민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향
민수기술 기반 군 유무인
복합체계의 기술 발전 방향
저자 : 박훤 우주항공 PD / KEIT
 이영훈 조선방산항공실 실장 / KEIT
 이준석 조선방산항공실 수석 / KEIT


요약

본고에서는 군 유무인 복합체계의 기술 발전 방향을 소개하였다. 유무인 복합체계(Manned-UnManned
Teaming, MUM-T)는 군사적 목적으로 무인체계를 기존의 유인체계와 연결하여 통합 운용하는 것을 의미한다.
군사용으로는 상황인식 향상, 작전 범위 증대, 생존성 개선 등을 목적으로 구인, 무인로봇, 항공기, 차량 등을
상호 연결하여 운용하는 것을 말한다.
해외에서는 무인 전투체계 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미국은 유무인 복합체계 발전에 필요한 4개의
기술을 정의하고, 개별 기술의 하위 기술을 식별하여 2042년까지의 개발 로드맵을 수립했다. 다양한 군사
시스템이 함께 작동하여 정보를 교환하고 통합하여 효율적으로 작전을 수행하기 위해서는 상호운용성이 매우
중요함을 알 수 있다.
국내에서도 상호운용성을 향상시키기 위한 공통 아키텍처 및 표준 프로토콜을 개발하고 있다. 또한 증가하는
데이터 통신을 감당하기 위한 주파수 및 공용데이터 확보, 시스템 간 안전한 데이터 교환을 위한 보안 및
암호화 기술 개발, 관련 제도의 정비 등 상호운용성을 높이는 데 필요한 기술과 제도적 기반을 마련하고 있다.
국내 병력 자원의 감소에 대응하고 무인화 및 네트워크전으로 도배될 미래 전장에 대비하기 위해 AI 기반
요소기술, 센서부품 기술, 자율주행 기술과 같은 첨단기술을 군 유무인 복합체계 개발에 적용할 필요가 있다.
또한 여러 기술의 융합을 통한 상호운용성을 고려했을 때 개방형 혁신 플랫폼과 같은 연구개발 방식의 도입을
고려할 필요가 있다.

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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

유무인 복합체계의 개요

유무인 복합체계(Manned-UnMannedTeaming, MUM-T)는 군사적 목적으로 무인기, 무인차량,
무인선박, 무인로봇 등 무인체계를 기존의 유인체계와 상호 연결하여 통합 운용하는 것을 의미한다.
美 육군에서는 “상황인식 향상, 작전 범위 증대 및 생존성 개선을 위해 군인, 무인로봇, 유무인 항공기,
지상 차량 그리고 감시 자산을 동기화하고 상호 연결하여 운용하는 것”이라고 정의한다.
군사용으로 무인체계는 최근 항공 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 대부분 무인기 단독으로 작전을
수행하고 있으며, 조종은 지상관제센터에서 원격으로 수행한다. 또 무인기와 유인기가 공동 작전을
수행하면서 지상관제센터를 통하지 않고 유인기 조종사의 지시를 직접 받아서 임무를 수행하는 무인
윙맨의 개발도 활발하게 진행되고 있다.
민간산업 분야에서는 제조나 물류 부분에서 자율로봇이 일찍이 도입되었으며, 로봇으로 처리하기 어려운
일이나 고도의 판단을 요구하는 일은 인간이 담당하고 있다. 소비자 분야에서는 가정에서 로봇청소기가
청소하기 어려운 부분을 사용자가 직접하고 나머지를 로봇청소기가 자동으로 감지하여 청소하는 사례가
기초적인 유무인 복합체계로 볼 수 있다.
최근 무인기에 대한 인지도가 높아지면서 공중전에서 무인기의 활용에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있지만,
유무인 복합체계의 최초 개념은 美 육군에서 지상전을 효과적으로 수행하기 위해 발전시켰다. 美 국방성에서
2017년에 발간한 문서에서 유무인 체계의 발전을 위한 핵심기술을 표 1과 같이 제시하고 있다. 비록 해당
문서가 7년 전에 공개되었고 그사이 많은 기술의 발전이 있었으므로 기술 목록과 우선순위가 변경되었을
수도 있지만, 핵심기술의 연구 방향을 살펴보면 상당 부분의 핵심기술은 민간과의 협업을 통해 개발을
수행해야 한다고 제시하고 있다.

