우주항공산업발전포럼 주최 'AI 파일럿 무인전투기 개발 어디까지 왔나' 토론회

29일 서울 여의도 국회의원회관 제1소회의실에서 'AI 파일럿 무인전투기 개발 어디까지 왔나' 국회정책토론회가 열렸다. /김태환 기자

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[더팩트 | 김태환 기자] 러시아-우크라이나 전쟁 등 현대전에서 파일럿이 탑승하지 않은 무인 드론과 무인전투기의 비중이 높아지는 가운데 미국, 영국, 일본 등 선진국들을 중심으로 '인공지능(AI) 파일럿' 개발이 확대되고 있는 것으로 파악된다. 인간의 판단보다 빠르고 정확하게 임무를 수행할 수 있고 대량 생산시 비용 측면에서도 조종사 양성보다 낮을 것으로 기대된다. 한국의 AI 파일럿 경쟁력 확보를 위해서는 정부와 한국항공우주산업(KAI) 등 민간기업과 협업을 강화하고, AI 학습을 위한 양질의 데이터 확보, AI의 오작동을 방지할 수 있는 안전 확보 등이 필요하다는 조언이 나온다.

29일 서울 여의도 국회의원회관 제1소회의실에서는 우주항공산업발전포럼과 국회 국방위원회 소속 임종득 의원이 주최하고 항공우주협회 주관의 'AI 파일럿 무인전투기 개발 어디까지 왔나' 국회정책토론회가 열렸다.

이 자리에는 서천호 국회의원, 임종득 의원과 더불어 강구영 항공우주협회장(KAI 대표), 곽신웅 국방우주학회장 등이 자리했으며 한동훈 국민의힘 당대표, 나경원 의원이 참석했다. 발표는 김용덕 국방과학연구소 국방AI센터 6실장이 '무인전투기 개발 기술 소개'를, 임성신 한국항공우주산업(KAI) AI/SW 연구실장은 'K-AI 파일럿 개발 현황 및 전망'을 맡았다.

AI 파일럿은 유인 전투기보다 뛰어난 성능을 제공할 수 있게 된다. 사람은 전투기가 급격한 기동을 할 때 9G(중력가속도 9배) 이상을 견딜수 없지만, AI 파일럿은 이런 제한이 없기 때문에 더욱 기동성을 확보할 수 있게 된다. 여기에 AI 컴퓨팅과 빅데이터를 활용한 연산으로 인간보다 더 빠른 판단을 내리고 임무를 훨씬 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

국방과학연구소는 우선 사람이 탑승하지 않고 원격으로 조종하는 무인기와 더불어 유인기를 탑승해 다수의 무인기를 함께 운용하는 '유·무인 복합 운용 플랫폼'을 개발하고, AI 조종사도 개발해 나가겠다는 기본 틀을 세웠다.

특히. 현재 유인 편대를 유·무인 편대 형태로 개선한다면, 1명의 조종사가 다수의 무인기를 운용해 공군력을 훨씬 증가시킬 수 있을 것으로 기대된다.

AI 파일럿 개발을 위해 국방과학연구소는 ACE(Air Combat Evolution) 프로그램을 개발하고 있다. ACE는 근거리 시계내 공중전(WVR) 기동 환경에서 자율 전투를 수행할 수 있도록 학습하는 프로그램이다. ACE를 위해 시뮬레이션, 드론, 전투기 상에서 시연을 추진했으며 지난 2019년 7월부터는 경연대회도 시작해 지난해 완료했다.

AIR(Artificial Intelligence Reinforcement) 프로그램은 가시거리 밖 교전(BVR) 공중 전투 임무를 위한 AI 학습 프로그램이다. 실제 임무 수행을 위한 고급 모델링과 시뮬레이션 접근 방식으로 훈련을 시키고 있다. 최근에는 F-16 테스트베드에서 개발·시연을 준비하고 있으며, 시연 이후엔 무인 전투 항공기(UCAV)로 이전한다는 계획이다.

이를위해 국방과학연구소는 2011년 항공 전투의 효과 분석을 목적으로 '가상 공중교전모델'을 개발하고, 지난해에는 인공지능 공중교전 기술을 개발했다. 이 기술들은 AI와 머신러닝(ML) 기술을 활용한다. △객체 인식 및 분류 △데이터 분석 △예측 유지보수 △센서 퓨전(센서 데이터 통합)과 같은 '인식·예측', △비행 제어 △충돌 회피 △자율 항법 △임무 계획 및 실행 등 '자율·제어' 등이 적용된다.

무엇보다도 편대를 이루며 전투를 하는 공중전력 특성상 군집협업 기술에 AI를 활용한다는 방침이다. 1000대 이상의 대규모 군집 무인기가 복합적인 임무를 수행할 수 있는 학습 프레임워크를 개발하고 자율 임무 수행이 가능하도록 만든다는 계획이다, 이를 구현하는데 있어 컴퓨터 중앙처리 장치(CPU) 기반 처리의 경우 지형지물 충돌 관련해 속도가 저하되는 문제가 발생해 그래픽 처리 장치(GPU) 기반 처리를 바탕으로 하드웨어를 구성하기로 했다. GPU 기반 처리의 단점으로 손꼽히는 대용량 데이터 처리 문제는 분산·병렬 학습 환경을 개발해 해결한다는 방침이다.

