2026년 6월25일 오늘은 북한군이 남한을 기습적으로 침공한 6.25 전쟁이 발발한지 76년이 된 날일이다. 군사무기의 열세와 준비 부족으로 국군은 서울을 내주고 낙동강 방어선까지 후퇴할 수밖에 없었다.

막강한 소련제 전차와 전투기로 무장한 북한군에 비해 소총으로 무장한 국군은 애국심으로 국난을 극복했다. 열악한 통신망은 전장의 현황을 파악하거나 절적할 대응조치를 어렵게 만들었다.

한반도에 다시는 6.25와 같은 전쟁이 발생해서는 안되겠지만 철저하게 준비할 필요성은 큰 편이다. 우크라이나 전쟁과 이란 전쟁을 통해 본 디지털 전쟁은 드론(Drone) 뿐 아니라 인공지능(AI)을 어떻게 활용하느냐에 따려 성패가 좌우된다.

드론만 보더라도 인간이 조종하는 단계를 넘어 스스로 목표를 찾아서 자폭하는 단계까지 진화했다. 다수의 드론이 서로 임무를 조정하고 협력하는 전술까지 구현이 가능해졌다.

AI 기술을 확보한 국가는 군인을 투입하지 않고 전쟁을 수행할 수 있는 반면에 그렇지 못한 국가는 막대한 인명 피해를 감수해야 한다. 디지털 전쟁을 대비하기 위해 필수적인 AI 기술의 개발과 활용 방안에 대해 알아보자.

◇ 한국과학기술연구원(KIST)의 안보⸱재난안전기술단의 임무 소개

한국과학기술연구원(KIST)의 안보⸱재난안전기술단은 2010년 설립됐다. 국방 연구개발 제도개선, 국방 연구개발 과제화/연구지원, 군에 과학기술 지원 등의 임무를 수행하고 있다.

더불어 안보⸱재난안전기술단 소속 미래국방국가기술전략센터는 2022년 만들어졌다. '국방과학기술 혁신을 위한 국가 연구개발 투자전략 싱크탱크'로 비전을 설정했다.

주요 임무는 △과학기술정보통신부의 국방 연구개발(R&D) 투자정책 수립 지원 △국방적용 가능 민간 R&D 역량 발굴-과제 기획 △국방 R&D 민관군 협력 기반 마련 등이다.

이번에 소개할 기술은 안전증강융합연구단 김수현 연구원(suhyun_kim@kist.re.kr)이 수행한 '국방 AI 시스템 최적화를 위한 딥러닝 경량화 및 가속화 기술'이다.

◇ 딥러닝 모델을 활용해 자원의 제한성 극복 및 실시간 정보 처리 등 구현

인공지능(AI)의 핵심 기술인 딥러닝(Deep Learning) 모델은 더 적은 자원과 시간을 사용해 실행할 수 있어여 한다. 실시간 정보 처리 능력을 향상시키고 제한된 자원 하에서도 AI 시스템을 효과적으로 구동할 수 있어야 전투력을 극대화할 수 있다.

세부적으로 자원의 제한성 극복, 실시간 정보 처리 등이 대표적인 요구사항이다. 먼저 자원의 제한성을 극복해야 한다. 전투 현장이나 군사 작전에서는 종종 제한된 자원(하드웨어, 전력 등) 하에서 AI 시스템을 구동해야 한다. 

다음으 실시간 정보 처리는 국방 분야에서는 매우 중요한 요소다. 대규모 딥러닝 모델은 그 자체로 많은 계산량을 필요로 하기 때문에 실시간 처리가 어렵다.

▲ 국방 AI 시스템 최적화를 위해 연구에 활동되고 있는 다양한 드론 [출처=한국과학기술연구원]

◇ 배터리 기반 무기 체계에 탑재되는 딥러닝 모델의 전력 사용량을 10분의 1 이하로 경량화

현장에서 작전을 수행하는 군대는 본부의 명령에 따라 작전을 운용하지만 현장에서 자체적으로 전술을 수립해 실천해야 한다.

핵심적으로 개발해야 하는 기술은  △Network Pruning △Knowledge Distillation △Quantization 등이다. 개별 역할은 Network Pruning은 딥러닝의 많은 연결 중 덜 중요한 연결을 제거한다.

다음으로 Knowledge Distillation은 복잡한 모델의 도움으로 간단한 모델의 성능을 향상시킨다. 그리고 Quantization은 모델 인자 저장에 더 가벼운 형(type)을 사용해 경량화한다.

개발 결과는 배터리 기반 무기 체계에 탑재되는 딥러닝 모델의 전력 사용량을 10분의 1 이하로 경량화한다. 정확도 차이는 수 퍼센트(%) 이내로 유지한다.

▲ 국방 AI 무기체계에 탑재되는 배터리 기반 시스템 [출처=한국과학기술연구원]
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