그림 1. 미 육군의 유무인 복합체계 구성도

육군이 주도적으로 유무인 복합체계의 개발과 도입을 요구하는 이유는 다음과 같다.
- 상황인식 능력을 강화하기 위해서 무인체계를 활용한 정찰 및 감시 능력을 최대한 활용
- 군인의 육체적·인지적 업무량을 낮추기 위해 전장에서의 정보를 수집하고 정제하여 제공하여 빠른
 판단과 대응을 지원
- 무인체계를 활용한 신속하고 효과적인 보급
- 무인체계를 활용하여 작전 영역 확장 및 주력군 기동성 증강
- 인명 피해를 최소화하기 위해 위험한 업무에 무인체계 투입
아무리 무인화 기술이 발전해도 인간의 의사결정이 수반되어야 하며, 중요한 순간에는 개입해야 한다. 특히
인명 살상과 피해와 연결되는 군사적 작전에서는 윤리적 문제 때문에라도 인간이 개입해야 한다. 한편,
전문가들은 기술적인 측면에서는 2040년까지 완전 자율화가 어려울 것이라 판단하고 있다.
현재 인간의 관여는 2가지 경우로 나뉜다. Humans-in-the-loop 개념은 인간이 최종결정을 해야 한다는
것이며, 특히 공력명령 공격명령 수행의 경우에는 반드시 행해져야 한다. Human-on-the-loop 개념은
인간이 자동화 시스템에 개입하는 것이며, 예를 들어 자율 운용 중에 예상치 못한 상황이 발생하면 인간이
제어권을 받아서 조종하는 것이다. 현재 유무인 복합체계는 이러한 경우를 모두 상정하고 개발이 진행
되고 있다.

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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

해외 현황

미군은 2000년대부터 무인기를 본격적으로 활용하면서 무인 전투체계에 관한 연구를 지속해 왔다.
특히 세계 각지에서 발생하는 지역 분쟁에 적은 병력을 투입해 효율적으로 대처할 필요가 있고 전투원의
인명 피해 최소화가 절실했기에 무인화 기술을 지속적으로 개량하여 정밀도와 신뢰성을 높여왔다.
2007년에는 RQ-7 무인정찰기가 습득한 정찰 영상을 지상센터를 통해 AH-64 공격헬기에서도 볼 수
있는 기술을 개발했다. 2014년에는 MQ-1C 무인정찰공격기가 습득한 영상을 공격헬기에서 실시간으로
볼 수 있는 기술도 개발되었다. 2021년에는 그림 2의 공격헬기와 무인정찰기, 무인공격기가 결합된
유무인 복합체계 시험에 성공했다. AH-64E 공격헬기의 지휘 아래 RQ-7 무인기가 정찰하고 레이저로
조사한 목표를 MQ-1C 무인기가 미사일로 공격하는 데 성공했다. 이는 서로 다른 목적의 2개의 무인기가
유인기와 협업에 성공한 최초의 사례다.

그림 2. 최초의 3각 유무인 복합 운용에 활용된 기체

MQ-1C 무인정찰공격기 AH-64E Apache 공격헬기 RQ-7 소형 무인정철기

그림 3. 유무인 복합체계로 인한 작전 범위의 확장 개념

출처: Enabling MUM-T

within Army Formations

유무인 복합체계를 통해 공격헬기가 적의 사정거리 밖에서 자신의 탐지거리를 벗어난 곳을 정찰하고
공격할 수 있게 되었다. 이는 네트워크 내 다른 누군가에 의해 목표물이 포착되면 누구나 공격할 수 있도록
전투원, 탱크, 포병, 무인항공기, 위성, 고정익 항공기 및 헬기 등을 서로 연결하는 통합 유무인 복합체계의
첫 걸음인 것이다.

