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[IT뉴스]"국방AX, 군·연구개발·이해관계자 삼박자 잘 조합해야 성공"

온카뱅크관리자

2026-04-22 07:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 민지홍 ADD 책임연구원 21일 국방혁신기술보안협회 주관 'AI·사이버 융합 최고위과정'서 강연 
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 (지디넷코리아=방은주 기자)"국방AX가 잘 되려면 사용자인 군(軍)의 경험과 노력에 더해 연구개발자의 경험과 노력, 이해관계자의 경험과 노력이 더해져야 합니다."
 민지홍 국방과학연구소(ADD) 책임연구원은 21일 국방혁신기술보안협회(K-SAEM)가 주관해 21일 개최한 'AI·사이버 융합 최고위과정'에서 강연자로 나서 이 같이 밝혔다. 그는 이날 'AX시대, 국방에서의 AI&amp;피지컬AI'를 주제로 발표했다. 민 책임연구원이 속한 ADD는 국방 관련 무기·방산기술에 대해 기초연구와 개발을 수행하는 곳이다. 주로 로봇과 시스템을 연구해온 민 책임연구원은 현재는 피지컬AI 연구에 주력하고 있다.
 "물리적으로 움직이는 걸 주로 연구한다"고 운을 뗀 그는 ADD가 수행하고 있는 AI기반 유, 무인 복합체계 연구를 소개했다. 최근 세계적으로 로봇 연구가 활발한데, 특히 사람과 닮은 휴머노이드 로봇에 대한 관심이 높다. "무인시스템 개발자로서 로봇을 어떻게 활용할 지 고민하고 있다"면서 "모습과 용도가 다른 여러 로봇이 협업할 수 있게 하는, 이런 협업 시스템 과제를 작년에 처음으로 마쳤다"고 들려줬다.
 AI라는 말은 1956년 미국의 한 학회(다트머스)에서 처음 사용했다. 이보다 앞서 1943년 최초의 신경망 이론이 등장했고, 1950년에는 기계가 사람같은 지능이 있는 지를 시험하는 튜링테스트가 제안되기도 했다. AI는 지난 70년 역사 동안 두 번의 침체기(겨울)가 있었고, 2010년 딥러닝이 나오면서 다시 도약, 현재 세번째 물결(웨이브)을 지나고 있다.
 민 책임연구원은 AI를 성능에 따라 나누면 '위크AI(Weak AI)', '제너럴AI', '스트렁AI(Strong AI)'로 구분한다면서 "현재는 사람 수준인 제너럴AI까지 왔다. 앞으로 사람보다 10배이상 뛰어난 능력을 갖춘 스트렁AI나 제 4의 AI 물결이 올 것"이라고 예상했다.
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 <img alt="민지홍 국방과학연구소 책임연구원이 21일 발표를 하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/ZDNetKorea/20260422075110373vmbl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="25jzWQYCoT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/ZDNetKorea/20260422075110373vmbl.jpg" width="658">
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 민지홍 국방과학연구소 책임연구원이 21일 발표를 하고 있다.
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 AI는 기본적으로 데이터에서 규칙이나 패턴을 인식하고 학습하는 기계인데, 랭귀지(언어)를 넘어 멀티모달 시대로 접어들었다. "피지컬AI 핵심은 AI가 물리세계를 이해하고 행동하는 것"이라고 짚은 그는 격차가 벌어지고 있는 우리나라와 중국간 현실을 우려하기도 했다. 중국 로봇은 배터리, 적재하중, 진동제어 등 여러 면에서 한국보다 앞서간다는 것이다. "중국 유니트리 로봇이 좋지만 우리 군에서 사용할 수는 없다. 한국 로봇은 아직 쓸 수가 없다"고 진단했다.
 국방 인공지능도 소개했다. 1970년대 무인화 초기연구를 시작했고, 2024년에 AI기반 무인체계 개발을 본격화했다. 미국 빅테크 기업들이 방산 카르텔 공략에 적극 나서고 있는데, 그 사례로 오픈AI와 팔런티어, 안두릴, 쉴드AI, 스케일AI 등의 기업을 거론했다. 팔런티어는 최근 우리나라 국방 쪽과도 접점을 넗히고 있다. 온톨로지를 기반으로 세계적으로 주목받고 있는 팔란티어에 대해 그는 "프레임을 잘 짜는 회사다. 데이터를 잘 정리하고 유통하는 기업이지 AI기술이 뛰어난 회사는 아니다"고 짚었다.
 우리나라를 비롯해 세계 선도국가들의 국방AI 성숙도도 진단했다. 우리나라는 연구개발 인프라가 좋은데 정책과 전략은 다소 아쉽다고 밝혔다. 그러면서 미국과 중국은 국방 분야 AI 도입 및 활용을 위해 공격적으로 예산과 인력을 투입하고 있다고 전했다. 영국과 호주, 캐나다는 AI기술의 국방 활용을 위한 정책과 전략 수립 및 파일럿 테스트를 진행중이며, 이스라엘은 자국 상황을 고려해 스타트업 생태계를 활용한 민군 융합 형태로 감시 및 정찰, 드론과 같은 특정 분야에 기술을 집중하고 있다고 말했다.
