신기술 동향
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무장·표적 할당 문제의 관점에서 바라본
현대전의 패러다임 변화와 인공지능의 역할
기고자.서울대학교 조선해양공학과 우종훈 교수
서론
전투를 수행하는 지휘관은 전장의 불확실성(Fog of War)과 급변하는 상황 속에서 신속한 의사 결정을 수행해야 한다. 이러한 도전적 환경에서 성공적인 작전 수행의 핵심은 가용한 모든 자원으로부터 획득한 정보를 효과적으로 통합하는 '연결성'에 있다. 현대전에서는 함정, 항공기, 전차, 단위 부대, 유도탄 간의 연결성을 강화하기 위해 전투 체계와 전술 데이터 링크를 핵심 수단으로 활용한다. 본고에서는 이러한 강화된 연결성을 기반으로 지휘관의 의사 결정 능력을 향상하기 위한 새로운 접근법으로, Graph Neural Network(GNN)를 활용한 무장·표적 할당(Weapon Target Assignemnt) 의사 결정 모델을 소개한다. 제안 모델은 복잡한 전장 환경에서 다수의 센서와 무기 체계 간 상호작용을 효과적으로 분석하고 통합하여, 지휘관이 최적의 교전 의사 결정을 도출할 수 있도록 지원한다.
현대전의 패러다임
현대전 패러다임은 Network Centric Warfare(NCW)에서 Decision Centric Warfare(DCW), 그리고 Mosaic Warfare로 진화해왔다. NCW는 전장의 모든 요소를 네트워크로 연결하여 정보 우위를 달성하는 것을 목표로 했다. DCW는 이러한 네트워크화된 환경을 기반으로 신속하고 정확한 의사 결정을 도출하는 데 중점을 두었다. 최근에는 연결이 차단되더라도 각 전투 단위가 자율적으로 임무를 수행할 수 있는 Mosaic Warfare 개념이 등장하여, 네트워크의 회복 탄력성(resilience)을 강조하고 있다. 각 패러다임은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있지만, 이러한 발전 과정에서 '연결성'은 변함없이 핵심 가치로 자리 잡아 왔다. 여기서 연결성이란 '그림1'의 예시와 같이 전장에서 정보를 수집하는 센서 체계와 타격을 담당하는 슈터 체계 간의 실시간 정보 전달 및 공유 능력과 협력 체계를 의미한다. 더 나아가 이 발전 과정은 단순한 연결성 강화를 넘어, 연결성이 제공하는 풍부한 정보를 효과적으로 활용하고 분석하여 의사 결정을 질적으로 향상시키는 방향으로 진화해왔다.
통합 전투 체계와 전술 데이터 링크
통합 전투 체계와 전술 데이터 링크는 현대 전장에서 센서와 슈터의 정보를 실시간으로 통합하여 지휘관의 의사 결정을 지원하는 핵심 플랫폼이다. 이 시스템들은 다양한 출처의 전장 정보를 수집하고 분석하여 상황 인식을 향상시키며, 지휘관이 최적의 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 이는 연결성 개념이 군사 과학기술로 구현된 가장 성공적인 응용 사례라 할 수 있다.
통합 전투 체계는 단일 플랫폼 내에서 센서 정보를 일차적으로 융합하고 통합하는 역할을 수행하며, 전술 데이터 링크는 이렇게 통합된 정보를 전투 체계 간 실시간으로 전파하고 공유한다. 이를 통해 지휘관들은 통일된 전장 상황 인식을 바탕으로 가용 전투력을 최적으로 운용할 수 있게 된다. 최근에는 인공지능 기술과의 결합을 통해 데이터 기반의 고도화된 의사 결정 지원 체계로 진화하고 있다.
무장·표적 할당 문제
전투 현장에서의 주요 의사 결정은 기동 결정과 공격 표적 선택이라는 두 가지 형태로 구분된다. 이 중에서도 무장·표적 할당(WTA; Weapon Target Assignment) 문제는 함정과 무기 체계의 생존성과 직결된다는 점에서 특히 중요하다. WTA는 본질적으로 확률론적 이산 동적 제어 문제이며, 결정(제어) 변수는 공격 대상 표적의 선택이다. 실제 전 장환경에서 이 문제는 다양한 요소에 의해 지배받는다:
유도탄의 유도 과정
함정의 유도탄 보유량 및 탐지 능력
함정의 형상으로 인한 반사체적 특성(RCS; Radar Cross Section)
함정의 운동학적 특성
전투 체계의 능력
이러한 요소들을 단순화하여 수리적 모델로 표현하는 것은 가능하지만, 실제 통합 전투 체계나 전술 데이터 링크에 적용하여 지휘관의 의사 결정을 지원하기 위해서는 높은 수준의 현실성 반영이 필수적이다. 이를 위해 교전급 시뮬레이션 모델과 같은 정교한 워게임 모델의 활용이 매우 중요하다.
