21세기형 인공지능 기반 다영역 기동전 고찰/정춘일.한국군사문제연구원

 

Ⅰ. 서 론

 

본 논문은 최근 혁명적 발전을 거듭하고 있는 인공지능이 전쟁 양상을 어떻게 바꿔 놓을 것인지를 분석하는 데 그 목적이 있다.

세계적 군사 강국들이 인공지능의 군사적 활용을 본격화함에 따라 또 다시 전쟁 양상의 혁명적 변화가 예고되고 있다.

특히, 현 대 전쟁이론의 주축을 이루고 있는 기동전이 첨단 과학기술을 만나 새로운 모습으로 발전될 전망이다.

19세기 산업 문명 시대에는 물리적 기계 기반의 돌파 격멸 기동전이 수행됐다면, 20세기 정보 문명 시대에는 정찰·타격 기반 중심은 마비 기동전이 추구됐 다.

21세기 지능 문명 시대에는 인공지능 기반의 다영역 기동전이 발전될 것으로 예상 된다. 세계 최선두에서 새로운 군사혁신(RMA: Revolution in Military Affairs)을 지 속적으로 추구하고 있는 미국이 가장 주도적으로 새로운 개념과 방식의 기동전을 개척 하고 있다.

미국은 이미 오바마 행정부 당시부터 3차 상쇄전략이라는 명칭으로 인공지능 기술 을 활용한 전쟁 패러다임을 발전시키기 시작했다.

이 전략의 사령탑 역할을 수행했던 로버트 워크(Robert Work) 전 부장관은 합동 인간-기계 전투 네트워크 창출 방안을 구체화하고, 이를 실현시킬 5개 핵심 기술을 제시한 바 있다.1)

 

    1) Cheryl Pellerin, “U.S. DEPARTMENT OF DEFENSE, Deputy Secretary Discusses Third Offset Strategy, First Organizational Construct”, DoD News, Defense Media Activity(September 21, 2016)

 

① 학습기계(learning machine) 기술, ② 인간-기계 협동(human-machine collaboration) 기술, ③ 기계 보조 인간활동(machine assisted human operations) 기술, ④ 인간-기계 전투조합 (human-machine combat teaming) 기술, ⑤ 자율무기(autonomous weapon) 기 술 등이다.

인공지능 기술을 적극적으로 활용해 인간-기계 협업 네트워크 시스템을 구 축하고 자율 무기체계를 개발·배치할 경우 군사적 우위를 지속적으로 유지하고 재래식 억제력을 강화할 수 있다는 구상을 추진한 것이다.

그 이후 국방부 산하 DARPA는 인 공지능과 자율성을 활용해 아군은 전장에서 의사결정의 우세를 보장하고 적에게는 불 확실성을 가중적으로 부과하기 위한 결정중심전을 개발해 왔다. 3차 상쇄전략과 결정중심전의 핵심 기술은 인공지능이다.

아직까지 인공지능이 본 격적으로 전투 영역에 투입된 것은 아니지만, 그 기술이 미래 전쟁에 미칠 잠재적 영향 을 분석·예측하는 연구들이 속속 나오고 있다.

뿐만 아니라 인공지능은 상당한 영향력 을 미칠 수밖에 없는 필연성이 있다는 주장들이 제기되고 있다.

그렇다면, 어떤 영향을 미칠 것인가?

단기적으로는 인공지능의 군사적 활용 범위가 제한적일 것이나 중·장기 적으로 점차 군사 시스템 전반에 걸쳐 확대될 것으로 전망된다.

[그림 1]에서 보듯이, 세 가지 시나리오를 상정할 수 있다.

현상 개선적 변화 시나리오는 인공지능이 군사 시스템에 미치는 영향이 상당히 제한 적일 것이라는 논리에 기반을 둔다.

군사용 인공지능 기술은 장기적으로는 긴요해질 것이라는 데 동의하면서도 아직은 초보 단계에 머물러 있다는 것이다.

기술적 관점에 서 볼 때, 인공지능에 내재된 보안 문제를 극복할 수 없으며, 이로 인해 인공지능을 군 사용 애플리케이션으로 활용하기에 부적합할 수 있다는 지적이 있다.

군의 소극적인 의지도 인공지능의 군사적 활용을 제한하는 요인 중의 하나이다.

군사지도자들의 절박 한 인식이 없는 것이다. 군사조직은 전시 기간에는 혁신을 이룰 수 있지만, 평시에는 다급한 위기가 발생하지 않는 한 정체에 빠지기 쉬운 대규모적이고 융통성 없는 관료 집단이다.

국방기관은 혁신 문제에는 관심이 없고 혁신을 채택하는 문제에만 신경을 쓰고 있으며, 실제적인 변화보다 작은 외관상의 단계를 선호한다는 것이다.

진화적 변화 시나리오는 인공지능이 상당한 수준으로 전쟁 및 군사체계에 영향을 미 칠 것이라는 전망에 근거를 둔다. 인공지능은 전쟁 방식에 급격한 불연속성을 초래할 수 있는 파괴적 잠재력을 갖고 있으며, 진화적 방식으로 군사 시스템의 효율성과 전투 력 발휘 효과를 극적으로 향상시킬 수 있다는 것이다.

무기체계의 자율성 측면에서 볼 때, 인공지능의 진화적 영향은 두 가지의 경우가 있을 수 있다. 하나는 인간 참여형 반 자율적 무기체계의 발전이다. 자동화 기능을 이용해 목표물을 탐지하고 교전을 수행하 지만 특정 목표물에 대한 공격 여부를 결정하는 것은 인간이다. 다른 하나는 관리형 자 율무기체계의 발전이다.

무기체계가 작동되면 목표물을 탐지하고 교전 여부를 결정하 며 공격을 수행하는 과정이 저절로 진행되지만 필요할 경우 인간이 개입한다. 인공지 능의 역할이 커질수록 인간의 역할은 중요하지 않게 될 것이며, 인공지능 기술이 전투 를 수행하는 동안 불확실성을 줄이고 통제 가능성을 높이는 역할을 수행한다.

기계는 인간의 판단을 흐리게 하는 감정의 영향을 받지 않는다는 장점이 있다. 혁명적 변화 시나리오는 인공지능이 전장에 엄청난 변화를 가져오고 전쟁 방식을 근 본적으로 전환시킬 것이라는 전망에 바탕을 둔다.

인공지능이 전쟁의 불변적 본질까지 도 바꿀 수 있을 것이라는 주장도 있다. 이런 주장은 인공지능의 혁명적 잠재력이 오랫 동안 거의 변화 없이 유지되어 온 기본적 전투 원칙과 방식에 도전적 과제를 제기하게 될 것임을 암시한다.

인공지능 기반 군사혁신(AI RMA: AI-driven Revolution in Military Affairs)이 예고되고 있는 것이다. 논리의 요체는 인공지능 구동 정보 시스템 및 기계 보조 의사결정과 자율 무기체계 운용이 작전 수행의 결정적 요소가 된다는 것 이다.

궁극적으로 인공지능과 자율 시스템이 점차 인간을 직접적 전투 역할에서 배제 시킬 것으로 전망되고 있다.

인공지능 시스템이 전술적 수준의 계획과 행동을 전담하 는 동안 인간은 전략적 수준의 의사결정에 집중할 수 있을 것이다.

무기체계의 성격도 바뀔 것으로 지적된다. 이제까지는 민감하고 정교한 기능을 갖춘 소수의 고가 플랫폼 중심의 무기체계가 주종을 이뤘지만, 미래에는 상당한 수량의 저비용 무인 자율 무기 체계의 비중이 커질 것이라는 주장이다.

궁극의 무기체계로서 완전 자율 무기체계의 출현 가능성도 예고되고 있다.

무기체계가 활성화되면 목표물을 탐지하고 교전 여부를 결정하며 목표물을 공격하는 과정이 인공지능 알고리즘에 의해 스스로 진행되며 인간 은 개입할 수 없는 전쟁이 벌어지는 것이다.

이런 세 가지 시나리오는 인공지능의 영향이 필연성의 문제라는 점을 시사한다.

군 사 기획 및 정책 입안 당국자들은 인공지능의 파괴적 잠재력을 고려하여 군사용 인공 지능 개발의 영향과 의미를 평가하고, 새로운 인공지능 추세를 파악해 군사 시스템에 활용할 필요가 있다.

궁극적으로 현대 전쟁 양상의 주류를 이루고 있는 기동전 패러다임 을 인공지능 기반으로 발전시켜야 할 것이다.

본 논문은 이런 문제 의식에서 출발했다.

  먼저, 전통적 기동전의 개념과 특징을 개관한다. 기계화 시대와 정보화 시대의 기동 전을 포함하면서, 기동전의 목표와 본질은 변하지 않을 것으로 전제한다.

하지만 인공 지능의 활용으로 기동전의 방식과 수단은 변화될 것이다.

  둘째, 인공지능의 군사적 유 용성과 적용 사례를 검토한다. 인공지능을 군사적으로 활용할 경우 창출되는 유용한 기회를 일목요연하게 정리하고 군사 최강국인 미국과 중국 및 러시아의 군사용 인공지 능 개발 사례를 살펴본다.

  셋째, 군사용 인공지능을 활용한 새로운 전쟁 패러다임의 발 전 동향을 고찰한다. 세계 최선두에서 미래전을 개척하고 있는 미국의 사례로서 모자 이크형 결정중심전을 분석한다.

