기술발전의 역설

반도체의 대표적인 전자부품인 CPU(중앙처리장치)의 경우 연산능력으로 그 성능을 비교한다. CPU는 기술발전의 가장 큰 지표로써 활용되는데 대표적인 예로 2005년에 도입한 기상청 슈퍼컴퓨터 2호기(Cray X1E, 도입가격 약900억원)의 경우 이론성능 18.5TFLOPs¹⁾를 보여준다[1].

하지만 현재 기준으로 보면 널리 알려진 개인용 게임기인 플레이스테이션5의 경우 이론성능 10.28TFLOPs으로 과거 가격으로 비교했을 때 1억원으로 얻을 수 있는 성능은 2005년 기준 0.02TF/억원 이었으나, 2023년 기준 1,028.00TF/억원으로 18년의 기간동안 가격대비 성능 기준으로 5만배의 발전을 이루었다.

기체계와 같은 군수품은 평균 5~10년의 개발기간과 20~30년의 운영 유지기간으로 평균 25~40년 동안 사용되고 있다. 이로 인해 획득비용보다 운영유지비용이 2~3배이상 소요된다[2]. 향후 높아진 무기체계 획득비용과 더불어 운영유지비는 더욱 증가할 것으로 예상된다.

이와 같이 장시간의 개발 및 운용기간으로 인해 무기체계에서는 다양한 부품에서 단종으로 인한 문제가 발생한다. 이렇게 발생한 단종으로 인해 운영유지단계에서 비용적인 문제가 발생하고 있다.

부품단종으로 인한 문제 발생 사례

미 공군 스텔스 전투기 F-22의 경우 2012년 1000여 개의 부품의 단종으로 인해 제조 라인 중 다수가 생산이 중단되어 양산에 문제가 발생하였다. 국내사례에서는 육군의 제독장비(KDS-1)가 엔진수리부속의 단종으로 인해 운영유지간에 문제가 발생하였다.[3]. 현재 개발단계에서도 부품단종으로 인한 형상통제 등의 업무가 빈번하게 발생하고 있으며, 실제 알려진 사례보다 많은 부품단종으로 인한 행정 및 비용이 소요되고 있다.

단종된 부품은 단순히 운영유지만의 문제로 끝나는게 아니라 원제작사의 생산 종료로 애프터마켓에서의 가격이 상승하면서 운영유지비에 부담을 주고 있다. 단종부품은 시간이 지남에 따라 가격 상승 추세를 보이고 있으며[4], 이로 인해 예산절감을 위해 노후된 무기체계를 유지하는 행위가 오히려 운영유지비를 상승하는 원인으로 작용하고 있다.

미국 및 한국의 정책적 대응방향

이러한 부품단종 문제점을 해결하기 위해 미군의 경우 부품단종관리프로그램(SD-22: “Diminishing Manufacturing Sources and Material Shortages”) 을 2006년에 제정하여 부품단종에 대한 대응을 정책적으로 수행하고 있다[4]. 국내의 경우 획득단계 부품단종관리 업무 매뉴얼, 부품단종관리 가이드북을 제정하여 총수명주기에 걸쳐 부품단종관리 업무를 지원하고 있다.

부품단종 대응을 통한 절감 사례

미국의 경우 부품단종에 대해 사전관리를 통해 비용절감 사례를 아래와 같이 보고하였다[5]. 이렇게 보고된 사례중 B-2 폭격기 부품단종 사전대응 프로그램을 통해 사후 대응 대비 $285.5M의 비용 절감을 이루었으며[5], 버지니아급 잠수함 사업의 설계초기단계 부품단종관리를 통해 $188M의 비용을 절감하였다[4]. 국내의 경우 ○○체계에 대해 부품단종 대응 방안을 미수행했을 경우 20년 수명주기 가정시 16억원의 비용이 추가로 소요되는 것으로 보고되었다[6].