그래프 및 심층 강화 학습 기반 무장·표적 할당 최적화
최근에는 Graph Neural Network와 심층 강화 학습을 결합한 새로운 접근 방식이 주목받고 있다. 전투 체계와 전술 데이터 링크 기술의 발달로 인한 강화된 연결성은 전장에서 획득할 수 있는 정보의 양을 비약적으로 증가시켰다. 하지만 이렇게 증가된 정보량을 효과적으로 활용하는 능력의 향상은 여전히 선언적 수준에 머물러 있는 실정이다.
그래프 기반 처리는 이러한 방대한 정보를 실질적인 작전 능력 향상과 최적화된 의사 결정으로 전환할 수 있는 혁신적 기술이다. 특히 어텐션 메커니즘에 기반한 그래프 인공신경망(GAT; Graph Attention Netowrk)은 그래프 형태로 표현된 전장의 복잡한 상호작용에서 중요도에 따라 정보를 선별하고 활용하는 능력을 학습한다. GAT는 각 노드(전장 요소) 간의 관계를 가중치로 표현하고, 이 가중치를 학습함으로써 상황에 따라 더 중요한 정보에 집중할 수 있다. 예를 들어, 특정 시점에서 더 위협적인 표적에 높은 가중치를 부여하여 우선순위를 결정할 수 있다. 이러한 선택적 주의 집중 메커니즘은 복잡한 전장 상황에서 목적 지향적(goal-oriented) 상황 인식을 통해 효과적인 의사 결정을 가능케 한다.
이러한 그래프 신경망은 Proximal Policy Optimization(PPO) 기반 강화 학습과 결합되어 더욱 강력한 성능을 발휘한다. PPO는 정책 최적화 과정에서 급격한 정책 변화를 제한하여 안정적인 학습을 가능하게 하는 알고리즘이다. 이는 전장 환경의 높은 불확실성과 복잡성을 고려할 때 매우 중요한 특성이다. 모델은 시뮬레이션 환경에서 다양한 전장 상황을 경험하며, 각 행동(교전 결정)에 대한 보상을 통해 점진적으로 정책을 개선한다. PPO의 클리핑 메커니즘은 특히 급격한 정책 변화로 인한 성능 저하를 방지하며, 이는 실전 환경에서의 안정적인 운용을 가능하게 한다.
더 나아가 이 결합된 시스템은 장기적 관점에서의 최적화도 가능하게 한다. 즉, 현재의 교전 상황뿐만 아니라 이후 전개될 상황까지 고려한 의 사결정이 가능하다. 이는 기존의 규칙 기반 접근 방식이나 단순 휴리스틱 방법들이 가진 근시안적 의사 결정의 한계를 극복하고, 전체 작전 수행 과정에서 더욱 효과적인 교전 전략 수립을 가능하게 한다. 또한 이 시스템은 적의 전술 변화나 예상치 못한 상황에 대해서도 유연한 대응이 가능하며, 지속적인 학습을 통해 성능이 점진적으로 향상되는 특성을 가진다.
제안된 그래프 신경망과 강화 학습이 결합된 WTA 프레임워크와 그 실험 결과는 '그림2'과 같이 두 가지 주목할 만한 성과를 보여준다. 첫째, value-based clustering 분석에서는 전장 상황에 따른 전투 요소들의 관계성이 의사 결정의 질적 수준(색상)을 기준으로 뚜렷하게 군집화되는 것을 확인할 수 있다. 즉, 제안된 방법이 최적 의사 결정을 선택하기 위한 분별력을 제공한다는 것을 의미한다. 둘째, 성능 우월성 분석 결과는 제안된 방법(빨간색 선)이 기존의 다른 기법들과 비교하여 전 방위에서 우수한 성능을 달성했음을 보여준다.
결론
현대전에서 연결성의 중요성은 계속해서 증대되어 왔으며, 이는 통합 전투 체계와 전술 데이터 링크의 발전을 통해 구체화되었다. 그러나 증가된 정보량을 효과적으로 활용하여 질적으로 향상된 의사 결정을 도출하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 본 연구에서 제안한 그래프 신경망과 강화 학습 기반의 무장·표적 할당 의사 결정 모델은 이러한 도전에 대한 혁신적인 해결책을 제시한다. 특히 그래프 인공 신경망의 선택적 주의 집중 메커니즘과 PPO 강화 학습의 안정적 학습 특성은 복잡한 전장 환경에서 요구되는 신속하고 효과적인 의사 결정을 가능하게 한다. 이는 단순한 정보의 통합을 넘어, 상황 맥락을 고려한 지능적 정보 활용과 장기적 관점의 전략 수립을 실현한다는 점에서 큰 의의를 가진다. 이러한 연구에서 제안된 방법론은 향후 지능형 전투 체계의 핵심 요소로 적용되어, 전장에서의 신속하고 효과적인 의사 결정을 지원하는 실질적 도구로 활용될 것으로 기대된다.