그림 4. 자율시스템 구현을 위한 아키텍처 예시

유무인 복합체계에 대한 우려도 있는데, 복합체계의 중심인 유인체계에 과도한 업무가 부여되면서 유무인
체계가 별도로 구성되는 것보다 비효율적이라는 의견이다. 위 사례에서 만약 AH-64E 공격헬기의 조종사나
공격수가 직접 무인기를 원격 조정한다면 결코 효율적인 방법이 아닐 것이다. 추후 1대의 유인기와 다수의
무인기가 동시에 운용된다는 것을 생각하면 정찰·식별·결정·행동 같은 통상적인 무인 작전 업무의 대부분은
필히 자동화되어야 한다. 그림 4는 자율시스템을 구현하기 위한 아키텍처의 예시다.
이런 면에서 유인-무인 팀을 확장하는 데 있어 커다란 도전 중 하나는 기술적인 것보다 운용 절차와 인간의
판단 근거라는 주장도 있다. 과거와 달리 임무 수행 시 선택할 수 있는 경우의 수가 늘어나면서 그만큼 판단에
대한 부담이 커지고 의사결정의 속도가 느려질 수 있다는 의미이다.
미국은 표 2와 같이 유무인 복합체계의 발전에 필요한 4개의 기술을 정의하고, 개별 기술의 하위 기술을
식별하여 2042년까지의 개발 로드맵을 수립했다.
출처: Autonomous Horizons:
The Way Forward

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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

3 국내 현황

대한민국 육군은 5대 게임체인저 중 하나로 드론봇을 제시했으며, 육군 Army-TIGER에서도 유무인
복합에 대한 개념을 제시했다. 이는 정찰드론, 공격헬기, 지휘 차량 등 각 유닛을 연결하고 다계층으로
구성된 네트워크를 활용하여 작전 영역을 확대하고 전투력을 증강시키는 것을 골자로 한다.

그림 5. 드론봇 전투체계

출처: 대한민국 육군본부

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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

전장의 기동체계뿐만 아니라 기지 및 주요 방호시설의 감시에도 적용이 될 수 있다. 또한 무인 지상 차량,
영상감시 장비, 무인 감시센서와 실제 경비병이 착용한 장비를 결합하여 적 침투 같은 이상 상황을
탐지할 수 있다. 다양한 센서에 감지된 신호를 결합하고 AI 알고리즘을 적용하면 신뢰도 높은 감시 체계의
구축이 가능하며, 공중 감시 체계와 결합한다면 입체적인 상황 판단도 가능해진다.
공군, 해군 및 해병대에서도 유무인 복합체계의 적용에 대한 연구가 진행 중이며, 각 군이 계획하고 있는
시범부대 운영안은 그림 6과 같다. 미군과 유사하게 원격통제형, 반자율형, 완전자율형 순으로 발전시키는
단계적 로드맵을 수립하고 있다.

그림 6. 국내 유무인 복합체계의 시범부대 운용안

이러한 각 군의 개발 전략과 더불어 유무인 복합체계를 발전시키기 위해 공통적으로 필요한 기반기술을
식별하고 개발하는 로드맵을 수립했다. 여기에는 상호운용성을 높이기 위한 공통 아키텍처 및 표준 프로토콜
개발, 증가하는 데이터 통신을 감당하기 위한 주파수 확보 및 공용데이터 기술개발, 보안 및 암호화 기술개발,
관련 제도 마련 등이 포함된다.
방위사업청은 ‘무기체계 획득 프로세스 혁신 토론회’(2022년 10월)에서 2027년까지 시제 제작 및 시범 운용이
가능한 수준의 AI 기반 유무인 복합체계를 도입하겠다는 계획을 발표했으며, 다음과 같은 과제를 제시했다.
- K9 자주포 유무인 복합포대
- 군집 공격 무인 수상정
- 다목적 저피탐 무인 편대기
유무인 복합체계에 적용하는 AI 기술개발의 중요성이 증가함에 따라 국방 AI 기술 로드맵에는 유무인
복합체계 핵심기술 개발에 대한 계획이 표 4와 같이 수록되었다.

표 4. 유무인 복합 분야 AI 기술 로드맵

미 국방성의 기술 개발 로드맵에서 AI 기술은 민간의 지식과 기술을 적극 활용한다고 명시되어 있다.
국내 AI 기술 역시 민간기업, 출연연 그리고 대학이 기술개발을 이끌고 있으며, 이러한 기술을 국방 AI
개발에 접목하고 있다.
다만 AI 개발은 필연적으로 대량의 데이터를 주고 받아야 하며, 클라우드를 통해 분석되어야 한다. 하지만
보안상의 이유로 국방과학연구소 및 방산업체는 망이 분리되어 있어서 AI 개발에 어려움을 겪고 있다.
국방과학연구소는 2019년부터 그림 7과 같이 드론봇 통합 작전과 유무인기 상호운용을 위한 공통
아키텍처 개발 및 각 무인기 체급과 역할에 따른 표준 프로토콜 개발을 추진하고 있다.

