을 맡은 유진 최 실드AI 한국지사장은 이같이 말하며, 인공지능(AI)을 얼마나 빨리 통합하고 검증해 전력화하느냐가 향후 군사적 우위를 좌우한다는 의견을 제시했다. '실전이 된 전장, 대한민국 국방AI 골든타임'을 주제로 열린 이날 행사에는 유 의원을 비롯해 유진 최 쉴드AI 한국지사장, 전재효 안두릴코리아 상무, 강동관 한화에어로스페이스 무인기사업팀장, 김민성 마키나락스 국방사업본부장, 조규태 LIG D&A AI랩장, 박지환 싱크포비엘 대표 등이 참석했다. 행사에서는 현대전에서 AI와 무인체계가 전장의 판도를 바꾸고 있는 만큼 한국군도 기존 무기체계 획득 방식에서 벗어나 AI 기반 전력화 속도를 높여야 한다는 제언이 이어졌다. 참석자들은 AI가 단순한 자동화 기술이 아니라 탐지·판단·대응 시간을 줄이고, 통신 교란 등 악조건에서도 작전을 지속하게 하는 핵심 수단이라는 점도 강조했다. 기존 무기체계처럼 장기간 소요 제기와 개발, 시험평가를 거쳐 전력화하는 방식만으로는 AI 기술 발전 속도와 실제 전장 변화에 대응하기 어렵다는 지적이다. "누가 먼저 보고 판단하나"…AI 경쟁, 의사결정 속도가 가른다 이날 발표와 토론에서 공통적으로 제기된 키워드는 '속도'였다. 현대전에서는 빠른 항공기나 미사일만이 아니라 누가 먼저 보고, 이해하고, 적응하고, 교란 이후 복구하느냐가 승패를 가르는 요소로 부상하고 있다는 설명이다. 유진 최 실드AI 한국지사장은 국방 AI의 본질을 "누가 더 먼저 의사결정의 고리를 닫을 수 있느냐"로 설명했다. GPS가 재밍(전파 교란)되고 통신이 끊긴 상황에서도 계속 보고 판단하며, 인간의 속도가 아닌 기계의 속도로 행동할 수 있는 체계가 전장에서 전략적 우위를 점할 수 있다고 강조했다. 그는 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 군이 더 빠르고 안전한 결정을 내리도록 돕는 데 목적이 있다"며 "특히 한 명의 운용자가 여러 무인체계를 동시에 지휘하고, 통신이 불안정한 상황에서도 자율적으로 임무를 이어가는 체계가 필요하다"고 덧붙였다. 조규태 LIG D&A AI랩장도 "잘 만드는 것도 중요하지만, 시기를 놓쳐서 실행해보지 않으면 나중에는 글로벌 리더들과 격차가 더 벌어질 것"이라며 "당장 실행해 속도를 맞춰야 한다"고 역설했다. 전재효 안두릴코리아 상무 역시 '속도'를 언급했다. 그는 "미국이 최근 두 개의 전쟁을 통해 확실히 깨달은 것은 같은 가격으로 여러 발을 만들어 몇 발이라도 목적을 달성할 수 있게 하는 것"이라며 현재 미국이 추진하는 협업전투기(CCA) 사업만 해도 1차보다 2차 사업이 훨씬 더 규모도 작고 비용도 값싸질 것으로 보고 있다"고 말했다. 이어 "옛날에는 비슷한 무기체계를 하나하나 정성 들여 만들었다면 이제는 보다 빨리 저렴하게 만들어 공급하는 것으로 전장이 바뀌고 있다"며 "다수의 무기체계, 저렴한 무기체계를 빨리 만드는 데 '라티스'와 같은 AI 플랫폼이 활용되고 있다"고 부연했다. 한화에어로스페이스 역시 바뀐 전장 환경에 대응하기 위해 AI 접목이 필수적이라 보고 있다. 강동관 한화에어로스페이스 무인기사업팀장은 "저렴하고 소모 가능한 소형 무인기를 중심으로 소요가 늘어날 것"이라며 "지휘관들의 결심을 앞당기고 (표적을)분석·모니터링하는 인력의 로드(업무 부하)를 줄이기 위해 무인항공기에 접목되는 AI 기술을 빠르게 전환하는 환경이 필요하다"고 말했다. 