상용정보서비스를 통한 부품단종 정보 식별

부품단종관리 업무는 부품에 대한 단종 정보를 사전에 식별하여 미래의 단종을 예측하는 방안으로 시작되었다. 이에 대응하기 위해 부품단종 예측도구를 활용하여 상용부품에 대한 단종을 예측하고 있다. 현재 각 군 및 해병대사령부와 기업체는 표1과 같은 부품단종 예측도구(상용정보제공 프로그램)를 사용하고 있다. 이러한 부품정보는 국내 방산업체 및 소요군에서도 사용 중에 있으며, 이를 통해 부품에 대한 정보 획득 및 예측값을 활용하여 부품단종에 대한 대응 방안을 수립하고 있다.

하지만 이런 상용예측도구의 정보 획득률은 최대 50%수준[7]으로 전세계에서 사용되는 부품의 종류가 워낙 광범위해서 정확도와 정보 획득률을 높이는 데에는 한계가 있다. 설사 정보를 획득하더라도 그에 대한 정확도를 확인하기 위해서는 직접 부품제작사 및 부품공급사에게 부품정보를 재확인해야 하는 경우도 있다.

딥러닝을 통한 부품단종 정보 예측 기법

부품에 대한 정보를 사전에 식별하여 미래의 단종을 예측하는 방안으로 부품정보를 인공신경망을 이용한 예측방안 기술 개발이 보고되었다[8]. 해당 기술은 상용부품단종 예측도구에서 제공하는 부품에 대한 정형, 비정형 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 및 단어의 벡터화를 통한 Embedding²⁾을 수행하였다. 이렇게 처리된 데이터를 기반으로 기계학습 모델인 Fully connected Neural Net 모델을 제안하였으며, 입력값으로 Embedding Value, 출력값으로 LC Risk³⁾, YTEOL⁴⁾을 학습하는 모델로 제시하였다[8].

이렇게 제시된 딥러닝을 통한 부품정보의 예측 결과의 정확도는 90.5%로 보고되었다[8]. 해당 기법을 통해 부품정보예측 정확도가 확인되었으며 국방기술품질원은 향후 해당 기술[8]을 통해 부품단종관리정보체계에 탑재하여 활용하거나, 해당 기술의 보유자인 ○○○와 협의하여 제공할 수 있는 방안을 검토하고 있다.

부품공용화를 통한 부품관리 방안 연구

부품단종에 대한 대응방안으로 설계단계에서 공통으로 사용할 수 있는 전자부품을 많은 무기체계에 적용할 수 있도록 공용화하는 방안이 연구되었다[9]. 민수 및 군수 분야에 사용되는 전기전자 부품을 조사하여 공용화 가능한 부품군을 선정하고, 무기체계를 설계할 때부터 부품의 우선선정기준 및 리스트를 제시하였다[9]. 위 방법의 경우 민수의 규모대비 방위산업체의 부품 소요가 너무 작기 때문에 큰 효과를 발휘하기에는 한계가 있다. 국내 전 산업에 걸쳐 우선사용 부품을 공용화 하는 방안의 추진이 필요하다.

부품단종 대응 발전 방안 및 및 결언

우리 나라가 전세계 부품공급망에 미치는 영향은 메모리 분야를 제외하고 크지 않다. 이는 현재 미·중 무역갈등, 우크라이나·러시아 전쟁 및 전세계적으로 발생하고 있는 디커플링화(공급망 분리)되는 글로벌 정세에 비추어보았을 때 어려운 조건에 있는게 현실이다. 부품에 대한 정보의 가치가 더욱더 중요하게 다가오고 있다. 부품에 대한 정보를 사전에 획득하여 대응 방안을 미리 계획하는 것만으로도 부품단종에 대한 피해를 줄일 수 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 부품 정보의 획득률 및 예측에 대한 정확도를 높이기 위해 더욱더 많은 연구가 진행되어야 한다.