그림 7. 유무인 상호운용을 위한 공통 아키텍처 개발 과제

출처: 국방과학연구소
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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

민수기술 활용 방안

역사적으로 많은 첨단기술이 국방 분야에서 개발되어 민간으로 이전되었다. 1차 세계대전이 국가 총력전이
되면서 국가의 제조기술과 산업 역량으로 승패가 갈리게 되었으며, 이후 국가 주도로 국방 분야의 기술개발이
수행되었다. 특히 2차 세계대전을 기점으로 급속도로 발전한 항공기, 원자력, 무선통신 기술 등은 이후 민수
분야로 전파되어 산업 혁신을 이끌어냈다.
하지만 냉전이 종식되면서 국방 분야 R&D 비중은 급격히 축소되었고, 특수 분야를 제외하고는 더 이상 기술
발전을 선도할 수 없게 되었다. 비록 미 국방부와 군수업체를 중심으로 R&D에 여전히 적지 않은 투자가
이루어지고 있지만, 민수 기업에 비하면 미미한 실정이다. 2018년 민간 1위 업체인 아마존은 226억 달러를
R&D에 투자한 반면, 세계 1위 방산업체인 보잉사는 32억 달러를 투자하는 데 그쳤다. 이러한 격차는 갈수록
벌어져서 현재 국방 분야의 R&D 투자는 민수 분야에 비교하기 어렵다.

그림 8. 2018년 미국의 민간기업과 방산기업의 R&D 투자 비교(단위: 10억 달러)

출처: statista
특히 빅테크 기업을 중심으로 IT 관련 투자는 민간기업이 압도적으로 많이 집행하고 있으며, 방산 분야에
우수한 민수 기술을 이식하는 것은 불가피하다. 유무인 복합체계의 핵심기술 중 상당수 요소기술은 민간
업체가 주도적으로 개발하고 있기 때문에 민간업체가 국방 기술개발에 참여하도록 유도해야 한다.
유무인 복합체계에 필요한 핵심기술 중 민수 기술 적용이 가장 필요한 곳은 AI 기술이다. 머신러닝/딥러닝으로
대표되는 최근의 AI 기술 발전은 민수기업이 주도하고 있다. 개발 인프라 구축을 위한 대규모 투자가 필요하고,
학습시키기 위한 막대한 데이터를 축적해야 하므로 절대적으로 빅테크 기업 위주로 발전될 수밖에 없다.
AI 기술개발 수준은 표 5와 같이 정의할 수 있다. 유무인 복합체계 발전 수준과 매우 유사한데, 이는 AI 발전
정도에 따라서 유무인 복합체계 수준이 결정되기 때문이다.

표 5. AI 기술개발 수준

출처: ETRI
「미래국방 2030 기술전략」에서는 공통 AI 기술과 국방에 특화된 기능별 AI 기술을 표 6과 같이 분류하고 있다.
해당 전략서는 각 기술별로 국내외 동향 및 국내 수준을 분석하고 있으며, 기술개발 로드맵을 수록하고 있다.

표 6. 국방 AI 분류

출처: "미래국방 2030 기술전략"

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2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

