AI 기술이 전장의 판도를 바꾸고 있는 가운데 국방 분야에서 이를 실전 운용으로 연결하기 위한 제도적 기반과 실행 체계의 정비가 과제로 떠오르고 있다. 특히 고품질 국방 데이터에 대한 접근성과 유연한 획득 절차가 뒷받침되지 않으면 민간 AI 기술을 실제 전력화로 연결하기 어렵다는 우려가 함께 제기되고 있다.

21일 서울 영등포구 국회의원회관에서 열린 ‘2025 K-방산혁신포럼’에는 정부, 군, 방산업체 관계자들이 참석해 AI 시대에 부합하는 국방획득체계의 발전 방향을 논의했다. 발표자들은 보안에 묶여 있는 국방 데이터 공개 범위 확대, 기술 발전 속도를 따라가지 못하는 제도 개선, 실전 운용을 통한 AI 생태계 조성 등을 과제로 제시하며 민·관이 함께 해결해야 할 문제라고 강조했다.

이날 포럼에 참석한 석종건 방위사업청장은 "AI 모델을 개발하기 위한 품질 좋은 데이터 확보가 무엇보다 중요하다"며 "지금까지 국방분야는 다양한 보안적 이유로 데이터의 수집, 관리 등이 어려운 상황이었지만 국가 안보를 위해 과감히 보안에 대한 패러다임 전환이 필요한 때"라고 말했다. 이어 "국방부 뿐 아니라 국정원, 행정안전부 등 다양한 부처와 협업이 필요하고 민간 우수 보안기술도 접목돼야 하는 그야말로 국가적 프로젝트가 될 것"이라며 “국방 데이터 접근성을 보장하기 위해 정부 차원의 TF 구성이 필요하다”전했다.

기술 개발에 대한 접근 방식의 전환을 촉구하는 목소리도 나왔다. 곽기호 국방과학연구소 국방인공지능기술연구원장은 “AI는 단일 완성품이 아니라 축적의 결과물”이라며 완벽한 기술을 기다리기보다 지금 활용 가능한 기술부터 도입해 실전 운용 경험을 쌓아야 한다고 강조했다. 그는 “상용 기술도 과감히 받아들여 생태계를 키우는 실용적 접근이 필요하다”고 제안했다.

◆ "국방 AI 개발, 보안 장벽·제도 허들부터 넘어야"
박매훈 한화에어로스페이스 유무인복합연구센터장은 이날 토론회에서 국방 AI 연구개발 지연의 주요 원인으로 ‘AI 데이터 확보의 어려움’과 ‘SW 획득제도의 한계’를 지적했다. 이어 민간 AI 기술 개발에서는 알고리즘, 인력, GPU 확보가 중요하지만 국방에서는 AI 데이터의 공개 및 확보, 그리고 소프트웨어 획득 제도의 개선이 시급하다고 강조했다.

국방 AI 데이터 확보 측면에서 군은 일부 데이터를 기업에 공개하고 절차를 보완하고 있으나 실제 필요한 데이터는 보안 및 기술적 문제로 제공이 제한되고 있어 해외 대비 국방 AI R&D가 지연되고 있다. 현재 수집되는 데이터는 대부분 훈련장에서 촬영된 아군 영상정보에 한정돼 있고 AI 무기체계 개발에 반드시 필요한 적성국 무기체계 정보와 작전계획 정보는 방산업체에도 공개되지 않고 있다.

기술적 측면에서도 한계가 존재한다. 글로벌 수준의 AI 경쟁력 확보를 위해선 단순 저장 영상과 아군과 적군 정보만으로는 부족하며 유사운용 또는 실전 환경에서 다양한 센서정보와 명령·상태 정보가 동기화된 데이터가 필요하다. 미국, 중국, 유럽 등은 전력화된 무기체계를 활용해 실전 데이터를 지속적으로 축적하고 있으나 국내는 이를 위한 계획과 준비가 부족한 실정이다.