  넷째, 본 논문의 핵심 내용으로서 21세기형 인공지능 기반 다영역 기동전의 발전 추세와 방향을 미국의 사례를 중심으로 분석한다. 중국과 러시아의 경우는 인공지능 기반 기동전 이론의 발전 동향을 파악하기 어렵다.  

 

Ⅱ. 전통적 기동전의 개념과 특징

 

기동전은 소모전과 상반되는 전쟁 방식으로서 마비전, 전격전, 간접접근전략, 속도 전 등 여러 가지 용어로 설명돼 왔다.

일반적으로 적의 군사력을 물리적으로 파괴하기 보다는 기동을 통해 심리적 마비를 추구함으로써 최소의 전투로 결정적 승리를 달성하 는 전쟁 수행 방식을 말한다.

기동이란 단순히 적보다 유리한 위치상의 이점을 확보하 기 위한 이동뿐만 아니라 적보다 우세한 템포로 보다 빨리 움직여 적을 격파하는 모든 전쟁 양상을 의미한다.

위치보다는 시간의 차원에서 적과 경쟁하는 전쟁을 벌이는 것 이다.

미국 육군 야전교범 100-5 작전(Operations)은 ‘기동이란 직접 및 간접 화력을 가 할 목적으로 또는 그렇게 하겠다고 위협할 목적으로 위치적 이점을 확보하기 위한 전 투부대의 이동’이라고 기술하고 있다.

결정적인 지점에 병력을 배치함으로써 기습, 심 리적 충격, 물리적 기세, 대량 효과, 도덕적 지배력을 발휘할 수 있는 방법인 것이다. 예측과 정신적 민첩성이 성공의 필수적 요소이다. 지휘관은 적을 불리한 위치로 이동 시킴으로써 움직이지 않고도 기동 효과를 성취할 수 있다.

이런 이동을 통해 위치의 우 위적 이점을 확보하고 전투와 군사 행동의 결과에 영향을 미칠 수 있는 것이다.

기동은 화력과 방호가 없으면 거의 효과를 거둘 수 없다.

기동은 적의 균형을 무너뜨려 아군 부대를 보호하는 반면, 적에게 지속적으로 새로운 문제를 강요해 적의 대응을 무력화 하고 결국 적을 패배시킨다.2)

최근의 기동전 이론은 미국의 전 공군 대령 존 워든 3세(John A. Warden Ⅲ)가 정립한 5개 동심원 이론(Five Ring Theory)과 병렬 전쟁 개념이다.3)

 

    2) Headquarters Department of the Army, FM 100-5 Operations (June 1993), pp. 2-10.

    3) 권태영·노훈, 『21세기 군사혁신과 미래전: 이론과 실상, 그리고 우리의 선택』(파주: 법문사, 2008), pp. 178-185

 

그는 시스템의 관점에서 적의 전략적 중심(COG: Center of Gravity)을 신속하고 정확하게 파악할 수 있는 모델을 발전시켰다.

국가는 다른 모든 유기체와 마찬가지로 상호 밀접하게 연결된 5개의 동심원으로 구성된다.

  제1원은 지휘부(leadership)로서 국가 전체 시 스템을 지휘하는 중추적 조직이다.

  제2원은 핵심 긴요체계(system essential)로서 국 가 시스템의 구성 요소를 긴밀하게 묶어주는 전기, 석유, 식량과 같은 동력 에너지체 계 및 화폐·금융체계 등이다.

   제3원은 하부 기반체계(infrstructure)로서 에너지, 식 량, 원료, 생산품 등을 생산·운송함으로써 국가 시스템을 작동시키는 기능을 수행하 는 공장, 도로, 항만, 공항 등과 같은 기반시설이다.

  제4원은 시민(population)으로 서 군인을 제외한 일반 국민 전체이다. 제5원은 야전 군대(field military)로서 전투 조직 및 전투원을 말한다. 국가의 5개 동심원을 구성하는 각 원의 시스템은 독자적으 로 기능을 수행하면서 다른 원의 시스템과 상호 긴밀하게 연결돼 하나의 국가 시스템 을 구성한다.

와든의 구상은 전쟁의 개념과 전장 운영 방법을 새로운 차원에서 제시했다. 전쟁의 목적은 적이 우리의 의지를 수용하도록 강요하는 것이기 때문에 우리의 핵심 표적은 제1원의 적 지휘부이다.

과거에는 적의 지휘부를 파괴·무력화시키기 위해 제5원의 군 대와 접전을 벌여 영토를 축차적으로 점령해야 했다. 이로 인해 피아간 대량 살상 및 파괴가 초래됐고 장기적인 소모전이 불가피했다.

오늘날에는 원거리 감시·정찰 능력과 장사정 정밀 유도무기의 비약적 발전으로 전쟁의 양상이 혁명적으로 바뀌었다.

제2원 및 제3원의 중요 표적들은 물론 제1원의 지휘부도 정확하게 식별해 선택적으로 정밀· 원격·간접 타격할 수 있게 됐다.

전투 수행 방법이 적의 주 전력을 접적·직접 공격하기 보다는 전쟁지도부, 작전참모본부, 지휘통제센터 등과 같은 적의 지휘 구조 및 체계를 비접적·원격·간접적으로 공격해 중추신경을 마비시키는 것이다.

적의 물리적 실체를 손상·파괴시키는 것보다 적 지도부의 전쟁 의지를 말살시키는 데 목표를 두고 전장을 운영할 수 있게 된 것이다.

와든은 5개 동심원 전쟁 이론과 함께 병열전쟁(parallel warfare) 개념을 제시했다.

적의 전쟁 의지를 말살시킴으로써 우리의 의지를 단기간 내에 강요하기 위해서는 5개 동심원 체계 내의 모든 전술적·작전적·전략적 중심들을 원거리·비접적 상태에서 정확 히 식별해 동시적으로 일제히 타격하고 결정적 손실을 입힘으로써 적이 회복·재정비할 시간적 여유를 박탈함과 아울러 적의 국가 기능 전체를 순식간에 마비시킬 수 있어야 한다는 것이다.

전쟁의 목표는 적의 모든 표적들을 파괴하는 것 자체에 있지 않고 적에 게 우리의 의지를 강요하는 데 있다.

적의 전략적 중심들에 대한 선별적·효과적 공격을 동시 병렬적으로 빠르게 수행함으로써 적을 극심한 충격·마비·공황 상태에 빠뜨리는 것이다.

기동전의 요체는 아군 손실을 최소한으로 줄이면서 목표를 달성하는 것이기 때문이 다.

적의 전멸을 노리지는 않는다.

불필요하고 과도한 물질적·인적 손실을 초래하는 전 투를 가급적 피하자는 것이다.

다만 목표 달성을 위해 싸워야 할 장소에서는 필요할 경 우 적을 섬멸시킬 수도 있다. 전장의 형세와 상관없이 쓸데없고 무모하게 전투를 벌이 는 것은 선호하지 않는다.

설령 승리한다 하더라도 전선에 유리한 영향을 끼칠 수 없 고, 인명 및 자원의 막대한 피해가 발생될 수 있기 때문이다.

민간 산업 분야에서 급속 하게 발전되고 있는 첨단 인공지능 기술의 군사적 활용이 이런 군사사상에 기초한 새 로운 기동전 이론에의 천착과 탐색에 기회의 창을 열어 줄 것으로 기대되고 있다.

 

Ⅲ. 인공지능의 군사적 유용성과 적용

 

1. 유용성

 

인공지능의 군사적 활용은 피할 수 없는 필연성의 영역이라는 데 전문가들의 주장이 일치되고 있다.

그 영향의 강도와 범위는 점차 진화적 수준을 넘어 혁명적 수준에 이를 것으로 예고되고 있다.

이제 관심은 새로운 전쟁 개념 및 방식을 창출하고 혁신적 군사 시스템을 개발하는 데로 모아지고 있다.

이런 점에서 인공지능은 다양한 이점을 제공 할 것으로 분석되고 있다.

  첫째, 인공지능은 군사 시스템의 자율성을 강화한다.

자율적으로 기능하는 군사 시 스템을 발전시키는 것이다.

무인 시스템의 자율성을 증가시키면 생존성이 강화되고 성 능이 더욱 고도화되며, 정찰 또는 모니터링 영역의 효율성이 향상될 수 있을 것이다.

궁극적으로는 군대나 국가가 비용-효과 측면에서 인간으로 편성된 군대보다 훨씬 유리 하게 센서를 사용해 아주 넓은 지역을 관찰할 수 있는 능력을 향상시키게 된다.

더욱 자율적이고 생존 가능한 드론을 통해 상황 인식을 향상시키면 기지의 보안이 강화될 수 있다.

자율 시스템은 인간을 강화시키거나 대체할 수 있고, 복잡하고 인지적으로 힘 든 작업을 인간이 수월하게 할 수 있도록 지원한다.

군은 지루하고 위험하며 더러운 임 무에서 인간 대신 자율 시스템을 활용함으로써 상당한 이점을 얻을 수 있다.

장기 지속 적인 정보 수집 및 분석, 화생방 오염 제거, 급조 폭발물 설치, 도로 개척 등에 자율 시 스템이 활용될 있다.

