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기품원 AI·사이버 연구분과 ‘민·관·군 AI 전문가 워킹그룹 회의’ 개최

국방기술품질원, 2022 기동화력장비 전력발전포럼 개최

인공지능 체계 신뢰성 시험 표준화 연구 과제 대상

국방우주 사업관리 및 제품보증을 위한 표준 개발 본격화

첨단 분야 전문인력 채용으로 조직 미래 역량 강화

미국 CDAO(최고 디지털 AI 사무국)는 미 국방부(DoD)의 국방 데이터와 AI 분석을 총괄하는 기구로, 책임 있는 AI(RAI) 실현을 위한 거버넌스를 구축하고 있다. CDAO는 AI의 설계·개발·배포에 대한 5가지 윤리원칙을 채택하고, 윤리원칙에 부합하는 역량을 구축하기 위해 ‘책임 있는 AI 전략 구현경로’를 배포하는 등 AI 신뢰성을 매우 중요한 가치로 여긴다. 본 기고자는 CDAO가 주관하는 심포지움에 참석해 AI 신뢰성 확보를 위한 정책·제도의 방향성과 RAI 구현을 위한 실질적인 수행 방법·도구·사례를 살펴보았으며, 국방기술품질원이 수행 중인 전순기 품질관리에 AI를 적용하는 데 많은 시사점을 도출할 수 있었다.

품질보증에서 군수품의 성적서 관리는 주요한 업무이다. 하지만, 항공기와 같은 복잡한 무기체계의 경우 단순한 볼트, 너트부터 전자식 레이더, 열상 카메라 등 약 20만 개의 도면으로 구성되어 확인해야 할 품질데이터가 방대하다고 볼 수 있다. 이에 딥러닝 기법을 활용하여 치수 성적서의 합/불 판정을 자동으로 수행하고자 연구를 진행했다. 숫자나 글자를 인식하는 OCR 기능을 딥러닝을 구현하는 연구는 활발히 진행되어 많은 모델이 존재하지만, 그 데이터의 합격과 불합격을 논리적으로 판단하는 딥러닝 모델은 연구가 진행되지 않았다. 이에 점근적인 접근을 통해 1개, 3개, 6개의 변수를 가진 성적서를 판단하는 딥러닝 모델을 구현하였으며, 그 결과를 분석하여 N개의 치수에 적용할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 시험 결과로 99% 이상의 정확도를 획득하였으며, 동일한 판단 기준을 가진 구성품에 계속 적용할 수 있음을 확인했다. 해당 딥러닝 모델을 발전시킬 경우 모든 치수성적서에 대해 합/불 판단을 자동으로 수행할 수 있으며, 품질데이터의 관리에 획기적으로 기여할 것으로 판단된다.

세계경제포럼이 2018년 처음 등대공장을 선정한 이후 국내 기업으로는 포스코, LS일렉트릭, LG전자가 등대공장으로 선정되었다. 본 기고문에서는 국내에서 3번째로 등대공장으로 선정된 LG전자 스마트파크를 견학한 결과와 국내 스마트공장 구축 지원 사업을 소개하고 향후 다가올 변화와 국방품질 4.0 도약을 위한 준비사항을 살펴보고자 한다.

4차 산업혁명에 따라 산업 대부분이 지능화·고도화됨에 따라 국방분야도 최근의 환경 변화에 대응하기 위한 다양한 노력을 진행하고 있다. 국방기술품질원도 이러한 변화에 발맞춰 품질관리 패러다임을 혁신하기 위해 ‘국방품질 4.0’이라는 목표를 수립하고, 이를 달성하기 위한 핵심과제를 국방품질 정책서인 「’24-’28 군수품 품질관리 기본계획」에 반영하고자 한다. 본 기고에서는 국방품질 4.0을 구현하기 위한 중요한 과제 중 하나인 데이터 분석 업무의 추진 전략에 대해 소개한다.

국방기술품질원은 2022년 12월 1일 서울 양재동에서 한국품질경영학회 및 한국표준협회와 공동으로 국방품질 4.0 포럼을 개최하였다. ’국방혁신 4.0 시대의 국방품질경영 발전방향‘을 주제로 열린 이번 포럼에 방위사업청 주요관계자와 방산업체 최고품질책임자(CQO) 등 130여 명이 참석하여, 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 국방품질경영 정책과 제도 개선, 인프라 구축과 전문인력 양성 방안 등에 대해 논의하였다. 본 기고문을 통해 포럼 발제와 패널 토론 내용을 공유하고자 한다.