박 센터장은 해결방안으로 두 가지를 제시했다. 먼저 정부기관의 무기체계 연구개발에 참여하는 방산업체에 한해 지정된 보안시설에서 적성국 무기체계 정보와 작전계획 정보에 접근할 수 있도록 절차를 마련해야 한다고 강조했다. 이를 통해 AI 학습에 필요한 핵심 데이터를 제공할 수 있다는 것이다. 이어 전력화된 무기체계에 AI 데이터 획득장치를 탑재해 훈련 및 실전 과정에서 자동으로 데이터를 수집·분석하고, 이를 바탕으로 지속적인 학습이 가능하도록 국방 AI 데이터 획득 환경을 구축해야 한다고 제안했다. 박 센터장은 "전력화된 무기체계에 AI 데이터 획득장치를 탑재해 훈련 및 실전 데이터를 자동 수집·분석하는 환경을 구축해야 한다"며 "SW 획득제도 측면에선 미국의 OTA와 SAP를 벤치마킹하고 백그라운드 IP 및 SW 대가를 인정하는 제도화가 요구된다"고 전했다.

◆ "AI는 선택 아닌 생존"…해군 무인체계 도입 시급
김형택 HD한국조선해양 미래기술연구원 함정기술연구소 상무는 "AI 기술 도입은 선택의 문제가 아니라 생존의 문제”라고 말했다. 우크라이나 전장에서 소형 무인 수상정(USV)이 대형 초계함을 격침한 사례처럼 무인 체계의 전투 효용성은 이미 실전에서 입증됐다. 미국 해군은 전체 전력의 26%를 무인 무기체계로 확보하겠다는 계획을 내놓는 등 전장 패러다임이 유인 중심에서 무인 중심으로 급격히 이동하고 있다. 김 상무는 AI 기반 무기체계는 더 이상 ‘선택’이 아니라 ‘생존’의 문제로 도태되지 않기 위해 반드시 준비해야 할 영역이라고 설명했다.

특히 무인체계의 현실적인 도입 방안으로 민간에서 이미 입증된 기술을 적극적으로 활용하는 것이 중요하다고 강조했다. AI 기반 자율운항 기술은 이미 민간 조선 분야에서 높은 수준으로 상용화돼 수백 척의 선박에 적용되고 있다. 김 상무는 민수 기술을 해군 운용 환경에 맞게 전환해 무기체계에 적용하는 것은 개발 비용과 시간을 절감할 수 있는 현실적인 해법으로 제시했다. 이어 기술 발전 속도는 갈수록 빨라지고 있으나, 현재의 무기체계화 절차는 이를 따라가지 못하고 있다고 지적했다. 김 상무는 "새로운 기술을 체계에 적용하는 데 3년이 소요될 경우, 적용 시점에는 이미 해당 기술이 구식이 될 가능성이 높다"며 "민수 분야에서 이미 검증된 기술을 국방 분야에 신속히 도입할 수 있도록 획득 절차를 간소화하고 전략화 속도를 높이는 제도적 개선이 시급하다"고 말했다. 

기술의 지속적인 고도화를 위해서는 단순한 도입을 넘어 플랫폼 기반의 장기적 데이터 축적과 실시간 업그레이드 체계가 필요하다. 김 상무는 “AI 시대의 무인체계 성능 업그레이드는 지금과 같은 방식의 '판갈이식' 개량 사업이 아니라 운영체계부터 데이터 업로드까지 실시간으로 이뤄지고 학습돼 고도화된 알고리즘이 정기적으로 업데이트되는 체계가 개발단계부터 설계돼야 한다”며 “이를 가능하게 하려면 민간 개발사와 군 운용자 간의 장기적이고 체계적인 협력이 전제돼야 한다”고 강조했다.

또 AI 기술의 효과적 활용을 위해 운영자 중심의 체계 설계와 함께 실질적인 활용 능력을 높이기 위한 교육도 병행돼야 한다고 말했다. 해양 무인복합체계를 운용하는 승조원은 물론 작전 지휘를 담당하는 지휘관과 참모들도 AI 기술의 원리와 적용법에 대한 이해를 갖춰야 한다는 설명이다. 김 상무는 "민과 군이 긴밀히 협력해 운용 현장의 목소리를 기술 개발에 반영할 때, 해군이 필요로 하는 안정적이고 효율적인 무인 전투체계 구축이 가능해질 것이다"고 말했다.