   둘째, 인공지능은 속도 중심의 작전을 보장하고 전장 운영의 지속 가능성을 강화한 다. 인공지능은 극단적으로 짧은 시간 내에 전투를 수행할 수 있는 독특한 수단을 도입 하는 데 활용된다.

GHz 속도로 반응할 수 있는 능력을 가진 시스템을 제공함으로써 전투의 전반적 보조를 극적으로 가속화한다.

인공지능 구동 군사 시스템은 전장에서 발생하는 사건을 이해하고 제어하는 능력에서 인간을 능가한다.

속도 중심의 작전을 수행하기 위해서는 군사용 인공지능 애플리케이션의 광범위한 채택이 필수적일 것이 다.

뿐만 아니라, 인공지능 시스템은 인간의 지구력을 초월하는 장기 지속적 임무에 상 당한 이점을 제공한다.

인공지능 시스템을 사용하면 장기간에 걸쳐 넓은 지역에서 정 보를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 자동적으로 이상 현상을 감지하고 행동을 분류할 수 있다.

   셋째, 인공지능은 전투력의 운용에 확장성을 제공한다.

인공지능은 인간 전투원의 능력과 기량을 강화시키고 저가 군사 시스템의 성능을 향상시킴으로써 전력 승수 효과 를 제공하는 잠재력을 갖고 있다.

예를 들면, 하나하나의 저가 드론은 F-35 스텔스 전 투기와 같은 첨단 무기체계 앞에서 무력하지만, 군집 드론은 최첨단 무기체계도 압도 적으로 제압함으로써 상당한 비용을 절감하고 현존 플랫폼 무기체계를 무용화할 수 있 다.

뿐만 아니라, 인공지능 시스템은 일상적 반복 작업을 대신하거나 무인화 전술 및 전투 기량을 발전시킴으로써 개별 군인의 생산성을 높일 수 있다.

반면에 인공지능 시 스템의 확산은 인구와 경제력 규모가 크지 않더라도 군사력을 강화시킬 수 있는 기회 를 제공할 수도 있다는 점에서 우려하는 목소리가 커지고 있다.

소규모 국가와 비국가 행위자가 인공지능의 확장 효과를 악용할 수도 있기 때문이다.

   넷째, 인공지능은 모자이크형 결정중심전의 필수요소인 정보 지배와 의사결정 우위 를 보장한다.

미래전에서는 데이터 지배를 통해 정보 지배와 의사결정 우위를 보장해 야 속도전에서 승리할 수 있을 것이다.

인공지능은 다양한 군사 분야에서 다목적으로 이뤄지고 있는 분석에 사용 가능한 데이터의 기하급수적 증가에 대처할 수 있는 필수 적 수단이다.

예를 들면, 군은 상당히 많은 드론을 운용하고, 각각의 드론은 매일 매시 간 엄청난 분량의 고화질 영상을 수집·전송·기록하고 있으나, 군은 그 유용한 데이터 를 면밀하게 조사해 정보의 분석에 활용할 수 있는 충분한 인력이나 적절한 시스템이 부족하다.

인공지능 구동 정보 시스템은 다양한 출처에서 획득한 대량의 데이터를 통 합하고 분류해 패턴을 식별하고 유용한 정보를 도출함으로써 정보 분석 역량을 획기적 으로 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라, 인공지능 알고리즘은 자체 데이터를 생성해 추가 분석을 제공할 수 있다.

전장의 다양하고 복잡한 대량의 비정형 데이터를 변환하는 작 업을 수행할 수 있는 것이다.

  다섯째, 인공지능 알고리즘 구동 교전 시스템은 전장에서 다양성과 정확성을 향상시 킨다.

예를 들면, 최종 상태 및 지휘관의 목표 개발 및 우선 순위 설정, 능력 분석, 지 휘관의 결정 및 전력 할당, 임무 계획 및 전력 실행, 평가에 이르는 합동 교전 주기의 신속성·정확성·효과성을 보장한다.

각 단계마다 자체의 환류 메커니즘과 시차가 존재 하는 접근방식은 획일적 전술에 따라 전개되는 전통적 전투에서는 잘 작동하지만, 의 사결정의 기반이 되는 데이터의 양이 인간 분석가들을 압도할 경우에는 효과적이고 정 확한 의사결정이 불가능하다.

이런 전장 환경에서 머신러닝 알고리즘을 활용해 다양한 정보를 분석·처리하면 신속하고 효과적이며 정확한 교전 결정이 가능하다. 인공지능 애플리케이션은 전투 지휘관이 직접 표적 정보를 알려고 하지 않더라도 비정부기구 데 이터베이스에 질문하여 표적을 정확하게 식별할 수도 있다.

 

2. 적용 사례

 

세계적 군사 강국들은 인공지능의 군사적 잠재력을 활용하기 위해 다방면에서 다각 적인 노력을 경주하고 있다.

미국이 최선두에서 군사용 인공지능 개발 프로젝트를 추 진하고 있고, 중국과 러시아가 그에 대응한 역량을 발전시키는 것으로 파악된다.

미국 은 정보·감시·정찰 분야에 최적화된 인공지능 알고리즘을 개발하는 데 박차를 가하는 것으로 알려져 있다.

국방부는 알고리즘전쟁교차기능팀(Algorithmic Warfare Crossunction Team) 주관하에 수백만 시간의 영상을 비롯한 엄청난 데이터로 과중한 압박 을 받고 있는 인력을 돕기 위해 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하는 ‘프로젝트 메 이븐(Project Maven)’을 개발하고 있다.4)

동영상이나 정지영상에서 적대적 활동 중인 표적을 자동으로 추출하는 데 중점을 두고 있다.

인공지능 알고리즘은 작전에 필요한 정보를 찾기 위해 드론 영상을 선별하는 데 몇 시간을 소비하는 인간 분석가의 작업을 자동화함으로써, 전투 지휘관이 데이터를 기반으로 효율적이고 시기적절한 결정을 내 릴 수 있도록 지원한다.

미국 국가정보국(ONI: Office of the National Intelligence) 산하 지능첨단연구 계획국(IARPA: Intelligent Advanced Research Projects Agency)은 영상 인식과 예측 분석에 활용하기 위한 인공지능 알고리즘을 개발하고 있다.

이 기관은 주로 미래 에 압도적 지능 우위를 확보하기 위한 혁신적 기술을 제공하는 고위험·고수익 연구를 구상하고 주도하는 임무를 수행한다.

시끄러운 환경에서 다중 언어의 음성을 인식하고 번역하는 알고리즘, 연관된 메타 데이터가 없어도 영상의 지리적 위치를 확인하는 알 고리즘, 2D 영상을 융합해 3D 모델을 생성하는 알고리즘, 생활 패턴을 분석해 건물의 기능을 추론하는 도구 등을 개발하고 있다. 인공지능은 신속·정확한 자동표적인식(ATR: Automatic Target Recognition) 시 스템의 개발에 활용된다.

항공기 조종사는 표적이 밀집된 전장에서 적에 의한 각종 전 파 방해 책동이 횡행하는 가운데 이동·재배치 가능한 목표물을 공격하기 위해 무기의 발사 전에 육안으로 목표물을 확인할 수 있을 만큼 충분히 가까운 거리에서 비행해야 하기 때문에 적의 대공 무기체계에 의해 극도의 위험에 빠질 수 있다.

레이더는 원격 장거거리에서 지상 목표물을 촬영할 수 있지만 인간과 레이더 사이에 이미지 인식 오 경보 발생율이 매우 높고 부수적 손상이 발생한다. 미국 국방부 DARPA는 훈련 데이 터를 기반으로 학습 능력을 개선할 수 있는 표적 인식 및 적응(TRACE: Target Recognition and Adaptation in Contested Environments) 시스템 연구 프로그램 을 진행하고 있으며,5) 그 일환으로 ‘딥러닝어낼리틱스(Deep Learning Analytics)’라 는 신생 인공지능 기업을 지원해 조종사가 표적을 찾고 교전하도록 지원하는 머신러닝 기반 자동 표적 인식 프로그램 시제품을 개발했다.

 

    4) “Project Maven to Deploy Computer Algorithms to War Zone by Year's End”, DOD News (July 21, 2017), U.S. DoD,. https://www.defense.gov/News/(검색일: 2024. 1. 13.)

    5) “Target Recognition and Adaption in Contested Environments(TRACE)”, DARPA, https://www.darpa.mil/program/trace(검색일: 2024. 2. 21)  

 

전술적 공중 감시·정찰을 통한 장거 리 표적화 능력을 제공하기 위해 기존 레이더 시스템과 함께 운용할 수 있는 정확하고 효율적인 표적 인식 시스템을 발전시키는 것이 목표이다.

미국의 지·해·공 각 군은 인공지능을 활용한 반자율 및 완전 자율 무기체계를 개발하 는 데 많을 노력을 경주하고 있다.

공군은 ‘로열 윙맨(Loyal Wingman)’ 프로젝트를 야 심차게 추진하고 있다.6)

로열 윙맨은 6세대 전투기 및 폭격기를 포함한 차세대 유인 전투항공기와 협력할 수 있는 인공지능 알고리즘 구동 무인전투기(UCAV: Unmanned Combat Air Vehicle)이다.

협력적 전투기(Collaborative Combat Aircraft)인 것이 다.

무인전투기와 유인전투기를 한 조로 편성해 무인 전투기가 악천후나 장애물에 직 면할 경우에도 자율적으로 대응할 수 있는지를 시험하는 유·무인 복합체계 구축 계획 이다.

