합동전영역지휘통제체계(K-JADC2) 개발 추진 전략

JADC2 소개

미 국방부는 육군, 해군, 공군, 해병대, 그리고 우주군의 모든 센서를 연결하는 개념인 JADC2의 전략에 2021년에 서명하였고, 추진중에 있다. JADC2, 즉 Joint All-Domain Command and Concept은 전 영역의 걸쳐 모든 정보를 실시간으로 통합하여 공유하고, 통합된 정보를 바탕으로 신속한 전장상황인식, 전영역작전(All-Domain Operations), 인공지능(AI) 기술을 활용한 지휘결심 등의 지휘통제기능을 바탕으로 통합된 작전 수행이 가능한 개념이다.

합동참보본부는 추세에 맞춰 발빠르게 한국형 합동전영역지휘통제체계(K-JADC2) 전략을 수립하고, 성공적인 전력추진을 위해 운용개념, 핵심기술, 최신기술, 규정 등에 대해서 준비해 나가고 있다. K-JADC2의 핵심적인 역할은 지휘통제정보공유체계(KCCS)이다. 지휘통제정보공유체계(KCCS)는 전 영역의 통합작전을 수행하기 위해 각 군이 현재 운용하고 있는 합동지휘통제체계(KJCCS), 전구합동화력운용체계(JFOS-K), 육군전술지휘통보체계(ATCIS), 해군전술지휘정보체계(KNCCS), 공군전술지휘정보체계(AFCCS) 의 통합된 지휘통제체계이다. KCCS체계 통합이 추진되면, 각 군의 C4I 명칭도 KCCS-J, KCCS-F 등의 명칭으로 변경하는 것으로 계획하고 있다. 이러한 성공적인 K-JADC2를 위한 계획은 체계적이고 단계별로 추진되어야 한다. 합참은 3단계로 추진전략을 구분하고 이에 대한 청사진을 제시하고 있다.

미래의 전쟁은 지상, 해상, 공중, 사이버, 우주의 5대 영역으로 구분하고, 다계층 네트워크 기반하에 다영역작전(Multi Domain Operation)를 수행한다. 초연결 다계층 통신을 통해 엣지의 센서정보부터 슈터까지 통합하기 위해 클라우드와 인공지능 기술을 적용하여, AI기반의 지휘결심지원 능력을 향상시키고, AI지휘참모기능을 개발하여 신속하고 효율적인 작전을 지원한다.

지휘통제정보공유체계(KCCS) 단계별 추진방안 소개

가장 우선해야 할 과제는 통합 네트워크구축이다. 합참과 통신사령부를 중심으로 26년말까지 계획되어 있다. 현재 각 군 C4I망은 독립된 망으로 구축되어 있다. 연동을 통해서 필요한 정보를 유통하고 있고, 각 체계별로 비도가 상이한 경우, CDS 또는 보안통제장비로 구분하거나, 비도가 같은 체계간에는 방화벽을 통해서 연동을 구축하였다. 이는 체계별로 정보교환을 어렵게 만들었지만, 앞으로의 전영역작전을 중심으로하는 KCCS에서는 동일한 비도의 C4I체계를 하나의 지휘통제체계로 통합하는 개념이기 때문에, 체계간 네트워크의 구분은 불필요해진다. 따라서, 네트워크도 하나로 통합되어야 하는 계획이 추진중에 있다. 네트워크 통합의 주요내용은 최근 전력화된 M-BcN 망에 기반하여 통합 라우터를 각 부대에 도입하여 부대에서 운용중인 각 군 C4I체계 네트워크와 연결하는 것이다. SDN(Software Defined Network)기술은 네트워크 자산을 가상화하여 유연하고 손쉽게 네트워크를 제어하고 운용할 수 있고, MPLS(다중프로토콜레이블링스위칭) 기술 등을 활용하여 통합하고 All IP 이더넷 방식으로 전환, 속도는 종전 2~155Mbps에서 수 Gbps 로 대폭 증가, 단말기의 IP변경없는 접속환경의 편의성 확보 등이 KCCS체계 개발에 맞춰 개선될 것이다.

1단계는 클라우드를 기반으로 전장데이터의 통합과 공통기능의 구축이다. 첫 번째는 인공지능AI를 위해 전장데이터는 의사결정을 위한 데이터를 중심으로 우선 통합할 것이고, 통합을 위해서는 데이터의 표준화, 가시화, 데이터레이크(Datalake), 데이터패브릭(Datafablic) 등의 기술 적용이 필요하다. 각 군 C4I가 보유한 정형, 비정형, 반정형 데이터의 통합은 향후 더욱 커질 규모의 데이터를 고려하여 데이터거버넌스를 수립하여 적용해야 한다. 단순한 통합이 아닌, 필요한 데이터 사일로를 만들고, 활용 가능한 통합데이터를 만들어야 한다. 미래 C4I는 데이터중심이 될 것이다. 전 영역을 연결하는 것도, 현대전은 다양한 센서의 정보를 활용하여 작전을 수행해야 하기 때문에, 데이터없이는 불가능한 일이다. 이렇게 통합된 데이터를 바탕으로 AI기술을 적용하여 지휘결심을 위한 기능을 개발해야 한다. 대규모 언어모델(LLM)을 개발하여 규정, 교범, 작전수행에 관련된 지침 등을 생성형AI 서비스로 제공하여 효율적인 작전계획수립을 지원한다. 두 번째는 전군 공통기능의 구축이다. 전문처리, 공통작전상황도, 가상지휘소(VCP), 상황일지, 화상회의, 메신저, 메일 등 각 군C4I에서의 공통기능을 통합 구축하여 전군의 효율적인 의사소통을 지원한다.

