AI 기반 정보혁신을 통한 한반도 핵 억제력 발전방향 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study was to explore measures to strengthen nuclear deterrence on the Korean Peninsula through AI-based information innovation in response to North Korea's advancing nuclear and missile threats. This research examined the possibility of a new deterrence paradigm based on information technology superiority for the Republic of Korea, a non-nuclear state, to achieve effective nuclear deterrence.
Since adopting the Nuclear Forces Policy Law in 2022, North Korea has officially declared the possibility of preemptive use of nuclear weapons and has been advancing its nuclear threats through tactical nuclear development and acquisition of various delivery systems. In particular, North Korea has developed diverse delivery means including mobile launcher (TEL)-based solid-fuel missiles, submarine-launched ballistic missiles (SLBMs), and hypersonic glide vehicles, making detection and response increasingly difficult with existing surveillance and reconnaissance systems. Under the recognition that traditional deterrence theory alone cannot effectively respond to North Korea's nuclear threats, this study sought measures to strengthen deterrence through a new approach of AI-based information innovation.
First, this study proposed measures for advancing AI-based surveillance and reconnaissance systems. The key lies in developing customized AI models reflecting North Korea's geographical and climatic characteristics and military activity patterns. Specifically, this study proposed an integrated surveillance system based on multi-sensor fusion that analyzes various sensor data including electro-optical (EO), infrared (IR), synthetic aperture radar (SAR), and signals intelligence (SIGINT) in real-time. Additionally, this study proposed satellite imagery automatic target detection systems utilizing verified deep learning algorithms such as YOLOv3, DFAN, and SINetV2, camouflage facility identification technology based on Generative Adversarial Networks (GAN), and launch pattern analysis and trajectory prediction systems using LSTM networks. Referring to benchmarks from prior empirical studies, the YOLOv3 algorithm achieved 94.87% detection accuracy and 177-191 millisecond processing time, demonstrating suitable performance for real-time surveillance. If successfully implemented, significant improvements in detection accuracy and response time are expected.
Second, this study derived measures to maximize deterrence effects based on information innovation. The core components include strengthening ROK-US information sharing and combined surveillance systems, linking the Kill Chain system with AI surveillance and reconnaissance, and deterrence communication strategies. Notably, this study introduced the concept of 'Predictive Deterrence.' Predictive Deterrence is a strategic concept that detects and predicts enemy provocation indicators in advance through AI-based real-time surveillance and reconnaissance, achieving deterrence effects before the execution of provocations. While existing denial and punishment deterrence operates 'when provocations occur,' Predictive Deterrence operates 'before provocations occur,' reducing the possibility of provocations themselves. To this end, this study proposed strengthening the role of the ROK-US Nuclear Consultative Group (NCG), establishing a real-time combined information sharing platform, and introducing a reliability indication system for AI analysis results. Furthermore, this study systematized deterrence communication strategies through selective disclosure of information innovation capabilities to maximize psychological pressure effects on North Korea.
Third, this study presented AI defense governance and ethical-safety principles. This study proposed measures to ensure responsible operation of AI-based defense systems through establishing dual-use technology management systems, establishing Human-in-the-Loop principles, and installing AI ethics committees. Particularly, the importance of securing AI system explainability and establishing emergency manual override systems was emphasized.
Fourth, this study confirmed the necessity of personnel training and technology development investment. Human and technological foundations are essential for the successful implementation of AI-based information innovation. For cultivating AI-defense convergence professionals, this study proposed expanding defense AI educational institutions and introducing civilian-military cooperation-based personnel rotation programs. Additionally, this study presented the need to introduce open innovation paradigms to defense R&D through building civilian-military-industry-academia cooperation systems and strengthening long-term basic research cooperation with universities. For core technology self-reliance, this study emphasized the need for concentrated investment in areas with high foreign dependency such as high-performance AI processors, satellite image analysis software, and signal intelligence analysis systems.
The key contributions of this study are the proposal of the 'Predictive Deterrence' concept and the systematization of information innovation-based deterrence mechanisms. The new paradigm of achieving deterrence effects before provocations occur through AI-based preemptive detection complements existing deterrence strategies. However, for the measures proposed in this study to be effective, technological feasibility must be empirically verified, sufficient human and material investment must be made, and institutional support at the ROK-US alliance level must be established. Future research tasks include building empirical data and performance verification, measures to secure AI system reliability and robustness, and analysis of North Korea's response strategies and scenario research.