DARPA는 인공지능 알고리즘이 구동하는 기계 시스템이 상황 인식 및 판단과 반응 조작 능력 면에서 인간 조종사의 수준을 넘어설 수 있는지를 확인하는 ‘공중 전투 진화(Air Combat Evolution)’라는 전투실험을 진행한 바 있다.

인공지능 알고리즘이 인간 조종사를 대체할 수 있을지에 대한 해답을 구하는 것이 목적이었다.

공군은 인공지능 알고리즘을 적용한 자율 비행 무인전투기를 개발하는 ‘스카이보그 (Skyborg)’ 프로젝트를 추진해 왔다.7)

 

    6) “Loyal Wingman”, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/(검색일: 2024. 1. 13.)

    7) John Harper, “The Rise of Skyborg: Air Force Betting on New Robotic Wingman”, National Defense, Vol. 105, No. 803 (October 2020), pp. 23-27, https://www.jstor.org/(검색일: 2024. 1. 14.)

 

완전 자율로 이·착륙함은 물론 다른 항공기와 지형지물을 회피하고 악천후 속에서도 임무를 수행할 능력을 갖춘 것으로 알려져 있 다.

자율 임무 수행이 기본이지만 필요할 경우 원격 제어가 가능하며, 임무형 모듈 설 계를 통해 간단한 장비 교체만으로도 다양한 임무를 수행할 수 있다.

가장 유력한 후보 기종은 XQ-58A 발키리 스텔스 무인공격기이다.

최대 8발의 공대공 미사일이나 250 ㎏급 합동직격탄(Joint Direct Attack Munition), 또는 GBU-39 소구경직격탄(Small Diameter Bomb)을 장착할 수 있다.

미국 육군과 해병대는 전장에서 전투원이나 차량을 뒤따르면서 독립적으로 임무를 수행하는 무인 차량을 개발하고 있다.

딥러닝 기술을 적용해 GPS가 없이도 자율 항법 및 기동이 가능한 차세대 전투차량을 시험하고 있다.

내비게이션, 감시정찰, 급조폭발 물 제거 등과 같은 다양한 기능을 수행하는 자율 차량인 이른바 로봇전투차량(RCVs: Robotic Combat Vehicles)도 개발하고 있으며, 앞으로 유·무인 옵션 차세대 지상차 량(NGGV: Next Generation Ground Vehicles)의 호위차량으로 배치될 예정이다.

해병대는 수백 파운드의 장비를 운송할 수 있는 원격 통제 차량으로서 다용도 전술차 량(MUTT: Multi-Utility Tactical Transport)을 개발하고 있다.

해군은 잠수함 추적 용 무인 함정인 시헌터(Sea Hunter)를 개발해 시험하고 있다.

자율적으로 공해를 항해 하면서 다른 무인 함정과 협조하는 가운데 수개월에 걸쳐 잠수함을 지속적으로 찾아낼 수 있는 것으로 알려져 있다.

최근 미국 국방부는 대만해협과 남중국해 등에서 발생할지 모르는 중국과의 군사적 충돌에 대비해 드론과 무인 선박 수천 대를 배치하는 계획을 발표했다.

인공지능을 활 용한 비대칭 자율 무기인 공격용 드론과 수중 드론 등으로 중국을 견제하겠다는 것이 다.

국방부 부장관은 2023년 8월 28일(현지시간) 국방산업협회 연설에서 레플리케이 터(replicator) 구상을 공개하면서 수천 대 규모의 자율 시스템을 18∼24개월 내에 다 양한 지역에 실전 배치하겠다고 밝혔다.

중국이 미국보다 양적으로 우세한 선박과 미 사일 및 병력을 극복하기 위해 모든 영역에서 새로운 첨단 기술을 활용한 자율 시스템 을 발전시킨다는 것이다.8)

 

    8) “美 ‘中 견제 위해 드론-무인선박 수천대 2년내 배치’”, 『동아일보』, 2023. 8. 30., https://www.donga.com/news/Inter/article/(검색일: 2024. 1. 2.)

 

중국도 미국에 맞서 다양한 유형의 공중·지상·해상·수중 자율 기동 수단을 연구·개 발하고 있다.

2017년 봄 중국군과 밀접하게 연계돼 있는 민간 대학이 에어쇼에서 인공 지능 구동 무인 항공기 1,000대를 시연한 바 있다.

그 이후 이와 유사한 군집 대형의 무인 비행체가 미사일 발사대를 찾아 파괴하는 모습을 담은 컴퓨터 시뮬레이션이 언론 보도를 통해 소개되었다.

러시아군은 반자율 및 자율 기동 수단에 많은 비중을 두고 여 러 인공지능 애플리케이션을 연구하는 것으로 알려져 있다.

인공지능 알고리즘은 지휘통제 분야에서 적극적으로 활용 방안이 모색되고 있다.

미국 국방부는 합동전영역지휘통제(JADC2: Joint All Domain Command and Control) 개념을 지원하기 위해 다양한 시스템을 개발하고 있다.

항공·우주·사이버공 간·해상·지상 기반 작전의 계획과 실행을 중앙 집중화하는 것을 목표로 삼고 있다.

요 체는 가까운 미래에 인공지능의 지원으로 모든 영역의 센서로부터 수집한 데이터를 융 합해 의사결정자를 위한 공통작전상황도(COP: Common Operating Picture)라는 단일 정보 출처를 생성하는 것이다.

의사결정을 위한 정보는 다양하고 복잡한 플랫폼 으로부터 가지각색의 형태로 모아지고 있으며 중복되거나 불일치하는 경우가 많다.

인 공지능 구동 공통작전상황도는 다양한 정보를 하나의 전시 시스템으로 결합하여 아군과 적군에 대한 포괄적인 상황도를 제공하고 입력 데이터의 차이와 불일치를 자동으로 해 결한다.

육·해·공 각 군도 합동전영역지휘통제의 실행에 필요한 능력을 시현하기 위해 여러 가지 프로그램을 개발하고 있다.

육군은 프로젝트 융합(Project Convergence)을 개발하고 있고, 공군은 첨단 전투관리 시스템(Advanced Battle Management System)을 발전시키고 있다.

 

Ⅳ. 지능화 기반 전쟁 패러다임으로의 전환

 

1. 모자이크형 결정중심전의 모색

 

첨단 인공지능 기술이 정보·감시·정찰, 무인 자율 무기체계, 정보 분석 및 표적 획 득, 지휘 결심 및 통제, 전투 평가 및 관리, 군수 물류, 부대 및 인력 관리 등 전 분야 에 걸쳐 광범위하게 적용됨에 따라 전쟁 패러다임도 전면적 전환이 모색되고 있다.

미 국 국방부 산하 DARPA의 전략기술실(Strategic Technology Office)은 2016년 21 세기형 기동전을 수행할 수 있는 모자이크전(Mosaic Warfare)을 제시했다.

이는 지능 화 시대의 군사혁신 차원에서 전력구조의 전면적 전환과 새로운 전력 운용 개념의 적 용을 추구한다.

기존의 전투부대는 항공기와 함정처럼 주로 센서, 지휘통제 시스템, 무 장 및 전자전 시스템 등이 통합적으로 탑재된 단일 일체형의 유인 다임무 전력체계로 구성돼 있다.

이런 전력체계는 편성이 유연하지 않고 획일적으로 틀에 박혀 있기 때문 에 다양한 방법으로 통합 전력을 편성하기 어렵다.

단일 일체형 전력체계를 단순한 전 문 기능을 수행하는 다수의 작은 전력 요소들로 분해해 유연하게 편성할 경우 정보 및 의사결정의 우세를 달성하는 데 훨씬 유리할 수 있다.

[그림 2]에서 보듯이, 탐지(감시정찰)-결정(지휘결심)-행동(타격) 기능이 선형 일체적 으로 타격 순환 과정(kill chain)에 따라 전투 임무를 수행하는 한 대의 패키지형 전투 기는 거미집망처럼 연결해 상황 적응적으로 분산 운용하는 장거리 미사일, 정찰·공격 용 무인기, 전자전 무인기, 지휘통제용 항공기 등 다수의 전력체계로 분해될 수 있다.

단일 일체형 전력체계를 전문 기능별 전력체계로 분해·재편성할 경우 전력의 유연성· 적응성·확장성이 제고됨으로써 다양한 이종의 전력들을 분산적으로 운용할 수 있다.

전력의 일부 기능이 손상되더라도 다른 전력이 기능을 대신함으로써 전투력의 회복 탄 력성이 강화된다.

전투 현장에서 전력을 임무에 따라 자유자재로 운용함으로써 적에게 불예측성과 불활실성을 강요할 수도 있다.

단일일체형 플랫폼 전력체계는 정적이고 적 응력이 낮다.

시스템 복합체계로서 조각 퍼즐처럼 각 부분은 일치하는 것끼리만 상호 연결될 수 있다.

전력 기능의 하나가 빠지면 전체 전력이 기능을 발휘할 수 없는 반면, 모자이크형 전력체계는 유연하게 네트워크화되고 빠르게 편성-분해-재편성할 수 있도 록 설계된다.

특정 기능을 갖는 어떤 시스템도 선택한 시간과 장소에서 원하는 전투 능 력을 제공하기 위해 다른 시스템과 유기적으로 결합될 수 있다.

