LG에너지솔루션, 북미 ESS 핵심 거점…랜싱 공장 본격 가동
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LG에너지솔루션이 미국 미시간주 랜싱 공장을 본격 가동한다. 북미 내 일곱 번째 생산기지로, 에너지저장장치(ESS) 시장을 공략하기 위한 핵심 거점이다.
LG에너지솔루션은 18일(현지시간) 미국 미시간주에서 ‘미시간 랜싱 공장’ 오픈 기념식을 열었다고 19일 밝혔다. 이날 행사에는 그레천 휘트머 미시간 주지사와 더그 버검 미 내무장관, 톰 배럿 연방 하원의원 등 주요 정관계 인사와 김동명 LG에너지솔루션 사장 등이 참석했다.
랜싱 공장은 연간 35GWh(기가와트시) 이상의 배터리 셀 생산능력을 갖췄다. 특히 ESS용 LFP(리튬인산철) 배터리와 전기차용 NCM(니켈·코발트·망간) 배터리를 함께 생산하는 복합 제조거점으로 운영된다. 이곳에서 생산하는 ESS용 LFP 배터리는 LG에너지솔루션의 ESS 시스템통합(SI) 법인인 ‘버텍’을 통해 북미 전력 인프라와 인공지능(AI) 데이터센터 고객사에 공급된다.
LG에너지솔루션은 지난해 말 기준 북미에서 약 140GWh 규모의 ESS 수주 잔액을 확보했고 올해 상반기에만 3조원 이상 신규 수주를 따냈다. 전기차용 배터리는 도요타가 미국 켄터키주 공장에서 양산할 2027년형 하이랜더 등에 탑재된다.
이번 가동으로 LG에너지솔루션은 미시간 홀랜드·랜싱, 캐나다 온타리오 등 단독 공장 3곳과 혼다 합작 오하이오, GM 합작 테네시 등 합작공장 2곳을 묶는 북미 ESS ‘5대 생산거점’ 체계를 완성했다고 밝혔다. 글로벌 배터리 업체 가운데 북미에 이 같은 다각화 생산망을 구축한 곳은 LG에너지솔루션이 유일하다.
이는 최근 2년여간 추진해온 사업 포트폴리오 리밸런싱(재조정)의 결실로 풀이된다. 전기차 수요의 일시적 정체(캐즘)에 대응해 기존 설비를 시장 수요가 급증하는 ESS용으로 발 빠르게 전환한 전략이 통한 것으로 업계는 보고 있다.
LG에너지솔루션은 올해 말까지 북미에서 50GWh 이상의 ESS용 LFP 배터리 생산능력을 확보할 계획이다.
김 사장은 “랜싱 공장 가동은 북미 사업 성장을 가속화할 중요한 이정표”라며 “최첨단 배터리 제조 네트워크를 구축해 미국 배터리 생태계를 강화하고 현지 생산 역량을 키우겠다”고 밝혔다.
삼성이 국제올림피아드에서 우수한 성적을 거둔 한국 대표단에 장학금을 수여하며 미래 기초과학 인재 지원을 이어갔다. 삼성은 17일 국제올림피아드 수학·물리·생물 대회에 참가한 한국 대표 15명에게 장학금을 전달(사진)했다고 밝혔다.
삼성전자와 삼성바이오로직스·삼성바이오에피스는 지난 7월 열린 국제올림피아드 수학·물리·생물 대회에서 우수한 성적으로 메달을 획득한 한국 대표 15명과 학부모들을 수원·화성·송도에 위치한 각 사업장에 초청해 장학금을 수여하고 격려하는 행사를 진행했다. 행사에선 노태문 삼성전자 DX(디바이스경험) 부문장, 전영현 삼성전자 DS(디바이스솔루션) 부문장, 김경아 삼성바이오에피스 사장이 각각 직접 학생들에게 장학금을 전달했다.
지난 7월 열린 국제올림피아드 대회에 한국 대표단은 수학 6명, 물리 5명, 생물·화학·정보 각 4명 등 총 43명이 출전했다. 물리와 생물 부문 올림피아드에서 한국 대표단은 참가자 전원이 금메달을 획득해 종합 1위에 올랐고, 수학 과목에선 금메달 3명, 은메달 2명, 장려상 1명으로 종합 6위를 기록했다.