공통 AI 기술은 민수 분야 기술을 충분히 활용해야 한다. 특히 머신러닝/딥러닝 알고리즘 및 프레임워크는
민간 기술에 기반하여 개발되어야 한다. 하지만 머신러닝/딥러닝의 문제점은 환경 변화에 민감하고 학습
데이터에 따른 편향이 발생할 수 있다는 것이다. 이에 따라 민수에서 작성된 AI 모델을 그대로 군용으로 활용
한다면 큰 문제가 발생할 수 있으므로 공정하고 신뢰성 높은 군용 모델을 만들기 위해서는 별도 개발이 필요하다.
군용 AI 모델을 개발할 때 해당 모델이 최종적으로 파괴적 행동을 할 수 있다는 것을 고려하여 신뢰성을
크게 향상시켜야 한다. 현재 선진국들은 낮은 신뢰성이 요구되는 임무에서부터 AI 기술을 단계적으로 우선
적용하고 있으며, 인간과 인공지능이 협동으로 작동하여 신뢰성을 개선하고 있다. 특히 미 국방부는 2020년
2월 AI 윤리지침을 제정하여 국방 연구개발, 배치, 운영 등 전 주기에 걸쳐 책임성, 공정성, 신뢰성, 추적성
및 통제성 등을 지킬 것을 의무화했다.
H/W 측면에서 AI 알고리즘이 탑재된 엣지 반도체 및 관련 부품기술은 유무인 복합체계 발전에 크게 기여
할 수 있다. 전장 환경에서는 연속적인 고속통신을 기대하기 어렵고 서버 중심의 AI 모델은 활용성이 제한
되기 때문이다. 또한 군이 요구하는 신뢰성을 만족하는 모바일 및 엣지 H/W를 다중으로 적용하고 패키징
하는 기술개발이 추가적으로 수행되어야 한다.
유무인 복합체계를 활용한 임무의 시작은 감시 정찰을 통한 정보 수집에서 시작된다. 이미지, 음성, 온도,
전자신호 등 다양한 물리적 정보를 감지 및 디지털화하고 수집하여 종합적으로 판단한다. 이전에는 감지를
위해 고가의 고신뢰성을 가진 군 전용 센서만 사용했다. 하지만 비록 개별 센서의 신뢰성이 상대적으로 낮다
해서 다수의 센서를 사용하면 확률적으로 신뢰성을 높일 수 있으며, 현대전이 가성비 좋은 무기가 사용되는
추세임을 고려한다면 민수용 센서의 적극적 활용이 필요하다.
특히 최근 자율주행과 관련한 민수용 라이다, 레이더 및 카메라 CCD/CMOS 성능이 비약적으로 발전하고
있다. 또한 스마트폰에 사용되는 마이크와 음성신호 처리기술도 급격하게 성장하여 성능 측면에서도 충분히
군수 활용이 가능하다.
유무인 복합체계에 있어 체계 단위에서 적용 가능한 기술은 자율주행 자동차 기술이다. 특히 후방 물자의
무인 수송은 가장 활용성이 높은 분야이므로 기술 이전이 반드시 필요하다. 자율주행 자동차 기술의 발전
수준과 유무인 복합체계의 발전 수준은 인간의 개입 정도에 따라 결정된다는 유사점이 있다. 표 7은 자율주행
자동차의 주행 수준에 대한 설명이다.

표 5. AI 기술개발 수준

출처: 「산업기술 R&D 전략 및 기술수준조사 보고서」, KEIT
* ADS(automated driving system): 자율주행시스템
** DDT(dynamic driving task): 동적운전작업
*** DDT 폴백(DDT Fallback): 동적운전작업 고장 또는 종료 시 운전자 대응 또는 위험 최소화 상태 도달
**** OEDR(object and event detection and response): 객체와 이벤트에 대한 검지와 대응
자율주행 차량에 적용되는 기술 중 대부분 기술이 군용 무인차량에 적용 가능하다. 물론 군용차량은 도로와
같은 조건이 한정된 환경이 아니라 더 많은 변수가 발생하는 환경에서 운용되므로 더욱 고도화된 기술이
적용되어야 한다. 이에 따라 험지 주파 및 실시간 지형 분석과 같은 특정 기능을 향상시켜야 하며, 주변
환경을 활용한 공격 또는 은폐를 위한 정교한 행동 알고리즘이 요구된다. 특히 돌발상황에 대비하여
인간의 개입에 대한 다양한 시나리오를 가정하고 기술개발이 진행되어야 한다. 그림 9는 군용차량
자율주행을 개발하기 위한 프레임워크 예시다.

