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국방 서비스품질은 군의 훈련, 장비 관리 등 전투력 유지 부분에서 국민의 안전과 직결되기 때문에 중요한 역할을 한다. 서비스품질은 고객의 기대와 실제 서비스 간의 차이를 줄이는 과정으로 정의되며, 이는 국방 분야에서도 마찬가지로 적용된다. 최근에는 디지털 기술의 발전으로 국방 분야의 서비스 품질이 개선되고 있다. AI, 드론, 자동화 시스템 등의 도입은 훈련의 효율성과 정밀도를 높이며, 군의 전반적인 운영 효율성을 증대시킨다. 향후 국방 서비스품질은 기술 혁신을 바탕으로 지속적으로 발전할 것으로 보인다. 빅데이터와 AI 기반의 시스템 도입으로 더 정교한 훈련과 장비 관리가 가능해지며, 국제적 협력을 통해 품질 향상이 이루어질 것이다. 본 기고문을 통해 국방 서비스품질의 동향과 향후 발전 방향에 대해 소개하고자 한다.

품질보증에서 군수품의 성적서 관리는 주요한 업무이다. 하지만, 항공기와 같은 복잡한 무기체계의 경우 단순한 볼트, 너트부터 전자식 레이더, 열상 카메라 등 약 20만 개의 도면으로 구성되어 확인해야 할 품질데이터가 방대하다고 볼 수 있다. 이에 딥러닝 기법을 활용하여 치수 성적서의 합/불 판정을 자동으로 수행하고자 연구를 진행했다. 숫자나 글자를 인식하는 OCR 기능을 딥러닝을 구현하는 연구는 활발히 진행되어 많은 모델이 존재하지만, 그 데이터의 합격과 불합격을 논리적으로 판단하는 딥러닝 모델은 연구가 진행되지 않았다. 이에 점근적인 접근을 통해 1개, 3개, 6개의 변수를 가진 성적서를 판단하는 딥러닝 모델을 구현하였으며, 그 결과를 분석하여 N개의 치수에 적용할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 시험 결과로 99% 이상의 정확도를 획득하였으며, 동일한 판단 기준을 가진 구성품에 계속 적용할 수 있음을 확인했다. 해당 딥러닝 모델을 발전시킬 경우 모든 치수성적서에 대해 합/불 판단을 자동으로 수행할 수 있으며, 품질데이터의 관리에 획기적으로 기여할 것으로 판단된다.

시스템 기반 국방품질경영의 성공적 실행을 위한 접근과 개선 방안에 대하여 제시하고자 한다. 먼저 Part I.에서는 경영시스템 표준의 동향, 개념, 필요성 및 시스템 구축과 실행에 대하여 살펴보고, Part II.에서는 민간 산업 분야에서 적용되고 있는 공급자 관리 표준과 경영시스템 적용 사례를 바탕으로 국방품질경영시스템 표준의 적용 및 개선 방안에 대하여 제시하고자 한다.

現 폭발적인 군수품 방산수출과 관련하여 국내·외 많은 지원 및 개선 등이 이루어지고 있으나 하자보상 제도 관련 규정은 제정된 이후 큰 변경 없이 현재에 이르고 있다. 국외제도는 하자조치의 신속성과 효율성 개선을 위해 발전해왔지만, 국내 하자보상 제도는 하자분류에 초점이 맞추어 진행되어, 신속한 하자조치는 뒷전으로 항상 밀리게 되었다. 이에 AQAP(Allied Quality Assurance Publication) 2070, DCMA(Defense Control Management Agency) PQDR(Product Quality Deficiency Report) 등 국외제도에 맞는 신속한 하자조치에 중심을 둔 하자보상 제도개선이 필요하다. 이에 사용자불만(Customer Complaints) 용어를 ISO 9001의 고객불평으로 변경을 통하여 인식개선을 유도하고, 기존 하자분류 중심에서 결함조치 중심으로 변경하는 제도개선 연구를 수행하였다.

현대의 국방 시스템은 복잡하게 변화하는 환경에서 효율적이고 안전한 운영을 보장하기 위해 고도의 품질경영이 필요하다. 특히, 품질관련 정보는 국방 분야에서의 의사결정에 중요한 역할을 하며, 이를 공유하고 활용하는 시스템은 매우 중요하다. 그러나 국방품질경영에 대한 정보공유는 종종 단편적이고 비효율적으로 이루어지는 경우가 많다. 이에, 본 기고는 델파이 기법을 활용하여 품질 관련 전문가들의 의견을 종합하고, 이를 기반으로 국방품질경영 정보공유 항목을 제안하고자 한다.