AI 기반 국방 전략 시뮬레이션 제도 – 전쟁 억지에서 전장 우위까지

1. 군사 시뮬레이션의 진화 : AI가 바꾼 전쟁 연구 패러다임

21세기 들어 국방 분야는 ‘예상하기 어려운 복합 위협’과 ‘초연결 디지털 전장’이라는 두 축 사이에서 전략 수립 방식을 근본적으로 재편하고 있다. 과거에는 다수의 장교와 분석관이 수년간 축적한 사례 연구·통계 자료로 가상의 교전을 손으로 계산하거나, 대형 모형판·전술판(wargame board)에 아이콘을 옮겨가며 시나리오를 검증했다. 그러나 오늘날 국방 부문은 GPU 슈퍼컴퓨팅과 클라우드·엣지 연산, 그리고 강화학습·딥러닝 모델을 동시에 활용해 ‘실시간 다중 변수 시뮬레이션’을 구현한다. AI는 적·아군 전력 배치, 기상·지형 조건, 신호·전자파 교란, 동맹국 개입, 사회·경제 충격 요인까지 수천 만 개의 변수를 스스로 재구성하며 “가장 위험한 적의 COA (course of action), 가장 효율적 방어·공격 COA”를 도출한다.

이 과정에서 특히 두드러진 기술은 ‘다중 에이전트 시뮬레이션(MAS)’과 ‘생성적 적대 모델(GAN) 전술 시나리오’다. MAS 프레임워크는 각 전투 단위(분대·항공기·함정)를 독립된 AI 에이전트로 정의하고, 연합·적대·중립 상태를 수천 회 반복 학습시켜 작전 수준의 협동·경쟁 행동을 스스로 설계한다. GAN 전술 시나리오는 실제 전투·훈련 영상·센서 로그를 학습한 ‘생성 네트워크’가 현실과 구분할 수 없을 만큼 정밀한 가상 전장을 만들어내며, ‘판별 네트워크’는 이 중 가장 교묘하고 예측 불가한 적 행동 패턴을 걸러낸다. 이를 통해 작전참모는 “지금까지 경험한 적 없는 비대칭·하이브리드 전술”까지 사전에 시험해 볼 수 있다. 결과적으로 AI 시뮬레이션은 단순 오차율 5 % 이내의 전력 손실 예측뿐 아니라, 외교·정보·경제(E I P  pillars) 변화에 따른 다차원 억지 전략을 제공해 ‘정치·군사 통합 의사결정’의 새 기준점을 제시한다.

2. 시스템 아키텍처 : 데이터 수집·모델링·평가를 잇는 전장 디지털 트윈

AI 전략 시뮬레이션 제도의 핵심은 “품질 높은 입력 데이터”와 “실행 결과에 대한 피드백 루프”다. 먼저 각군 센서 (레이더, SIGINT, SAR, EO/IR), 전술 데이터 링크, 위성 AIS 스트림에서 수집된 초대용량 원본은 군사 전용 Data Lake (HDFS + Object Storage)로 통합되고, 자동 분류·비식별화 과정을 거쳐 AI 훈련 셋으로 전환된다. 이어 ‘전장 디지털 트윈(Combat Digital Twin)’이 구축된다. 이는 실제 지형 DT(*), 무기체계 DT, 병참·유지 DT, 사회 기반 시설 DT를 통합해 “초 단위로 변화하는 가상 전구(戰區)”를 생성한다.

모델 학습 파이프라인은 크게 세 단계다. ① Pre-Training : 공개 위성영상·역사 데이터·공개 전쟁사 Corpus로 1차  언어·영상 모델을 거대 파라미터 수준에서 사전 학습한다. ② Domain Adaption : 비공개 실투·훈련·연합훈련 로그를 소량 투입해 ‘군사 언어·군사 객체’ 전용 임베딩을 fine-tune 한다. ③ Reinforcement-In-Sim : MAS 안에서 AI 블루(아군)·레드(적군)·그린(민간) 에이전트가 자기강화학습을 수행하며 실시간 정책 π*(s) 를 도출한다. 모든 에이전트는 분산형 RL 백본(IMPALA·MADDPG 변형)을 공유하지만, 임무 Role과 Rules of Engagement에 대응하는 Reward Matrix를 달리해 ‘제한된 교전 규칙’ 속에서도 최적 전략을 모색한다.