해상초계 무인기의 경우 해상에 수천~수만 개 표적이 분포해 있어, 이를 사람이 일일이 분석하는 데 한계가 있다는 설명다. 각자 만든 AI론 늦다…공통 플랫폼·재학습 체계 필요 속도전을 뒷받침하기 위한 기반으로는 통합 플랫폼이 꼽혔다. 개별 무기체계나 기업별 AI 솔루션을 따로 도입하는 방식만으로는 전장 변화에 빠르게 대응하기 어렵기 때문이다. 김민성 마키나락스 국방사업본부장은 "국방 AI 전력화를 위해 데이터 통합과 모델 학습·재학습, 검증·배포 기능을 갖춘 통합 플랫폼이 필요하다"고 설명했다. 전술이 바뀌면 관련 데이터를 빠르게 수집·통합하고, AI 모델을 재학습한 뒤 다시 배포하는 체계가 중요하다는 것이다. 이는 과거 무기체계의 성능을 점진적으로 개선하는 경쟁에서, 데이터와 모델을 얼마나 빨리 갱신하고 현장에 적용하느냐의 경쟁으로 국방 AI의 초점이 이동하고 있음을 보여준다. 발표 후 이어진 패널 토론에서도 공통의 자율성 아키텍처와 상호운용성 확보 필요성이 제기됐다. 드론과 다양한 무인체계가 서로 다른 언어로 움직이는 것이 아니라 동일한 구조 안에서 역할을 조정하고, 기계의 속도로 협조할 수 있어야 한다는 취지다. 국방 AI가 단순한 장비 구매 사업에 그쳐서는 안 된다는 지적도 나왔다. AI를 작전 속도로 활용하려면 하드웨어 중심 접근에서 벗어나 소프트웨어 기반 통합, 엣지단 자율성, 데이터 관리 체계, 형상 관리 등을 함께 갖춰야 한다는 것이다. "빨리 가되 믿을 수 있어야"…실증·신뢰성도 병행 과제 다만 속도만 앞세우는 접근에는 한계가 있다는 지적도 함께 나왔다. AI가 전장에서 실제로 활용되려면 신뢰성과 실증 기반 전력화가 병행돼야 한다는 것이다. 박지환 싱크포비엘 대표는 "'AI가 추천하고 인간 지휘관이 최종 승인하면 안전하다'는 식의 단순한 접근은 위험할 수 있다"고 지적했다. 인간의 자동화 편향을 고려하면, AI의 판단 근거와 대체 선택지, 사후 감사 체계까지 포함한 인간 감독 시스템이 필요하다는 설명이다. 그는 "AI의 신뢰성 확보를 속도와 별개로 뒤로 미룰 문제가 아니다"며 "전장에서 써먹을 수 있는 AI를 만들려면 실험실 데이터와 실제 전장 환경 사이의 간극을 줄이고, 전장 기대 공간을 어떻게 객관적으로 설계할지 함께 고민해야 한다"고 말했다. 조규태 LIG D&A AI랩장도 실증 기반 전력화 경로의 중요성을 강조했다. AI와 AI가 들어간 체계는 실제로 돌려보기 전까지 확인하기 어려운 요소가 많고, 실증에는 비용이 많이 드는 만큼 제도적 지원이 필요하다는 취지다. 실증 결과가 사업화와 수출 가능성으로 이어지는 구조가 마련돼야 다양한 기업이 국방 AI 전환에 참여할 수 있다는 설명이다. 결국 이날 논의는 국방 AI의 핵심 과제가 '도입 여부'가 아니라 '전력화 속도'라는 데 모였다. 기술을 얼마나 보유했느냐보다, 이를 얼마나 빨리 통합하고 검증하며 실제 작전 환경에 적용할 수 있느냐가 관건이라는 의미다. 업계 관계자들은 먼저 움직이는 국가가 표준과 파트너십, 인재, 산업 생태계를 선점하게 될 것이라고 봤다. 국방 AI의 골든타임을 놓치지 않기 위해서는 기존 획득 체계의 속도를 높이는 동시에, 통합 플랫폼과 실증 체계, 신뢰성 검증을 함께 갖춘 전력화 모델을 서둘러 마련해야 한다는 지적이다.