목차 (Table of Contents)

• 목 차 ⅰ
• 표 목 차 ⅴ
• 그림목차 ⅵ
• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구배경 및 목적 1
• 1) 연구배경 1
• 2) 연구목적 2
• 3) 핵심 개념의 조작적 정의 4
• 2. 연구방법 및 범위 5
• 1) 연구방법 5
• 2) 연구의 범위 8
• 3) 연구윤리 및 데이터 관리 9
• 4) 연구의 한계 11
• 3. 선행연구 검토 15
• 1) 전통적 억제 이론 연구 15
• 2) 확장억제 및 동맹 안보 연구 16
• 3) 북한 핵 위협 분석 연구 17
• 4) AI와 국방·안보 분야 연구 18
• 5) AI 기반 군사 시스템의 실증적 성능 지표 연구 19
• Ⅱ. 이론적 논의 23
• 1. 기존 핵전략 이론 고찰 23
• 1) 전통적 핵 억제이론의 발전과정 23
• 2) 전통적 핵 억제이론의 한계와 도전 26
• 3) 정보혁신과 핵전략의 공진화 관계 29
• 4) 기술 변화와 억제이론의 진화 30
• 2. 정보혁신 기반 억제이론: 새로운 패러다임 제시 32
• 1) 정보혁신 기반 억제이론의 개념적 정의 32
• 2) 기존 억제이론과의 차별성 분석 40
• 3) 정보혁신 억제이론의 이론적 근거 41
• 3. 분석의 틀 42
• 1) 분석 틀의 설계 배경 42
• 2) 연구변수의 설정과 관계 구조 44
• 3) 문헌 분석의 기준과 방법 47
• 4) 선행연구 기반 성능 벤치마크 48
• Ⅲ. 북한의 핵 능력과 위협 51
• 1. 핵 개발 기반체계 51
• 1) 핵 개발 조직 및 정책 51
• 2) 핵시설 현황 및 분포 55
• 2. 핵 물질 생산 능력 59
• 1) 플루토늄 생산 능력 59
• 2) 무기급 고농축우라늄(HEU) 생산 능력 65
• 3. 북한 핵탄두 개발 현황 68
• 1) 핵실험을 통한 무기화 수준 평가 68
• 2) 핵탄두 보유량 및 증산 전망 72
• 4. 핵탄두 운반수단과 핵전략 78
• 1) 탄도미사일 개발 현황 78
• 2) 핵 정책 및 운용 교리 변화 85
• 5. 북한 핵 위협의 억제 필요성 89
• 1) 핵시설 은닉·기만 전술 89
• 2) AI 기반 정보 혁신을 통한 억제 필요성 93
• 6. 소결론 95
• 1) 북한 핵 능력의 질적·양적 변화와 전략적 함의 95
• 2) 북한 미사일 기술의 비약적 발전과 투발 수단 다각화 96
• 3) 전통적 억제 패러다임의 한계와 새로운 접근의 필요성 96
• Ⅳ. 미국의 정보혁신 기반 핵억제 전략의 발전과 한반도에서의 함의 98
• 1. 냉전기 정보혁신과 핵전략의 공진화 98
• 1) 주요 특성 및 기술적 진보 98
• 2) 제2차 상쇄전략과 C4I·정밀타격 혁신 101
• 3) 전략방위구상(SDI)과 우주 기반 방어체계 104
• 2. 탈냉전기 핵감축과 정보우위 기반 억지력 재편 106
• 1) 핵군축과 확장억제 공백의 대두 106
• 2) 거부적 억지력 우선의 전력 증강 109
• 3) 제3차 상쇄전략과 정보·AI 융합 113
• 3. AI 시대의 정보우위 기반 핵 억제 혁신 116
• 1) AI 기반 조기경보 및 지휘통제체계 발전 116
• 2) Golden Dome 프로젝트와 통합방어체계 119
• 3) 정보우위-타격수단 연계의 현대적 진화 124
• 4) AI 시대 정보혁신의 전략적 함의 128
• 4. 한반도에의 함의: 정보우위 기반 북핵 억제 129
• 1) 북핵 위협의 현황과 정보우위의 필요성 129
• 2) 워싱턴선언과 한미 핵협의체제의 발전 131
• 3) 전략사령부 창설과 3축체계의 정보 기반 강화 132
• 4) 425 위성사업과 독자 ISR 역량 확보 134
• 5) 한미 통합 미사일방어와 정보공유 협력 135
• 6) 정보우위 기반 북핵 억제 전략 발전이 우리에게 주는 시사점 137
• Ⅴ. AI 기반 정보혁신을 통한 실질적 억제력 구축방안 139
• 1. AI 정보혁신의 억제력 기여 매커니즘 139
• 1) 북한 핵 의사결정 구조와 정보 의존성 139
• 2) 선제탐지를 통한 거부적 억제 메커니즘 실증 분석 143
• 3) 불확실성 제거와 억제신뢰성 강화 효과 150
• 4) AI 기반 억제의 양면성과 한계 157
• 2. AI 융합 실시간 감시·정찰 체계의 고도화 158
• 1) 다중센서 융합 기반 통합감시체계 구축 158
• 2) 생성형 AI를 통한 핵 위장시설 식별 기술 160
• 3) 조기경보체계와 AI 예측분석 통합 166
• 4) AI 기반 군사 시스템의 실증적 성능 지표 연구 171
• 3. 정보혁신 기반 억제효과 극대화 방안 178
• 1) 한미 정보공유 및 연합 감시체계 강화 178
• 2) Kill Chain 체계와 AI 감시정찰 통합 182
• 3) 억제 커뮤니케이션과 정보 시연 전략 185
• 4) AI 국방 거버넌스 및 윤리·안전 원칙 190
• 4. 제도적 기반 구축 191
• 1) AI-국방 융합 전문인력 양성 191
• 2) 민ᆞ군ᆞ산ᆞ학 협력체계 구축 196
• 3) 핵심기술 자립화 및 R&D 투자 전략 197
• Ⅵ. 결 론 203
• 1. 연구결과 요약 203
• 2. 정책적 시사점 및 제언 204
• 3. 향후 과제 206
• 4. 맺음말 207
• 참 고 문 헌 209
• 영 문 초 록 220