“세입자 보호방안 마련했어야” “종부세·양도세 모두 가액 기준으로 통일해야”···세제개편안 쓴소리
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‘주택 수’ 기준과 ‘주택 가액’ 기준이 혼용되면서 복잡해진 부동산세제를 ‘가액’으로 일원화해야 한다는 전문가 제언이 나왔다. 세제 혜택이 ‘보유’에서 ‘거주’ 중심으로 재편되면서 세입자의 피해가 예상되는 만큼 이를 보완할 방안도 마련했어야 했다는 지적도 함께 나온다.
한국조세재정연구원은 13일 서울 명동 은행회관에서 세제개편안 정책토론회를 개최했다. 이날 토론회에선 이번 세제개편안에 대한 ‘쓴소리’가 잇따랐다.
특히, 종합부동산세(종부세) 세율은 가액 기준으로 일원화되면서 기본공제·공정시장가액비율, 양도세가 가액 기준으로 통일되지 않아 시장의 혼란이 예상된다는 지적이 다수 제기됐다.
문윤상 한국개발연구원(KDI) 부동산연구팀장은 “과거엔 세율만 알면 어떻게 보유세를 낼지 알 수 있었지만 이젠 기본공제와 공정시장가액비율도 함께 봐야해 상당히 복잡해졌다”고 지적했다.
이중교 연세대 법학전문대학원 교수도 “종부세와 양도세 모두 일관성 있게 주택 가액 기준으로 정리해야 한다”며 “부동산 시장을 안정하려는 정책적 기능을 위해 세제를 동원하기 시작하면 세법이 복잡해질수 밖에 없다”고 짚었다.
이번 개편안에서 ‘보유’ 중심의 세제를 ‘거주’ 중심으로 바꾸는 것에 대해서도 우려가 나왔다. 문 팀장은 “사후적으로는 실거주 여부를 판단할 수 있지만, (개편안처럼)사전에 실수요자인지 거주자가 아닌지 판별하는 것이 쉽지 않아 종부세에 대해 상당 부분 혼란이 있을 것”이라고 했다.
이 교수는 “문재인 정부의 6·17 대책 당시 투기과열지구 재건축의 조합원 자격 취득을 위해선 2년 실거주하도록 하면서 세입자가 쫒겨나 세입자에 피해가 전가됐다”며 “세입자가 피해를 받는 게 예상되는 상황에서 세입자에 대한 보호방안을 마련하거나 시간적 여유를 주는 방안이 같이 발표됐어야 했다”고 지적했다.
강성훈 한양대 정책학 교수는 “조세 전가로 임대시장이 불안정해지고, 초고가주택 아래 주택 가격이 오르는 ‘풍선효과’도 나타날 수 있어 공급 정책이 굉장히 중요해졌다”고 짚었다.
정부가 13일 2030년까지 12만가구 착공 계획을 담아 발표한 ‘주택 신속공급 방안’을 두고는 ‘물량’ 자체보다는 ‘실행력’이 관건이라는 평가가 나온다. 실행력이 담보된다면 기존 대책보다는 현실적이라는 것이다. 다만 착공과 입주까지 상당히 시간이 걸려 단기간에 빠르게 부동산 가격을 안정시키기는 어려울 것이라는 지적도 나온다.
매년 27만가구씩 5년간 135만가구 착공을 내세운 2025년 9·7대책, 수도권 공공부지를 활용해 도심 주택 6만가구 공급 계획인 지난 1·29대책까지 합하면 현 정부 임기인 2030년까지 착공 계획은 150만가구가 넘는다. 그러나 지난해 실제 착공량은 최근 10년 평균치(5만6000가구)의 25% 수준에 그쳤다. 착공이 빠르게 되지 않으면서 공급 불안은 확산됐다.
이날 나온 대책을 두고 부동산시장 전문가들은 공급 기반 정상화 유도했다고 평가를 하면서도 빠른 시일 내 가격을 안정시키는 효과는 제한적일 것이라고 봤다.
함영진 우리은행 부동산리서치랩장은 “이미 진행 중인 3기 신도시와 공공택지의 착공을 앞당기는 것이 실제 체감으로 이어질 가능성이 높다는 점에서 긍정적”이라면서도 “서울 핵심지역의 공급 부족이 계속돼 가격 상승 압력이 사라지기는 어렵기 때문에 실제로 얼마나 빨리 착공하고 언제 입주할 수 있는지가 관건”이라고 짚었다.
