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[AI 특집④] 전쟁의 문법이 바뀌고 있다.
곽기호
국방인공지능기술연구원장
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2026.04 - 현재 과학기술정보통신부 AI 사회정책포럼 위원
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2026.04 - 현재 경찰청 데이터기반 행정위원회 위원
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2025.09 - 현재 국가 AI 전략위원회 국방·안보분과 위원
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2025.01 - 현재 합동참모본부 정책자문위원
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2025.01 - 현재 지상작전사령부 정책자문위원
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2023.01 - 현재 국방로봇학회 학술부회장
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2024.04 - 2024. 12. 국방과학연구소 국방AI센터장
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2022.08. 0 2024.03. 국방과학연구소 국방첨단과학기술연구원장
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2021.09. - 2024.12. 한국군사과학기술학회 총무이사/부회장
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2002.08 - 현재 국방과학연구소 연구원
[칼럼 요약]
AI는 이미 전장에 들어섰고, 병역자원이 2043년 12만 명 수준으로 급감하는 우리에게 적극적인 AI 활용과 무인화는 선택이 아닌 필수이다. 그러나 핵심은 인간의 대체가 아니라 인간의 결심, AI의 분석, 무인체계의 행동을 한 팀으로 묶는 유무인 협업(MUM-T)이다. 이를 전력화하려면 데이터 기반과 획득제도 혁신, 공통 자율 소프트웨어 기반, 군·산·학·연 생태계를 갖추되, AI를 인간의 통제 아래 인간을 위해 쓴다는 원칙을 분명히 세워야 한다. 미래 전장의 승패는 인간과 AI를 가장 잘 융합하는 국가가 결정하며, 그 준비는 지금 시작해야 한다.
1.전장이 보여준 답안지
지금까지 인류의 역사는 기술의 역사이며, 전쟁의 역사였다. 화약의 발명은 칼과 창의 시대를 끝냈고, 산업혁명은 대량생산 무기와 현대식 군대를 만들어냈다. 항공기와 전차의 등장은 기동전의 시대를 열었으며, 레이더와 위성, 인터넷과 정밀유도무기는 전쟁을 정보와 네트워크의 싸움으로 바꾸어 놓았다. 이처럼 인류의 역사 속에서 기술은 전쟁의 문법을 끊임없이 갱신해왔고, 지금 우리는 그 연장선에서 또 하나의 거대한 분기점을 마주하고 있다. 그것은 바로 인공지능, AI(Artificial Intelligence)다.

AI는 이제 더 이상 연구실 속 미래 기술이 아니다. 이미 우리의 일상과 산업 전반을 바꾸고 있으며, 이제는 전장에도 본격적으로 들어오고 있다. 현재 진행 중인 러시아-우크라이나 전쟁과 중동의 군사 충돌이 이러한 변화를 압축적으로 보여주고 있는 예라고 할 수 있다. 수백 달러짜리 드론이 전차와 같은 수백만 달러 이상을 호가하는 고가의 기존 무기체계를 공격하고, 시중에서 쉽게 구할 수 있는 저가의 상용 드론이 정찰과 감시는 물론 표적식별과 타격의 임무까지 수행하고 있다.1) 더 나아가 위성과 드론, 지상 센서의 정보들은 실시간으로 분석되어 지휘관의 결심을 지원하고 그 결과는 곧바로 작전에 반영이 되고 있다. 이처럼 현대전에서 AI는 이미 전쟁의 속도, 규모, 그리고 비용 구조를 동시에 변화시키고 있다.

과거의 전쟁이 대규모 병력과 강력한 화력 중심이었다면, 오늘날 전쟁의 핵심은 누가 정보와 데이터를 더 많이 그리고 더 빨리 모으고, 더 정확히 분석해서, 더 신속히 움직이느냐가 전쟁의 승패를 결정한다고 볼 수 있다. 이처럼 대량의 정보와 데이터, 전장에서의 신속하고 정확한 분석 및 판단, 그리고 대규모 무인체계의 통제가 인간이 수용하고 처리할 수 있는 한계를 넘어서는 순간, AI는 더 이상 선택의 문제가 아니라 필수가 될 것이다.
