AI기반 화력운용통제체계 발전방안 연구

Abstract

본 연구는 육군의 Army TIGER 화력운용체계를 중심으로 AI 기반 화력 운용통제체계의 개념을 정립하고, 사단급 이하 전술 제대에서 실질적으로 적용 가능한 작전적·기술적 발전 방향을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI 기반 지휘통제체계의 핵심 구성요소와 작동 원리를 문헌적·이론적으로 고찰 하고, ATCIS와 BTCS 등 한국군 현행 화력지휘체계의 구조적·절차적 한계를 분석하였다. 아울러 우크라이나의 GIS Arta, 미국의 TITAN, 이스라엘의 Fire Weaver 사례를 대상으로 Sensor to Shooter 자동화 구조, AI 기반 표적처리 및 자산 배분 방식, 실시간 결심지원 절차를 비교 및 분석하였다. 연구 결과, AI 기반 화력운용통제체계는 감시–식별–결심–타격의 전 주기를 자동화 및 최적화함으로써 기존 지휘통제 절차에서 발생하던 시간적 병목을 해소하고, 다중 위협 환경에서 대응 속도와 결심 정확도를 현저히 향상 시키는 것으로 확인되었다. 특히 실시간 센서 융합, 알고리즘 기반 우선순위 결정, 지능형 표적처리 및 화력자산 배분 기능은 Army TIGER 화력운용체계가 향후 중점적으로 보완해야 할 핵심 요소로 도출되었다. 해외 사례들은 공통적 으로 지휘소 중심의 단계적 구조에서 벗어나 분산형·데이터 중심 지휘통제로 전환하고 있으며, 이는 한국군이 한국형 JADC2를 발전시키는 과정에서 중요한 시사점을 제공한다. 이에 따라 본 연구는 Army TIGER 화력운용체계를 중심으로 한국군이 AI 기반 화력운용통제체계로 발전하기 위해 요구되는 기술적·조직적 과제를 제시하였다. 주요 과제로는 센서–지휘통제체계 - 사격체계 간 연동 구조의 통합, 데이터 처리 표준의 확보, AI 기반 결심지원 알고리즘 적용을 위한 절차 개선, 그리고 소부대 전술단위까지 확장 가능한 자동화 체계의 단계적 개발 등이 도출되었다. 이러한 발전 방향은 한국군이 미래 작전환경에서 신속하고 정확한 화력 운용 능력을 확보하기 위한 기초적 지침으로 활용될 수 있다. 한편 본 연구는 한국군에서 AI 기반 화력지휘체계가 아직 실전적으로 운용된 사례가 없다는 점과 해외 사례 분석이 공개 자료에 한정된다는 점에서 일정한 한계를 지닌다. 또한 AI 기술의 빠른 발전 속도로 인해 일부 분석 결과는 시간적 변동성을 가질 수 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 AI 기반 화력 운용통제체계의 개념적 구조를 체계화하고, 해외 사례 분석을 통해 한국군 적용 가능성을 구체적으로 제시했다는 점에서 의의를 가진다. 향후 연구에서는 실증 기반 평가와 기술 성능 검증을 포함한 보다 구체적인 체계 발전 모델로 확장 될 필요가 있다. 【주요어】AI 기반 화력운용통제체계, Army TIGER, Sensor to Shooter, 표적처리, JADC2