양지영 신한 프리미어 패스파인더 전문위원은 “단순 신규 물량 제시에 그치지 않고 PF(프로젝트 파이낸싱)·정비사업 이주비 등 실제 착공을 지연시킨 병목을 손보려 했다는 점에서 이전 공급대책보다 실행 측면이 강화됐다”면서 “단기 가격 안정보다는 2027년 이후 정비사업 등 민간 착공 회복을 유도하고 비아파트 등의 공급 기반을 정상화하는 성격이 강하다”고 평가했다.
정부가 대규모 주택 공급이 필요한 명분으로 ‘전월세시장 안정’을 앞세웠지만, 정작 정비사업 활성화 등 공급 대책과 상충한다는 지적도 나온다.
남혁우 우리은행 부동산연구원은 “신축 입주물량이 부족한 시기에 대규모 이주·철거가 겹치고, 비거주 1주택자가 실거주로 전환하는 흐름이 더해지면 전월세 변동성이 커질 수 있다”고 말했다.
조정흔 경제정의실천시민연합 토지주택위원장은 “정비사업 쪽 민원을 다 해결해주면서 기존 저렴한 주택들이 전부 전월세 시장에 사라지고 비싼 주택으로 대체되는 방향으로 갈 것”이라며 “적정한 주택의 공급 대책이 아니라 계속 시장의 거품을 키우는 수요 확대 정책에 가깝다“고 비판했다.
전월세시장 안정 핵심 사업 중 하나인 전월세 안심신탁사업을 두고도 의문이 나온다. 전세금으로 펀드를 조성해 주택도시보증공사(HUG)가 보증하는 PF 사업에 투자하는데, 과연 임대인(집주인)이 월세를 받는 것 이상의 수익률을 거둘 수 있느냐는 점이다. 김영국 국토부 주택토지실장은 “내부 설문조사 결과, 수익률 4.85%를 제시했을 때 임대인의 20% 정도가 참여 의사를 밝혔다”고 했다.
오로지 착공을 앞당기기 위한 여러 규제 완화 조치의 후유증을 우려하는 목소리도 제기된다. 최경호 주거중립성연구소 수처작주 소장은 “도시 기반시설인 공원·녹지 기부채납 축소 등에 ‘한시 적용’ 등 단서를 붙인 건 정부도 문제가 있다고 인정하는 것”이라며 “물리적 공간은 한번 생기면 되돌리기 어렵다”고 말했다.
“키 왼편 10도, 110도 잡아.”
군함의 항해를 지휘하는 함교 당직사관의 지시가 떨어졌다. “키 왼편 10도, 110도 잡아” 지시를 복명복창한 건 사람이 아닌 조타수 로봇이었다. 조타수의 복명복창은 당직사관의 지시를 정확히 들었는지 확인하는 절차다. 로봇은 함정의 핸들(타기)을 좌우로 몇 번 돌리더니 기계음을 내며 “키 왼편 10도, 110도 잡기 끝”을 외쳤다. 뱃머리를 좌측으로 10도만큼 돌린 뒤, 배의 진행 방향인 침로를 110도에 맞춰 항해하라는 지시를 이행했다는 의미였다.
지난달 23일 경남 진해의 해군교육사령부 조함훈련장. 휴머노이드 로봇 ‘파이봇’이 타기를 잡았다. 키 165cm에 몸무게 65kg인 파이봇은 이날 시뮬레이터로 진행된 해상 당직 업무 수행 로봇 전투 실험에 참가했다.
조타수는 선장이나 당직 항해사의 명령에 따라 타기를 조정하는 역할을 맡는다. 이 업무는 파도와 바람, 장애물에 따라 끊임없이 타기를 좌우로 조정해야 해 피로도가 높은 업무로 꼽힌다. ‘사람 승조원’의 경우 돌아가며 4시간씩 조타수 역할을 맡는다. 해군은 조타수를 로봇이 대체하면 승조원의 당직 부담을 덜 수 있다고 본다.
해군이 파이봇을 도입하려는 다른 현실적 이유도 있다. 현재 해군의 간부화 함정은 20여척이다. 간부화 함정은 의무복무하는 수병이 없거나 수병 비율을 최소화한 함정을 뜻한다. 함정에 탈 현역병이 점차 줄어들면서 2023년 3월 간부화 함정이 등장했다. 해군은 파이봇이 병력자원이 줄어드는 빈틈을 점차 메울 수 있을 거라고 기대한다.
지난해 태어난 출생아 수는 25만4500명으로 올해 스무살인 2007년생(49만6822명)의 절반 수준이다. 국방부는 인구 감소에 대처하기 위해 기술 도입에 속도를 내고 있다. 이재명 대통령은 지난 13일 수석보좌관회의에서 “전장 환경이 인공지능(AI)과 드론, 로봇을 중심으로 급변하고 있다”며 “지속적인 저출생 때문에 현재 같은 인력과 보병 중심의 비효율적인 군 구조를 유지하는 것은 가능하지도 않고 바람직하지도 않다”고 말했다.