1) 러시아-우크라이나 전에서 우크라이나 군이 가장 많이 사용하는 FPV(First Person View) 드론은 대량 생산 시 500~1,000 달러 수준으로 알려져 있고, 폭탄을 장착해 전차와 장갑차를 공격한다. 특히 개량형 FPV 드 론은 야간 감시 정찰을 위해 IR 카메라를 장착하고, 전파 방해 무력화를 위한 광섬유 케이블을 달고 비행하며, AI를 탑재하여 자동 탐지 및 목표 추적, 종말 자동유도 기능도 탑재하고 있다.
이러한 변화의 배경에는 민간분야 AI 기술의 폭발적 성장이 있다. 불과 몇 년 사이 생성형 AI(Generative AI)는 글을 쓰고 그림을 그리고 코드를 짜는 수준에 이르렀고, 이제는 목표만 주면 스스로 계획을 세우고 일을 처리하는 에이전틱 AI(Agentic AI)로 진화하고 있다. 더 나아가 화면 속에 머물던 AI가 로봇과 드론, 차량과 함정, 항공기 등의 물리적 시스템과 결합하면서 ‘몸’을 얻기 시작하였다. 즉, 현실 세계에서 직접 움직이고 판단하는 피지컬 AI(Physical AI)의 시대가 열리고 있는 것이다. 앞으로의 무기체계는 명령대로만 작동하는 장비가 아니라, 스스로 환경을 읽고 상황을 가늠해 임무를 수행하는 지능형 시스템으로 바뀌게 될 것이다. AI는 드론의 눈이 되고, 로봇의 두뇌가 되며, 지휘통제체계의 분석 엔진으로 자리 잡게 될 것이다.
2. 병력 절벽 앞, 무인화는 선택이 아닌 필연
이 거대한 변화의 물결을 모든 국가가 같은 무게로 받아들이지는 않는다. 하지만 우리에게는 AI의 활용과 무인화가 단순한 첨단 역량 강화가 아니라 매우 절박한 현실적 문제로 다가오고 있다. 현재 대한민국은 출산율 급감으로 병역자원이 빠르게 줄고 있고 머지않아 지금 규모의 병력을 유지하는 것 자체가 불가능해질 수도 있다. 최근 발표된 자료에 따르면, 군에 입대할 수 있는 병역자원은 1차와 2차 인구절벽의 여파로 2019년 33만 명 수준에서 2043년 12만 명 수준까지 떨어져 24년 동안 병역자원이 3분의 1로 줄어들 것으로 전망하고 있다.2) 이것은 지금의 병력 규모를 유지하는 것 자체가 산술적으로 불가능하다는 것을 의미한다.
2) 국방부 국방개혁 세미나 발표(2026.6.9.). 행안부 통계자료에 따르면 출산율 감소와 인구구조 변화에 따라 20세 병역 가용 남성인구의 추계는 2019년에는 33만 2천 명에서 2022년 25만 7천 명으로 감소하였고, 2035년에는 22만 8천 명, 2043년 12만 명으로 크게 감소할 것으로 전망하고 있다.

이처럼 급격하게 감소하는 병역자원으로 더 넓고 복잡한 전장을 감당해야 하는 우리에게, ‘소수의 정예 병사와 다수의 무인체계’는 고를 수 있는 선택지가 아니라 이미 정해진 미래라고 볼 수 있다. 이에 국방부가 2차 국방개혁을 통해 AI 기반 유·무인 복합전투체계로 증강한 병력 절감형 군구조를 2040년 우리 군의 최종상태로 제시하고, 드론 전력의 대폭 증강과 ‘50만 드론전사’ 양성을 추진하는 것도 같은 문제의식의 산물이라고 할 수 있다.3) 이처럼 무인체계는 병사를 대체하기 위해서가 아니라, 줄어드는 병력으로도 나라를 지키기 위한 불가피한 해법이라고 할 수 있다.

3) 국방부 국방개혁 세미나 발표(2026.6.9.), 국방부는 인구절벽에 대응하여 AI 기반 유무인 복합전투체계로 증강한 병력절감형 군구조를 2040년 우리 군의 최종상태로 제시하고, 드론 약 30배 증강과 ‘50만 드론전사’ 양성 등의 로드맵을 발표하였다.
