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[IT뉴스][2026 국방 AI Transformation 전략 좌담회]

온카뱅크관리자

2026-03-11 14:07:29

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 <img alt="서울 서초구 전자신문사에서 '2026 국방 AI Transformation 전략 좌담회'가 'AI·AX, 전쟁 수행 방식과 산업의 미래를 다시 쓰다'를 주제로 열렸다. 박지호기자 jihopress@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135903554dkhq.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="GWFHhQkLDF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135903554dkhq.jpg" width="658">
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 서울 서초구 전자신문사에서 '2026 국방 AI Transformation 전략 좌담회'가 'AI·AX, 전쟁 수행 방식과 산업의 미래를 다시 쓰다'를 주제로 열렸다. 박지호기자 jihopress@etnews.com
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 “AI·AX, 전쟁 수행 방식과 산업의 미래를 다시 쓰다”…국방 데이터·거버넌스·인재·제도 혁신 시급
 전자신문이 마련한 '2026 국방 AI Transformation 전략 좌담회'가 'AI·AX, 전쟁 수행 방식과 산업의 미래를 다시 쓰다'를 주제로 열렸다. 좌담회는 인공지능(AI)이 전쟁 수행 방식과 방위산업 구조를 어떻게 바꾸고 있는지, 또 한국 국방이 어떤 데이터·제도·조직 혁신을 통해 AI 전환(AX)을 실질적으로 추진해야 하는지 점검하기 위해 마련됐다.
 최근 AI는 민간 산업의 생산성 향상 도구를 넘어 국가 안보와 전력 운용, 군수 지원, 지휘통제, 사이버 방어 역량까지 좌우하는 핵심 기술로 부상했다. 특히 우크라이나 전쟁 이후 드론, 표적 식별, 전장 정보 분석, 군수 예측, 작전 지원 등에서 AI의 활용 가치가 뚜렷해지면서 국방 분야의 AI 도입은 선택이 아닌 필수 과제로 인식되고 있다.
 참석자들은 국방 AI 경쟁력은 결국 데이터에 달려 있다고 입을 모았다. 동시에 데이터 분류 체계, 민간 클라우드 활용, 거버넌스 개편, 군 조직의 전문성 축적, 국내 기업 참여 확대, 실전형 테스트베드 구축이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다.
 〈참석자(가나다순)〉
 △좌장=김승주 국방혁신기술보안협회 회장(고려대 교수)
 △심승배 한국국방연구원 책임연구위원
 △신동규 세종대학교 컴퓨터공학과 교수
 △오상진 인공지능산업융합사업단(AICA) 단장
 △정재웅 아토리서치 대표 
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 <img alt="김승주 국방혁신기술보안연합회장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135904813jmgx.jpg" data-org-width="383" dmcf-mid="H7lRVSUZwt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135904813jmgx.jpg" width="658">
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 김승주 국방혁신기술보안연합회장
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 ◇사회(김승주 국방혁신기술보안협회 회장)=문재인 정부의 4차산업혁명위원회, 윤석열 정부의 디지털플랫폼정부와 국방혁신 기조, 이재명 정부의 국가인공지능전략위원회까지 AI 논의는 꾸준히 이어져 왔다. 그런데 왜 우리는 지금에 와서야 이 정도 위기감과 절박함을 갖게 됐나. 무엇을 놓쳤고, 지금 가장 시급한 과제는 무엇이라고 보나.
 ◇오상진(인공지능산업융합사업단 단장)=방향 자체가 틀렸다고 보기는 어렵다. 다만 초기에는 공직사회와 국가기관이 AI라는 화두를 실제 업무와 체계 변화로 받아들이는 데 시간이 걸렸다. 코로나 시기 AI 관련 예산도 적지 않게 투입됐지만, 장기적 관점에서 인프라와 체질을 바꾸는 데까지 이어지지 못한 측면이 있다. 지금은 분위기가 다르다. AI를 더 이상 뒤로 미룰 수 없다는 공감대가 형성됐고, 훨씬 세밀하고 강하게 움직이려는 흐름이 생겼다. 이제 중요한 것은 선언이 아니라 실질적 변화다.
 ◇신동규(세종대 컴퓨터공학과 교수)=국방 AI 논의가 최근 급부상한 이유는 국방산업 자체가 커졌기 때문이다. 이제 국방은 반도체, 조선과 함께 성장 산업으로 거론될 만큼 비중이 커졌다. 그런데 이를 뒷받침할 데이터 구조와 정책 체계는 아직 산업 성장 속도를 따라가지 못하고 있다. 산업은 커졌지만 국방 데이터는 여전히 외부 접근이 어렵고, 민간 기업은 제한된 환경에서만 개발을 요구받는다. 이 구조를 바꾸지 않으면 AI 생태계는 성장하기 어렵다. 