지난달 말에서 이달 초 사이 해군교육사령부와 세종 육군보급단을 찾았다. 각 군은 병력 감소에 대비해 AI 로봇을 통해 업무 효율성을 높이고 궁극적으론 AI 로봇으로 병력을 대체하려고 준비하고 있었다.
전투 실험이 치러진 지난달 23일 파이봇에게는 야간 상황, 갑작스럽게 나타난 장애물, 비바람 등 악천후 과제가 주어졌다. 함정이 진해협수로에 다다랐을 때 파도가 6m 높이로 거세졌다. 파이봇은 타기를 좌우로 미세조정했다. 기상 여건에 따라 배가 흔들리자 당직사관의 기존 지시에 맞춰 뱃머리의 각도를 수정한 것이다.
전투 실험에는 이지스 구축함인 서애류성룡함 승조원들이 참가했다. 함교 당직사관, 기관 조종수, 전탐사 등 5명의 승조원이 파이봇과 함께 전방을 주시했다. 해군 승조원들은 대체로 파이봇의 성능에 만족했다. 이날 함교 당직사관이었던 서애류성룡함의 김용우 소령은 “이 정도면 사람하고 유사하고 실수도 거의 하지 않은 것 같다”고 말했다”며 “실전에서 사용해도 크게 문제가 없다고 느꼈다”고 말했다.
눈과 팔이 각각 3개인 파이봇은 인간처럼 생각하고 행동한다. 거대언어모델(LMM) 기반으로 작동해 인간의 음성 지시에 따라 가운데 팔로 타기를 돌리고, 눈(카메라)으로 각도가 맞는지 확인한다. 파이봇을 만든 카이스트(KAIST·한국과학기술원) 연구팀은 파이봇의 지시 이행 정확도를 90% 이상이라고 소개한다. 심현철 카이스트 전기전자공학부 교수는 “인간 조타수도 졸거나 당직사관이 사투리를 쓰면 못 알아듣는 등 실수를 한다”며 “파이봇이 당직사관의 지시를 복명복창할 때 틀리면 인간은 다시 수정해 지시를 할 수 있다”고 말했다.
파이봇은 원래 비행기 조종 로봇으로 개발됐다. 국내에는 로봇 조종사를 규정한 법령이 없어 함정의 조타수로 우선 투입됐다. 로봇 조종사는 스스로 판단하고 결정을 내려야 하는 반면, 함정 조타수는 당직 사관의 지시를 이행하기만 하면 돼 높은 기술 수준이 필요하지 않다.
전투 실험은 예상하기 어려운 상황을 대비하기 위해 공학 실험을 반복해 대안을 발전시키는 과정이다. 이번 전투 실험에서 파이봇은 주변 소음이 심해 당직사관의 지시를 듣기 어려운 상황을 해결해야 했다. 또 당직 사관의 명령을 들은 뒤 타기를 돌리는 데까지 걸린 시간이 약 5초였는데, 업무처리에 나타나는 시차 문제도 해결이 필요하다. 파이봇의 늦은 반응은 보안 문제로 인터넷 기반의 상용화된 AI를 사용하지 못한 탓이다.
심 교수는 “로컬 AI 모델을 활용한 한계가 나타난 것이지만, 기술적으로 해결이 어려운 문제는 아니다”라고 말했다. 해군 관계자는 “파이봇이 처음부터 조타수 전용으로 개발된 로봇이 아니고 아직 전투 실험 단계이기 때문에 반응 속도 개선이 오래 걸리진 않을 것”이라고 말했다.
첨단 기술을 도입해 장병 감소에 대응하려는 움직임은 후방 부대에서도 이어지고 있다. 무기와 식사, 의복 등 물자를 보급하는 군수부대가 대표적인 예다.
육군 군수부대는 대학 캠퍼스 크기만 한 탄약창을 AI가 접목된 지능형 폐쇄회로(CC)TV로 감시하는 시스템을 시범 도입 중이다. 2024년부터 2년간 70억원이 투입됐다. 인간·동물 등을 식별하는 AI의 객체 인식 성공률은 90% 수준이다. 군수부대는 이 사업으로 탄약창 경계·감시 인원이 10%가량 줄어들었다고 밝혔다.
