유 · 무인 복합 전투 체계의 입법 개선 방안 : 인공지능 기반을 중심으로 = A Study on Legislative Improvement Plans for Manned-Unmanned Teaming (MUM-T) : Focusing on Artificial Intelligence|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The aspects of the battlefield unfolding across the globe in the 2020s are showing
patterns that surpass the human history of over 2,000 years, even exceeding the
devastation of World War I and II, which resulted in the worst human casualties.
In this era, where the importance of humanity is magnified due to an
unprecedented demographic cliff in developed nations worldwide, the emergence of
Artificial Intelligence (AI) and Manned-Unmanned Teaming (MUM-T) combat
systems, designed to reduce human casualties in combat, is fundamentally
transforming the paradigm of the battlefield.
The future warfare, based on hyper-connected and hyper-intelligent technologies,
no longer relies solely on the physical performance of hardware-centric weapon
systems and large platforms with human operators. Instead, it is evolving into
'Intelligent Weapon Systems and Intelligent Defense Systems,' where software and
data are central. However, for the Republic of Korea to acquire such weapon
systems, there are still many hurdles to overcome. The current system remains
rooted in the industrial era, creating a deep gap between the rapidly advancing
pace of technology and the innovation required by the national defense sector. The
current defense acquisition system of the Republic of Korea contains structural
limitations that act as significant obstacles to the introduction of new technologies,
such as AI-based MUM-T systems.
The purpose of this study is to overcome the gap between this technological
reality and institutional limitations, and to improve the institutionalization plan for
the rapid adoption of AI-based MUM-T systems. Accordingly, by proposing a new
legal and institutional framework suitable for the AI era, we aim to present a
blueprint necessary to transition the defense acquisition system itself from a
'hardware-centric, closed acquisition system' to a 'software-centric, open innovation
ecosystem,' going beyond simple deregulation. To achieve this, the following
problems are presented, and solutions are sought
First, the issue of rigid systems can be examined. The current Defense Acquisition
Program Act is optimized for the acquisition procedures of conventional large
weapon systems, necessitating an overly protracted and staged process from
requirements determination to final deployment. This makes it difficult to reflect the
characteristics of AI and modern technology, which evolve at real-time speeds,
leading to the problem of 'technological obsolescence,' where the technology is
already outdated by the time it is deployed.
Second, there are legal barriers hindering the flow of data and technology. The
development of AI technology presupposes the effective influx of high-quality data
and open civilian innovation into the defense sector. However, the strict application
of the Military Secret Protection Act makes the utilization of military-generated
data difficult, and the Defense Industry Technology Protection Act tends to restrict
open technological exchange with the private sector. This isolates the defense
sector from the open and innovative civilian ecosystem, exacerbating the isolation
of data development in the defense field.
Third, complex problems arise due to inefficient organizational operation. Despite
AI technology being a field driven by specialized expertise, the personnel
management systems of the organizations responsible for defense acquisition
management and the defense industry regulatory bodies remain in the past. The
'trap of rotational assignment,' where personnel change posts every 1 to 2 years,
makes it difficult to accumulate technical expertise, hinders business continuity, and
the rigid organizational culture that sees 'failure as immediate disciplinary action'
fundamentally stifles new attempts and the spirit of challenge, blocking innovation.
Through this research, we contemplate not merely developing or improving the
defense acquisition management system for the era of transition to AI-based
MUM-T systems, but a comprehensive direction for improving laws, systems,
organizations, and human networks. The results must pave a new path for the rapid
realization of AI-based MUM-T system acquisition.
First, we propose the establishment of a special path or the improvement of the
system for the rapid acquisition of innovative technologies specialized for the
defense sector. This is to overcome the limitations of the current defense
acquisition system and to legally guarantee a flexible procedure with the principles
of speed and flexibility, allowing field units or researchers to first discover the
technological potential and propose requirements through demands raised in the
combat field.
Second, instead of the existing linear development based on large hardware, the
'Agile' method is introduced, which allows for 'fast failure, fast learning,' iteratively
improving technology in short cycles.
Third, once the military utility of a new technology is proven through rapid
deployment, it is quickly put into service without complex procedures, thereby
simultaneously solving the 'valley of death' where technology is shelved and the
'regulatory barrier' that slows down development due to regulations.
