최근 북한의 핵 능력 고도화와 핵무력정책법에 제시된 핵 사용조건은 북핵 위협이 심각한 수준에 이르렀음을 보여주며, 핵 공격에 대응할 수 있는 차별화된 방안 구축이 필요하다. 핵 피격으로 인해 발생하는 피해 중 낙진이 규모와 양상 면에서 가장 치명적이기에, 낙진의 정확한 이동 경로와 피해 규모를 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 한국은 NBC-RAMS를 통해 낙진 피해를 예측해 왔으나, 실시간 예측 정확도가 떨어지고 도심지 피해의 특성을 제대로 반영하지 못한다는 한계를 지닌다. 국외 사례를 분석한 결과, 미국 HPAC는 머신러닝 도입으로 예측 정확도를 85%에서 95%로 향상시켰으며, 유럽 JRODOS는 78%, 일본 WSPEEDI는 65%의 정확도를 달성했다. 한국은 최근 트랜스포머 모델 기반 화생방 확산 예측에서 94.78%의 정확도를 달성하여 국제적으로 경쟁력 있는 기술 기반을 확보했다. 본고는 효과적인 낙진 대응을 위해 실시간 데이터 통합 AI 모델링, 통합 지휘통제, 국제 상호운용성 확보 등의 핵심 역량을 제시한다. 정책 제언은 다음과 같다. 첫째, 하이브리드 컴퓨팅 환경 및 위성-드론-지상센서 통합 네트워크 등 AI 시스템 실전 배치를 위한 기술 인프라를 구축해야 한다. 둘째, 에이블 리스펀스 체계를 AI 플랫폼으로 전환하고 한미 기술협력을 강화하여 기존 협력체계를 활용한 단계적 확산을 추진해야 한다. 셋째, 체계적 실증 실험과 국제 훈련 참여를 통해 AI 역량을 지속적으로 고도화해야 한다. 넷째, 미국 NNSA의 통합 관리 모델을 참고하되, 핵 사후관리 기능의 통합을 위해 화생방사의 핵 사후관리 기능 확대-상설화를 포함한 법적-제도적 기반을 단계적으로 구축해야 한다. 이를 통해 한국은 AI 기반 핵 사후관리 통합 시스템으로 전환하여 국제적 상호운용성을 확보하며 재난 대응 능력을 강화해 나가야 한다.

(출처: 한국국방연구원)