지난 7일 방문한 세종의 육군 1보급단의 26446㎡(8000평) 규모 물류창고 중 1개동에선 현역병을 찾아보기 어려웠다. 현장에 있는 근무자는 사복을 입은 군무원이 대부분이었다. 곳곳에선 무인 지게차·무인 운반차가 눈에 띄었다. ‘군용’이라고 쓰인 박스는 컨베이어 벨트의 로봇이 분류했다. 3D 카메라가 보급품의 형상을 인식하면 팔레타이징 로봇이 물자를 집어 팔레트에 적재하는 식이다. 군무원 1~2명이 번갈아 가며 팔레타이징 로봇을 조작해 박스를 나르고 쌓았다.
육군 1보급단의 물류창고 1개동은 물류의 입고·저장·포장과 분류 등 절차도 자동화했다. AI 포장용 로봇은 포장용 박스를 만들고 보급품을 포장하는 업무에도 투입된다.
군에서 힘쓰는 일에만 AI와 자동화 기계가 쓰이는 것은 아니었다. 군수물자 재고 관리도 AI의 도움을 받는다. 군무원과 병사 여러명이 컴퓨터 문서작업을 통해 정리한 뒤 계산하던 타이어, 송풍기 등 군 자산 수요도 AI로 예측하고 있다. 군 내부에선 “사람이 하는 것보다 정확하고 품이 확실히 덜 든다”는 평가가 나온다. 육군의 AI 기반 수리부속 수요예측모델의 예측 수량 적중률은 2022년 48%에서 지난해 64%까지 올랐다.
군은 AI 도입을 통해 후방 인력을 줄이고, 확보된 병력을 전방 등에 효율적으로 재배치할 수 있게 됐다고 본다. 백재철 육군종합보급창장은 “보급에서 자동화해 줄일 수 있는 만큼의 현역병을 전방으로 투입할 수 있었다”고 말했다.
실제 군수부대 전체 병력은 2014년 약 4만명에서 지난해 3만6000명 수준으로 감소했다. 같은 기간 현역병 감소 폭이 크다. 현역병은 1만3000여명 줄어들었는데 군무원 등을 충원해 전체 감소 폭을 줄여 현장 충격을 줄이려 했다. 기술 도입이 필연적인 이유다. 육군 1보급단만 놓고 보면, 2020년부터 물류 자동화를 추진해 현장 인력을 최근 6년 사이 16%가량 감축했다.
군 곳곳에 AI와 로봇이 투입되고 있지만 방산업계와 학계, 군 내부에서는 AI가 병력자원을 완전히 대체하기까지는 넘어야 할 산이 많다는 신중론이 우세하다. 방산업계에선 피지컬 AI 등이 상용화될 만큼 기술이 성숙하지 않았다고 판단한다. 지금까지 방산업계에서 만드는 군용 로봇은 재사용이 불가능한 자폭용이 대부분이다.
직접 병력 대체 가능한 자원 중에 ‘로봇개’가 거론된다. 육군 특수전사령부와 전방 1개 사단은 사족보행 로봇(로봇개)를 1대씩 운용 중이다. 대테러 작전용·전방 감시용으로 2024년 8월 시범 도입됐다. 로봇개는 움직이며 주변 사물과 마찰음을 내는 단점이 있지만 인간보다 빠르고 험지에 투입될 수 있다.
한 방산업계 관계자는 “몇몇 국가는 로봇개를 전장에 전력화한다고 하는데 구체적으로 알려진 건 없다”며 “대부분 업체가 아직 압도적인 수준에 이르지는 못한 것 같다”고 말했다.
학계에선 AI 로봇으로 병력 대체를 구현하려면 “앞으로 10년 정도는 더 걸릴 것”이라는 의견이 나왔다. 연구자들은 군이 발주한 용역이나 과제를 기업·대학이 연구하고 검증하며 실험까지 마무리하는 데에는 최소 5~10년이 걸린다고 본다. 또 AI 로봇에 자율성을 어느 정도 부여할지 윤리적 논의가 진전되지 않았고, AI를 교육할 데이터 확보가 쉽지 않은 점도 한계로 꼽힌다.
김정엽 서울과학기술대 기계시스템디자인공학과 교수는 “예비역 장성들을 만나보면 고도의 자율성을 지닌 AI 로봇의 개발을 원하는 이들이 적지 않았지만 이는 윤리적으로 까다로운 문제”라며 “AI를 교육할 무기 관련 데이터의 상당수는 다른 국가나 해외 방산업체가 보유하고 있어 이를 확보하는 것도 매우 어려운 일”이라고 말했다.
군 안팎에선 완전한 무인화를 요구하는 목소리가 군에서 커질수록 오히려 AI 로봇의 병력 대체가 지연된다고 보는 시각도 있다. AI 업무를 다뤘던 한 육군 예비역은 “새로운 기술은 사람이 사용하면서 시행착오를 겪으며 발전시켜야 한다”며 “AI를 도입했는데 투입되는 병력은 왜 줄어들지 않냐고 압박하거나 기다려주지 않는다면 군이 원하는 기술이 이른 시일 내에 안착하기 어렵다”고 말했다.