Fourth, innovation obstacles must be removed by opening up the 'blocked paths'
created by various regulations and laws. No matter how fast a path exists, the flow
of data, technology, and radio waves is blocked. Therefore, passageways must be
secured through the following legal revisions
Amend the Military Secret Protection Act to introduce the concept of Defense Data
with specialized security classifications that can be used restrictedly in the civilian
sector for the utilization of military data, which is key to AI development. Special
provisions should be established to allow data sharing and utilization with private
companies while maintaining security.
Amend the Defense Industry Technology Protection Act to establish provisions that
exempt basic research for free technological exchange with the private sector, and
clarify the scope of technology protection to expand the range of open
collaboration.
Amend the Radio Waves Act to designate a 'Frequency Regulatory Sandbox for
Defense Innovation' to relax frequency regulations essential for the development
and operation of AI-based MUM-T systems, allowing flexible frequency usage only
for research and demonstration purposes to alleviate the scope of restrictions.
Fifth, and finally, concentrate the best efforts on organizational and cultural
innovation and the nurturing of experts. Since the agents who will drive innovation
through the introduction of new systems are ultimately people and organizations,
innovation in personnel and organizational management must be pursued in parallel.
Firstly, an organization should be established to directly infuse the innovative
capacity of the private sector and take exclusive charge of rapid acquisition
programs for a major overhaul. This organization should be granted the authority
for flexible budget execution and rapid decision-making, responsible for discovering
private technology and managing small-scale demonstration projects. Within this
framework, to foster and utilize specialized personnel, the 'trap of rotational
assignment' where public officials continuously change posts according to their
years of service must be broken. A new specialization focusing on AI-based
MUM-T systems should be established, and legal grounds should be prepared to
assign specific personnel equipped with specialized knowledge and skills for
long-term positions and deepen their expertise. Furthermore, systems such as an
'Advanced Science and Technology Reserve Force' should be expanded to utilize
civilian AI experts in military research. Research and challenges undertaken by