한동훈 국민의힘 당대표가 29일 서울 여의도 국회의원회관 제1소회의실에서 열린 'AI 파일럿 무인전투기 개발 어디까지 왔나' 국회정책토론회에 참석해 축사를 하고 있다. /김태환 기자

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KAI는 미래전장 환경 변화에 대응할 수 있는 차세대 공중전투체계 개발과 핵심기술 확보를 목표로 'K-AI 파일럿' 개발을 추진하고 있다.

KAI에 따르면 전투기의 개념은 단일유인플랫폼에서 센서와 유·무인 복합 무기와 네트워크 연계로 변하고 있다. 이 때문에 과거에는 고비용·고가치 자산(전투기 조종사)의 개별적 능력에 의한 압도적 전력이 중요했지만, 미래에는 대량의 저비용·저가치 자산(무인기)의 복합적 능력에 의한 대응이 중요해진다. 이를 위해 AI를 활용한 최단시간 내 최적의 전력 선택으로 압도적 능력 구축이 필요하다는 설명이다.

해외사례를 보면 미국은 미공군연구소 주도로 자율 임무 수행이 가능한 AI 파일럿 기술을 개발하고 있다. 지난 2021년 미국은 AI와 인간 조종사 간 가상모의전투를 하는 '알파도그파이트' 프로그램을 시행했으며 스카이보그(Skyborg) 프로그램으로 공중표적기와 무인기에 AI를 탑재해 비행을 시작했다. 특히 미국 공군은 무인기 XQ-58A의 AI 비행시험을 시작했으며 지난해에는 유인기 F-16에 AI 파일럿을 장착하기 시작했다.

KAI는 단계적·점진적으로 AI 파일럿을 개발한다는 방침이다. 올해부터 2026년까지는 소프트웨어 로직과 AI의 '초기 지능'을 개발하고, 2027년부터 2029년까지는 표적 식별과 위험 피해 추정, 유무인 편대비행과 고도화 등을 통해 '반지능' 달성을 추진한다. 오는 2030년부터 2035년까지는 무인전투기가 스스로 임무를 수행하는 '완전 지능' 수준까지 끌어올릴 계획이다.

패널 토론에서는 AI 파일럿의 성공적인 개발을 위해서는 다량·양질의 학습데이터 확보가 필요하다는 조언이 나왔다.

정현수 국방기술진흥연구소 혁신기술연구부장은 "AI 파일럿 구현을 위해서는 전장인식, 자율판단, 지휘결심, 임무수행 등 다양한 활용분야에 AI가 적용될 수 있으며, 각각의 기능과 목적에 부합하는 AI 모델 학습 데이터셋 확보가 필요하다"면서 "무기체계에 적용하기 위한 학습데이터는 실제 전장환경 또는 유사전장환경에서 수집되는 '군(軍)데이터'가 필요하지만, 민간대비 수집되는 데이터의 양이 제한적이며 이마저도 관련 보안규정에 따라 보관, 관리, 제공에 어려움이 많다"고 지적했다.

정 연구부장은 "각 군의 데이터 확보 노력과 더불어 데이터 활용과 관련한 제도와 규정 정비가 병행돼야 한다"면서 "또 군 데이터 특성에 맞게 데이터 정제 라벨링 선별, 분포분석, 편향성 제거 등 '양질의 데이터' 가공절차를 전문적으로 수행할 수 있는 인력의 양성과 데이터 가공절차를 자동화해 효율적으로 수행할 수 있는 기술 개발이 필요하다"고 덧붙였다.

AI 파일럿이 '위험한 임무'를 하는만큼, 안정성 확보가 필수라는 지적도 나온다.

조이상 한성대학교 기계전자공학부 교수는 "AI 오류가 발생할 경우 의도치 않은 큰 문제를 유발할 수 있기 떄문에 이를 통제할 수 있도록 안전장치도 마련돼야 한다"면서 "유럽의 경우 AI 기반 무인 자율 임무수행에 대한 법적 문제 대응을 위해 독립적인 싱크탱크를 운영하고 있으며, 무인기에 적용되는 AI 적용범위에 대한 가이드라인도 제공하고 있다"고 조언했다.

김필은 한국항공대학교 AI자율주행시스템공학과 교수는 "AI가 내린 판단의 정확성과 일관성을 어떻게 보장할 수 있는지를 따져봐야 한다"면서 "AI의 판단 과정과 결과를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 기술인 '설명 가능한 인공지능(eXplainalbe AI)'을 연구해 적용해야 한다"고 말했다.

kimthin@tf.co.kr

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