한국조세재정연구원은 13일 서울 명동 은행회관에서 세제개편안 정책토론회를 개최했다. 이날 토론회에선 이번 세제개편안에 대한 ‘쓴소리’가 잇따랐다.
특히, 종합부동산세(종부세) 세율은 가액 기준으로 일원화되면서 기본공제·공정시장가액비율, 양도세가 가액 기준으로 통일되지 않아 시장의 혼란이 예상된다는 지적이 다수 제기됐다.
문윤상 한국개발연구원(KDI) 부동산연구팀장은 “과거엔 세율만 알면 어떻게 보유세를 낼지 알 수 있었지만 이젠 기본공제와 공정시장가액비율도 함께 봐야해 상당히 복잡해졌다”고 지적했다.
이중교 연세대 법학전문대학원 교수도 “종부세와 양도세 모두 일관성 있게 주택 가액 기준으로 정리해야 한다”며 “부동산 시장을 안정하려는 정책적 기능을 위해 세제를 동원하기 시작하면 세법이 복잡해질수 밖에 없다”고 짚었다.
이번 개편안에서 ‘보유’ 중심의 세제를 ‘거주’ 중심으로 바꾸는 것에 대해서도 우려가 나왔다. 문 팀장은 “사후적으로는 실거주 여부를 판단할 수 있지만, (개편안처럼)사전에 실수요자인지 거주자가 아닌지 판별하는 것이 쉽지 않아 종부세에 대해 상당 부분 혼란이 있을 것”이라고 했다.
이 교수는 “문재인 정부의 6·17 대책 당시 투기과열지구 재건축의 조합원 자격 취득을 위해선 2년 실거주하도록 하면서 세입자가 쫒겨나 세입자에 피해가 전가됐다”며 “세입자가 피해를 받는 게 예상되는 상황에서 세입자에 대한 보호방안을 마련하거나 시간적 여유를 주는 방안이 같이 발표됐어야 했다”고 지적했다.
강성훈 한양대 정책학 교수는 “조세 전가로 임대시장이 불안정해지고, 초고가주택 아래 주택 가격이 오르는 ‘풍선효과’도 나타날 수 있어 공급 정책이 굉장히 중요해졌다”고 짚었다.
정부가 13일 2030년까지 12만가구 착공 계획을 담아 발표한 ‘주택 신속공급 방안’을 두고는 ‘물량’ 자체보다는 ‘실행력’이 관건이라는 평가가 나온다. 실행력이 담보된다면 기존 대책보다는 현실적이라는 것이다. 다만 착공과 입주까지 상당히 시간이 걸려 단기간에 빠르게 부동산 가격을 안정시키기는 어려울 것이라는 지적도 나온다.
매년 27만가구씩 5년간 135만가구 착공을 내세운 2025년 9·7대책, 수도권 공공부지를 활용해 도심 주택 6만가구 공급 계획인 지난 1·29대책까지 합하면 현 정부 임기인 2030년까지 착공 계획은 150만가구가 넘는다. 그러나 지난해 실제 착공량은 최근 10년 평균치(5만6000가구)의 25% 수준에 그쳤다. 착공이 빠르게 되지 않으면서 공급 불안은 확산됐다.
이날 나온 대책을 두고 부동산시장 전문가들은 공급 기반 정상화 유도했다고 평가를 하면서도 빠른 시일 내 가격을 안정시키는 효과는 제한적일 것이라고 봤다.
함영진 우리은행 부동산리서치랩장은 “이미 진행 중인 3기 신도시와 공공택지의 착공을 앞당기는 것이 실제 체감으로 이어질 가능성이 높다는 점에서 긍정적”이라면서도 “서울 핵심지역의 공급 부족이 계속돼 가격 상승 압력이 사라지기는 어렵기 때문에 실제로 얼마나 빨리 착공하고 언제 입주할 수 있는지가 관건”이라고 짚었다.
양지영 신한 프리미어 패스파인더 전문위원은 “단순 신규 물량 제시에 그치지 않고 PF(프로젝트 파이낸싱)·정비사업 이주비 등 실제 착공을 지연시킨 병목을 손보려 했다는 점에서 이전 공급대책보다 실행 측면이 강화됐다”면서 “단기 가격 안정보다는 2027년 이후 정비사업 등 민간 착공 회복을 유도하고 비아파트 등의 공급 기반을 정상화하는 성격이 강하다”고 평가했다.