these individuals should not be hesitated upon, and project failures, unless caused
by intent or gross negligence, should be considered as 'opportunities for new
experience,' with a system established to share the lessons learned. This is
absolutely essential for breaking away from rigid bureaucracy and promoting the
spirit of challenge.
The system improvement plans proposed in this study are not individual policies
but an organic package in which three axes—procedural innovation, barrier removal,
and personnel and organizational innovation—must interlock and be pursued
simultaneously to bring about meaningful change.
AI-based MUM-T systems are no longer a story of the future but a reality that
fundamentally changes the paradigm of national security. If laws and systems fail to
keep pace with this technological progress, it will lead to the erosion of national
security capabilities, beyond just the loss of technological superiority. Therefore,
the proposed improvements in this study are more than just an efficient
transformation of the acquisition process; they are the minimum legal and
institutional preparation necessary to secure the nation's survival against the
security threats of the coming AI era.

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국문 초록 (Abstract)

2020년대에 들어 전 세계의 곳곳에서 벌어지고 전장의 모습은 과거 2000년이 넘는 인류의 역사를 넘어, 최악의 인명피해를 입힌 1·2차 세계대전을 뛰어넘는 양 상을 보여주고 있다. 전 세계 선진국의 유례없는 인구 절벽으로 인해 인류의 중요 성이 더욱더 중요해 지고 있는 이 시대에 인간의 전투 피해를 줄이기 위해 등장하 는 인공지능(이하 AI)과 유 · 무인 복합 전투 체계(이하 MUM-T)의 등장은 전 장(戰場)의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 초연결·초지능 기술을 기반으로 한 미래전은 더 이상 인간과 대형 플랫폼 위주의 하드웨어인 무기체계의 물리적 성능에만 의존하지 않으며, 소프트웨어와 데이터가 중심이 되는 '지능형 무기체계·지능형 국방 체계'로 진화하고 있다. 그러나 대한민국 이 이러한 무기체계를 획득하기 위해서는 아직 넘어야 하는 산이 너무 많으며, 현 행의 체계는 여전히 산업화 시대에 머물러 있어, 급변하는 기술 발전 속도와 국방 이 요구하는 혁신 사이에 깊은 괴리가 발생하고 있다. 현행 대한민국의 국방 획득 제도는 구조적인 한계들을 내포하고 있어, AI 기반의 MUM-T 체계와 같은 신기술 도입에 중대한 장애물로 작용한다. 본 연구는 이러한 기술적 현실과 제도적 한계 사이의 간극을 극복하고, AI 기반의 MUM-T 체계의 신속한 도입을 위한 제도화 방안을 개선하는 데 목적을 둔다. 이에 AI 시대에 맞는 새로운 법률적·제도적 구상안을 제안함으로써, 단순한 규제 완화를 넘어 국방력을 획득하는 시스템 자체를‘하드웨어 중심의 폐쇄적 획득 체계'에서‘소프트웨어 중 심의 개방적 혁신 생태계' 로 전환하는 데 필요한 청사진을 제시하고자 다음과 같 은 문제점을 제시하고 해법을 마련하고자 한다. 첫째, 경직된 제도의 문제를 들여볼 수 있다. 현행의 ⌜방위사업법⌟은 통상적인 대형 무기체계 획득 절차에 최적화되어 있어, 소요 결정부터 최종 전력화까지 너무 나도 장기적이고 단계적인 과정을 강요한다. 이는 실시간 빠른 속도로 진화하는 인 공지능과 현대 기술의 특성을 반영하기 어려우며, 이러한 기술이 전력화 되는 시점 에 이미 구식이 되는‘기술적 노후화’의 문제를 초래한다. 둘째, 데이터와 기술의 흐름을 가로막는 법적 장벽이 있다. AI의 기술 개발은 양 질의 데이터와 민간의 개방되어 있는 혁신 기술을 국방 분야로 효과적으로 유입시 키는 것을 전제로 한다. 그러나 ⌜군사 기밀 보호법⌟의 엄격한 적용은 군용으로 형성된 데이터의 활용을 어렵게 하고, ⌜방위 산업 기술 보호법⌟은 민간 기술과의 개방적 기술 교류를 제한하는 경향이 있다. 이는 국방 분야가 민간의 개방된 혁신 적인 생태계와 단절되어 국방 분야 데이터 발전의 고립을 심화시킨다. 