본 연구는 4차 산업혁명 국방기술과 통신설비 기반 5G MUM-T 체계의 운용개념을 정립하고, 5G MUM-T 체계 및 운영의 선도국인 미국 정부 기술정책 사례를 중심으로 우리의 현황을 진단한다. 그리고 5G MUM-T 체계의 운용고도화를 위해서는 무기체계 세부 분류에 전투용 로봇·드론 반영, 저궤도 5G 위성통신 조기 도입, 실증·검증에 5G 특화망 및 도매제공 이용의 확대, 국방 AI 거버넌스 체계 구축, 방사법 무기체계의 3분류 방안의 필요성을 제시한다. 향후 연구는 6G MUM-T, 6G NTN 기술진화에 대응하고 중국, 독일, 영국, 일본 등의 국가별 정책사례를 비교·분석하는 것이 중요하다.
무인항공기는 새로운 형태의 무기체계 또는 군용항공기로 발전하고 있다. 특히, 미국은 지난 2001년 9.11테러 이후 테러와의 전쟁을 선포하고 무인항공기를 이용하여 테러집단에 대한 공격을 함으로써 전쟁의 효율성과 효과성을 높이고 있다. 이같은 무인항공기가 '비용없는 전쟁' 이라는 목적에 부합할 수 있으나, 한편으로는 국제법 또는 전쟁법에 합치하는가 하는 문제에 대해서는 많은 논란이 일고 있다. 앞에서 무인항공기의 개념과 전쟁법에 합치여부 그리고 영공침범문제 등에 대해서 쟁점별로 검토하였다. 검토결과 무인항공기는 무기가 아닌 항공기로 분류가 가능하다고 판단된다. 무인기 사용과 관련하여 문제가 되는 것은 관습 전쟁법과 성문 전쟁법에 기초한 군사적 필요성, 차별의 원칙, 비례의 원칙, 인도적 원칙 등이다. 특히, 무인기 사용과 관련하여 가장 크게 논란이 되는 부분은 비례의 원칙이다. 비례의 원칙은 기대되는 군사적 목표달성과 이에 따라 야기될 손해간의 균형을 요구한다. 이는 기본적으로 재산이나 시민에게 부가적인 손해를 발생시키는 군사력 사용을 금지하는 것이다. 즉, 비군사적 목표 또는 비전투원에 미치는 부수적 효과가 기대되는 군사적 이익을 명백히 초과하는 때에는 공격이 금지된다는 점이다. 이러한 원칙에 비추어 볼 때 무인기에 대한 비례성의 원칙의 합치여부에 대한 조금 더 신중하고 세밀한 검토가 이루어져야 할 것이다. 그리고 무인항공기에 의한 영공침범시 대응과 관련하여 조종지 타격이 전쟁법에 합치하는가 하는 데 대해 논란이 있는 바, 현재에는 무인항공기가 감시, 정찰 임무수행과 공격임무 수행에 대해서 구분하는 경향이 있다. 따라서 감시, 정찰 임무를 주로 하는 무인항공기에 대해서는 조종지 타격을 하는 것은 많은 제한점이 있으나, 공격임무를 띄는 무인항공기에 대해서는 조종지 타격이 가능하다는 것이 다수설이다. 앞으로 전쟁은 제4세대 전쟁 또는 사이버 전쟁이라고 불리어지는 새로운 형태의 양상이 될 것이다. 특히, 무인항공기와 같은 '최소 비용'으로 '최대의 효과'를 달성하려는 전쟁형태가 될 것이다. 따라서 여기에 대한 인도주의적, 전쟁범적인 연구가 필수적으로 이루어짐으로써 인류의 평화적인 발전에 기여해야 할 것이다.
람다 날개 형태의 무인전투기는 동체-날개 융합익의 형태를 띄고 있어 일반적인 항공기에 비해 상대적으로 항력이 작고 레이더 반사 면적이 작아 우수한 스텔스 성능을 갖는다. 그러나 앞전 후퇴각에 의해 생성되는 앞전 와류의 영향으로 특정 받음각에서 피칭모멘트가 급격히 증가하는 현상이 나타난다. 본 연구에서는 무미익 람다 날개 형상을 기반으로 한 UCAV 1303 모델을 사용하여 풍동시험과 전산해석을 수행하였다. 실험 풍속은 50 m/s, 받음각 범위는 $-4^{\circ}{\sim}28^{\circ}$ 으로 하였으며 전산해석 또한 실험 조건과 동일하게 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 UCAV의 날개 비틀림이 피칭모멘트의 안정성에 미치는 영향을 확인하였다. 그 결과 날개에 음의 비틀림 각을 적용하였을 때 날개 바깥쪽에서의 유동 박리가 지연되면서 Pitch-break가 발생하는 받음각이 증가하였고, 양의 비틀림 각을 적용하였을 때 Pitch-break가 발생하는 받음각이 감소하였지만 양항비가 증가하는 것을 확인하였다.
4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
오늘날 국제사회는 협력과 평화의 분위기가 확산되고 있음에도 불구하고 한편에서는 갈등과 반목으로 끊임없이 전쟁과 분쟁이 발생하고 있다. 이에 따라 각종 첨단 무기체계가 발전하고 있으며, 민간인의 희생을 최소화하고 전쟁 지도부 또는 핵심적인 인물을 제거하여 전쟁을 조기에 종식시키기 위한 노력이 지속되고 있다. 이 같은 상황 속에서 정찰, 목표물 탐지, 타격 및 핵심인물 제거를 위해 드론이 이용되고 있다. 드론은 조종사나 아군의 인명 피해 없이 적군을 제압하거나 타격할 수 있는 유용한 무기이며, 경제적인 무기라고 알려지고 있다. 최근에는 아프카니스탄이나 파키스탄 지역에서 은거하고 있는 테러 지도자나 핵심인물을 타격할 수 있는 무기로서 잘 알려지고 있다. 그러나 한편으로 무고한 시민이나 비전투요원들이 희생되거나 사살되는 경우도 자주 발생하고 있어 국제사회에서 많은 논란이 되고 있다. 따라서 드론 작전시 전투원과 비전투요원에 대한 차별의 원칙을 준수해야 한다. 드론은 첨단 기술력으로 인해 전투원과 비전투요원을 더욱 잘 구별할 수 있게 되었다. 드론 작전시 교전 당사국은 시민과 전사 그리고 민간 목표물과 군사적 목표물을 항상 구별하고 단지 군사적 목표물에 대해서만 직접적인 작전을 수행해야만 한다. 또한 드론을 활용하는 군사작전 시 기대되는 군사적 이점과 야기될 손해간의 균형을 요구하는 비례의 원칙을 준수해야만 한다. 이는 근본적으로 재산이나 시민에게 부가적인 손해를 발생시키는 군사력 사용을 금지한다. 드론은 수 시간 동안 표적을 추적하고 발사 전까지 정확한 표적조준과 시민들의 희생과 피해를 최소화할 의도로 공격시간, 장소를 선택할 수 있는 능력을 가짐으로써 시민들의 보호를 강화할 수 있을 것이다. 그리하여 군사용 드론은 쉽게 실질적인 군사목표물을 식별하고 가능한 한 군사적 목표물에 제한할 수 있는 능력을 보유하고 있음으로 드론은 추가의정서 51조 4항의 기준을 충족시킨다고 볼 수 있을 것이다.
현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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