정부가 대규모 주택 공급이 필요한 명분으로 ‘전월세시장 안정’을 앞세웠지만, 정작 정비사업 활성화 등 공급 대책과 상충한다는 지적도 나온다.
남혁우 우리은행 부동산연구원은 “신축 입주물량이 부족한 시기에 대규모 이주·철거가 겹치고, 비거주 1주택자가 실거주로 전환하는 흐름이 더해지면 전월세 변동성이 커질 수 있다”고 말했다.
조정흔 경제정의실천시민연합 토지주택위원장은 “정비사업 쪽 민원을 다 해결해주면서 기존 저렴한 주택들이 전부 전월세 시장에 사라지고 비싼 주택으로 대체되는 방향으로 갈 것”이라며 “적정한 주택의 공급 대책이 아니라 계속 시장의 거품을 키우는 수요 확대 정책에 가깝다“고 비판했다.
전월세시장 안정 핵심 사업 중 하나인 전월세 안심신탁사업을 두고도 의문이 나온다. 전세금으로 펀드를 조성해 주택도시보증공사(HUG)가 보증하는 PF 사업에 투자하는데, 과연 임대인(집주인)이 월세를 받는 것 이상의 수익률을 거둘 수 있느냐는 점이다. 김영국 국토부 주택토지실장은 “내부 설문조사 결과, 수익률 4.85%를 제시했을 때 임대인의 20% 정도가 참여 의사를 밝혔다”고 했다.
오로지 착공을 앞당기기 위한 여러 규제 완화 조치의 후유증을 우려하는 목소리도 제기된다. 최경호 주거중립성연구소 수처작주 소장은 “도시 기반시설인 공원·녹지 기부채납 축소 등에 ‘한시 적용’ 등 단서를 붙인 건 정부도 문제가 있다고 인정하는 것”이라며 “물리적 공간은 한번 생기면 되돌리기 어렵다”고 말했다.
“키 왼편 10도, 110도 잡아.”
군함의 항해를 지휘하는 함교 당직사관의 지시가 떨어졌다. “키 왼편 10도, 110도 잡아” 지시를 복명복창한 건 사람이 아닌 조타수 로봇이었다. 조타수의 복명복창은 당직사관의 지시를 정확히 들었는지 확인하는 절차다. 로봇은 함정의 핸들(타기)을 좌우로 몇 번 돌리더니 기계음을 내며 “키 왼편 10도, 110도 잡기 끝”을 외쳤다. 뱃머리를 좌측으로 10도만큼 돌린 뒤, 배의 진행 방향인 침로를 110도에 맞춰 항해하라는 지시를 이행했다는 의미였다.
지난달 23일 경남 진해의 해군교육사령부 조함훈련장. 휴머노이드 로봇 ‘파이봇’이 타기를 잡았다. 키 165cm에 몸무게 65kg인 파이봇은 이날 시뮬레이터로 진행된 해상 당직 업무 수행 로봇 전투 실험에 참가했다.
조타수는 선장이나 당직 항해사의 명령에 따라 타기를 조정하는 역할을 맡는다. 이 업무는 파도와 바람, 장애물에 따라 끊임없이 타기를 좌우로 조정해야 해 피로도가 높은 업무로 꼽힌다. ‘사람 승조원’의 경우 돌아가며 4시간씩 조타수 역할을 맡는다. 해군은 조타수를 로봇이 대체하면 승조원의 당직 부담을 덜 수 있다고 본다.
해군이 파이봇을 도입하려는 다른 현실적 이유도 있다. 현재 해군의 간부화 함정은 20여척이다. 간부화 함정은 의무복무하는 수병이 없거나 수병 비율을 최소화한 함정을 뜻한다. 함정에 탈 현역병이 점차 줄어들면서 2023년 3월 간부화 함정이 등장했다. 해군은 파이봇이 병력자원이 줄어드는 빈틈을 점차 메울 수 있을 거라고 기대한다.
지난해 태어난 출생아 수는 25만4500명으로 올해 스무살인 2007년생(49만6822명)의 절반 수준이다. 국방부는 인구 감소에 대처하기 위해 기술 도입에 속도를 내고 있다. 이재명 대통령은 지난 13일 수석보좌관회의에서 “전장 환경이 인공지능(AI)과 드론, 로봇을 중심으로 급변하고 있다”며 “지속적인 저출생 때문에 현재 같은 인력과 보병 중심의 비효율적인 군 구조를 유지하는 것은 가능하지도 않고 바람직하지도 않다”고 말했다.