모자이크전은 인공지능 알고리즘 구동 의사결정, 임무 중심 속도 지휘통제, 다영역 분산 작전, 유연한 전력 패키지를 기반으로 지능화 기동전을 수행한다.

이제까지의 플 랫폼 중심 제병 합동 부대나 네트워크 중심 시스템 복합체계와는 전력 구성 접근방식 측면에서 근본적으로 다르다. 결정중심 속도 지휘통제를 통해 작전의 템포가 매우 빠 를 뿐만 아니라 전력의 신축적 규모 조정이 가능하고 다양한 공격 옵션들을 제공함으 로써 적에게 복잡성과 혼란을 가중시키는 것이 요체이다.

전술 및 작전적 수준에서 모 자이크 전투부대 지휘관은 전투력과 물류지원을 신속하게 통제·조정해 부대 배치를 끊 임없이 변화시킴으로써 적에게 선택의 혼란과 고통을 안겨 주고 위치적 이점을 활용하 면서 작전 템포를 유연하게 조절할 수 있다.

모자이크전의 요체는 [그림 3]에서 보여주는 것처럼 인공지능과 자율 시스템을 활용 한 결정중심전(DCW: Decision-Centric Warfare)을 개척하는 것이다.

전투부대의 정점에서 군사작전을 이끄는 인간 지휘관은 인공지능 기계 통제 시스템 의 보조를 받는다.

인간 지휘관은 작전계획을 구상·개발하고 임무 명령을 작성하며 전 투 능력 및 수단의 배치 현황을 식별한다.

인공지능 기계 통제 시스템은 인간 지휘관 이 지휘 결심과 임무 명령을 위해 요청하는 제안에 응답하고 가용한 전투 능력을 고려 해 타격 순환 체계를 구축한다.

인간 지휘관의 결심에 따라 유·무인 체계들을 타일로 짜맞춘 것처럼 복합적으로 운용한다.

저가로 다량 확보가 가능한 기능별 플랫폼 체계 위주로 분산화 작전을 수행한다.

유·무인 무기체계를 운용하는 부대들은 임무 명령에 대한 능력을 제안하고 근접성, 속도, 물자 상태, 주요 기능, 성공 가능성, 능력의 효율 성 등 킬체인의 효과성을 최대화할 수 있는 능력 요소 등을 고려해 실행 전술을 선정· 개선한다.

모자이크전은 달리 표현하면 결정중심전이라 할 수 있다. 작은 단위로 분해된 기능 별 전력체계와 인공지능 기계 통제 시스템이 보조하는 인간 지휘를 통해 적의 전투 의 사결정을 복잡하게 만들고 선택지를 제약시킴으로써 적을 해결 불가능한 딜레마 속으 로 빠트린다.

우리 지휘관들은 신속하고 효과적 결정을 통해 더 많은 선택지를 가질 수 있음에 반해 적의 선택지는 최소화함으로써 선택성의 이점을 확보한다.

성공 가능성이 가장 높은 행동 방침(COA: Course of Action)를 선택해 신속하게 실행하고, 선택되 지 않은 행동 방침과 관련된 시스템 및 전력 요소들은 다른 임무에 할당함으로써 전투 효율성을 향상시킨다.

문제는 찾기와 숨기 간의 경쟁이 벌어지고 있는 전장 상황에서 아군과 마찬가지로 적군도 감시·정찰 수단의 고도화와 함께 상황 인식 역량이 지속적 으로 개선되고 있기 때문에 행동 방침의 선택지가 제한될 수밖에 없다는 것이다.

선택 의 경쟁에서 우위를 확보하는 것이 승리의 관건이다.

모자이크 부대는 경직적 위계구조를 갖춘 전통적 부대보다 적군의 행동 방침 선택지 를 제한시키는 작전을 수행하는 데 탁월한 능력을 발휘한다.

인공지능 기계 통제 시스 템의 보조를 받는 인간 지휘관은 분산된 전력과 부대로 다양한 작전을 동시에 수행하 고 결정을 가속화함으로써 적군의 부대를 혼란과 판단 딜레마에 빠트려 작전 방침을 제한할 수 있다.

모자이크 부대는 기만 기술과 對정보·감시·정찰 시스템을 활용해 적 군보다 신속한 의사결정을 내릴 수 있다.

아군의 선택성을 강화하기 위해서는 지휘·통 제·통신 포트폴리오를 개선함으로써 통신 회복 탄력성을 확보해야 한다.

데이터 및 정 보의 공유와 지휘 권한의 행사에 기반이 되는 작전 센터와 소프트웨어 스택(데이터 기 억장치)을 발전시켜야 한다.

지휘통제체계를 단순한 연결성 수단이 아니라 결정 중심 작전 수행 프로세스의 핵심 의사결정 지원 시스템으로 전환해야 하는 것이다.

 

2. 킬웹(Kill Web) 기반 다영역 기동전 모델의 발전

 

정보화 시대의 전쟁에서는 정찰-타격 복합체계(STS: Sensor to Shooter)를 운용하 는 킬체인(kill chain) 전투 모델이 보편적으로 활용됐다.

미국 공군이 시한성 긴급 표 적에 대응하기 위해 관찰-판단-결정-행동 순환 주기(OODA Loop)를 표적 처리 절차 에 적용한 것이다. 탐지(find), 확인(fix), 추적(track), 조준(target), 교전(engage), 평 가(assess) 순으로 이어지는 6단계 전투 수행 모델이다.

탐지는 전장을 감시하고 정보 를 수집하면서 이상징후를 찾아내며, 확인은 이상징후를 특정하기 위해 센서를 집중시 켜 위치를 확인하고 피아를 식별하는 것이다.

추적은 정찰위성과 정찰용 무인기 등 정 보·감시·정찰 자산의 우선순위를 정하고 식별된 표적을 지속적으로 추적하는 것이며, 조준은 표적을 제거할 무기체계와 부대를 결정하는 것이다.

교전은 전투부대가 교전 명령을 하달받은 후 표적 감시를 인계받고 표적까지 기동해 정해진 타격체계로 표적을 제거하는 것이다.

평가는 전투 피해 평가(BDA: Battle Damage Assessment)와 무장 효과 평가(MEA: Munitions Effectiveness Assessment)를 실시한 후 표적의 제거 여 부를 판단하는 것이다.

킬체인 과정은 긴급 표적의 시간 급박성에 비해 다단계 순서를 선형적으로 진행해야 하고 중앙집권적으로 최종 결심을 내려야 하기 때문에 적시성 및 실효성에 한계가 있는 것으로 지적된다.

적의 신속한 공격 태세가 고도로 향상될수록 킬체인 순환 시간을 단축 시켜야 하나 현실적으로 실현이 어렵다.

아군의 킬체인을 구성하는 무기체계가 적군에 의해 무력화될 경우 각 단계의 순환고리가 단절되면서 작전 전체가 중단될 수 있다. 정 찰위성이나 고고도 무인기가 무력화되면 킬체인의 탐지가 불가능해지기 때문에 이후의 모든 무기체계가 무용지물이 됨으로써 작전은 실패하게 된다.

정보화 기반 지휘통제체 계가 적의 사이버 공격에 의해 마비될 경우에도 추적·조준·교전 단계를 진행할 수 없을 것이다.

적군은 아군의 이런 약점을 공략해 킬체인의 단절을 시도할 것이 분명하다.

새로운 모자이크형 결정중심전은 인공지능 알고리즘 구동 기계 보조 지휘통제 시스 템과 자율 무기체계를 기반으로 한 킬웹(kill web) 전투 모델을 사용한다.

[그림 4]에 서 보듯이, 전투의 핵심 기능을 다양한 전력체계로 나눠 분산시킴으로써 무기체계의 일부가 손실되더라도 계획한 작전의 전체를 수행하는 데 차질이 없다.

선형적 순환 절 차를 획일적으로 적용하는 전력 운용 방식을 분산된 전력을 동시에 운용하는 방식으로 전환하는 것이다.

하나의 전력 노드가 끊겨도 다른 전력 노드로 계속 작전을 수행할 수 있다.

시간 급박성 긴급 표적은 선형적 다단계 킬체인 체계에 의해서가 아니라 다중 노 드의 킬웹 체계에 의해 처리된다.

킬웹 전투 모델의 요체는 전투 지휘관들이 작전 행동 방침과 전력 운용 방안을 신속 하게 정의하고 선택하는 것이다.

지상·해상·공중·우주·사이버 등 다영역을 교차해 센 서와 타격체계를 선택·운용한다.

가장 중요한 요소는 감시·정찰 센서이다.

정밀한 감 시·정찰과 실시간 정보 처리로 표적 획득 및 교전 기회를 늘리고 타격의 성공 확률을 높일 수 있기 때문이다.

다중의 다양한 감시·정찰 수단들을 거미줄처럼 연결해 센서 웹 (sensor web)을 구성하고 여러 작전선을 따라 융합적으로 운용하면 숨겨진 표적을 보 다 쉽게 감지할 수 있고 타격체계에 더 정확한 정보를 제공할 수 있다.

감시·정찰체계, 지휘·통제체계, 타격체계가 거미집망처럼 연결 운용될 경우 회복 탄력성이 강화된다.

전자 공격과 전파 방해 등으로 인한 정보 흐름 및 처리의 지연을 막을 수도 있다.

