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K-방산의 미래, 유무인 복합전투체계(MUM-T)와 국방 AX 생태계 과제 분석

뉴스에서 현대전 양상을 다룬 다큐멘터리나 기사를 볼 때마다 격세지감을 느끼곤 합니다. 과거 전장의 승패를 가르던 것은 커다란 탱크나 유인 전투기의 숫자, 혹은 엄청난 화력이었지만, 최근 펼쳐지는 전쟁들을 보면 양상이 완전히 달라졌기 때문입니다.

만원짜리 소형 드론에 폭탄을 매달아 십억 원이 넘는 탱크를 무력화하고, 민간 영역의 인공지능과 위성 네트워크 기술이 군사 작전의 두뇌 역할을 해내는 광경을 보면 "이제 방위산업의 핵심 패러다임이 완전히 바뀌었구나" 하는 생각이 강하게 듭니다.

가장 눈여겨볼 변화는 기술이 흐르는 방향입니다. 예전에는 인터넷(ARPANET)이나 GPS처럼 군대에서 먼저 개발한 첨단 기술이 민간으로 흘러 들어오는 '스핀오프(Spin-off)' 방식이 주를 이루었습니다. 하지만 지금은 완전히 반대입니다. 민간 빅테크 기업이나 스타트업의 AI, 자율주행, 로봇 기술을 군대로 신속하게 들여오는 '스핀인(Spin-in)'과 국방 인공지능 전환(AX)이 국가 안보의 생존 조건이 되었으니까요.

전쟁터의 두뇌가 된 민간 AI 기술과 온디바이스(On-Device)의 부상

민간 기술이 군대에 이식되는 과정에서 가장 주목받는 기술은 단연 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)입니다. 전장에서는 레이더 영상, 음성 교신, 위성 사진, 텍스트 등 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 쏟아지는데, 사람이 이를 일일이 분석해서 지휘관에게 보고하기엔 시간이 너무 부족합니다. 이때 민간의 AI 파운데이션 모델을 기반으로 만든 'AI 참모'가 실시간 데이터를 분석해 최적의 작전 옵션을 제시해 주는 시대가 열린 것이죠.

하지만 전투 현장은 민간처럼 인터넷이나 클라우드 서버가 잘 터지는 쾌적한 환경이 아닙니다. 적군의 전자기전(EW) 재밍 공격으로 통신이 끊기거나 위성 신호가 마비되는 극한 상황이 일상이죠.

여기서 등장하는 핵심 기술이 바로 '온디바이스 AI(On-Device AI)'와 '소형 거대언어모델(sLLM)'입니다.

드론이나 무인 로봇, 전술 차량 자체에 고성능 AI 칩셋을 탑재해 외부 인터넷 연결 없이도 스스로 표적을 식별하고 자율 주행할 수 있게 만드는 것이 온디바이스 AI의 핵심입니다. 또한 군 내부의 보안 서버 안에만 설치해 기밀 유출 위험을 없앤 경량화 언어모델(sLLM)을 활용하면 작전 문서 요약이나 실시간 정황 판단을 안전하게 보조받을 수 있습니다. 통신이 다 끊긴 사지(死地)에서도 무인 기계가 스스로 판단해 임무를 수행하는 영화 같은 일이 현실이 되고 있는 셈입니다.

K-방산 대기업들이 소프트웨어 스타트업을 쇼핑하는 이유

이러한 전장 환경의 변화는 국내 방산 산업의 지형도 완전히 바꾸어 놓았습니다.

한화나 한국항공우주산업(KAI) 같은 국내 대표 방산 대기업들은 그동안 장갑차, 자주포, 전투기 같은 묵직한 하드웨어 잘 만들어서 수출하는 것으로 유명했습니다. 하지만 최근 이들의 행보를 보면 AI 알고리즘이나 자율주행 기술을 가진 민간 스타트업에 지분 투자를 하거나 M&A(인수합병)를 단행하는 모습을 쉽게 볼 수 있습니다. 무기체계 내부를 채울 '지능형 소프트웨어' 역량을 내재화하지 않으면 미래 방산 시장에서 도태될 수 있다는 위기의식 때문이죠.