“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.
LG에너지솔루션은 18일(현지시간) 미국 미시간주에서 ‘미시간 랜싱 공장’ 오픈 기념식을 열었다고 19일 밝혔다. 이날 행사에는 그레천 휘트머 미시간 주지사와 더그 버검 미 내무장관, 톰 배럿 연방 하원의원 등 주요 정관계 인사와 김동명 LG에너지솔루션 사장 등이 참석했다.
랜싱 공장은 연간 35GWh(기가와트시) 이상의 배터리 셀 생산능력을 갖췄다. 특히 ESS용 LFP(리튬인산철) 배터리와 전기차용 NCM(니켈·코발트·망간) 배터리를 함께 생산하는 복합 제조거점으로 운영된다. 이곳에서 생산하는 ESS용 LFP 배터리는 LG에너지솔루션의 ESS 시스템통합(SI) 법인인 ‘버텍’을 통해 북미 전력 인프라와 인공지능(AI) 데이터센터 고객사에 공급된다.
LG에너지솔루션은 지난해 말 기준 북미에서 약 140GWh 규모의 ESS 수주 잔액을 확보했고 올해 상반기에만 3조원 이상 신규 수주를 따냈다. 전기차용 배터리는 도요타가 미국 켄터키주 공장에서 양산할 2027년형 하이랜더 등에 탑재된다.
이번 가동으로 LG에너지솔루션은 미시간 홀랜드·랜싱, 캐나다 온타리오 등 단독 공장 3곳과 혼다 합작 오하이오, GM 합작 테네시 등 합작공장 2곳을 묶는 북미 ESS ‘5대 생산거점’ 체계를 완성했다고 밝혔다. 글로벌 배터리 업체 가운데 북미에 이 같은 다각화 생산망을 구축한 곳은 LG에너지솔루션이 유일하다.
이는 최근 2년여간 추진해온 사업 포트폴리오 리밸런싱(재조정)의 결실로 풀이된다. 전기차 수요의 일시적 정체(캐즘)에 대응해 기존 설비를 시장 수요가 급증하는 ESS용으로 발 빠르게 전환한 전략이 통한 것으로 업계는 보고 있다.
LG에너지솔루션은 올해 말까지 북미에서 50GWh 이상의 ESS용 LFP 배터리 생산능력을 확보할 계획이다.
김 사장은 “랜싱 공장 가동은 북미 사업 성장을 가속화할 중요한 이정표”라며 “최첨단 배터리 제조 네트워크를 구축해 미국 배터리 생태계를 강화하고 현지 생산 역량을 키우겠다”고 밝혔다.
삼성이 국제올림피아드에서 우수한 성적을 거둔 한국 대표단에 장학금을 수여하며 미래 기초과학 인재 지원을 이어갔다. 삼성은 17일 국제올림피아드 수학·물리·생물 대회에 참가한 한국 대표 15명에게 장학금을 전달(사진)했다고 밝혔다.
삼성전자와 삼성바이오로직스·삼성바이오에피스는 지난 7월 열린 국제올림피아드 수학·물리·생물 대회에서 우수한 성적으로 메달을 획득한 한국 대표 15명과 학부모들을 수원·화성·송도에 위치한 각 사업장에 초청해 장학금을 수여하고 격려하는 행사를 진행했다. 행사에선 노태문 삼성전자 DX(디바이스경험) 부문장, 전영현 삼성전자 DS(디바이스솔루션) 부문장, 김경아 삼성바이오에피스 사장이 각각 직접 학생들에게 장학금을 전달했다.
지난 7월 열린 국제올림피아드 대회에 한국 대표단은 수학 6명, 물리 5명, 생물·화학·정보 각 4명 등 총 43명이 출전했다. 물리와 생물 부문 올림피아드에서 한국 대표단은 참가자 전원이 금메달을 획득해 종합 1위에 올랐고, 수학 과목에선 금메달 3명, 은메달 2명, 장려상 1명으로 종합 6위를 기록했다.
“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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