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 <img alt="국방혁신기술보안협회가 주관해 21일 열린 'AI·사이버 융합 최고위과정' 참석자들이 파이팅을 외치고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/ZDNetKorea/20260422075704687abqt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="WVhR2mV7cA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/ZDNetKorea/20260422075704687abqt.jpg" width="658">
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 국방혁신기술보안협회가 주관해 21일 열린 'AI·사이버 융합 최고위과정' 참석자들이 파이팅을 외치고 있다.
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 각 나라마다 국방AI 정책을 만들때 성향도 다른데 미국은 우세를 강조하며 중국은 정부가 통제하고 있다. 또 프랑스는 방어적이며 영국은 윤리적이라고 해석했다. 우리나라는 최근 발표된 AI액션 플랜을 거론하며 "전방위적"이라고 짚었다. 데이터 정책도 다른데 미국은 민간이 다하고 중국은 국가가 통제한다. 우리나라는 이 둘이 합쳐져 있다면서 "정부가 실행계획을 만들고 민간이 참여하고 있다"고 밝혔다.
 또 미국이 2025년 7월 23일 발표한 'AI 액션플랜'을 잘 들여다보면 미국 정부의 속내가 드러난다면서 "세계 1위 자리를 미국이 끌고가겠다는 것이다. AI경쟁력 강화 3대 축으로 설정한 것이 AI혁신 가속화, AI인프라 구축, 국제AI외교 및 안보 주도"라고 설명했다. 소버린AI에 대해서는 "적극 지지한다"면서 "앞으로 미국의 압력이 더 거세질 것"으로 예상했다.
 국방AI 도입 및 활용 필요성에 대해서는 "신속하고 정확한 의사결정을 지원하기 위해서"라면서 "궁극적 목표는 '합동 전 영역 동시 통합 지휘통제(JADC2, Joint All-Domain Command and Control)를 갖추는 것"이라고 강조했다. JADC2는 육·해·공·우주·사이버 등 모든 전투 영역(all-domain)을 하나의 네트워크로 연결해 실시간 정보 공유와 통합 지휘·결심·타격을 가능하게 하는 차세대 군 지휘통제 개념을 말한다. JADC2를 구현하기 위한 핵심 기술로 센서와 AI참모시스템 등을 거론하며 "점진적으로 갖춰가야 한다"고 제안했다.
 특히 그는 국방AI 도입 및 활용을 위한 네 요소로 ▲국방AI 도입 및 활용을 위한 명확한 정책 및 전략 수립 ▲국방 환경을 고려한 개방형 연구개발 생태계 구축 ▲강인하고 탄력적이며, 뢰할 수 있는 국방AI기술 확보 ▲국방AI를 위한 데이터, SW 관리 및 보안 체계 구축 등을 제시, 시선을 모았다.
 또 국방AI 도입 및 활용을 위해서는 윤리&amp;법적 이슈, 편향성 및 데이터의 질, 신뢰성 및 투명성 등의 문제를 극복해야한다면서 "단계적 도입 및 활용을 통한 인식의 전환 및 공감대 형성이 필요하다"고 제안했다. 첨단과학 기술 발전으로 무기체계가 장비, 도구에서 인간과 협업하는 시스템(피지컬AI)으로 진화 및 변화하고 있다면서 "코어는 기술력, AI"라고 강조했다.
 군사강국을 중심으로 로봇 활용성이 증대되고 있다고도 밝혔다. 중국과 미국을 중심으로 다족형 로봇, UGV(Unmanned Ground Vehicle)와 UAV((Unmanned Aerial Vehicle)를 활용한 유무인 협업 임무가 제한적으로 수행되고 있다면서 "최신 인공지능 기술 적용을 통해 로봇의 자율성과 운용효율성이 획기적으로 향상되고 있다"고 진단했다.
 미국이 오래전부터 로봇의 자율 능력을 갖는 시스템을 고민해왔다면서 신뢰할 수 있는 RAS(Robotics and Autonomous systems)를 강조했다. 민 책임연구원은 본인이 개발자라면서 "단기 목표는 스타크래프트 같은 걸 만드는 것"이라며 "이의 기술을 확보하는 게 중요하다"고 밝혔다. 스타크래프트 게임의 프로세스처럼 전략과 목표를 세우고 이를 실행하기 위한 그룹 설정 등이 필요하다는 것이다.
 미국에서 20년전부터 사용하고 있는 MOSA(Modular Open systems Approach) 개념도 중요하다고 짚었다. MOSA의 M은 모듈을 말하는 것으로, 레고처럼 붙여 사용할 수 있는 장점이 있다.
 AI의 연료인 데이터 중요성도 밝혔다. 특히, 막연히 데이터가 많다고 하는 건 데이터를 잘 모르고 하는 말로, 위험하다고 지적했다. 즉, 한강에 물이 많은데, (정제하지 않고) 이 물을 갖다 마시면 된다는 것과 같다는 것이다. 실제 AI가 필요로 하는 데이터는 정제를 해야 한다 . 민 책임연구원은 "현실에 대한 자각과 대응능력 강화가 필요하다. 이상만 보는 게 아니라, 현실 자각이 필요하다"면서 "기술에 대한 정확한 이해와 이에 바탕한 활용이 필요하다"고 제안했다.
 방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)
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