셋째, 비효율적인 조직 운용으로 인한 복합적인 문제가 발생 된다. AI 기술은 전 문 기술력에 의해 좌지우지되는 분야임에도, 국방 획득 관리 제도를 담당하는 조직 과 방산 관리 기구의 인사 운영 시스템은 여전히 과거에 머물러 있다. 1~2년마다 보직이 바뀌는‘순환보직의 덫’은 기술에 대한 전문성 축적을 어렵게 하고, 사업 의 연속성을 저해하며,‘실패는 곧 징계’라는 경직된 조직 문화는 새로운 시도와 도전 정신을 위축시켜 혁신을 가로막는 근본적인 원인이 된다. 이번 연구를 통해 AI 기반의 MUM-T 체계로 전환하는 시대의 국방 획득 관리 제도의 개선 방안을 단순히 발전시키거나 개선하는 차원을 넘어, 법률 및 제도 그 리고 조직과 인적 네트워크를 전반적으로 개선하는 방향을 고민한다. 그리고 그 결 과물은 AI 기반의 MUM-T 체계의 획득을 신속하게 현실화 하기 위해 새로운 길 을 마련해야 한다. 첫째, 국방 분야에 특화된 혁신적인 기술을 신속하게 획득 할 수 있는 특별한 경 로를 신설하거나 제도를 개선하는 것을 제안한다. 이는 현행 국방 획득 제도의 한 계를 극복하고 빠른 속도와 유연성의 원칙을 갖춰 전투 현장에서의 소요 제기를 통 해 야전 부대나 연구자가 기술의 가능성을 먼저 발견하고 소요를 제기할 수 있는 유연한 절차를 법적으로 보장한다. 둘째, 기존의 대형 하드웨어를 기초로 한 선형적인 개발 대신,‘빠른 실패, 빠른 학습’을 허용하는‘애자일(Agile)방식’을 도입하여 짧은 주기로 기술을 반복적으 로 개선한다. 셋째, 신속한 전력화를 통해 새로운 기술의 군사적 활용성이 입증되면 복잡한 절 차를 거치지 않고 신속하게 전력화하여, 기술이 사장되는‘죽음의 계곡’과 규제에 막혀 발전이 더딘‘규제 장벽’을 동시에 해결한다. 넷째, 각종 규제 및 법안으로 ‘막힌 길’을 뚫어 혁신의 장애물을 제거해야 한다. 아무리 빠른 길이 있어도 데이터, 기술, 전파의 흐름이 막혀 있기에, 다음과 같은 법률 개정을 통해 통로를 확보해야 한다. ⌜군사 기밀 보호법⌟을 개정하여 인공지 능(AI) 개발의 핵심인 군용 데이터 활용을 위해, 보안 등급을 세분화하고 제한적으 로 민간 분야에서 사용 가능한 국방 데이터의 개념을 도입하여 보안을 유지하면서 도 민간 기업과의 데이터 공유 및 활용이 가능하도록 특례 조항을 신설하고, ⌜방 위 산업 기술 보호법⌟을 개정하여 민간과의 자유로운 기술 교류를 위해 기초적인 연구를 예외 할 수 있는 조항을 신설하고 기술 보호의 대상을 명확히 하여 개방적 협력의 범위를 확대한다. 또한 ⌜전파법」 개정을 통해 AI 기반의 MUM-T 체계 의 개발 및 운용에 필수적인 주파수 규제 완화를 위해 ‘국방 혁신을 위한 주파수 규제 샌드 박스’를 지정하여, 연구 및실증 목적에 한해 유연한 주파수 사용을 허 용해 제한의 범위를 해소한다. 다섯번 째, 가장 중요한 조직 및 문화의 혁신과 전문가 양성에 최선의 노력을 집 중한다. 새로운 제도의 도입을 위에서 혁신을 이끌어갈 주체는 결국 사람이고 조직 이기에 인력 및 조직 관리의 혁신이 병행되어야 한다. 우선 대폭적인 혁신을 위해 민간 분야의 혁신 역량을 직접 수혈하고 신속한 획득 사업을 전담할 수 있는 조직 을 설립해야 한다. 이 조직은 예산 집행의 유연성과 신속한 의사결정이 가능한 권 한을 부여받아, 민간 기술 발굴과 소규모 실증 사업을 책임지고, 그 안에서 전문 인 력 양성 및 활용을 위해 공무원이 기존의 근무 연차에 따라 지속적으로 보직을 바 꾸는‘순환보직의 덫’을 깨고 AI 기반의 MUM-T 체계를 전문으로 하는 특기를 신설하여, 전문적인 지식과 기술을 겸비한 특정 인력을 장기 보직하고 전문성을 심 화할 수 있는 법적 근거를 마련해야 한다. 또한 민간의 인공지능 전문가들을 군 연 구에 활용할 수 있도록 ‘첨단 과학 기술을 전문으로 운용하는 예비군’등의 제도 를 확대 실행하며, 이들이 실시하는 연구와 도전에 망설이지 않고, 고의나 중과실이 아닌 경우의 사업 실패를 ‘새로운 경험의 기회’로 간주하고, 이를 통해 얻은 교 훈을 공유하는 시스템을 구축해야 한다. 이는 경직된 관료주의를 탈피하고 도전 정 신을 고취하는 데 절대적으로 필수적이다. 본 연구에서 제시하는 제도의 개선 방안들은 개별적인 정책들이 아닌, 절차 혁신, 장벽 해소, 그리고 인력 및 조직 혁신이라는 세 축이 톱니바퀴처럼 맞물려 동시에 추진되어야만 의미 있는 변화를 가져 올 수 있는 하나의 유기적인 패키지이다. AI 기반의 MUM-T 체계는 더 이상 미래의 이야기가 아닌, 국가안보의 패러다임 을 근본적으로 바꾸는 현실이 되었다. 이러한 기술의 발전 속도에 법과 제도가 발 맞추지 못한다면, 이는 곧 기술적 우위의 상실을 넘어 국가의 안보 역량 훼손으로 이어질 것이다. 따라서 본 연구에서 제안한 개선안을 통해 단순히 획득 절차를 효 율적으로 변화 시키는 것을 넘어, 다가오는 인공지능 시대의 안보 위협에 맞서 국 가의 생존을 담보하기 위한 최소한의 법적·제도적 준비라고 말 할 수 있다.

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2020년대에 들어 전 세계의 곳곳에서 벌어지고 전장의 모습은 과거 2000년이 넘는 인류의 역사를 넘어, 최악의 인명피해를 입힌 1·2차 세계대전을 뛰어넘는 양 상을 보여주고 있다. 전 세계 선...

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