군사 강대국들은 이미 빠르게 변화하고 현장에서 그 가능성을 확인하고 있다. 미국은 2023년 Replicator Initiative를 통해 18~24개월 안에 수천 대 규모의 저비용 소모성 자율체계를 다양한 작전 영역에 배치하겠다고 선언하였다.4) 이 계획의 핵심은 값비싼 소수 정예 플랫폼만으로는 상대의 ‘양’을 감당할 수 없으니, 작고 싸고 똑똑한 다수로 맞서겠다는 발상의 전환이다. 그리고 그 결과물 중 하나가 이번 중동 무력충돌에서 가능성을 확인한 LUCAS 드론이다.5) 우리 군도 이러한 기조에 발맞춰 AI 기반 유·무인 복합전투체계를 핵심 과제로 추진해 오고 있고, 이번 2차 국방개혁에서도 더욱 박차를 가하고 있다. 방향은 맞다고 본다. 하지만 문제는 속도와 실천이라고 생각한다.

4) 미 국방부는 2023년 8월 28일 Replicator 구상을 발표하고, 18~24개월 내 수천 대 규모의 소모성 자율체계(attritable autonomous systems)를 다양한 작전 영역에 배치하겠다고 밝혔다. 미 국방혁신단(DIU, Defense Innovation Unit)이 실행을 주관하고 있다.
5) LUCAS(Low-Cost Uncrewed Combat Attack System)는 미 방산기업(SpektreWorks)이 개발한 자폭형 드론으로 2025년 말에 미 군에 실전 배치되었고, 이번 중동 무력충돌에서 적의 방공망을 제압하는 소모성 무기로 활용되었다. 이란의 Shahed-136을 역 설계한 디자인으로 최대 800km까지 비행가능하며, 기당 가격은 3만 5천에서 5만 5천 달러로 대량생산이 가능하다.
3. 유·무인 협업: 인간의 결심, AI의 분석, 그리고 무인체계의 행동
미래 전장의 본질이 인간을 기계로 완전히 대체하는 데 있지 않다. 진짜 핵심은 인간과 AI, 무인체계가 하나의 팀으로, 그리고 동료처럼 움직이는 데 있다. 이른바 유·무인 협업, MUM-T(Manned-Unmanned Teaming)가 바로 그것이다. 이는 유인 장비와 무인 장비를 같이 활용하는 정도의 이야기가 아니라, 인간의 창의성과 책임 있는 판단, AI의 빠른 분석과 예측, 무인체계의 기동성과 위험 감수 능력을 하나로 결합하여 전장에서의 임무 완성도를 극대화하는 새로운 전투 방식이다.
머지않아 병사 한 명이 여러 대의 드론과 로봇을 운용하고, 유인 전투기 한 대가 다수의 무인기를 거느린 채 임무를 수행하게 될 것이다. 그리고 지휘관은 AI가 정리해 준 전장 상황을 보며 더 빠르고 정확하게 결심하게 될 것이다. 이때 AI는 더 이상 단순한 기술 또는 도구가 아니라, 지휘관을 보좌하는 전장의 ‘디지털 참모’로서의 역할을 수행하게 될 것이다. AI는 위성과 드론, 레이더와 센서, 통신망과 사이버 공간에서 밀려드는 정보와 데이터를 실시간으로 분석하고, 고려해야 할 위험 요소, 가능한 행동 방안, 그리고 예상되는 결과를 지휘관에게 제시하게 될 것이다.

오해는 없어야 한다. AI가 지휘관을 대신해서 결심하고 행동 명령을 내리는 일은 일어나지 않을 것이다. 전쟁에서 마지막 결정과 그에 따른 책임은 끝까지 인간의 몫으로 남아야 하기 때문이다. 미국이 자율무기체계에 관한 훈령에서 무력 사용에 대한 ‘적절한 수준의 인간 판단’을 명시적으로 요구하는 것도 같은 맥락이라고 볼 수 있다.6) AI는 사람의 판단을 대체하는 존재가 아니라, 그 판단을 거들고 넓혀 주는 참모일 뿐이다. 그리고 이것이 국방 AI가 지향해야 할 기본 방향이라고 생각한다.
6)미 국방부 훈령 DoD Directive 3000.09 “Autonomy in Weapon Systems”(2023.1.25. 개정)는 무력 사용에 대해 ‘적절한 수준의 인간 판단(appropriate levels of human judgment)’이 행사되도록 설계·운용할 것을 요구한다.