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 <img alt="심승배 한국국방연구원 책임연구위원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135906094zlxg.jpg" data-org-width="438" dmcf-mid="XwLUXohDm1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135906094zlxg.jpg" width="658">
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 심승배 한국국방연구원 책임연구위원
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 ◇심승배(한국국방연구원 책임연구위원)=놓친 핵심은 '일하는 방식'이다. AI를 안 했다는 문제가 아니라, AI가 뿌리내릴 행정과 협업의 기반을 제대로 만들지 못한 게 더 본질적이다. 클라우드 기반 시스템이 도입됐더라도 실제 업무에서는 시스템이 분절돼 있고 협업 도구도 충분히 활용되지 못했다. AI 시대에는 데이터 연결과 협업이 필수인데, 여전히 전화하고 소개받고 직접 찾아가야 일이 되는 방식으로는 속도를 내기 어렵다.
 ◇정재웅(아토리서치 대표)=AI 확산의 시점도 함께 봐야 한다. 모든 조직이 AI를 현실적 과제로 받아들인 계기는 결국 챗GPT 이후다. 과거 정부가 왜 지금 같은 수준으로 AI를 못 했느냐고만 묻는 것은 무리가 있다. 다만 AI는 맨땅에서 되는 게 아니다. 클라우드, GPU 자원, 데이터 통합 기반 같은 토양이 먼저 갖춰져야 한다. 그 준비가 충분치 못했던 점은 분명 아쉽다. 위원회도 국가 전체 그림을 새로 짜기보다 기존 부처 안건을 검토하는 수준에 머문 한계가 있었다.
 ◇사회=결국 다들 데이터 문제를 말한다. 실제 기업들도 AI 솔루션을 도입하려고 하면 가장 먼저 데이터 구조에서 막힌다. 국방은 일반 산업보다 더 폐쇄적이다. 국방 AI의 핵심 병목은 결국 데이터라고 봐야 하나. 
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 <img alt="신동규 세종대 컴퓨터공학과 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135907346spey.jpg" data-org-width="403" dmcf-mid="ZZTJ8yztE5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135907346spey.jpg" width="658">
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 신동규 세종대 컴퓨터공학과 교수
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 ◇신동규=그렇다. 다만 국방 데이터는 일반 행정 데이터와 차원이 다르다. 무기체계 군수 데이터만 해도 특정 부품명이나 존재 자체가 군사 비밀이 될 수 있다. 작전 데이터도 전시나 훈련 이후 저장 자체를 꺼려온 관행이 있었다. 지금 논의되는 데이터 분류와 클라우드 이전은 상당 부분 행정 데이터 중심이다. 하지만 AI를 진짜 전쟁 수행에 활용하려면 작전 계획과 전장 운용 데이터까지 어떻게 다룰지에 대한 정책적 해법이 필요하다.
 ◇오상진=데이터가 없는 것보다 더 큰 문제는 '활용 가능한 구조로 정리돼 있지 않다'는 점이다. 인사, 군수, 작전, 교육 등 프로세스 단위로 전산화돼 있다 보니 데이터가 시스템 안에 묻혀 있다. 시스템마다 구축 철학과 구조도 다르다. 그러니 데이터를 달라고 해도 목적에 맞게 바로 꺼내 쓰기 어렵다. 단순히 '왜 데이터를 안 주느냐'고 할 문제가 아니다. 프로세스 중심 구조를 데이터 중심 구조로 바꾸는 게 국방 AX의 핵심 숙제다.
 ◇심승배=분류되지 않은 저품질 데이터로는 좋은 의사결정 지원 AI가 나올 수 없다. 국방은 특히 데이터 분류와 정제가 선행돼야 한다. 지금은 모든 것을 C등급, 즉 기밀로 보는 인식이 강하지만 실제로는 상당수 데이터가 S등급, 민감 정보 수준으로 관리될 수 있다. 안전한 공간과 클라우드 환경에서 민간 기업이 활용할 수 있도록 바꿔야 한다. 처음부터 완벽하게 전체를 다 바꾸려 하기보다, 기준점이 명확한 영역부터 시작해 점차 넓혀가는 방식이 현실적이다.
