안녕하세요. 밀리터리 사이언스를 알려주는 rootyoung입니다.
최근에 많이 대두되는 4차 산업 기술들이 있습니다. 많이 들어보셨을 단어들입니다. 바로 AI(인공지능), 빅데이터, 블록체인, 5G, 자율주행, 등등 여러 가지가 있습니다. 이전에도 있었던 기술들이지만 최근 들어서 점점 더 산업이 커지고 활용분야가 많아지면서 이러한 기술들 또한 관심과 중요도가 높아지면서 대기업들이 투자하고 기술을 발전시키고 있습니다. 특히 이중에서도 AI에 관련된 기술들을 정말 중요시 생각하고 있는 듯합니다. 해외 대기업들이 AI칩을 개발하기 위해서 뛰어들고 있으며 소프트뱅크의 손정의 회장님도 대한민국의 접견에서 AI를 강조를 했습니다. 그만큼 우리나라에서도 국가적으로 많은 투자가 이뤄지고 있으며 AI산업을 키우기 위한 노력들을 하고 있는데요. 그렇다면 오늘은 AI에 대해서 간단하게 설명드리고 군대에서는 AI를 어떻게 적용하고 있는지에 대해서 알아보겠습니다.
1. AI의 개념
인공지능(AI, Artifical Intelligence)는 대채로 인간의 지능 중에 인지 부분의 문제를 패턴에 대한 인식하거나 문제를 학습하고 해결하는 것을 통해서 해결해가는 컴퓨터 공학 분야 중 하나입니다. 인공지능이라고 하면 아이언맨에서 나오는 자비스처럼 로봇 공학과 먼 미래의 모습을 띄고 있을 수 있지만, SF소설에 존재하는 조그마한 로봇들을 넘어 현실이 되어하고 있는 첨단 컴퓨터 공학입니다. 철학, 진화생물학, 신경과학, 통계와 개연성, 심리학을 기계 학습의 5가지 집단이라고 설명합니다. 최근에는 통계와 관련된 기술의 효율성이 좋아지면서 기계학습(Machine learning)의 분야에서 많은 발전이 이뤄지게 되었습니다. 마찬가지로 하위분야의 딥러닝(deep learning)의 분야 또한 더 큰 발전을 시키게 되었습니다. 여기서 기계학습과 딥러닝은 모두 인공지능과 관련된 컴퓨터 공학 분야입니다.
현재 AI는 더 많은 정보와 축척된 데이터를 통해서 더욱 발전되고 똑똑해지며 더욱 빠른 속도로 학습을 하고 있습니다. 그리고 IoT의 센서 기술의 정보를 분석하고 데이터의 양을 늘려 더 발전시키고 있습니다.
2. AI의 역사
AI는 1956년에 처음으로 사용된 용어입니다. 미국의 존 매카시 교수의 다트머스 회의를 통해서 처음 나왔는데요. 그때의 인공지능과 관련된 연구의 중요 포인트는 탐색과 추론입니다. 1970년도까지 인간의 두뇌처럼 생각하면서 문제를 풀 수 있도록 하는 인공지능의 연구가 활발하게 진행되었습니다. 하지만 복잡한 문제를 풀 수 있는 수준을 못 미치면서 인공지능의 연구는 차츰 줄어들게 되었습니다.
그렇게 잠잠하던 인공지능 연구는 1980년에 다시 부흥하게 되면서 정보와 지식들을 학습시키는 연구가 진행되면서 실용적인 전문 시스템들이 개발되었다고 합니다. 하지만 관리방안에 단점이 나타나면서 1990년 초까지 연구들이 잠잠하게 됩니다.
1990대 후반에 다시 부활하면서 검색 엔진을 통해서 이전에는 생각할 수 없었던 엄청난 데이터들을 수집하게 되면서 머신러닝을 통해 많은 데이터를 분석하게 되어 인공지능 시스템처럼 스스로 학습하는 모습을 띄게 되었습니다.
