"軍, ROC 적용 너무 경직···신기술 도입 등 막아"
"국방 분야에서 ROC(Required Operational Capability)를 유연히 적용해야 합니다. 그렇지 않으면 불필요한 에너지 낭비가 너무 많고 국방 분야에서 AI같은 신기술 적용도 어렵습니다."(최경석 한화에어로스페이스 팀장, 하태준 현대로템 팀장) "미국 국방부 산하 국방고등연구계획국(DARPA)은 차세대 HMI(human-machine interface)의 핵심을 기계가 사람을 이해하는 것으로 보고 있습니다."(김래현 한국과학기술연구원(KIST) 국가기술전략센터장) "비전언어모델(VLM, Vision Language Model)은 쉬운 기술이 아닙니다. AI가 영상도 재현하고 이미지도 재현하니 뭔가 다 이해하고 있다고 생각하고 있는데 이는 착각입니다. 3분짜리 비디오를 AI에게 주고 질문을 해보세요 이해한 것이 맞는지 의심스러울 정도로 오답을 내는 경우가 빈번합니다."(최종현 서울대 전기·정보공학부 부교수) 한국국방연구원(KIDA) 군사발전연구센터와 과실연 AI미래포럼이 공동 주최해 8일 오후 서울 강남역 인근 모두의 연구소에서 열린 '2025년 1회 국방AI 혁신네트워크' 행사에서 신기술을 국방 분야에 도입 및 촉진하기 위한 여러 의견들이 제안됐다. 특히 AI기술을 로봇과 드론 같은 하드웨어에 적용하는 '임바디드AI(Embodied AI)'를 중점 다뤘다. 이날 행사는 한국IT서비스학회와 모두의 연구소, 지디넷코리아, 한국경제신문이 후원했다. 발제는 마음AI 이규민 이사와 코난테크놀로지 안민호 이사가 했다. 발제 후 산학연군 전문가들이 패널 토론을 했다. 이규민 이사는 자사가 보유한 3개 파운데이션 모델(MAAL-말, SUDA-수다, WoRV-워브)을 소개하고 국방 부문의 AI도입 현황과 예시를 소개했다. OECD의 2023년 전망을 인용해 AI가 대체할 일자리가 27%에 달한다고 말한 이 이사는 임바디드AI에 대해 "인공지능 시스템이 물리적인 실체를 가지고 실제 환경과 상호작용하고 인간의 육체적인 노동을 대체하는 패러다임"이라고 설명했다. 또 임바디드AI가 점점 더 인간과 가까워지고 있다면서 단순한 반복 업무는 물론 자율적이고 정교한 업무를 수행함은 물론 정서적 교감이나 창의 업무도 가능하다고 덧붙였다. 특히 이 이사는 MAAL(말), SUDA(수다), WoRW(워브)를 마음AI의 "3개 심장"이라고 언급하며 여러 서비스에 이미 구현했다고 강조했다. AI가 잘못된 데이터를 바탕으로 판단을 하거나 예기치 않은 상황에서 오작동을 하는 문제 등은 우리가 해결해야 할 과제라고 짚었다. 안민호 코난테크놀로지 이사는 임바디드AI에 대해 "보고 이야기하고 듣고 행동하고 사고할 수 있어야 한다"고 짚었다. 이어 무턱대고 장비에 탑재해 쓸 수 없으니 임바디드AI의 필수 구성요소가시뮬레이터라고 강조했다. 코난은 2023년 8월 자체 개발한 자사 초거대언어모델(LLM) '코난 LLM(Konan LLM)'을 출시한 바 있다. 이를 기반으로 국방 등 여러 분야에서 AI사업을 하고 있다. 안 이사는 DARPA가 시행한 AI와 사람조종사간 모의전투인 '알파독 파이팅'을 거론하며 "미 공군이 제일 가장 관심있어 하는 건 무인전투기도입계획인 CCA"라고 설명했다. 