시뮬레이션 반복이 끝나면 결과는 MLOps 대시보드로 전달된다. 지휘관은 파란색·빨간색 VAR(전투가치비) 곡선, 전구별 Pk 성공 확률, 비군사적 피해 지수, 동맹국 지지도 변곡점을 시각화 그래프와 히트맵으로 확인한다. 마지막으로 성능 검증 단계에서는 ‘실전·훈련 결과’와 ‘시뮬 결과’ 간 Cosine Similarity를 계산하여 모델 신뢰도를 주기적으로 업데이트하며, Low-Fidelity와 High-Fidelity 모의실험을 순환하는 다층 검증 체계를 운영한다. 이처럼 데이터-모델-피드백을 연결한 파이프라인이야말로 AI 국방 시뮬레이션 제도의 기술적 토대다.

3. 정책·제도 설계 : 동맹 연합 시나리오와 윤리적 통제 장치

AI 시뮬레이션이 실제 국방 정책 도구로 자리잡기 위해서는 법·제도적 기반이 필수다. 첫째, “연합 공동 데이터 거버넌스”가 마련돼야 한다. 예를 들어 NATO 산하 MCDC(Multinational Capability Development Campaign)는 회원국이 기밀 등급을 세분화해 ‘훈련 로그 X’, ‘무기 기술 Y’, ‘실전 손실 Z’ 등을 차등 공유하는 Multi-Level Security(MLS) 프로토콜을 개발 중이다. 한국·미국 연합 역시 CDA-F, CAMS-K와 같은 협조된 API 포맷으로 데이터를 교환해 동맹 합동 시뮬레이션을 가동한다. 둘째, AI 권한과 인간 지휘통제(CT(2)2) 간 경계가 제도화돼야 한다. 현행 NATO STANAG 5070 개정안은 “AI 모델이 제시하는 COA는 참모의 추천일 뿐, 최종 교전 결심은 인간 장교의 책임”임을 명문화했고, 미국 DoD는 2023 년 ‘Responsible AI Memo’에서 “시뮬레이션 결과를 기반으로 실제 무기 발사를 자동화하지 않는다”는 원칙을 확립했다.

셋째, 윤리적 편향 제거를 위한 지속적 감시 기구가 필요하다. AI 시나리오가 특정 민족·문화·종교 집단에 대한 편향된 결과를 반복 생산하면 전략적 오판으로 이어질 수 있기 때문이다. 이를 위해 다수 국방 연구기관은 “Red Team AI”를 조직해 모델이 극단적 편향·비인도적 결정을 내리는지를 상시 테스트하고 있다. 넷째, 시뮬레이션에 기반한 정책·예산 의사결정의 투명성 확보가 중요하다. 의회·시민사회에 시뮬레이션 가정·가중치·불확실성 지표를 부분 공개함으로써 ‘AI 블랙박스 독재’ 우려를 불식시키고, 민주적 통제를 확보해야 한다. 이러한 제도적 장치가 갖춰질 때 비로소 AI 전략 시뮬레이션은 국가 안보의 합리적·책임 있는 의사결정 툴로 기능할 수 있다.

4. 미래 전망 : 초실감 멀티모달 전구와 인간-AI 협업 전장

향후 10년간 AI 국방 시뮬레이션은 초실감 멀티모달 전구(Immersive Multi-Modal Battlespace) 로 진화할 전망이다. 양자컴퓨팅 + 물리기반 모델(PBM) 결합으로 연산 시간이 100배 빨라지고, H-MDP(Hierarchical Markov Decision Process) 프레임을 적용해 지구 반대편에서 벌어지는 다영역 합동작전을 실시간 예측하게 된다. 또한 XR 전술 훈련실과 BCI(Brain-Computer Interface)가 접목돼 지휘관·파일럿·보병이 가상 전장에서 뇌파·시선 추적 데이터로 AI 시뮬레이션을 동시에 교정한다. 나아가 ‘AI-Swarm Advisor’가 드론 ·UGV ·USV 떼를 자율 편조하고, 인간은 ‘미션 명령-교전 통제’ 중심의 고차원 의사결정자 역할에 집중하게 될 것이다.

그러나 기술 고도화만큼이나 “불확실성 관리”가 중요하다. AI가 생성하는 수천 가지 적 COA 중 극단적 고위험 시나리오를 정책에 반영할지, 또는 정치·외교 현실을 고려해 필터링할지는 인간의 사려 깊은 판단이 요구된다. 또한 국가 간 신뢰 구축을 위해 ‘AI 시뮬레이션 투명성 협약(가칭 AIST-T)’ 같은 다자 규범체계도 논의될 필요가 있다. 결론적으로 AI 국방 전략 시뮬레이션 제도는 전쟁 억지와 작전 우위 확보라는 이중 목표를 달성하면서도, 인간성과 윤리를 지키기 위한 Human-in-the-Loop 원칙을 견지할 때 비로소 완성된다. AI와 인간이 협업해 예측 불가한 안보 환경에 능동적으로 대응하는 것—그것이 미래 국방 전략의 새로운 표준이자, 평화를 지키는 가장 현실적인 길일 것이다.