 ◇사회=클라우드 전환도 결국 데이터와 연결된다. 정부 인프라 혁신 과정에서도 부처들이 '우리 시스템은 다 기밀'이라고 주장해 어려움이 컸다. 국방도 비슷한 저항이 반복될 수 있다는 우려가 있다. 국방 클라우드는 어디까지, 어떤 방식으로 가야 하나.
 ◇심승배=국방부 데이터센터도 장기적으로는 민간 클라우드 기반 구조로 전환할 필요가 있다. 특히 민감 정보와 공개 데이터는 안전한 방식으로 민간 클라우드 자원을 활용할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 지금의 물리적 망분리 중심 구조를 논리적 망분리 방식으로 바꾸는 작업이 선행돼야 한다. 한 사람이 두 대 이상의 PC를 쓰는 현재 방식으로는 확장성과 효율성을 확보하기 어렵다. 국방 전용 존을 안전하게 만들고 그 안에서 활용할 수 있도록 해야 한다.
 ◇정재웅=데이터와 인프라를 한꺼번에 완전히 바꾸는 건 쉽지 않다. 그래서 기존 시스템을 전부 뜯어고치기보다, 우선 데이터를 모아 허브나 레이크 형태로 관리하면서 활용 가능한 구조를 만들어가는 접근도 필요하다. 국방은 특히 보안 제약이 큰 만큼 단계적 전환이 중요하다. 중요한 것은 실제 활용 관점에서 데이터를 모으고, 연결하고, 쓰게 만드는 것이다.
 ◇사회=결국 이 모든 걸 추진할 조직이 있어야 한다. 데이터 분류, 클라우드 전환, AI 실증, 민간 협력까지 모두 연결하려면 거버넌스 재설계가 필요하다는 지적이 나온다. 현재 체계로 충분한가.
 ◇정재웅=방향은 분명하다. 통합하고 효율화하고, 큰 그림에서 하나로 묶는 체계로 가야 한다. 문제는 이것이 생각만으로 되는 일이 아니라는 점이다. 예산과 조직, 권한을 실제로 조정할 수 있는 힘이 필요하다. 해외에서도 데이터 사일로와 조직 이기주의는 계속 반복되는 문제다. 그렇더라도 AI와 데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 구조로 가야 한다는 방향은 명확하다.
 ◇심승배=미국은 데이터와 AI 조직을 통합해 연구개발과 실전 적용까지 이어지는 체계를 강화해 왔다. 우리도 CDO, CISO, CAIO 역할을 실질적으로 수행할 강력한 조직이 필요하다. 지금은 관련 책임이 분산돼 있거나 형식적인 경우가 많다. 국방 AI를 실제로 추진하려면 보안, 데이터, 기술, 실증을 아우를 수 있는 총괄 역량이 있어야 한다.
 ◇신동규=군 조직의 순환보직 구조도 큰 문제다. 2~3년마다 보직이 바뀌면 데이터와 AI 같은 전문 분야를 오래 붙들고 갈 사람이 없다. 관련 조직만이라도 전문성을 축적할 수 있는 인사 체계가 필요하다. 우크라이나처럼 디지털 전환을 전담하는 별도 조직 또는 독립적 실행 축이 있어야 실제 전시 기술 대응도 빨라질 수 있다.
 ◇사회=산업 생태계 측면도 짚어보자. 현장에서는 국방 AI가 자칫 대기업·외산 중심으로 굳어질 수 있다는 우려도 적지 않다. 중소·스타트업과 국내 SW·AI 기업이 국방 AI 시장에 공정하게 접근하려면 무엇이 바뀌어야 하나.
 ◇신동규=민간 IT 기업이 국방 분야에 참여해야 AI 생태계가 넓어진다. 그런데 지금은 여러 제약 때문에 참여가 쉽지 않다. 인력 운용이나 사업 참여 조건도 경직적이다. 이런 제도적 제약을 손보지 않고 시장만 열면 외산 기업만 유리해질 수 있다. 국내 기업이 도전하고 성장할 수 있는 구조를 먼저 만들어야 한다. 
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 <img alt="오상진 한국인공지능융합사업단 단장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135908602aoqz.jpg" data-org-width="438" dmcf-mid="5CJM2lpXIZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/etimesi/20260311135908602aoqz.jpg" width="658">
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 오상진 한국인공지능융합사업단 단장
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 ◇오상진=국내 기업은 지금까지 국방 데이터가 정리된 상태에서 문제를 풀 기회를 거의 얻지 못했다. 운동장을 제대로 만들어주고 미션과 목표를 명확히 제시하면 국내 기업도 충분히 경쟁력을 발휘할 수 있다. 외산을 막느냐 마느냐 이전에, 국내 기업이 실제 데이터를 가지고 실험하고 검증할 기회를 보장하는 것이 우선이다.