킬웹 기반 결정중심전은 적이 전투태세를 준비하기 전에 먼저 표적을 찾고 먼저 결 심해 먼저 타격하는 것을 목표로 한다.

이를 위해서는 속도 지휘통제에 의한 분산화 작 전을 민첩하게 수행할 수 있어야 하며, 킬웹을 기반으로 다영역을 교차적으로 통합 운 영할 수 있어야 속도 작전을 수행할 수 있다.

단일일체형 전력체계 하나에만 의존하지 않고 다양한 기능을 발휘하는 전력체계를 분산 운용해야 한다.

타격체계에 집착하지 않고 킬웹의 핵심 기능을 수행하는 표적 획득 체계를 적극적으로 운용해야 한다.

그리 고 정보·감시·정찰 활동에 의한 정보 우위를 활용해 신속하게 결심하고 적절하게 전력 을 할당하는 결심 우위를 확보해야 한다. 모자이크형 결정중심전의 궁극적 모습은 킬웹 기반 다영역 기동전이라 할 수 있다.

세계 최선두에서 차세대 전쟁 개념 및 방식을 개척하고 있는 미국은 인공지능 알고리 즘 구동 지휘통제 시스템을 통해 지상·해상·공중·우주·사이버·전자기스펙트럼 전 영역 을 교차적으로 활용하면서 정보 우위, 결심 우위, 타격 우위를 통합적으로 달성하는 21세기형 기동전을 추구하고 있다.

이를 위해 국방 및 합동 차원에서 인공지능 기반 합동 전영역 지휘통제 시스템을 발전시키고 있으며, 지·해·공 각 군도 그 노력의 일환 으로 다영역 기동전을 수행하기 위한 지능형 지휘통제 시스템을 개발하고 있다.

 

Ⅴ. 21세기형 인공지능 기반 다영역 기동전 발전 방향

 

인공지능 기반 다영역 기동전은 아직 정립된 이론이 없으며 모색되는 과정에 있는 전쟁 방식 또는 전술 개념이다.

단순하게 설명하면 첨단 인공지능 기술을 응용한 기동 전을 발전시키는 것이다.

인공지능은 일반적으로 패턴 인식, 대화형 상호작용, 예측 분석, 목표 기반 시스템, 자율 시스템, 이상 탐지 등의 기능을 수행한다.

이런 기능은 군 사 분야에서 감시 정찰, 표적 인식, 자율 무기, 자율 지상·해상·공중 이동체, 군수 물 류, 전장 로봇, 사이버 보안 등의 분야에 응용될 수 있다.

인공지능 기반 다영역 기동 전이란 인공지능을 활용한 정보·감시·정찰 시스템, 정보 분석 및 표적 획득 시스템, 지 휘 결심 및 통제 시스템, 반자율 및 자율 무기 시스템, 사이버 및 전자기스펙트럼 시스 템 등을 통합적으로 운용함으로써 지상·해상·공중·우주·사이버·전자기스펙트럼 등 다 영역에서 동시적으로 적에게 심리적 충격을 가해 승리하는 전쟁 방식을 말한다.

2023년 11월 미국 해군연구소가 후원한 해병대 에세이 콘테스트에서 2등상을 수상 한 패트 가넷(Pat Garrett) 예비역 해병 대령과 프랭크 호프만(Frank Hoffman) 예비 역 중령은 소모전 대 기동전 논쟁은 의미없는 혼란만 초래한다고 지적하면서, “기동전 은 죽지 않았지만 진화해야 한다”고 강조한 바 있다.

기동전은 사기이며 전투 기능으로 서의 기동은 죽었다는 극단적 주장을 반박하면서 전쟁 성격의 변화에 따른 새로운 기 동전을 모색해야 한다고 강조했다.9)

미래에도 기동전은 적실성이 있을 것인지 또는 어 떤 형태가 될 것인지에 대한 질문이 제기되고 있는 가운데, 대부분의 학자와 군사전문 가들은 현재는 물론 미래에도 기동전은 지속적으로 적실성이 있을 것이라고 주장한다.

전통적으로도 기동전은 작전의 효과적 수행을 놓고 열띤 논쟁을 벌여온 사상적·교리적 개념이지만, 대체적으로 기동전은 미래에도 작전의 효과가 항상 보장될 수는 없어도 적실할 것이라는 데 주장이 일치되고 있다.

미래의 기동전은 세 가지의 핵심적 요소를 갖추게 될 것이다.10)

 

     9) “Maneuver Warfare Is not Dead, But It Must Evolve”, U.S. Naval Institute (November 2023), https://www.usni.org/magazines/proceedings/2023/november/(검색일: 2024. 2. 23.)

    10) Christopher Tuck, “The Future of Manoeuvre Warfare”, Mikael Weissmann and Other, ed., Advanced Land Warfare: Tactics and Operations(Oxford: Oxford University Press, 2023), pp. 27-28.

 

   첫째의 요소는 시스 템 기반 사고이다.

적의 시스템을 중요한 노드, 응집력, 의지, 의사결정과 같은 무형적 요소에서 유기적으로 기능하는 통합적 하위구조의 집합체로 개념화한다.

적의 물리적 파괴에 앞서 이런 시스템을 먼저 붕괴시켜야 하는 것이다.

기동전의 주안점은 적의 치 명적인 취약점을 식별하고 표적으로 삼아 무력화시키는 데 있다.

  둘째의 요소는 템포이다.

이는 적에 대한 아군의 속도로 정의된다.

기동전의 승리는 뛰어난 템포와 함수 관계에 있다.

템포의 우세는 적보다 빠르게 기회를 식별·활용할 수 있는 능력에서 비롯된다.

적의 도덕적·물리적·개념적 응집력을 약화하고 체계적 붕괴 를 가져올 수 있는 기반적 능력을 강화해야 하는 것이다. 

  셋째의 요소는 비선형성이다.

템포의 우세를 달성하고 적의 시스템을 체계적으로 붕 괴시키기 위해서는 비선형 전투 방식이 필수적이다.

비선형성에는 불확실성, 마찰, 무 질서가 포함된다.

전투 지휘관은 전장에서 발생하는 모든 사태를 완전하게 이해하고 통제할 수 없기 때문에 상급 부대의 명령을 기다리지 않고 새로운 상황을 처리할 수 있는 민첩성, 유연성, 주도성, 도덕적 용기가 중요하다.

불확실성, 무질서, 유동성에 대 처하는 최선의 방법으로써 분산된 의사결정과 임무 지휘가 필수적이다.

첨단 과학기술의 군사적 활용 기회가 확대됨에 따라 기동전의 성공 가능성이 획기적 으로 향상되고 있다.

초연결 네트워크 시스템의 구축에 따라 시스템 기반 사고의 중요 성이 커지고 있다.

네트워크의 공격·마비를 통해 적의 시스템 전체를 일거에 혼란시킬 수 있다.

적의 반접근 및 지역거부 전선에 공세를 감행할 경우 네트워크 시스템을 혼 란·마비시키는 것이 최선의 경로일 수 있다.

적의 지휘·통제를 압도한 다음 침투해 주 력 전투부대를 위한 공격 경로를 만드는 것이다.

뿐만 아니라 인공지능 알고리즘 구동 기계 학습 및 정보·감시·정찰·표적획득 기능의 개발을 통해 적의 시스템을 노드 수준 으로 이해하고 세부 정보를 파악해 궁극적으로 취약점을 식별할 수 있다.

비대칭 방법 으로 적의 취약점을 공격함으로써 적의 결속력을 와해시킬 수 있다.

인공지능 구동 머 신러닝을 활용한 전자전 시스템은 적이 대응할 시간적 여유를 주지 않고 아주 빠른 속 도로 식별된 취약점을 공격할 수 있다.

인공지능 알고리즘 구동 머신러닝에 기반을 둔 정보 획득·처리·전파 시스템은 작 전의 템포를 가속화함으로써 전쟁의 판도를 바꾸는 기회를 제공한다.

기동전의 성패 를 좌우하는 작전의 템포는 정보의 우위와 의사결정의 우위에 의해 결정되며, 이는 의사결정 시스템의 자동화·정보화·지능화를 통해 작전 템포를 가속화함으로써 달성 된다.

초연결·인공지능 알고리즘 기술 기반 통합 정보 및 전투관리 시스템을 활용함 으로써 신속·정확하게 적의 취약점을 식별해 물리적 또는 비물리적 수단으로 공격할 수 있다.

우주·공중 기반 정보·감시·정찰 센서 시스템은 적의 전략적 중심 표적들을 빈틈없이 모조리 찾아낼 수 있다.

사물인터넷과 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술을 활용해 전장의 막대한 데이터를 수집·저장·처리하면 인공지능이 분석·평가해 적에 대한 정보를 생성한다.

인공지능이 센서와 타격수단을 연결하는 킬체인 과정을 가속 화할 것이다. 미래의 기동전에서는 첨단 과학기술의 활용으로 기동의 개념과 방식 및 수단이 확 장될 것이다.

기동은 유리한 위치를 선점하는 것이 목표지만, 이제까지는 주로 물리적 방식과 수단에 의존해 기동의 목표를 달성했다.

미래에는 비물리적 방식과 수단의 활 용성이 중시될 것으로 전망되면서, 정보·사이버·전자기스펙트럼 기동이 점점 더 성공 의 핵심으로 인식되고 있다.

