기술의 가능성을
비즈니스의 현실로.

2008년 「NCW 실현을 위한 전략과 이행 방안」에서는 한국군이 네트워크 중심전(Network Centric Warfare, NCW)을 구현하기 위해 각 군의 지휘통제체계와 감시정찰체계, 정밀타격체계를 유기적으로 연결해야 한다고 제안했습니다. 핵심은 새로운 체계를 다시 구축하는 것이 아니라 이미 운영 중인 C4I, KJCCS, MIMS 등의 체계를 표준 인터페이스로 연결하고, 각 체계가 보유한 정보와 기능을 임무에 따라 조합해 신속한 지휘결심을 지원하는 것이었습니다.

당시 제시된 웹서비스와 Open API, 서비스 지향 아키텍처(SOA), 업무 프로세스 관리(BPM)는 오늘날 데이터 제품과 실시간 이벤트 인터페이스, 공통 데이터 계층과 데이터 메시·온톨로지, AI 에이전트와 지능형 임무 워크플로로 진화하고 있습니다. 기술은 달라졌지만 분산된 체계를 연결하고 정보를 공유해 지휘결심 속도를 높인다는 본질은 여전히 유효합니다.

이러한 변화의 대표적인 사례가 팔란티어입니다. 팔란티어는 국방 플랫폼을 단순한 데이터 분석 도구가 아니라 의사결정 운영체계로 접근합니다. 다양한 센서와 정보체계의 데이터를 통합하고 작전 개념에 맞게 구조화한 다음, AI를 활용해 상황 분석에서 지휘관의 판단과 실제 행동까지 지원하는 것을 목표로 합니다.

여기서 중요한 것은 AI 모델 자체보다 AI가 작전환경을 이해하고 행동할 수 있도록 만드는 데이터 기반입니다. 온톨로지는 부대, 무기, 센서, 표적, 임무와 보급품 같은 작전 객체 및 그 관계를 사람과 컴퓨터가 함께 이해할 수 있도록 정의합니다. 이를 통해 AI는 문서 검색과 보고서 요약을 넘어 상황 변화를 감지하고, 임무 대안을 생성하며, 필요한 센서와 효과수단을 추천하고, 승인된 범위에서 후속 업무를 수행하는 Agentic AI로 발전할 수 있습니다.

AI의 목표를 ‘결심 우위’로 설정해야 합니다

GPU 수량, 데이터 규모와 모델 파라미터 수는 AI 강군의 성과지표가 될 수 없습니다. 표적 탐지에서 지휘관 결심까지 걸리는 시간, 상황 변화 인지 속도, 센서와 효과수단의 연결 시간, 군수 소요 예측 정확도, 장비 가동률과 통신 단절 상황의 임무 지속능력처럼 실제 전투력과 연결된 지표를 사용해야 합니다.

전군 공통 데이터 계층과 전장 온톨로지가 필요합니다

각 군과 기능별 체계에서 사용하는 데이터의 형식과 의미가 다르면 AI가 이를 일관되게 이해하고 활용하기 어렵습니다. 부대, 전력, 표적, 위협, 센서, 무기, 탄약, 임무, 지형과 기상 같은 주요 개념을 공통으로 정의하고 관계를 표준화해야 합니다. 외국 플랫폼의 의미체계를 그대로 도입하기보다 한국군의 작전교리, 지휘체계, 한반도 환경과 한미연합작전을 반영한 고유의 전장 온톨로지를 보유해야 합니다. 이는 단순한 데이터 표준이 아니라 국방 AI 주권의 핵심 자산입니다.

모든 체계에 ‘연동될 권리’를 확보해야 합니다

새로 도입하는 C4I, 센서와 무기체계에는 개방형 API, 실시간 데이터 인터페이스, 표준 메타데이터, 데이터 반출권과 제3자 소프트웨어 연동권을 의무화해야 합니다. 특정 업체만 데이터를 활용할 수 있는 폐쇄적인 구조에서는 AI 기술이 발전해도 전군 차원의 혁신이 어렵습니다. 상용 플랫폼을 활용하더라도 데이터·모델·임무 논리·감사기록을 다른 환경으로 이전할 수 있어야 하며, 여러 공급자의 솔루션을 함께 활용하거나 교체할 수 있어야 합니다.

전술 엣지에서 지속되는 AI를 설계해야 합니다

실제 전장에서는 안정적인 클라우드 연결을 가정할 수 없습니다. 전파방해, 통신망 단절, 제한된 대역폭과 위성통신 제약을 기본 조건으로 삼아야 합니다. 한국군의 AI는 지휘소뿐 아니라 함정, 항공기, 전투차량, 무인체계와 전방부대에서도 독립적으로 작동해야 합니다. 연결 시에는 데이터와 모델을 동기화하고, 단절 시에는 제한된 자원으로 핵심 임무를 수행하며, 재연결되면 결과와 변경사항을 안전하게 반영하는 국방 소프트웨어 배포·운영체계가 필요합니다.

