국방부, 지능화 전장시대 국방 데이터 관리체계구축 발전방향
플랫폼, 표준·품질, 보안·권한권리, AI 학습데이터, 방산데이터 발전해야

[보안뉴스= 배학영 국방대학교 교수] 미래전장은 지능화 전장으로 전장에서 지능우세를 달성하는 것이 전쟁의 승패를 가리게 될 것이다. 그렇다면 지능화 전장시대에 상대방보다 우위의 지능을 확보하는 요소는 무엇일까? 미래의 전장에서 상대보다 더 우세한 지능을 유지하고 전쟁의 템포를 주도할 수 있는 것은 고성능 AI 알고리즘, 고속 계산이 가능한 하드웨어, 그리고 고품질의 데이터이다. 이중 우선순위를 매기자면 당연히 데이터가 지능우세에 가장 중요하다.


[이미지=gettyimagesbank]

인공지능이라 불리는 알고리즘이 우리가 원하는 대답을 하는 원리는 훈련용 데이터를 통해 주어진 질문에 대답할 수 있는 Parameter를 확정 및 발전시켜 새로운 질문에 대답하는 ‘지능’을 확보하는 것이다. 훈련 데이터의 양과 질에 따라 우리가 원하는 결과값에 근접 정도가 결정된다.

그러나 국방데이터는 다른 일반 학습데이터와는 달리 군 내부에서 만들어야 한다. 예를 들어 우리의 전투함, 전투기, 탱크의 훈련 시 사거리, 정확도, 한반도 전장에서 기동 시 성능감소율 등은 그 어디에도 없으며 있어서도 안 된다. 이는 군 내부에서 스스로 축적을 해야 하는 데이터이며, 학습에 꼭 필요한 데이터이다. 그렇다면, 우리 국방부는 데이터를 어떻게 관리하는지 관리현황을 살펴보고 발전방향에 대해 제언해 보고자 한다.

국방부는 ‘국방데이터 관리 및 활용 활성화 훈령’(2021년 12월 31일)을 제정해 데이터의 생애주기별 관리 및 활용 방안 등 정책적 근거 마련했다. 이후 국방부는 데이터에 대한 독립적인 관리 보다 AI의 발전을 위한 하위 과업으로 관리를 하다가 2022년 12월 국방데이터 구축·활용 전략 및 로드맵을 수립하고 ‘제1차 국방데이터관리위원회(2022년 12월 22일)’를 국방부 차관 주관으로 열어 국방데이터만을 위한 정책방향 공유 및 관련 기관 의견수렴을 할 수 있는 회의체를 가동하고 있다.

실제 데이터 관리를 위한 기관으로 2023년 1월 30일에 ‘국방데이터 분석센터’를 KIDA에 신설하고 국방 데이터 관리·활용·분석 관련 지식과 역량 통합, 국방데이터 기획, 소요·획득, 분석, 관리, 활용 등 전담 업무를 수행하게 되어 국방 차원의 데이터 관리가 시작됐다. 또한, 2024년 4월 1일 부로 국방과학연구소(ADD) 내에 ‘국방AI센터’가 신설됐다. AI 등 첨단 과학기술 기반 국방력 혁신을 목표로 AI 소요기획·모델개발 및 핵심기술 확보, 사업 수행을 위한 전담업무를 수행 중이다. 여기서 AI 개발에 필요한 데이터 관련 소요도 같이 기획할 예정이다.

아직 인공지능 학습을 위한 국방데이터 구축은 초기 단계이다. 이 말은 앞으로 발전되어야 할 부분이 많다는 말이기도 하다. 그래서 플랫폼, 표준·품질, 보안·권한관리 분야로 나누어 발전방향을 제시하고자 한다.

첫째, 플랫폼 발전이다. 현재는 국방지능화 플랫폼 1차 사업이 종료(2023년 12월)되고 2차 사업을 위한 정보전략계획(ISP: Information Strategy Planning)이 진행 중이다. 1차 사업은 국방망의 일반 데이터를 중심으로 진행이 되었다면, 2차 사업은 전장망을 중심으로 비밀 데이터가 중심이 될 것이다. 이렇게 분리된 체계는 앞으로 하나의 체계 통합은 물론 독립된 네트워크 구축, 통일된 아키텍처 등이 필요하다. 나아가 국방의 다양한 데이터를 수집할 수 있는 효율적인 체계로 발전해야 한다.

