AI 기반 ARAS(육군 위험성평가 지원체계) 발전방향 연구

Abstract

본 연구는 현재 육군에서 운영 중인 ARAS(Army Risk Assessment Support System)의 구조적 한계를 체계적 문헌분석을 통해 진단하고, AI 기술을 활용한 혁신적 개선 방안을 이론적으로 탐구하여 제시하는 것을 목적으로 수행되었다. 21세기 현대 군사작전은 전통적인 대칭전쟁에서 비대칭전쟁, 하이브 리드 전쟁으로 그 양상이 급격히 변화하고 있으며, 이에 따라 군사조직은 더욱 복잡하고 다차원적인 위험요소들에 직면하고 있다. 우리 육군은 이 러한 변화에 대응하기 위해 2020년부터 ARAS를 도입하여 체계적인 위험 관리를 시행하고 있으나, 여러 구조적 한계점이 지적되고 있는 상황이다. 연구방법으로는 체계적 문헌고찰(Systematic Literature Review) 방법 론을 채택하여 2015년부터 2025년까지의 국내외 관련 연구를 종합적으로 분석하였다. 분석 대상은 ARAS 관련 연구, AI 기술 적용 연구, 기술 수용 이론, 시스템 설계 방법론을 포함하였으며, 주요 학술 데이터베이스에서 동 료심사를 거친 학술논문과 정부 보고서를 중심으로 문헌을 선정하였다. 구체적인 시스템 설계 방안으로는 3계층 통합 아키텍처를 제시하였 다. 1계층에서는 도메인별 전문 모델들이 독립적으로 예측을 수행하고, 2 계층에서는 메타 모델이 개별 예측 결과를 통합하며, 3계층에서는 불확실 성 추정과 신뢰구간 계산을 통해 예측 결과의 신뢰도를 제공한다. AI 기술 도입을 통한 기대효과로는 평가 체계의 일관성 향상, 평가의 신속성과 효율성 증대, 위험 예측 정확성 강화, 군사 안전사고 예방, 데이 터 기반 의사결정 지원, 지속적 평가 체계 개선, 첨단 군 과학화 실현 등 다양한 핵심 영역에서의 개선이 예상된다. 본 연구의 학술적 의의는 군사 위험관리 이론을 4차 산업혁명 시대 에 맞게 확장하고, AI의 군사 적용 이론 영역을 안전관리 분야로 확장한 것이다. 실무적으로는 국방혁신 4.0 정책의 구체적 실행방안을 제시하고 현장 적용 가능한 시스템 설계 방안을 제공하였다. 정책적으로는 데이터 기반 국방정책 수립의 기반을 마련하고 국방 예산 배분의 효율성 제고에 기여하였다. 연구의 한계로는 문헌연구 방법론으로 인한 실증적 검증의 부족, 단 일 군종 중심의 분석 범위, 기술적 세부사항의 개념적 수준 제안 등이 있 다. 향후 연구 과제로는 AI 기반 ARAS 프로토타입 개발, 사용자 수용성 실증 조사, 3군 통합 위험관리 체계 구축, 차세대 군사 위험관리 이론 개 발 등을 제시하였다. 결론적으로, AI 기술의 도입은 ARAS가 직면한 기존의 한계를 극복 하고 군의 위험관리 체계를 차세대 수준으로 발전시키는 전환점이 될 것 이다. 이는 궁극적으로 군의 안전사고 예방과 훈련 효율성 증대, 나아가 군의 전반적인 신뢰성과 운영 효율성을 제고하는 데 실질적인 기여를 할 것으로 기대되며, 21세기 정보화 시대에 걸맞는 과학적이고 효율적인 군 사 조직으로의 발전을 견인할 것이다. 주요어: ARAS, 위험성평가, 인공지능, 머신러닝, 디지털전환, 국방혁신|A Study on Development Directions for AI-based ARAS (Army Risk Assessment Support System) Kim, Seon Woong Major in Social Safety Policy Dept. of Social Safety The Graduate School Hansung University This study was conducted to diagnose the structural limitations of ARAS(Army Risk Assessment Support System) currently operated by the ROK Army through systematic literature analysis, and to theoretically explore and propose innovative improvement measures utilizing AI technology. Military operations in the 21st century are rapidly changing from traditional symmetric warfare to asymmetric and hybrid warfare, and military organizations are consequently facing increasingly complex and multidimensional risk factors. The ROK Army has introduced ARAS since 2020 to implement systematic risk management in response to these changes; however, several structural limitations have been identified. As a research methodology, this study adopted a systematic literature review approach, comprehensively analyzing domestic and international research from 2015 to 2025. The analysis encompassed ARAS-related research, AI technology application studies, technology acceptance theories, and system design methodologies. Literature was selected primarily from peer-reviewed academic papers and government reports in major academic databases. As a specific system design approach, a three-tier integrated architecture was proposed. In the first tier, domain-specific specialized models perform independent predictions; in the second tier, a meta-model integrates individual prediction results; and in the third tier, reliability of prediction results is provided through uncertainty estimation and confidence interval calculation. The expected benefits from AI technology adoption include several key improvements. These encompass enhanced assessment consistency, increased assessment efficiency, strengthened prediction accuracy, accident prevention, data-driven decision support, and continuous system improvement. The academic significance of this study lies in extending military risk management theory to align with the Fourth Industrial Revolution era and expanding the theoretical domain of AI military applications to the safety management field. Practically, this study provides specific implementation measures for the Defense Innovation 4.0 policy and offers field-applicable system design approaches. From a policy perspective, this study establishes a foundation for data-driven defense policy formulation and contributes to improving the efficiency of defense budget allocation. Limitations of this study include insufficient empirical verification due to the literature research methodology, analysis scope centered on a single military branch, and conceptual-level proposals for technical details. Future research tasks include developing AI-based ARAS prototypes, conducting empirical surveys on user acceptance, establishing integrated risk management systems across three armed forces, and developing next-generation military risk management theories. In conclusion, the introduction of AI technology will serve as a turning point to overcome the existing limitations faced by ARAS and advance the military's risk management system to the next generation level. This is ultimately expected to make substantial contributions to military safety accident prevention, training efficiency enhancement, and furthermore, improving the overall reliability and operational efficiency of the military, driving the development of a scientific and efficient military organization suited for the 21st century information age.