2단계는 C4I 센서데이터의 통합 및 응용체계 통합이다. 1단계의 C4I체계는 각 군의 유지하고 있는 C4I기능을 활용하면서 공통기능위주의 통합이었다면, 2단계에서는 정보/작전/인사/군수 등 각 기능의 통합 단계이다. C4I 응용체계통합은 곧 센서데이터의 통합을 의미한다. 1단계에서 데이터의 통합은 생성형 AI를 활용할 수 있었지만, 응용체계 통합 없이는 각 군C4I가 다영역작전을 위한 데이터활용이 제한될 것이다. 이를 위해 응용체계 기능을 표준화하고, 데이터 활용성을 대폭 개선하여 단일화된 기능을 개발하고 통합해야 한다. 육군 전장 작전개념, 후방지역 작전개념, 해군, 공군의 각 군 작전 개념 특성을 고려하여 특성있는 작전 모듈을 개발해야 한다. 인공지능 측면에서는 생성형AI에서 분석형AI로 진화하고 통합된 센서데이터에서 다양한 정보 추출을 할 수 있게 되고, 분석기능을 대폭 보강하여 생성형AI와 분석형AI 기술을 활용하여 신속하고 효율적인 지휘결심이 가능해진다.

공통단말기(VDI)를 운용하는 것도 2단계에서는 핵심적인 사항이다. 1단계에서는 공통단말운용환경(VDI)을 전장데이터센터에 구축하고, 각 군 C4I단말기를 활용하여, KCCS 체계에 접속하고 활용하지만, 2단계에서는 공통단말기(VDI)를 도입하여 부대의 단말운용환경에 보안성과 편의성을 보장하게 된다.

3단계는 전 영역 센서-슈터의 통합으로 한국형 JADC2로 진화하고 완성하는 것이다.
네트워크는 초연결, 다계층 네트워크로 진화하고, 저궤도 위성, 5G, 군 전술5G 등 의 민간기술을 활용하여 미래의 군의 작전 개념과 환경이 달라지게 된다. 군에서 추진중인 아미타이거(ARMY TIGER) 역시 인공지능, 로봇, 드론, 워리어플랫폼, 유무인복합체계 등의 최신기술을 적용한 전투체계로서 KCCS 체계가 단계별로 발전함에 따라, 통합된 데이터로 생성되고 추출된 AI 데이터도 적극 활용 되어야 하고, 신속한 지휘결심을 위해 정보는 제공되어야 한다. 최종단계에서는 다양한 센서-슈터체계와 연결하고, 데이터를 지속 통합해나가며, 인공지능을 통해 의미있는 정보를 생성하고 분석하여 전장상황을 빠르게 인식하고, AI를 통한 지휘결심정보를 제공하여 KCCS체계뿐만 아니라 각 군의 체계가 전 영역작전을 수행할 수 있는 체계가 되도록 서로 완성해 나가는 단계이다.

지휘통제정보공유체계(KCCS) 개발 추진 전략

KCCS 아키텍처 소개

성공적인 K-JADC2 달성을 위한 KCCS의 아키텍쳐는 클라우드, 통합네트워크, 인공지능(AI), 공통운용환경, 초연결/다계층 네트워크, 데이터패브릭 등 모든 기술은 유기적으로 연결되며 같이 발전해야 한다. 이를 위해서 ISP 연구과제, 핵심기술과제 등도 추진되어야 하고, 군의 규정, 제도 개선 등이 변화되는 기술을 적극 수용할 수 있도록 개선되어야 할 것이다.

가장 최우선으로 도입해야 하는 기술이 클라우드이다. 이미 국방부 차원에서는 국방통합데이터센터(DIDC)를 통해 최신의 클라우드를 이미 도입하여 운용중이지만, 전장관리체계(C4I)에서는 클라우드 기술이 적극 활용되지 않았다. 최근에 전력화된 사업에서도 Web, WAS, DB서버, 상황도서버 등 클라우드 구성이 아닌 Legacy 서버 위주의 도입을 해왔다. 하지만 인공지능 기술의 필요성은 누구나 알고 있듯이, 인공지능 기술을 사용하려면 클라우드 기반 플랫폼이 필수적으로 요구된다.