이런 기술 결합이 가장 잘 구현된 형태가 바로 '유무인 복합전투체계(MUM-T, Manned-Unmanned Teaming)'입니다.

쉽게 말해 지휘관이 탑승한 유인 전투기나 장갑차는 후방 안전지대에서 전체 작전을 통제하고, 자율 AI가 탑재된 무인 드론과 로봇 개가 최전방 적진으로 먼저 침투해 정찰과 타격을 수행하는 구조입니다. 우리나라처럼 인구 구조 변화로 입대할 청년 자원이 급격히 줄어드는 상황에서, 병력 손실은 최소화하고 작전 성공률은 극대화할 수 있는 유일한 모멘텀이라 볼 수 있습니다.

과연 민간 기술이 군대에 무사히 안착할 수 있을까?

정부 차원에서도 과학기술정보통신부와 국방부, 중기부가 합심해 '국방 AX 생태계'를 만든다며 민간 벤처기업에 테스트베드를 제공하는 등 판을 깔아주고 있습니다. 하지만 현장에서 실제로 기술이 제대로 쓰이려면 넘어야 할 현실적인 산들이 여전히 존재합니다.

  • 첫째, 데이터의 표준화와 보안 문제입니다. 군 내부에 오랫동안 쌓인 비정형 데이터를 AI가 학습할 수 있게 깔끔하게 정제해야 하고, 학습 과정에서 국가 기밀이 밖으로 새 나가지 않도록 견고한 프라이빗 보안망을 구축하는 일이 급선무입니다.
  • 둘째, 적의 적대적 공격(Adversarial Attack) 대비와 윤리적 통제권입니다. 적군이 우리 AI 모델의 빈틈을 노려 해킹하거나 가짜 데이터를 주입해 오작동을 유도할 때 이를 방어할 수 있어야 합니다. 무엇보다 인명을 살상할 수 있는 최종 결심 단계에서는 AI가 아닌 '사람(인간 지휘관)'이 통제권을 쥐도록 법적·윤리적 가이드라인을 바로 세워야 합니다.
  • 셋째, 답답한 국방 조달 프로세스의 혁신입니다. 민간 AI 기술은 자고 일어나면 새로운 버전이 나올 정도로 진화 속도가 빠른데, 기존의 보수적이고 까다로운 국방 R&D 및 조달 절차를 적용하면 기술을 들여왔을 때 이미 구시대 기술이 되어버립니다. '신속시범획득사업'처럼 유연하고 빠른 패스트트랙 제도가 더 과감하게 확대되어야 합니다.

변화하는 안보 지형 속에서 우리가 봐야 할 것

결국 민간의 혁신 기술을 국방에 이식하는 작업은 단순히 군사력을 늘리는 차원을 넘어섭니다. 민간 첨단 기술 기업에는 거대한 새로운 시장과 테스트베드를 제공해 주고, 군에는 인구 절벽 시대를 버텨낼 과학기술군으로의 체질 개선을 가능케 해주는 민·군 상생의 길이기 때문입니다.

하드웨어 제조 능력에 강점을 지닌 우리나라가 AI라는 소프트웨어 날개까지 완벽하게 달 수 있을지, 그리고 경직된 군 생태계가 민간의 유연한 혁신을 얼마나 빠르게 흡수할 수 있을지가 앞으로 K-방산의 글로벌 경쟁력을 결정짓는 진짜 관전 포인트가 될 것입니다.

면책조항 (Disclaimer): 본 포스팅은 국방 AI 및 주요 방산 기술 트렌드에 관한 공개 자료와 시장 동향을 바탕으로 작성된 개인의 기술 칼럼이며, 특정 기업의 주식이나 금융 상품에 대한 투자 권유가 아닙니다. 모든 투자의 판단과 법적 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
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