정보·사이버 기동의 경우 적에 비해 유리한 위치를 차지 하기 위해 정보 자원을 탈취·방해·거부·저하·파괴·조작하기 위한 군사적 활동을 전개 한다.

전자기스펙트럼 기동의 경우 적의 지능화된 군사 시스템을 무력화시킴으로써 기동을 방해·저지한다.

미래에는 기동전을 성공적으로 수행하기 위해 비물리적 방식 과 수단을 최대한 활용해야 할 것이다.

비대칭적 방식을 신속하고 집중적으로 활용하 면 적의 응집력을 와해시킴으로써 적보다 유리한 비물리적 영역을 차지할 수 있을 것 이다.

미래의 기동전은 지·해·공·우주·사이버·전자기스펙트럼에 걸친 6차원의 다영역을 활용하게 될 것이다.

현재 다영역작전(MDO: Multi-Domain Operations)이 군사 사 조의 새로운 경향이 됐다.

전장의 모든 영역에 배치된 전투력을 작전의 목표와 임무에 따라 한 방향으로 동기화(synchronization)시켜야 완전한 승리를 거둘 수 있다는 가 정을 기반으로 하고 있다.

이런 전쟁 사조의 확산과 함께 다영역 기동전이 적실성을 인 정받고 있다.

기동전의 본질과 원칙은 큰 변화가 없지만 첨단 과학기술의 군사적 활용 에 따라 기동의 방식과 수단이 진화적으로 발전되고 있는 것이다.

예를 들면 미국 육군 의 다영역작전 개념은 사단 기동에 초점을 맞추고 있다.

전장에서 유리한 위치를 차지 하고 적의 방어를 뚫어 작전 목표를 달성하기 위해서는 공중·해상·우주·사이버공간·전 자기스펙트럼 영역의 전투력과 함께 지상 영역의 전투력을 교차영역 시너지 최대화 개 념에서 운용해야 한다.

다영역작전이 추구하는 목적은 적의 전략적 중심으로 향하는 기동을 보장하는 것이다.

기동은 물리적 영역뿐만 아니라 비물리적 영역에서도 수행되 며, 전쟁의 모든 단계에 적용된다.

목표는 적과 맞서 물리적·시간적·심리적 이점을 확 보하는 것이다.

기동전은 과거에도 중요했으며, 현재에도 여전히 긴요하며, 미래에는 필수적일 것으 로 예상된다.

앞의 [표 1]에서 보듯이, 기동전은 대량의 물적·인적 소모를 지양한다는 본질적 목표 는 유지될 것이지만, 작전 개념과 주축 전력 측면에서는 근본적 변화가 불가피할 것이 다.

그 핵심 동인은 첨단 과학기술의 발전이다. 문명 패러다임의 전환과 함께 전쟁 패 러다임도 근본적으로 바뀌고 있다.

기동전 양상도 마찬가지이다. 미래의 다영역 기동전을 발전시키는 핵심 요인은 인공지능 기술의 광범위한 활용이 다.

즉, 인공지능 기반의 다영역 기동전이 발전되고 있는 것이다.

인공지능의 잠재력이 군사 시스템 전반을 진화적 방식 또는 혁명적 방식으로 바꿔놓을 것임은 재론의 여지 가 없을 것이다.

궁극적으로는 첨단 인공지능 기술이 전력체계, 전장운영개념, 군사조 직체계 전반을 극적으로 송두리째 변화시키는 군사혁신이 발생할 것으로 예고되고 있 다.

전쟁 개념이 정보화 기술을 활용한 정찰-타격 복합 전력체계 기반 네트워크중심전 에서 인공지능 기술을 이용하는 유·무인 복합 자율 무기체계 기반 결정중심전으로 전 환되고 있다. 전투 수행 모델도 선형 킬체인 체계를 적용하는 중앙집중적 방식에서 적 응형 킬웹 체계를 적용하는 분산적 방식으로 전환되는 추세이다.

전자가 탐지-결심-교 전 기능이 하나로 결합된 단일일체형 전력체계가 중심적 역할을 수행한다면, 후자는 기능별로 특화된 모자이크형 전력체계가 분산적으로 운용된다.

다영역 기동전에서 결 심·지휘통제의 우위를 보장하기 위해 인공지능 알고리즘 구동 합동 다영역 지휘통제 시스템이 발전되고 있다. 인공지능 기술은 이미 군사작전에서 탁월한 성과를 거두고 있다.

미국은 머신러닝 알고리즘 기반 자동화 정보 처리 애플리케이션을 중동지역에서 대테러 작전을 수행할 때 이용했다.

미국의 이지스 전투체계를 비롯한 장거리 공중·미사일 방어 시스템도 머 신러닝 알고리즘을 탄도 및 순항 미사일을 방어하는 데 사용하고 있다.

정찰-타격 시 스템 복합체계 아키텍처에서 머신러닝 알고리즘 기술을 활용해 센서와 슈터를 연결한 킬체인을 가속화할 경우 전통적 공세작전은 무력해질 수밖에 없다.

미국 육군은 최근 에 실시한 워게임에서 인공지능 역량으로 강화된 보병 소대가 공세적 전투력을 10배 향상하여 방어-공세 균형을 공격자에게 유리하게 전도시킬 수 있다는 결론을 내린 것 으로 알려져 있다.

인공지능 구동 정보·감시·정찰 및 전투관리 시스템은 전투부대에게 고도의 상황 인식을 제공함으로써 적의 전략적 중심을 신속하게 식별하고 압도적으로 공격할 수 있도록 지원하면서 전영역 기동전(all-domain maneuver warfare)의 실행 을 보장한다.

 

Ⅵ. 결론

 

본 논문은 전통적 소모전이 수반하는 장기적 피로와 막대한 물적·인적 손실을 극복 하기 위한 대안으로 채택된 기동전이 과연 미래에도 적실성이 있을 것인가라는 질문에 대한 해답을 검토하고 새로운 첨단 과학기술의 활용 관점에서 발전 추세와 미래 방향 을 고찰하는 데 그 목적을 뒀다.

소모전이 여전히 전쟁이론의 주류라는 주장과 기동전 이 현대 전쟁이론의 주축을 이룰 것이라는 주장이 여전히 맞서고 있지만, 인류 산업문 명의 고도화 발전과 인본주의적 도덕 윤리의 보편적 확산 등으로 인해 기동전의 대세 화가 예상된다.

다만, 첨단 과학기술의 발달과 함께 기동전의 방식과 수단은 진화적 변 화가 불가피할 것이다.

특히, 미래의 기동전은 인공지능 기술의 군사적 활용 추세를 반 영해 모자이크형 결정중심전의 중추적 작전 형태로 발전될 것이다.

미국을 비롯한 세계적 군사 강국들의 미래전 대비 동향을 분석해본 결과 민간 분야 에서 광범위하게 폭발적으로 사용되고 있는 인공지능 기술이 군사 분야에서도 유용성 이 획기적으로 확대되고 있다는 사실을 확인했다.

인공지능 기술의 혁명적 잠재력이 군사 시스템의 진화적 변화를 넘어 전쟁의 개념과 방식 및 수단을 획기적으로 바꿔놓 고 있다.

정보화 전쟁 시대가 지능화 전쟁 시대로 전환되고 있는 것이다. 기동전 양상 도 필연적으로 그 영향을 받을 수밖에 없다.

미래의 기동전에 대한 대비는 미국이 최선 두에서 이끌고 있으며 중국이 추적하고 있고 러시아도 서두르는 모양새이다.

이런 맥 락에서 21세기형 인공지능 기반 기동전이 어떻게 발전될 것인지를 분석·검토하는 것 은 매우 유익한 일이다.

인공지능 기반 기동전에 대한 연구는 미국의 학계와 연구기관들 중심으로 진행되고 있다.

특히, 미국 국방부 산하 DARPA가 최선두에서 개척하고 있다.

모자이크형 결정 중심전 이론을 발전시키고 있는 가운데, 인공지능 알고리즘 기술을 활용한 정보·감시· 정찰 시스템, 지능화 정보 분석 및 표적 획득 시스템, 합동 전영역 지휘통제 시스템, 무인 자율 무기체계, 스마트 무기·장비 관리 및 군수물류 시스템 등을 개발하고 있다.

인공지능 기술의 군사적 활용은 이제까지 방위산업 기업 및 연구기관들이 연구개발을 기업이 개발한 기술적 성과를 최대한 활용하는 것이 성공의 첩경이다.

이에 본 논문은 주로 미국의 연구기관 보고서나 전문가 연구 자료를 참고·활용해 인공지능 기술을 미 래 기동전의 발전에 어떻게 적용하고 있는지를 분석하는 데 중점을 뒀다.

국내의 연구 성과는 거의 찾아보기 어렵기 때문에 활용하지 않았다.

먼저, 전통적 기동전의 개념과 특징을 개관하고 기계화 시대와 정보화 시대의 기동 전을 비교·분석했다.

기동전의 목표와 본질을 제대로 이해할 필요가 있기 때문이다.

인 공지능의 활용으로 달라지는 것은 기동전의 방식과 수단이다. 다음으로 기동전의 발전 방향을 탐색하기 위해 인공지능의 군사적 유용성과 적용 사례를 검토했다.

인공지능을 군사적으로 활용할 경우 창출되는 유용한 기회를 일목요연하게 정리하고 군사 최강국 들의 군사용 인공지능 개발 사례를 살펴봤다.