아키텍쳐는 인프라계층(IaaS)에서는 SDDC(소프트웨어 정의 데이터센터) 기반의 클라우드 기술을 바탕으로 모든 서버, 네트워크, 스토리지 자산은 가상화된다. 가상머신은 컨테이너 기반으로 더욱 세분화되어, 자원을 효율적으로 관리하고, 부하에 대응(Scale-out)할 수 있는 기반이 구축된다. 그러므로 인해 인공지능 컴퓨팅 수행시 요구되는 다량의 CPU, Memory 자원을 배치할당하고, 컴퓨팅이 종료되면 해제하는 등 자원을 매우 유연하게 운용할 수 있다.

플랫폼계층(PaaS)는 인공지능서비스를 위한 AI플랫폼, 데이터를 통합하고 분석하는 데이터플랫폼, 생성형AI서비스를 수행하는 LLM 플랫폼으로 크게 나눌 수 있다. 인공지능 서비스는 KCCS 체계가 갖춰야 할 서비스 기능으로 지금도 각 분야에서 활발히 연구되는 것처럼, 지속적으로 논의되고 발굴되어야 한다.

응용 및 공통서비스(SaaS) 계층에서는 각 군C4I체계가 공통적으로 운용하는 전문처리, 공통작전상황도, 상황일지, 메일/메신저/화상회의 등 서비스가 탑재된다. 현재의 C4I는 Legacy서버에서 운용중이지만, 서비스가 클라우드 SaaS로 구축이 되면, 향후 초연결 네트워크를 기반으로 이동간 모바일 단말기 등에서도 클라우드에 접속해서 서비스를 사용할 수 있을 것이다.

클라우드 적용 방안

KCCS 체계의 클라우드는 센터, 부대 클라우드로 구분될 수 있다. 부대는 역할에 따라서, 리저널(지역) 클라우드, 엣지 클라우드로 세분화 할 수 있다. 엣지 클라우드는 센서와 사용자를 연결하고, 리저널 클라우드에서는 각 군의 핵심 기능 및 VDI, 공통서비스 등의 기능을 수행하여야 하며, 센터 클라우드는 리저널과 엣지클라우드의 응용서비스를 보완하고 거대한 연산이 필요한 인공지능 서비스를 수행한다.

무기체계 분야에서는 클라우드 기술과 데이터 통합을 이제 첫 발걸음을 시작하는 것이지만, 이미 민간사례에서는 데이터 통합에 대한 실패 사례들도 알려지고 있다. 데이터를 통합하면, 의미있는 데이터가 생성될 것 같지만, 그 효과가 20~30% 에 미미하다고 말하고 있다. 그래서 데이터의 통합은 논리적인 통합을 의미하는 데이터 패브릭 개념이 많이 논의되고 있다. 데이터를 물리적으로 통합하지 않고, 인공지능 요구시 해당 데이터를 논리적인 패브릭으로 엮어서 인공지능 컴퓨팅 결과를 도출/추론하는 방식을 말한다. 하지만 구축이 쉽지 않은 것은 데이터의 표준화, 메타데이터 및 데이터의 가시화가 선결되어야 하기 때문이다.

추세적으로도 On Device AI 등의 기술로 발전하는 것도 위와 같은 경험을 반영하는 결과이다. 따라서 클라우드 데이터와 서비스는 센터에 집중되지 않고, 리저널(지역) 클라우드로 분산되어야 하며, 더욱 세분화 해서 엣지 클라우드에서도 센서로부터 수집된 데이터의 컴퓨팅 결과를 상위 클라우드로 공유되도록 아키텍쳐는 분산 클라우드의 모습을 지향해야 한다.

결언

한국형 K-JADC2와 지휘통제정보공유체계(KCCS)가 단계별 추진전략처럼 잘 구축될 수 있는가에 대한 질문을 많이 받는다. 잘 추진되기 위해서는 다뤄지지 않는 최신 기술이 없을 정도로 다양한 기술이 접목되고, 그러한 기술들은 시행착오와 경험을 통해 조직에 적응하고 개선을 통해 효과를 얻게 되는데, 그 과정이 부족하다는 것이 현실로 느껴진다. 쏟아져 나오는 최신기술과 급변하는 기술 추세 등에 목표성능을 수립하기 어렵기도 하다. 초연결 다계층 네트워크로 발전해야 하는 과정에서 저궤도 위성통신 등 글로벌 정세하고도 관련되어 있으며, 국내 방산기업 역시 군이 필요로 하는 투자와 핵심기술 및 서비스의 개발, 군의 핵심기술과제 사업 등도 병행 추진되어야 한다. 사이버보안관점에서는 클라우드와 인공지능 기술을 활용할 수 있도록 제도와 정보보호 관련 훈령등도 개정되어야 할 것이다.

K-JADC2의 성공은 어느 하나의 분야의 투자와 노력으로 이루어질 수 없고, 어느 기업 하나의 역량으로도 완성될 수 없다. 민·관·군 모든 기관과 분야에서 단계별 추진 전략에 맞추어 노력이 수반되어야 가능할 것이라고 말할 수 있다. 앞으로의 전장관리체계의 다가올 변화에 대해 기대해본다.