이러한 변화는 지휘통제 체계의 혁신과도 맞물려 있다. 미래 전장에서 육·해·공·우주·사이버는 서로 분리되어 작전이 이루어지는 영역이 아니다. 모든 영역의 정보와 데이터가 실시간으로 소통되고, 이것을 AI가 분석해서, 최종적으로 인간 지휘관이 통합적으로 판단하는 구조로 발전하게 될 것이다. 이것은 단순히 장비를 케이블로 연결하는 문제가 아니라, 데이터를 연결하고, 판단을 연결하며, 작전 효과를 연결하는 일이다. 따라서 미래 전장의 승패는 누가 더 강한 무기를 가졌느냐에 따라 결정되는 것이 아니라, 누가 더 많은 정보를 연결하고, 누가 더 빠르게 판단하며, 누가 인간과 AI와 무인체계를 가장 효과적으로 협업시키느냐에 따라 결정될 것이다.
4. 기술보다 어려운 숙제: 데이터, 제도, 그리고 생태계
연구개발 현장에서 보면, 정작 어려운 것은 알고리즘 개발이 아니라 이해와 실천이다. 국방 AI는 국방 전반의 AI 전환, 곧 ‘국방 AX(AI Transformation)’와 함께 가야 한다. 일부 무기체계나 몇몇 업무에만 AI를 적용하는 방식으로는 충분하지 않다. 인사와 군수, 교육훈련과 정비, 행정과 정보분석, 지휘통제와 무인체계 운용, 사이버 방어에 이르기까지 군이 일하고 싸우는 방식 전체를 AI를 중심으로 다시 설계해야 한다. 그 이유는 명확하다. AI는 단순한 보조 기술이 아니라, 국방을 떠받치는, 그리고 국방 운용체계를 바꾸는 기반 기술이 되어야 하기 때문이다.7)
7) 미 국방부에서 발간한 “Data, Analytics, and Artificial Intelligence Adoption Strategy” 보고서는 AI 자체보다 데이터와 조직의 준비도가 중요하며, AI를 국방 행정과 전장의 의사결정 우위 확보 수단으로 전사적으로 확산하는 전략을 제시하고 있다. (2023.11.2.)
이를 위해서는 다음의 세 가지를 반드시 함께 갖추어야 한다. 첫째, 데이터구축과 인프라 조성이다. AI의 성능은 결국 데이터의 양과 질, 그리고 그것을 학습시킬 컴퓨팅 기반에서 나온다. 양질의 국방 데이터를 선제적으로 구축하고 안전하게 흐르게 하는 체계가 모든 것의 출발점이다. 둘째, 획득제도의 변화다. AI는 10년, 20년 뒤의 성능을 미리 못 박아 개발할 수 있는 물건이 아니다. 데이터가 쌓이고 모델이 좋아지면 성능도 계속 달라진다. 전통적인 무기 획득 절차만으로는 이 속도를 따라잡을 수 없다. 빨리 실험하고, 현장에서 검증하고, 끊임없이 개선하는 새로운 방식이 필요하다. 셋째, 데이터 표준화와 공용 플랫폼 구축이다. 각 군이 따로따로 무인체계 소프트웨어를 개발하며 낭비하는 일을 줄이고 서로 맞물려 돌아가게 하려면, 공통의 자율 기준과 소프트웨어 스택, 그리고 시험평가·인증 체계를 함께 마련해야 한다.

그리고 이 모든 것을 군 혼자 할 수 없다. AI 기술의 무게 중심은 이미 민간에 있다. 민간의 기술과 속도를 국방으로 끌어오는 다리, 곧 군과 산업계, 학계와 연구기관이 한 판에서 움직이는 생태계가 필요하다. 기업은 빠른 기술과 양산 능력을, 군은 운용 데이터와 현장 요구를, 연구기관은 국방 특수성에 맞는 검증과 통합 역량을 내놓아야 한다. 충분한 데이터와 컴퓨팅, 인재와 산업 생태계가 받쳐 주지 않으면 국방 AI는 시연 단계를 벗어나 실제 전력으로 자라지 못하게 될 것이다.
5. 신뢰받는 국방 AI, 지금 시작해야 따라잡을 수 있다.
동시에 인간 중심의 운용 원칙을 분명히 세워야 한다. AI가 아무리 똑똑해져도 전쟁에서의 판단과 책임은 인간의 영역으로 남아있어야 한다. 특히 사람의 목숨이 걸린 군사적 결정에서는 신뢰성과 설명 가능성, 통제 가능성과 책임성이 무엇보다 중요하다. 따라서 국방 AI는 기술적으로 우수할 뿐만 아니라 윤리적으로도 법적으로도 정당해야 한다. 그래야만 국민과 장병, 국제사회로부터 신뢰를 얻을 수 있고, 우리를 보호하는 든든한 방패가 될 수 있다.