둘째, 표준·품질 발전이다. 데이터 표준 아키텍처를 통해 예산, 병력, 그리고 노동력을 줄여야 한다. 데이터를 쉽게 종합, 융합, 편집, 관리하고 필요한 곳에만 필요한 데이터 제공이 용이한 구조를 가져야 한다. 처음 수집 때 사용을 고려한 적절한 데이터의 구조는 관리와 이용에 있어 많은 문제를 해결할 수 있다. 품질관리도 중요하다. 현재는 데이터의 구축에 중점을 두고 있다. 하지만 데이터의 생애주기 중 구축된 데이터의 품질을 유지하는 것도 중요하다. 일단, 모든 신규 사업을 대상으로 집행기관 결재권자의 사업계획 및 제안요청서 승인 전 사업 내용에 대한 일상감사를 감사기구에 의뢰하고 조치가 필요하다.

셋째, 보안·권한권리 발전이다. 보안 및 권한 관리는 군에서 데이터 구축이 가장 중요한 부분이다. 아무리 좋은 데이터를 구축한다고 하더라도 적에게 노출되면 오히려 취약점만 노출시키는 격이 되기 때문이다. 그래서 구축할 국방데이터의 보호대책 수립이 중요하다. 보호대책의 적절성 및 충분성에 대해 국군방첩사령부의 검토 결과를 반영하는 업무절차가 필요하다. 현재는 내부의 데이터가 밖에서 접근도 되지 않고, 내부의 데이터를 외부망으로 유통하지도 않는 망분리 보안정책으로 군 내부에 데이터를 학습하고 원하는 결과를 도출하는데 애로가 있다. 앞으로는 상용망을 사용할 수 있는 대안적 보안정책(Zero Trust 등)이 필요하다.


[사진=국방대학교 배학영 교수]
넷째, AI 학습데이터 발전이다. 현재 국방데이터의 가장 큰 문제점은 기존 데이터가 AI가 학습할 수 있는 형태로 구축되어 있지 않다는 것이다. 그러기 위해서는 현재의 필요 데이터가 생성되는 현장에서 바로 학습이 가능한 데이터로 자동 전환되어 축적되는 시스템의 구축이 필요하다. 이는 인간의 실수 및 오류를 방지하는 것뿐만 아니라 적의 침입이나 공격으로부터 데이터를 보호하는 데 필수다. 실시간 데이터를 수집하고 저장함으로써 정보의 신속한 분석 및 활용이 가능해지고, 국방 작전의 효율성·신속성을 향상시킬 수 있다.

이러한 시스템을 구축하기 위해서는 데이터의 전 생애주기 단계별 담당자 지정이 필요하다. 담당자는 데이터 표준 제공, 수집, 배포, 사용에 대한 책임뿐 아니라 데이터에 대한 통찰력을 제공해야 한다. 이는 데이터의 효율적인 관리와 활용을 위한 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 질과 관련된 문제를 해결하고, 데이터 기반의 의사결정 과정을 지원하는 데 중요하다.

다섯째, 방산데이터 발전이다. K-방산은 2022년 폴란드에서 대규모 수주 성과를 거두며 역대 최대 규모인 173억 달러의 수출을 달성한 데 이어 2023년에는 140억 달러를 수주하며 2년 연속 100억 달러 돌파 기록을 세웠다. 과거 ┖국방’의 영역으로 여기던 방위산업을 관점을 바꿔 ┖수출 전략 산업’으로 보고 정부 차원에서 체계적인 수주 지원책을 고심하고 있다. 국방부는 방위산업을 지원하기 위한 주무 부처로서 이를 지원하기 위한 다른 부처가 제공할 수 없는 소중한 국방데이터의 지원을 통해 이를 더욱 가속화해야 한다. 이를 위해 국방데이터 식별·요청·제공·관리 절차 및 방법 마련, 방산업체 필요 데이터 구축을 위한 소요 구체화, 방산보안 관련 인식 전환 및 개선 추진, 일반본 ‘국방분석평가데이터’ 식별·요청·제공·관리 절차·방법 마련이 필요하다.

미래의 전장은 화력우세, 정보우세를 넘어 지능우세를 요구하고 있다. 미래전장에서 적보다 ‘똑똑’해 지기 위해 우리는 지금부터 국방데이터를 정책적 수준에서 미래의 탄환 혹은 전략무기로 규정하고 준비하는 것이 필요하다.
[글_배학영 국방대학교 교수]

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