우리 군은 인구절벽에 따른 병력 감소 위기와 국방개혁이라는 기로에 서 있다. 특히 일반전초(GOP) 경계작전은 인력 중심의 감시에서 탈피해 ‘인공지능(AI) 기반 과학화경계체계’로 전환해야 하는 시점이다. 

기존 시스템은 픽셀 변화에 따른 모션 탐지방식을 사용했다. 이는 수풀의 흔들림 등 사소한 환경 변화에도 경보를 울려 감시병의 피로도를 가중시킨다. 이제는 딥러닝으로 객체를 분석하고 유의미한 표적만을 식별해 내는 AI 기반 시스템으로의 진화가 필수다.

AI 객체 인식 시스템은 사람과 차량 등 중요한 객체만을 경보함으로써 정확성을 향상시킨다. 관심 영역 설정이 필요 없고, 카메라 이동 간 탐지가 가능하다는 장점이 있다.

하지만 AI는 결코 만능이 아니다. 학습 데이터의 편향성과 과적합은 미·오탐지를 낳을 수 있다. 군 작전환경에서 미탐지는 치명적이며, 빈번한 오탐지는 시스템의 신뢰도를 떨어트린다. 이를 방지하려면 사단 단위의 특화된 학습공간 확보와 지역별 특성이 반영된 데이터를 지속 관리하는 노력이 병행돼야 한다.

기술적 한계와 관련해 냉철한 인식도 필요하다. AI는 기상 악화 등 환경에 따라 원거리 탐지에 취약하다. 이를 해결하기 위해 카메라의 성능 향상과 레이다 같은 신호자산과의 복합적인 연계가 필수다. 감시병들은 기존의 방식에서 벗어나 m당 픽셀 수나 신뢰도 임계값 같은 새로운 기술개념에 친숙해져야 한다.

AI 기술은 시각과 언어를 결합한 모델을 넘어 행동제어 단계까지 발전 중이다. 이는 경계작전이 단순 감시를 넘어 감시·결심·타격 전 과정이 통합관제 플랫폼 내에서 최적화되는 ‘피지컬 AI’ 시대로 진입함을 의미한다. AI가 임무와 적, 지형 등 제반요소를 실시간으로 분석해 최적의 결심을 지원함으로써 지휘관은 신속하고 정확한 타격 결심을 내릴 수 있게 될 것이다.

아울러 위협 범위가 지상을 넘어 공중으로 확대되는 현실을 직시해야 한다. 현재의 AI 감시체계를 대공감시에 접목해 소형 무인기 침투에 대비하는 연구도 이뤄져야 한다. 이스라엘·하마스 전쟁 당시 ‘아이언 돔’이 무력화됐던 사례를 교훈 삼아 기반시설 물리적 방호력 강화에도 신경 써야 한다.

AI 도입의 종착지는 병력을 효율적으로 절감하고, 확보된 인적 자원을 군 본연의 임무인 전투 준비와 교육훈련에 집중시키는 데 있다. 깊은 기술 이해도를 가진 인간이 AI라는 강력한 파트너와 함께 최상의 경계태세를 구축하는 게 우리가 준비해야 할 미래 과학화경계체계의 참모습이다.