지난달 말에서 이달 초 사이 해군교육사령부와 세종 육군보급단을 찾았다. 각 군은 병력 감소에 대비해 AI 로봇을 통해 업무 효율성을 높이고 궁극적으론 AI 로봇으로 병력을 대체하려고 준비하고 있었다.
전투 실험이 치러진 지난달 23일 파이봇에게는 야간 상황, 갑작스럽게 나타난 장애물, 비바람 등 악천후 과제가 주어졌다. 함정이 진해협수로에 다다랐을 때 파도가 6m 높이로 거세졌다. 파이봇은 타기를 좌우로 미세조정했다. 기상 여건에 따라 배가 흔들리자 당직사관의 기존 지시에 맞춰 뱃머리의 각도를 수정한 것이다.
전투 실험에는 이지스 구축함인 서애류성룡함 승조원들이 참가했다. 함교 당직사관, 기관 조종수, 전탐사 등 5명의 승조원이 파이봇과 함께 전방을 주시했다. 해군 승조원들은 대체로 파이봇의 성능에 만족했다. 이날 함교 당직사관이었던 서애류성룡함의 김용우 소령은 “이 정도면 사람하고 유사하고 실수도 거의 하지 않은 것 같다”고 말했다”며 “실전에서 사용해도 크게 문제가 없다고 느꼈다”고 말했다.
눈과 팔이 각각 3개인 파이봇은 인간처럼 생각하고 행동한다. 거대언어모델(LMM) 기반으로 작동해 인간의 음성 지시에 따라 가운데 팔로 타기를 돌리고, 눈(카메라)으로 각도가 맞는지 확인한다. 파이봇을 만든 카이스트(KAIST·한국과학기술원) 연구팀은 파이봇의 지시 이행 정확도를 90% 이상이라고 소개한다. 심현철 카이스트 전기전자공학부 교수는 “인간 조타수도 졸거나 당직사관이 사투리를 쓰면 못 알아듣는 등 실수를 한다”며 “파이봇이 당직사관의 지시를 복명복창할 때 틀리면 인간은 다시 수정해 지시를 할 수 있다”고 말했다.
파이봇은 원래 비행기 조종 로봇으로 개발됐다. 국내에는 로봇 조종사를 규정한 법령이 없어 함정의 조타수로 우선 투입됐다. 로봇 조종사는 스스로 판단하고 결정을 내려야 하는 반면, 함정 조타수는 당직 사관의 지시를 이행하기만 하면 돼 높은 기술 수준이 필요하지 않다.
전투 실험은 예상하기 어려운 상황을 대비하기 위해 공학 실험을 반복해 대안을 발전시키는 과정이다. 이번 전투 실험에서 파이봇은 주변 소음이 심해 당직사관의 지시를 듣기 어려운 상황을 해결해야 했다. 또 당직 사관의 명령을 들은 뒤 타기를 돌리는 데까지 걸린 시간이 약 5초였는데, 업무처리에 나타나는 시차 문제도 해결이 필요하다. 파이봇의 늦은 반응은 보안 문제로 인터넷 기반의 상용화된 AI를 사용하지 못한 탓이다.
심 교수는 “로컬 AI 모델을 활용한 한계가 나타난 것이지만, 기술적으로 해결이 어려운 문제는 아니다”라고 말했다. 해군 관계자는 “파이봇이 처음부터 조타수 전용으로 개발된 로봇이 아니고 아직 전투 실험 단계이기 때문에 반응 속도 개선이 오래 걸리진 않을 것”이라고 말했다.
첨단 기술을 도입해 장병 감소에 대응하려는 움직임은 후방 부대에서도 이어지고 있다. 무기와 식사, 의복 등 물자를 보급하는 군수부대가 대표적인 예다.
육군 군수부대는 대학 캠퍼스 크기만 한 탄약창을 AI가 접목된 지능형 폐쇄회로(CC)TV로 감시하는 시스템을 시범 도입 중이다. 2024년부터 2년간 70억원이 투입됐다. 인간·동물 등을 식별하는 AI의 객체 인식 성공률은 90% 수준이다. 군수부대는 이 사업으로 탄약창 경계·감시 인원이 10%가량 줄어들었다고 밝혔다.
지난 7일 방문한 세종의 육군 1보급단의 26446㎡(8000평) 규모 물류창고 중 1개동에선 현역병을 찾아보기 어려웠다. 현장에 있는 근무자는 사복을 입은 군무원이 대부분이었다. 곳곳에선 무인 지게차·무인 운반차가 눈에 띄었다. ‘군용’이라고 쓰인 박스는 컨베이어 벨트의 로봇이 분류했다. 3D 카메라가 보급품의 형상을 인식하면 팔레타이징 로봇이 물자를 집어 팔레트에 적재하는 식이다. 군무원 1~2명이 번갈아 가며 팔레타이징 로봇을 조작해 박스를 나르고 쌓았다.
