우리나라 출생률이 지속적으로 낮아지면서 최후의 보루인 국방력 저하를 우려하는 목소리가 커지고 있다. 출생률 감소에 따른 징집자원 부족현상이 점차 나타나고 있기 때문이다. 일반병력뿐만이 아니라 부사관과 사관후보생 모집에 대한 지원율마저 갈수록 낮아지고 있어 초급간부 획득에 비상이 걸렸다. 해병대 부사관의 경우 후보생 입소자가 급격히 줄어 인력운용에 차질을 우려하고 있다. 대학생들 사이에서 매우 인기가 높았던 학군장교(ROTC)는 창군 이래 처음으로 지난해 추가모집을 실시할 정도로 지원자가 급감하고 있다. 물론 이는 출산율 감소와 복무여건 변화가 겹쳐 더 심화된 현상이기는 하다.

군과 국책연구기관에서는 상비군 감소에 따른 군사력 유지 방안에 대해 심도 깊게 해결방안을 연구하고 있다. 당국은 이를 해결하기 위해 인력정책 변화와 인공지능(AI) 기반의 과학기술 강군 육성에 맞춘 ‘국방혁신 4.0 기본계획’을 수립, 추진하고 있다. 이 정책의 핵심은 자동화·무인화 기술을 국방 전 분야로 확대해 나가는 것이 골자다. 필자는 빅데이터 기반의 인공지능 분야 종사자 입장에서 국군 인력정책에 대한 의견을 피력해보고자 한다.

아무리 무기체계가 첨단화되고 자동화·무인화 되더라도 그 운용의 중심은 사람이다. 한국국방연구원(KIDA)은 무인체계가 완성되더라도 전체 병력의 10%만 대체할 수 있을 것으로 추정하고 있다. 따라서 인력운용 정책에 반드시 AI 빅데이터 기술이 접목되어야 효율성을 극대화할 수 있다.

필자는 AI 빅데이터를 활용한 국군 인력정책을 두 가지 방향으로 접근해본다. 먼저 모병제인 하사관 및 사관후보생의 모집 단계부터 데이터를 수집하고 분석하여 빅데이터를 구축해야 한다. 현재 근무하고 있는 부사관과 장교들의 출신지역과 학교, 성향, 근무성적 등을 빅데이터화하여 새로운 모집체계에 적용하고 시스템화하여야 한다. 이를 통해 직업군인에 보다 적합한 대상자와 집중 홍보 대상자를 사전에 선별하여 시행한다면 접근 효율성을 좀 더 높일 수 있다. 또한 AI 빅데이터는 모집된 인력자원별 주특기 부여와 그에 맞는 훈련방식을 적용한다면 복무 만족도와 운용 효율성을 크게 높일 수 있다.

이처럼 AI 빅데이터가 국군 인력운용에 안정적으로 활용되기 위해서는 군 자체만의 역량으로는 분명한계가 있다. 유수한 민간분야와 긴밀한 협력을 기반으로 충분한 준비와 시범운용을 통해 역기능을 최소화시키고 안정화된 후 본격 도입해야 한다. 이와 더불어 전문 병사제 도입과 처우개선을 통한 직업안정성 강화 정책 도입 등 총체적 국방인력 관리 방안을 마련한다면 출생률 감소에 따른 국군인력 운용의 효율성은 극대화될 것이다.