이어 F35 전투기 경우 개발에 1억달러가 들어가지만 무인기는 F35처럼 모든 걸 다 갖출 필요가 없어 개발비가 훨씬 적게 들어간다고 덧붙였다. 두 사람 발제에 이의 패널토의도 열렸다. 패널로는 남승현 육군 군사혁신과장, 최경석 한화에어로스페이스 팀장, 하태준 현대로템 팀장, 최종현 서울대 교수, 김래현 한국과학기술연구원 국가기술전략센터장이 참여했다. 남승현 과장은 "미국을 방문해 팔란티어 같은 기업을 보고 우리는 왜 이런 기업이 없냐고 생각했는데 오늘 발표를 들으니 다소나마 안심이 된다"면서 "기술이 급변하고 있는데 국방 조직상 이런 신기술을 빨리 받아들이는데 한계가 있으니 산학연 협력으로 이 부분을 극복했으면 좋겠다"고 말했다. 최경석 팀장은 한화에어로스페이스가 무인수색차량 사업 등을 하고 있다면서 "우리가 개발중인 무기체계에 AI를 적용하는 것은 아직 만족할 만한 정도가 아니다"고 말했다. 아직 룰 베이스 기반이라는 것이다. 이어 "우리 연구소 역량은 충분한데 국방에 신기술 도입이 더딘 것은 가격 때문이라고 생각하며, 군의 경직 문화도 한 몫하고 있다"면서 군이 요구하는 ROC(Required Operational Capability)가 보다 유연해져야 한다고 강조했다. ROC는 작전운용성능으로 번역된다. 군사 전략 목표를 달성하기 위해 필요한 무기체계의 성능 수준과 능력을 정의한 것이다. 무기체계 획득 과정에서 해당 무기의 필요성, 운용 개념, 전력화 시기 및 소요량 등을 명시한 전력소요 제기서에 포함되며, 무기 개발 및 획득의 기준이 된다. 또 최 팀장은 방산비리라는 단어를 언급하며 "이 게 주홍글씨처럼 억누르고 있는 느낌이다. 이 단어의 부정성 때문에 국방분야가 도전적이고 혁신적인 걸 하지 못하고 있는 것 같아 안타까움이 있다"고 덧붙였다. 최 팀장에 이어 발언을 한 하태준 팀장도 "군의 ROC가 유연성이 없어 굉장히 힘들다"면서 "이때문에 애초 개발하려고 한 게 자동차인데 포클레인으로 가는 경우도 있다"며 아쉬워했다. 경직된 ROC 때문에 낭비되는 에너지가 너무 많고, 무엇보다 하루가 다르게 나오는 신기술 적용이 힘들다는 것이다. 하 팀장은 "신기술로 무장한 새로운 유니콘들이 계속 나오고 있는데 보수적인 국방 분야와 협업했으면 좋겠다"고 제안했다. 김래현 센터장은 사람과 기계간 협업을 연구하고 있다면서 "매우 필요한 분야"라고 밝혔다. 이어 AI가 강화학습을 할때, 변화한 환경에는 강화학습이 잘 안되는데, 이럴때 사람과 AI가 어떻게 협업할 지를 연구하고 있다고 말했다. 사람과 AI가 잘하는게 각각 다르다면서 "사람은 한번도 안 가본 곳도 쉽게 파악하는 능력이 뛰어나다. 또 윤리 의식과 메타인지의 자기 성찰도 있다. 사람과 AI간 시너지로 최적의 결과를 내는 연구를 수행하고 있다"고 들려줬다. 이어 지난 2000년부터 로봇과 컴퓨터 비전 연구를 해 온 최종현 교수는 "나는 로봇공학자는 아니다"고 전제하며 LLM과 VLM의 차이와 함께 VLM의 상용화가 쉽지 않다고 진단했다. 일부 데이터셋은 정확도가 90% 나오는 경우가 있지만 많은 데이터셋의 정확도가 50% 정도에 불과하다는 것이다. 또 모델을 작게 하는 것에 대해서도 "역시 어려운 분야"라며 "노력을 하고 있는 중이다. 노력을 하고 있다는 건 아직까지 안되고 있다는 것"이라고 짚었다.