 ◇정재웅=우대냐 경쟁이냐의 이분법보다 최소한 공정한 슬롯과 검증 기회는 보장돼야 한다. 예를 들어 테스트베드에서 국산과 외산이 같은 조건에서 비교될 수 있어야 한다. 소스코드 공개, 보안 요구사항, 성능 비교 기준 등을 전략적으로 설계하면 보다 공정한 경쟁이 가능하다. 지금은 애초에 경쟁 기회 자체가 충분하지 않다.
 ◇사회=마지막으로 AI 안전과 규제 문제를 묻고 싶다. 국방은 생명과 안보가 직결되기 때문에 안전성이 중요하지만, 지나치게 엄격한 규제는 실전 경쟁력을 떨어뜨릴 수 있다는 딜레마도 있다. 어디에 기준점을 둬야 하나.
 ◇김승주=AI 안전성과 기술 경쟁력의 균형은 일반 산업에서도 어렵지만 국방에서는 훨씬 더 복잡하다. 세이프가드를 모두 지키면서 최고 수준 성능을 확보할 수 있느냐는 현실적 질문이 필요하다. 평시와 전시를 같은 기준으로만 볼 수는 없다는 논의도 가능할 것이다.
 ◇심승배=평시에는 가드레일을 높게 두고 책임 있는 AI 원칙을 지키되, 전시나 유사시에는 상황에 따라 다른 선택지를 검토할 여지도 필요하다. 법과 제도 차원에서는 기본적으로 높은 기준을 두더라도, 실제 운용에서는 시스템 안전성과 레드티밍, 검증 절차를 통해 통제 가능한 방식으로 접근해야 한다.
 ◇신동규=지금 전장은 윤리 규정만으로 설명되지 않는 영역으로 가고 있다. 위협 기반 소요기획만으로는 부족하고, 기술 발전 속도를 반영한 기술 주도 소요기획이 필요하다. 그래야 빠르게 등장하는 AI, 드론, 로봇, 사이버 기술을 전력화 관점에서 따라갈 수 있다.
 ◇오상진=국방은 온갖 규정을 다 지키면서 천천히 갈 수 있는 분야가 아니다. 강한 공격 기술을 이해해야 강한 방어 기술도 만들 수 있다. 특히 사이버 보안 분야는 더 그렇다. 국방 특화 LLM과 실제에 가까운 테스트 환경이 필요하다. 
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 정재웅 아토리서치 대표
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 ◇정재웅=AI는 예측하지 못한 동작을 할 수 있기 때문에 기술적 가드레일은 반드시 필요하다. 동시에 실험할 수 있는 환경도 마련돼야 한다. 지금의 샌드박스는 많은 경우 너무 형식적이다. 국방에서는 더더욱 실제 데이터를 활용해 빠르게 실험하고 검증할 수 있는 환경이 필요하다.
 ◇사회=결국 해법은 '플레이그라운드'로 모이는 것 같다. 규제 특례만이 아니라 실제 데이터, 과제, 컴퓨팅 자원, 보안 통제, 검증 체계를 함께 제공하는 실험 공간 말이다.
 ◇심승배=그렇다. 국방 AX 거점은 단순한 시범사업 공간이 아니라 놀이터이자 실험장이어야 한다. 안에서는 허들을 낮춰 빠르게 테스트하고, 바깥으로 나갈 때는 더 엄격한 기준으로 검증하는 구조가 필요하다.
 ◇신동규=기존 무기체계 시험평가 방식으로는 AI 속도를 따라갈 수 없다. 짧은 주기의 실험과 빠른 양산 전환이 가능한 구조가 필요하다.
 ◇사회=끝으로 꼭 강조하고 싶은 점이 있다면.
 ◇심승배=인재 양성도 중요하다. 박사와 석사를 새로 키우는 방식만으로는 한계가 크다. 기존 공학 인력을 국방 AX 인력으로 전환 교육하면 같은 예산으로 더 큰 효과를 낼 수 있다.
 ◇김승주=오늘 논의를 종합하면 국방 AI는 단순한 기술 도입 문제가 아니다. 데이터 구조, 조직 거버넌스, 산업 생태계, 인재 양성까지 함께 바뀌어야 한다. 데이터를 열고, 실행 조직을 만들고, 국내 기업이 참여할 수 있는 운동장을 조성하며, 실전형 플레이그라운드를 구축하는 것이 한국 국방 AI 전환의 출발점이다.
 소성렬 기자 hisabisa@etnews.com
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