최근 선진국들을 중심으로 앞다투어 미래 전장을 대비하여 인공지능(AI) 기반의 첨단 무기체계 및 지휘통제체계 등을 구축하고 있다. 국내에서도 달라진 미래 전장 환경에서 전방위적 안보위협 대응을 위해 AI 기술을 국방분야에 적용하고 있다. 하지만 기존 소프트웨어와 다른 성격을 가지고 있는 AI 특성 때문에 현재 도입 중인 국방 AI 기술을 평가하고 품질관리 하는 기준 마련이 필요하다. 이를 위해 현재 국방 AI 기술에 대한 품질관리의 필요성과 현 상황에 대해 정리해보고자 한다.

현재 인공지능 분야는 산·학·연의 전문가들이 더 좋은 알고리즘 개발 등 AI 기술 자체에 대한 고도화에 더 많은 관심을 두고 있고, 이 기술이 탑재된 AI 시스템의 품질관리 영역은 상대적으로 활발한 연구가 진행되고 있지 못한 상황이다. 하지만 AI 기술이 우리 사회에 신뢰를 얻고 광범위하게 적용되기 위해서는 AI 기술이 탑재된 시스템의 품질과 관련된 사항은 반드시 연구해야 할 필요가 있는 분야로 생각되기에 본 고에서는 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 되기 위해 짚어보아야 할 것들을 알아보고자 한다.

첨단과학기술의 발전은 국가안보의 패러다임 변화를 촉발하고 있으며, 우주·사이버·전자기 등 전쟁 영역의 확장, 유·무인 복합전투와 초연결·초융합을 기반으로 하는 지능형 전쟁으로 전쟁 양상을 변화시키고 있다. 국방부는「국방혁신 4.0」을 통한 첨단과학기술 강군 육성을 위해 AI 기반의 유·무인 복합전투체계로의 전환 등을 통해 미래 전장에 대한 지능화, 고도화된 전력체계를 준비하고 있다. 다양한 무기체계, 플랫폼 간 통신, 정보교환 등 호환성, 상호운용성을 확보하기 위해서는 표준화 작업이 선제적으로 이루어져야 한다. 본 기고문에서는 디지털 대전환시대를 맞이하여 국방 무인체계 기반 발전 등을 위한 국방분야 표준화 발전방안에 대해 제안하고자 한다.

2008년 글로벌 금융위기 이후, 서비스업보다 제조업에 강한 국가들의 경제가 빠르게 회복됨에 따라 제조업에 대한 가치가 재조명 되어졌다. 특히 4차 산업혁명 기술을 기반으로 하는 스마트 팩토리는 기술의 융·복합이 활발하게 일어나는 시장 환경과 맞물리면서 빠른 성장을 하고 있다. 이에 스마트 팩토리에 대한 이론적 고찰을 통해 스마트 팩토리의 특징과 구성요건, 그리고 스마트 팩토리 구축의 성숙도를 살펴보고, 실질적인 구축 전략을 수립하기 위한 품질 부분의 가이드를 제시하였다.

전쟁의 흐름을 바꿀 수 있는 수단으로 핵과 생화학 무기를 제외하고 미사일과 전차 등이 스포트라이트를 받는 전쟁도 있었으나, 우크라이나 전쟁의 양상이 대화력전으로 진행되는 상황으로 볼 때 포병화력은 개전초기 주도권 확보 및 장기화된 전장을 해결할 수 있는 가장 핵심 열쇠임이 증명되고 있다. 최근 K-방산의 주요 수출품목인 K9자주포는 세계 자주포시장에서 Global No.1 으로 점유율 50% 이상을 차지하는 등 좋은 소식이 계속 들리고 있다. 그러나 미국, 유럽 등 전통적인 화포 강국을 중심으로 다음 세대를 위한 자주포 개발 경쟁이 치열하게 진행되고 있고, 다양한 전장상황에 대비한 신기술도 개발되고 있다. 여기에 우리도 첨단기술을 접목하여 현재의 성능을 기술개발과 지속적 성능개량이 따르지 않으면 현재 K9의 영광은 계속되기 어려울 것이다. 필자가 가장 우려하는 것은 아무리 기술적 난이도가 높고 최신기술이 접목되더라도 첨단 무기체계로 분류되지 못하면 재래식 무기로 낙인 찍혀 성능개량 시기를 놓치고 전투력의 극대화나 해외장비와 경쟁에서 어려움이 예상된다는 것이다. 자주포의 사거리연장, 자동화, 무인화 기술은 물리, 화학, 기계 및 SW 분야가 망라된 종합예술이다. 그래서 미국, 독일과 같은 선진국에서도 수년간 많은 비용을 들여 사거리연장 및 자동화를 위해 매진하고 있는 것이다. 그래서 이 글에서는 포병화력의 중심인 자주포의 개발현황과 기술 발전방향을 제시하였고, 범정부차원의 지원도 요청하였다. 물론 여기에는 일부 개인적인 의견도 있음을 감안해 주길 바란다.