인류는 매 순간 예측하는 삶을 산다. ‘무엇을 입을까?’ ‘무엇을 먹을까?’ 등 선택의 기로에서 직접경험과 독서, 수업 등으로 얻은 간접경험으로 습득한 예측기법을 적용해 합리적인 결정을 하려고 노력해왔다. 가정에서는 남아서 버려지는 음식물을 최소화하기 위해 식비를 고려해 식재료를 구매하고 기업에서는 재고 저장비용 최소화 등 효율적인 재고관리를 위해 적기공급생산(JIT·Just In Time)을 적용하는 등 정확한 예측을 위해 노력하고 있다.

군에서도 안정적인 부대 운영을 위해 매끼 식사인원, 전투복·사무용 비품·동시조달수리부속(CSP·Concurrent Spare Parts) 조달수량 선정 등에 다양한 예측기법들을 적용해 업무를 수행하고 있고, 그 중심에는 인공지능이 있다.

인공지능(AI·Artificial Intelligence)은 1956년 미국의 한 학회에서 공학자인 존 메카시가 최초로 사용한 이후 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 지도, 비지도, 강화 학습방법으로 발전되고 있으며, 2016년 알파고와 최정상 프로기사의 바둑대전을 기점으로 널리 알려졌다. 현재는 챗 지피티(Chat GPT)라는 대화형 인공지능이 로스쿨, 의사면허시험까지 합격하는 등 그 능력이 향상됐다.

최근 해군 군수사령부는 수리부속 수요예측 업무의 정점이라 할 수 있는 2023년 해군 인가저장품목(ASL·Authorized Storage List)의 선정업무를 완료했다. 인가저장품목 선정절차는 해군이 관리하는 수리부속에 대해 우선 과년도 수요실적과 머신러닝 기법을 적용해 선정대상 품목을 결정한다. 이어 품목별로 향후 얼마나 필요할 것인지를 9가지 시계열기법(시간에 따른 수요패턴을 분석하는 수요예측기법)을 활용해 결정한다. 이렇게 결정된 사항과 함께 작전 및 정비 부대의 의견과 과년도 수요형태, 예산, 향후 필요성과 적정성 등을 고려해 인가저장품목을 선정한다. 이렇게 1차로 정리된 데이터로 군수사령부 차원의 실무회의, 최종회의에서의 다양한 의견을 종합해 최종 인가저장품목을 선정한다.

해군 군수사는 정확한 수요예측을 위해 인공지능, 머신러닝 기법을 적용하고 있다. 인공지능 기술의 비약적인 발전에 발맞추어 복잡하고 다양한 수요예측 과정을 획기적으로 단축하고 그 적중률을 향상하기 위해 많은 노력을 기울이고 있는 것이다. 이런 노력은 단순히 수요예측 과정을 정교히 하는 것에서 그쳐서는 안 된다. 다양한 상황을 예측하고 선제적인 군수지원을 위한 전 과정에서 활용돼야 한다. 이를 통해 예산을 절감하고 사업을 조금 더 효율적으로 운용하는 선순환적 순기능이 발현될 것으로 기대한다.