물론 AI가 약속하는 미래가 장밋빛이기만 한 것은 아니다. 모든 기술에는 양면성이 존재한다. AI가 병사를 보호하고 지휘관을 돕고 안보를 단단하게 만드는 도구가 될 수 있지만, 준비 없이 휘두르면 오판과 확전, 책임의 공백과 전에 없던 위협을 부를 수도 있다. 결국 AI가 인간의 미래를 더 안전하고 풍요롭게 만들지, 아니면 지금까지 경험하지 못한 새로운 위험을 가져올지는 우리가 이 기술을 어떤 철학과 원칙으로 받아들이고 활용하느냐에 달려 있다고 할 수 있다.
국방 AI의 목적은 인간을 전장에서 배제하는 것이 아니다. 병사가 더 안전하게 임무를 수행하고, 지휘관이 더 정확하게 판단하며, 국가가 국민의 생명과 안보를 더 든든하게 지키도록 돕는 것이다. 국방에서 AI는 병사를 대신하는 존재가 아니라 병사를 지키는 도구여야 하고, 지휘관을 대체하는 존재가 아니라 지휘관의 결심을 지원하는 참모가 되어야 한다.
대한민국은 지금 큰 변화의 물결 앞에서 선택의 기로에 서 있다. 정부 차원에서도 이러한 변화에 대응하기 위해, ‘실행’에 초점을 맞춘 국가 AI 종합 로드맵, ‘대한민국 인공지능 행동계획’을 올해 2월에 발표하였다.8) AI를 한때의 유행으로 볼 것인지 아니면 안보와 미래 국방을 좌우할 전략 기술로 볼 것인지, 그리고 국방 AI를 몇몇 사업의 도입 과제로 볼 것인지 아니면 국방 운영체계 전체를 바꿀 전환의 출발점으로 삼을 것인지에 대한 답은 이미 정해져 있다고 생각한다. 데이터와 인프라, 인재와 제도, 기술과 윤리, 민간과 국방을 잇는 협력 생태계를 함께 갖추고, AI를 인간의 통제 아래 인간을 위해 쓴다는 원칙을 분명히 세워야 한다. AI와 인간이 함께 만들어 갈 미래 전장. 그 변화는 이미 시작되었다. 이제 남은 일은 그 변화를 구경하는 것이 아니라, ‘실행’을 통해 우리가 그 변화를 준비하는 것이다.

8) 국가인공지능전략위원회에서 발표(2026.2.25.)한 “대한민국 인공지능 행동계획”은 인공지능 3대 강국 도약을 위한 ▶인공지능 혁신 생태계 조성, ▶범국가 인공지능 기반 대전환, ▶국제 인공지능 기본 사회 기여라는 3대 정책 축과 이를 뒷받침하는 12대 전략 분야로 구성되어 있고, 이를 구현하기 위한 행동계획은 99개의 실행 과제와 326개의 정책 권고 사항으로 이루어져 있다.
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▶ 국가전략보고서
• 국방개혁 세미나 발표자료 (2026.06.09.) / 국방부
• 대한민국 인공지능 행동계획 (2026.02.25.) / 국가인공지능전략위원회
• DOD Replicator Initiative: Background and Issues for Congress (2026.01.21. 개정.) / Congressional Research Service
• Data, Analytics, and Artificial Intelligence Adoption Strategy (2023.11.02.) / U.S. Department of Defense
• DoD Directive 3000.09, Autonomy in Weapon Systems (2023.01.25. 개정.) / U.S. Department of Defense
▶ 뉴스기사
• Hicks Underscores U.S Innovation in Unveiling Strategy to Counter China's Military Buildup (2023.08.28.) / U.S. Department of Defense News
목차
I. 전장이 보여준 답안지
II. 벙력 절벽 앞, 무인화는 선택이 아닌 필연
III. 유·무인 협업: 인간의 결심: AI의 분석, 그리고 무인 체계의 행동
Ⅳ. 기술보다 어려우 숙제: 데이터, 제도, 그리고 생태계
V. 신뢰받는 국방 AI, 지금 시작해야 따라잡을 수 있다.
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