인간과 AI의 역할 및 책임을 명확히 해야 합니다

정보 검색·요약, 상황 분석, 표적이나 효과수단 추천, 실제 행동은 서로 다른 통제 수준을 적용해야 합니다. 특히 무력 사용과 관련된 최종 결정은 권한을 가진 지휘관에게 있어야 합니다. AI가 사용한 데이터와 모델, 생성한 추천, 승인자와 실제 결과를 모두 기록해 감사할 수 있어야 합니다. 책임과 통제가 없는 AI는 속도를 높일 수는 있어도 신뢰할 수 있는 전력으로 정착하기 어렵습니다.

AI를 일회성 획득사업이 아닌 지속적인 제품으로 운영해야 합니다

AI는 한 번 개발해 전력화하면 끝나는 장비가 아닙니다. 데이터와 작전환경, 적의 전술과 기만 방식이 변하고 모델 성능도 저하될 수 있습니다. 작전요원, 정보·표적 전문가, 데이터 엔지니어, AI 개발자, 사이버보안, 법무·윤리와 시험평가 담당자가 함께하는 상시 임무제품팀을 운영해야 합니다. 이 팀에는 실제 훈련과 작전환경에서 AI를 운용하고 문제를 확인해 데이터와 소프트웨어를 신속하게 개선할 권한과 책임이 필요합니다.

실제 부대에서 작게 시작하고 반복해야 합니다

대규모 통합사업을 먼저 추진하면 체계가 완성될 때 작전 요구와 AI 기술이 달라질 수 있습니다. 초기에는 다출처 ISR 융합, 군수·탄약·정비 수요 예측, 작전계획 대안 생성, 사이버·전자기 이상징후 탐지처럼 가치가 높은 소수의 임무를 선정해야 합니다. 연구실 정확도가 아니라 실제 부대훈련에서 통신 단절, 데이터 오류, 적의 기만과 장비 고장 조건을 적용하고 장병의 피드백을 받아 반복적으로 개선해야 합니다.

전군의 AI 운용역량과 국방 AI 주권을 확보해야 합니다

AI 강군은 소수 전문가만으로 완성되지 않습니다. 지휘관은 AI 추천의 한계와 책임을 판단하고, 참모는 데이터 기반으로 임무와 성과지표를 설계하며, 정보요원은 데이터 품질과 기만을 식별할 수 있어야 합니다. 획득 담당자는 API, 데이터 반출권과 공급자 종속성을 평가해야 합니다. 동시에 한미 공통 데이터 교환 규격과 보안등급별 공유정책을 마련하되, 한국군 고유 온톨로지와 모델 운영권은 직접 통제해야 합니다.

현실적인 출발점은 전군 통합 플랫폼을 한 번에 구축하는 것이 아닙니다. 합참 주도로 3~5개의 핵심 임무를 선정하고 공통 데이터와 최소 온톨로지를 정의한 뒤 실제 부대훈련을 통해 짧은 주기로 성과를 검증해야 합니다. 검증된 데이터 제품과 임무 워크플로는 전군 공통자산으로 등록하고, 이후 각 군 체계와 연합 환경으로 확산하는 단계적 접근이 바람직합니다.

한국군이 팔란티어에서 배워야 할 것은 특정 제품이 아니라 설계철학과 실행방식입니다. 데이터 통합이 아닌 임무 수행을 기준으로 설계하고, AI 모델보다 공통 데이터와 온톨로지를 먼저 만들며, 분석 결과를 지휘결심과 실제 행동까지 연결해야 합니다. 또한 권한·감사·인간 승인을 플랫폼에 내장하고 실제 장병과 함께 짧은 주기로 개선해야 합니다.

한국군의 AI 강군 전환은 NCW를 폐기하고 새로운 AI 체계를 도입하는 과정이 아닙니다. NCW가 추구했던 연결과 공유의 기반 위에 데이터·온톨로지·Agentic AI·전술 엣지와 책임 있는 AI 운영체계를 더하는 진화 과정입니다. 궁극적으로 지향해야 할 모습은 하나의 폐쇄적인 ‘한국군판 팔란티어’가 아니라, 한국군이 데이터와 작전 의미체계를 주도하고 다양한 AI 모델과 기업이 참여하며 현장의 장병이 지속적으로 개선하는 개방적이고 주권적인 국방 AI 생태계입니다.

출처: NCW 실현을 위한 전략과 이행 방안 ↗