육군 1보급단의 물류창고 1개동은 물류의 입고·저장·포장과 분류 등 절차도 자동화했다. AI 포장용 로봇은 포장용 박스를 만들고 보급품을 포장하는 업무에도 투입된다.
군에서 힘쓰는 일에만 AI와 자동화 기계가 쓰이는 것은 아니었다. 군수물자 재고 관리도 AI의 도움을 받는다. 군무원과 병사 여러명이 컴퓨터 문서작업을 통해 정리한 뒤 계산하던 타이어, 송풍기 등 군 자산 수요도 AI로 예측하고 있다. 군 내부에선 “사람이 하는 것보다 정확하고 품이 확실히 덜 든다”는 평가가 나온다. 육군의 AI 기반 수리부속 수요예측모델의 예측 수량 적중률은 2022년 48%에서 지난해 64%까지 올랐다.
군은 AI 도입을 통해 후방 인력을 줄이고, 확보된 병력을 전방 등에 효율적으로 재배치할 수 있게 됐다고 본다. 백재철 육군종합보급창장은 “보급에서 자동화해 줄일 수 있는 만큼의 현역병을 전방으로 투입할 수 있었다”고 말했다.
실제 군수부대 전체 병력은 2014년 약 4만명에서 지난해 3만6000명 수준으로 감소했다. 같은 기간 현역병 감소 폭이 크다. 현역병은 1만3000여명 줄어들었는데 군무원 등을 충원해 전체 감소 폭을 줄여 현장 충격을 줄이려 했다. 기술 도입이 필연적인 이유다. 육군 1보급단만 놓고 보면, 2020년부터 물류 자동화를 추진해 현장 인력을 최근 6년 사이 16%가량 감축했다.
군 곳곳에 AI와 로봇이 투입되고 있지만 방산업계와 학계, 군 내부에서는 AI가 병력자원을 완전히 대체하기까지는 넘어야 할 산이 많다는 신중론이 우세하다. 방산업계에선 피지컬 AI 등이 상용화될 만큼 기술이 성숙하지 않았다고 판단한다. 지금까지 방산업계에서 만드는 군용 로봇은 재사용이 불가능한 자폭용이 대부분이다.
직접 병력 대체 가능한 자원 중에 ‘로봇개’가 거론된다. 육군 특수전사령부와 전방 1개 사단은 사족보행 로봇(로봇개)를 1대씩 운용 중이다. 대테러 작전용·전방 감시용으로 2024년 8월 시범 도입됐다. 로봇개는 움직이며 주변 사물과 마찰음을 내는 단점이 있지만 인간보다 빠르고 험지에 투입될 수 있다.
한 방산업계 관계자는 “몇몇 국가는 로봇개를 전장에 전력화한다고 하는데 구체적으로 알려진 건 없다”며 “대부분 업체가 아직 압도적인 수준에 이르지는 못한 것 같다”고 말했다.
학계에선 AI 로봇으로 병력 대체를 구현하려면 “앞으로 10년 정도는 더 걸릴 것”이라는 의견이 나왔다. 연구자들은 군이 발주한 용역이나 과제를 기업·대학이 연구하고 검증하며 실험까지 마무리하는 데에는 최소 5~10년이 걸린다고 본다. 또 AI 로봇에 자율성을 어느 정도 부여할지 윤리적 논의가 진전되지 않았고, AI를 교육할 데이터 확보가 쉽지 않은 점도 한계로 꼽힌다.
김정엽 서울과학기술대 기계시스템디자인공학과 교수는 “예비역 장성들을 만나보면 고도의 자율성을 지닌 AI 로봇의 개발을 원하는 이들이 적지 않았지만 이는 윤리적으로 까다로운 문제”라며 “AI를 교육할 무기 관련 데이터의 상당수는 다른 국가나 해외 방산업체가 보유하고 있어 이를 확보하는 것도 매우 어려운 일”이라고 말했다.
군 안팎에선 완전한 무인화를 요구하는 목소리가 군에서 커질수록 오히려 AI 로봇의 병력 대체가 지연된다고 보는 시각도 있다. AI 업무를 다뤘던 한 육군 예비역은 “새로운 기술은 사람이 사용하면서 시행착오를 겪으며 발전시켜야 한다”며 “AI를 도입했는데 투입되는 병력은 왜 줄어들지 않냐고 압박하거나 기다려주지 않는다면 군이 원하는 기술이 이른 시일 내에 안착하기 어렵다”고 말했다.
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