4차산업혁명, 군사 무인로봇<펌>

 

ADD에서 개발한 지대지 미사일인 ‘현무-2’는 최대 800㎞ 이내 어디라도 정밀하게 타격한다. 북한의 핵과 미사일을 막는 킬 체인(Kill Chain)에서 핵심적 역할을 맡는다.

 

ADD는 1970년 자주국방을 기치로 설립돼 올해 창립 50주년을 맞는다. 연구소 설립 과정은 박정희 대통령의 특명을 받아 위장 명칭을 사용해 은밀하게 진행했다. ADD는 기본 화기ㆍ전차ㆍ함정 등 무기 국산화를 이끌었으며 ‘대한민국의 땅과 바다와 하늘을 지킨다’는 가치를 구현했다. 최근에는 핵심기술 개발에 집중하며 경제성이 낮아 민간기업에서 외면하는 비익(非益) 연구와 다양한 기관이 참여하는 사업을 주관해 이끈다.

 

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국방과학연구소는 인공지능(AI) 인식률을 높이기 위해 실제 영상보다 판별이 어려운 가상 데이터를 생성한다. [영상캡처=국방과학연구소]

 

자주국방을 위한 연구개발은 ‘4차 산업혁명’이라는 새로운 도전에 직면했다. 정부가 올해 국방 연구개발(R&D)에 3조 9000억 원을 투입한 배경이다. ADD 남세규 소장은 미래 도전 영역에 대한 ‘와해적 혁신’을 강조한다. 기존 연구개발 전통과 관행을 부수고 완전히 새롭게 도전하라는 얘기다. 이에 따라 ADD는 ‘미래전 예측’ㆍ‘신개념 무기 개발’에 나섰다.

 

4차 산업혁명의 대표적인 무기체계인 무인 로봇과 인공지능(AI) 개발이 주목받는다. AI 개발에 필수적인 ‘딥 러닝’은 패턴 분석에 쓸 빅데이터가 필요하다. 알파고는 대국에 앞서 16만 건의 기보(바둑을 기록한 내용)를 학습했다. 하지만, 국방 분야 데이터를 수집하는 건 여러 가지 어려움이 있다. ADD에서 국방용 빅데이터 생성 및 처리 연구를 강조하는 이유다.

 

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국방과학연구소가 개발한 빅데이터 기술은 고화질 영상 1천 개를 동시에 처리해 특정 시간과 장소에서 어떤 움직임이 있는지를 분석할 수 있다. [영상캡처=공성룡 기자]

 

인공지능이 전차를 인식하려면 수많은 전차 영상을 학습해야 한다. 일반적인 인공지능 학습은 실제 영상만 활용한다. 이렇게 개발된 인공지능은 학습하지 않았던 중동의 사막과 같은 낯선 지역에서는 전차를 알아보지 못한다.

 

ADD는 가상 데이터를 만든다. 전차 도색을 다양한 문양과 색으로 바꿔 보기도 하고, 관찰 시점을 다양하게 하거나 사람이나 기둥으로 전차를 가려 보기도 한다. 실전에 투입된 인공지능이 오류 없이 작동하려면 이런 고난도 응용 데이터 학습이 필요하다.

 

이런 기술은 국방 분야에 바로 적용할 수 있다. ADD에서 개발한 데이터 처리 기술은 1000개 이상의 고화질 영상을 통합 처리할 수 있다. 군인이나 무기 등 다양한 표적이 언제, 어디서, 무엇을 하는지 감시하거나 추적할 수 있다.

 

[출처: 중앙일보] 군사비밀 은밀한 그곳, ADD엔 코로나 환자 구조 로봇 있다