그림 9. 자율주행 프레임워크를 개발하기 위한 R&D 흐름

출처: Autonomous Horizons: The Way Forward

38 한국산업기술기획평가원 KEIT Issue Review • 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향 39

2. 민수기술 기반한 군 유무인 복합체계 기술 발전 방향

현재 유무인 복합체계에서의 가장 큰 문제는 각 체계 간 프로토콜이 서로 달라서 상호운용이 어렵고 오랫동안
사용해 왔기 때문에 변경이 어렵다는 점이다. 추후 유무인 복합체계에 적용될 각 유닛은 통일된 프로토콜의
사용이 요구되므로 표준화된 오픈 플랫폼을 적용할 수 있을 것이다.
현재 자동차업계에서는 자율주행 자동차 표준 플랫폼과 개방형 운영체제를 도입하려는 움직임이 있다.
단순한 자율주행을 넘어서 통합 모빌리티 서비스, 무인배송 등 다양한 연관 서비스로 발전할 것이기 때문에
시장 확대를 위해서도 오픈 플랫폼으로 구현하는 것이 필요하다. 하지만 국방 분야에서 개방형 운영체제의
도입은 기술 유출 등의 이유로 여전히 반대의 목소리가 높다.
이러한 개방형 플랫폼 도입은 R&D 추진체계의 개방형 혁신과 연관되어 있다. 많은 부분에서 국방 기술의
지배력이 상실되면서 다양한 돌파구를 찾게 되었고, 국방 기술개발에도 민간의 혁신 기술개발 모델을
적용하는 사례가 증가하고 있다. 특히 유무인 복합체계에 필요한 공통 아키텍처 및 표준 프로토콜 개발을
단시간에 성공적으로 완수하기 위해서는 개방형 혁신 모델의 적용이 필요하다.
2015년 미 국방부는 「제3차 상쇄 전략(Third Offset Strategy)」을 통하여 로봇공학, 인공지능, 자율시스템
및 첨단 제조기술을 포함한 기술 분야에서 우위를 달성하기 위해 민간기업과 적극적으로 소통하고 민간의
지식·역량·제품을 무기개발에 적극 활용할 것을 제시하고 있다. 이러한 개방형 혁신 추진체계 및 플랫폼이
적용되면서 방산 분야에 스타트업의 참여가 증가하고 있으며, 도전적 시도가 이루어져 혁신적인 기술 발전이
이루어지고 있다.
세계적인 국방 기술 강국인 이스라엘도 도전적 과제 발표, 인큐베이팅/액셀러레이팅 프로그램을 통해 선정된
기술에 자금을 지원하고 연구를 진행하는 등 민간 기술의 적용에 적극 나서고 있다.

5 결론

병력 자원이 갈수록 감소하는 국내 현황을 타개하기 위해서 무인 전투체계를 적극적으로 도입하고, 기존
유인 전투체계와 결합한 유무인 복합전투체계를 발전시켜야 한다.
미래 전장은 무인화, 네트워크전으로 대표되는 첨단기술이 지배할 것이고, 가성비 좋은 무기가 적극적으로
활용되는 가성비 전장이 될 것이다.
압도적인 투자를 바탕으로 우위에 있는 AI 기반 요소기술, 센서 부품기술, 자율주행 체계기술 등의 첨단
민수 기술을 국방 유무인 복합체계 개발에 이식시킬 필요가 있다.
상호운용성과 해당 기술의 파급 효과를 고려하면 개방형 혁신 플랫폼과 연구개발 방식을 도입하는 것이
필요하다.
출처 및 참고자료
1. R. W. Sadowski, “Enabling MUM-T within Army Formations”, 2016.; http://www.darpa.mil
 /attachments/DARPA_MUMT_Updates.pdf
2. “Robotic and Autonomous Systems Strategy”, The U.S. Army, 2017.03.
3. Greg L Zacharias, Autonomous Horizons: The Way Forward, Air University Press,
 2019.03.
4. 김동일, “유·무인 복합(MUM-T) 동향과 발전방향”, 「국방과 기술」(제529호), 한국방위산업진흥회,
 2023.03. pp. 98-111.
5. “미래국방 2030 기술전략: 국방 AI 기술로드맵”, 국방기술진흥연구소, 2022.01.
6. “Autopilot”, Aviation Week, 2021.
7. “Team Player”, Aviation Week, 2020.
8. https://euro-sd.com/2019/11/articles/15156/manned-unmanned-teaming
9. https://besacenter.org/the-shift-in-technological-innovation-from-the-defense-
 sector-to-the-civilian-sector
10. 「2022년 산업기술 R&D 전략: 자율주행차 분야」, R&D 전략기획단, 2021.07.