미국이 최선두에서 질주하고 중국이 뒤 따르고 있으며 러시아는 구체적 프로그램 없이 정책적 의지를 선언적으로 밝히고 있 다.

이어서 군사용 인공지능을 활용한 새로운 전쟁 패러다임의 발전 동향을 고찰했다.

세계 최선두에서 미래전을 개척하고 있는 미국의 사례로서 모자이크형 결정중심전을 분석했다.

이런 노력이 궁긍적으로 기동전의 발전에 반영될 것이기 때문이다.

본 논문의 핵심으로서 21세기형 인공지능 기반 다영역 기동전의 발전 추세와 방향 을 고찰했다.

주로 미국의 사례를 분석해 기동전의 미래 발전 방향을 식별했다.

중국과 러시아의 경우는 공개된 연구 자료를 찾기 어려울 뿐만 아니라 연구자의 역량 제한으 로 유용한 자료에 접근하지 못했음을 밝힌다.

미래 기동전의 핵심적 특징은 적을 시스 템 기반 사고로 이해하고 작전의 템포를 중시하며 비선형적 전투를 수행하는 것이다.

적을 구성하고 있는 핵심 체계의 취약성을 식별해 공격함으로써 시스템 전체를 일거에 혼란·마비시킨다.

작전 템포는 기동전의 성패를 좌우하는 결정적 요소로서 의사결정 시스템의 자동화·정보화·지능화를 통해 정보의 우위와 의사결정의 우위를 달성함으로 써 가속화될 수 있다.

미래에는 기동전을 성공적으로 수행하기 위해 비물리적 방식과 수단을 최대한 활용한다.

비물리적 수단을 비대칭적·비선형적 방식으로 운용함으로써 적의 응집력을 순간적으로 와해시킨다. 21세기형 기동전의 목표는 적의 저항 역량과 전쟁 의지를 말살함으로써 정신·심리 적 승리를 거두는 것이다.

적을 물리적으로 섬멸하는 것이 아니라 정신·심리적 혼란 및 공황 속으로 몰아넣어 굴복시킨다. 작전 수행 개념은 정보 우위, 결정 우위, 지휘통제 우위, 작전 템포 우위를 유지하는 가운데 다영역 동시 분산 전투를 수행한다.

이런 작 전을 보장하기 위해서는 인공지능 알고리즘이 구동하는 킬웹 기반 유·무인 복합 전력 체계, 정보·감시·정찰 시스템, 정보 분석 및 표적 획득 시스템, 지휘 결심 및 통제 시스 템 등의 핵심 전력체계가 필수적이다.

미국이 최선두에서 인공지능 기술을 활용한 21세기형 다영역 기동전을 발전시키면 중국과 러시아 등 세계적 강국뿐만 아니라 기술 선진국들도 모두 그 뒤를 따를 것으로 전망된다.

그렇다면, 한국은 어떻게 할 것인가?

강 건너에서 타고 있는 불을 구경만 할 것인가?

선택의 시간이 다가오고 있다.

머물러 있으면 낙오의 낭떠러지로 추락한다.

한 반도 주변에는 세계 최고의 군사 강국들이 포진해 있으며, 특히 미·중 간 전략 경쟁의 한복판에 있다.

주변국들은 모두 미래 지능화 전쟁 시대에 대비해 경쟁적으로 인공지 능 기술의 군사적 활용을 확대해 나가고 있다.

뿐만 아니라 한국은 미국과 동맹 연합전 력을 발전시켜야 한다.

미국은 지능화 전력을 발전시키고 있는데 한국은 정보화 전력 을 유지하고 있다면 진정한 연합전력을 운용할 수 있을지 의문이다. 이런 맥락에서 한 국은 선진 강국들의 미래 기동전 개발 동향과 추세를 면밀하게 추적하면서 대비책을 강구할 필요가 있다  

 

 

<참고문헌>

권태영·노훈, 『21세기 군사혁신과 미래전: 이론과 실상, 그리고 우리의 선택』, 파주: 법문 사, 2008. “美 ‘中 견제 위해 드론-무인선박 수천대 2년내 배치’”. 『동아일보』, 2023. 8. 30., https://www.donga.com/news/Inter/article/(검색일: 2024. 1. 2.) Clark, Bryan and Others, Mosaic Warfare: Exploiting Artificial Intelligence and Autonomous Systems to Implement Decision-Centric Operations, CSBA, 2020. Harper, John, “The Rise of Skyborg: Air Force Betting on New Robotic Wingman”, National Defense, Vol. 105, October 2020, https://www.jstor.org/(검색일: 2024. 1. 14.) Headquarters Department of the Army, FM 100-5 Operations, June 1993. Kuper, Stephen, “DARPA R&D Creates Real-time, Multi-domain Kill Webs”, Defense Connect, 22 September 2020, https://www.defenceconnect.com.au/(검색일: 2024. 2. 20.) “Loyal wingman”, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/(검색일: 2024. 1. 13.) “Maneuver Warfare Is not Dead, But It Must Evolve”, U.S. Naval Institute, November 2023, https://www.usni.org/magazines/(검색일: 2024. 2. 23.) Pellerin, Cheryl, “U.S. DEPARTMENT OF DEFENSE, Deputy Secretary Discusses Third Offset Strategy, First Organizational Construct”, DoD News, Defense Media Activity, September 21, 2016. “Project Maven to Deploy Computer Algorithms to War Zone by Year’s End”, DoD News, July 21, 2017, https://www.defense.gov/News/(검색일: 2024. 1. 13.) “Target Recognition and Adaption in Contested Environments(TRACE)”, DARPA, https://www.darpa.mil/program/trace(검색일: 2024. 2. 21) Tuck, Christopher, “The Future of Manoeuvre Warfare”, Mikael Weissmann and Other, eds., Advanced Land Warfare: Tactics and Operations, Oxford: Oxford University Press, 2023. United States Government Accountability Office, “Battle Management: DOD and Air Force Continue to Define Joint Command and Control Efforts”, A Report to Congressional Addressees, January 2023.

 

<국문초록>

본 논문은 현대 전쟁 이론의 주류로 자리 잡은 기동전이 과연 미래에도 적실성이 있을 것인가 라는 질문에 대한 해답을 검토하고, 새로운 첨단 과학기술의 활용 관점에서 발전 추세와 미래 방향을 고찰하는 데 그 목적이 있다. 

미국을 비롯한 세계적 군사 강국들의 군사용 인공지능 개발 사례들을 분석해 본 결과 향후 인공지능 기술의 잠재력이 군사 시스템의 진화적 변화를 넘어 전쟁의 개념과 방식 및 수단을 혁명적으로 바꿔 놓을 수 있다는 점을 확인했다. 

기동전 양상의 변화도 필연적 이라는 데 전문가들의 주장이 일치되고 있다. 미래의 기동전은 적을 시스템 기반 사고로 이해하고 작전 템포를 중시하며 비선형적 전투를 수행할 것으로 특징된다.

적을 구성하고 있는 핵심 체계의 취약성을 식별해 공격함으로써 시스템 전체를 일거에 혼란·마비시킨다. 

작전의 템포는 기동전의 성패를 좌우하는 결정적 요소로서 의사 결정 시스템의 자동화·정보화·지능화를 통해 정보의 우위와 의사 결정의 우위를 달성함으로써 가속화될 수 있다. 

미래의 기동전은 이제까지의 물리적 방식 중심의 기동전과는 다르게 비물리적 수단을 비대칭적·비선형적 방식으로 운용함으로써 적의 시스템과 응집력을 순간적으로 와해시키는 것이 요체이다.

 

주제어 : 군사용 인공지능, 군사 시스템, 기동전, 시스템 기반 사고, 작전 템포, 비물리적 수단, 비선형적 방식

 

<Abstract>

A Review of 21st-century AI-Based Multi-Domain Maneuver Warfare

Chung Choon Il, Ph.D. (Vice President, Korea Research Institute for Strategy)

The purpose of this paper was to explore whether maneuver warfare, which has become the mainstream of modern warfare theory, will be relevant in the future. Additionally it examines development trends and future directions from the perspective of utilizing new advanced science and technology. Analyzing examples of military artificial intelligence development by the United States and other global military powers confirms that the potential of artificial intelligence technology in the future could revolutionize the concepts, methods, and means of warfare, going beyond evolutionary changes in military systems. Experts agree that changes in maneuver warfare are inevitable. Future maneuver warfare will be characterized by system-based thinking, a focusing on operational tempo, and non-linear combat. By identifying and attacking vulnerabilities in the core systems of the enemy, it aims to disrupt and paralyze the entire system in one fell swoop. The tempo of operations is a decisive factor in the success or failure of maneuver warfare, and can be accelerated by achieving information advantage and decision-making advantage through automation, informatization, and intelligence of decision-making systems. Unlike previous physical-centered maneuver warfare, the essence of future maneuver warfare lies in instantaneously disrupting enemy systems and cohesion by employing non-physical means in an asymmetric and non-linear manner.

Key Words: Military artificial intelligence, Military systems, Maneuver warfare, System-based thinking, Operational tempo, Non-physical means, Non-linear methods

 

 

한국군사 제15호, 2024. 6.

◆ 논 문 접 수 일: 2024.03.12 ◆ 논 문 심 사 일: 2024.05.14 ◆ 논 문  수정일: 2024.06.01 ◆ 논문게재확정일: 2024.06.30

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