2006년 캐나다 제프리 힌튼 교수가 처음으로 발표했던 딥러닝은 인간의 뇌를 참고해서 만든 신경망 네트워크 구조의 알고리즘으로 이뤄져 있습니다. 딥러닝은 머신러닝의 한계점을 넘어서 인공지능 기술의 발전을 이루게 됩니다. 딥러닝은 세계적인 개발자들에 의해서 많은 발전을 하게 되었고 페이스북, 구글과 같은 세계적인 IT회사에서 AI 전문가를 영입하여 더욱 연구를 빠르게 하고 있습니다. 딥러닝은 음성을 인식하는 작업이나 영상에 대한 이해, 그리고 기계번역에 쓰이고 있었는데요. 2012년 캐나다의 알렉스 크리 제브 스키가 딥러닝을 사용하여 스스로 이미지를 인식하는 인공지능으로 이미지 넷이라는 이미지를 인식하는 경진대회에서 우승하게 됩니다. 여기서 다시 중요한 전환점을 맞이하게 되고 딥러닝 연구에 GPU(Graphics Processing Unit)이 중요한 요소로 작용하게 되는 계기가 됩니다.
2016년에는 우리나라의 바둑의 프로 기사 '이세돌' 9단과 대국해서 승리한 바둑 프로그램 인공지능인 알파고가 알려지게 됩니다. 알파고는 방대한 기보 데이터들을 스스로 학습하면서 성장하게 됐습니다. GPU가 176개로 이뤄져 있으며 엄청난 연산량을 처리했기 때문에 가능했습니다.
이처럼 알파고와 같은 GPU 기반으로 딥러닝을 인공지능은 더욱 많은 발전을 할 것입니다. 최근에는 자율주행 자동차 기술에 적용되어 많은 발전을 이뤄내고 있습니다.
3. 대한민국 군대의 AI 계획
2016년에 바둑 인공지능 알파고를 보고 2017년 3월에 '국방 인공지능 활용 방안 연구 보고서'를 한국 융합 안보연구원이 발표했습니다. 딥러닝 기반으로 수요를 예측하는 기술과 국방 의료진단하는 시스템 개발. 항공의 영상 데이터를 분석하는 기술 개발, 스스로 군 임무를 학습해서 무인 자율 비행하는 소형 무인기를 개발하는 것 등 총 14개를 중점으로 과제를 제시했습니다.
2018년 7월, 빅데이터와 인공지능과 같은 첨단 ICT를 활용하여 무기체계를 지능화하겠다는 발표를 했습니다. '국방개혁 2.0'에 나와있으며 군대에서 AI를 도입하겠다는 부분이 잘 보이는 발표였습니다. 4차 산업기술들을 적용해서 스마트해진 국방의 모습을 보여주겠다고 강조했으며 국방의 운영 전반으로 빅데이터와 인공지능을 활용하여 혁신적인 전력체계를 갖추겠다고 발표했습니다.
2019년에는 인공지능 연구 발전처를 신설하고 인공지능의 'AI 육군'인 'i-Army 2030'을 수립하는 것을 추진 중에 있습니다. 군사적인 활용을 위해서 미래의 작전의 개념을 발전시키기 위한 업무, 전력발전에 대한 계획을 수립하고 소요를 창출해내는 업무, 빅데이터 활용 및 설계, 인공지능 기술 발전을 위한 환경 조성 업무를 하게 될 것이라 합니다. 대한민국 육군에서 최근에는 이미지 인식을 통한 인공지능을 적용해서 군사장비를 식별하는 AI를 만들어 군사장비가 촬영된 이미지나 동영상을 보고 어떤 장비인지 식별해주는 기능을 가졌습니다. 이것을 사용해서 드론이나 CCTV, 열상감시장비와 같은 감시나 정찰 수단에 적용하여 효율성이 높은 작전을 얻을 것으로 기대하고 있습니다.
그리고 AI 분야 특기병제를 운영하여 인공지능 연구개발 업무를 진행하는 보직을 받아서 군 복무를 진행하고 있습니다.
오늘은 AI에 관련된 정보와 우리나라의 AI활용에 대한 계획에 대해서 소개해드렸습니다. 4차 산업 기술 중 AI는 정말 많은 관심을 받고 있으며 군대에서도 이런 기술들을 접합하여 스마트한 군대를 만들기 위한 노력을 진행하고 있는데요. 다음에는 군대에서 AI와 관련된 어떤 기술들이 적용되어 있는지 실제 사례를 통해서 정보를 소개해드리겠습니다.
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