[단독] 軍, 최전방 GOP 철책에 AI 도입 추진

AI가 스스로 인지해주는 오토라벨링 시스템 기술 적용
타 정부기관과 상당부분 합의...이르면 2~3분기 도입 예상

지난 2019년 3월 13일, 경기도 연천군 서부전선 비무장지대(DMZ)에서 육군 25사단 장병들이 남방한계선 철책의 과학화경계시설물을 점검하고 있다. /제공=육군

군 당국이 최전방 GOP 경계시설 보완을 위해 인공지능(AI) 기반의 과학화경계시스템 기술 도입을 추진한 것으로 확인됐다. AI가 스스로 인지해주는 오토라벨링(Auto Labeling) 기술이 시행착오를 거쳐 정식 도입된다면, 기존 경계 감시 체계에서 발생했던 감지 경보 오류가 개선될 것으로 예상된다.

2일 정부 소식통에 따르면 군 전후방 철책선 근무 도중 열상감시장비(TOD)를 이용해 상황을 실시간 감시하고 있지만, 과학화경계시스템 감지기와 폐쇄회로(CCTV)가 노후화돼 경보가 울리지 않는 불상사가 간혹 발생하는 것으로 알려졌다.

이와 관련, 소식통은 "평소 우리 군의 감시체계는 인터넷 혹은 영상을 통해 이미지를 쉽게 확보해 적용시킬 수 있지만, 적으로 간주될 수 있는 무기체계 및 신원 확보에는 많은 어려움을 겪고 있다"고 말했다. 이어 "CCTV 주변의 동영상 또는 이미지들을 데이터로 추출하고 확보하려면 상당한 시간이 소요된다"며 "인력을 동원해 수동으로 수만~수십만 장의 자료를 일일히 라벨링 해야 하는 불상사를 겪기도 했다"고 부연했다.

라벨링은 데이터마다 컴퓨터가 이해할 수 있는 값들을 달아주는 작업을 의미한다. 화면 속 사람, 차, 표지판 등을 구분해 라벨을 달아 AI를 가르치는 작업도 라벨링의 일환이다. 이런 가운데 AI를 기반으로 하는 데이터 인식 시스템이 정식으로 도입된다면 평소 인식오류를 범했던 상황들이 대폭 개선된다.

특히 영상 데이터를 기반으로 철책에서 발생하는 각종 접촉을 AI가 분석해 경보를 제공하며, AI가 스스로 인지해주는 오토라벨링 시스템을 통해 사람이 수동작업해서 시설물들을 인식시켰던 스틸컷 이미지 작업도 대폭 줄어들게 된다.

이같은 방식은 '현장 적응형 AI' 기술이 적용되는데, AI가 사람처럼 스스로 학습해 결론까지 도출시키는걸 의미한다. 이를 통해 GOP 철책선을 비롯한 주요 위치의 경계시설물도 현장에서 학습시켜 데이터로 축적시킬 수 있다는 게 소식통의 설명이다. AI 기술이 적용된 다양한 센서 및 카메라를 통해 수집된 영상 정보를 처리하고 분석, 감시 대상의 이동 경로나 행동 패턴 등을 파악할 수 있을 것으로 관측된다.

다만, AI 기술도입은 개인정보를 비롯한 법적 문제도 함께 수반된다. 민감한 개인정보를 수집하고 처리하는 경우, 법률과 규정을 어길 수 있기 때문이다. AI가 인식하고 처리하는 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하는 것도 중요한 요소 중 하나다.

정부는 이러한 문제점을 고려, 향후 법적 절차와 기술 대책을 마련하는 부분에도 중점을 둬야 할 것으로 보인다. 한편 해당 기술은 타 정부기관과 상당부분 합의된 것으로 알려졌다. 합의점이 도출된다면 이르면 올해 2~3분기에 정식도입이 될 것으로 예상된다.