목차
AI국방혁명
-미래전쟁의 코드가 바뀐다
머리말 1: AI가 재정의한 국방의 미래
머리말 2: 국방 미래, 네트워크 기반한 AI국방
1부 AI 국방, 킬러코드가 바뀐다
1장 인공지능, 국방의 새 지평
1 인공지능이란 무엇인가?
1-1 튜링 테스트에서 딥러닝까지
1-2 머신러닝, 딥러닝, 강화학습
2 왜 군사 분야에서 인공지능이 주목받는가?
2-1 정보 처리 속도와 정확성 향상
2-2 의사결정 지원
2-3 인명 피해 최소화
2-4 병력 자원 감소의 대안
3 국방 AI의 주요 활용 분야
2장 보이지 않는 눈과 귀
1 현대 전장의 정보 수집
2 드론, 하늘의 감시자
2-1 정찰, 감시 임무에서 AI 활용
2-2 고해상도 영상 및 센서 데이터 분석 자동화
2-3 실시간 상황 인식 능력 향상
3 Project Maven
3-1 영상 데이터 분석의 혁신
3-2 딥러닝 기반 객체 탐지
3-3 실전 적용
3-4 구글 내부의 논란
4 MQ-9 리퍼 드론
4-1 중고도 장시간 체공(MALE) 무인기
4-2 강력한 센서 시스템과 AI 기반 분석
4-3 정찰과 공격을 넘나드는 멀티롤
5 쉴드 AI(Shield AI)의 Nova 드론
2부 AI 전쟁의 제로섬 게임
3장 똑똑해진 창과 방패
1 자율 무기 체계(AWS)의 개념과 발전
1-1 자율성의 여러 단계
1-2 AWS 개발의 동기와 기술적 기반
2 AI 기반 공격 드론
2-1 자폭형 드론(Loitering Munition)의 부상
2-1-1 미국의 스위치블레이드(Switchblade)
2-1-2 이스라엘의 하롭(Harop) 드론
2-1-3 우크라이나 전쟁의 FPV(First-Person View) 드론
2-1-4 이란 샤헤드(Shahed) 드론
2-2 무장형 무인 헬리콥터
3 AI 기반 지상 전투 시스템
3-1 러시아의 Uran-9 무인 지상 전투 차량
3-2 4족 보행 로봇
3-2-1 러시아의 M-81 무장 로봇개
3-2-2 견마 로봇
4 AI 기반 미사일 유도 및 방어 시스템
4-1 정밀 유도 무기의 진화
4-2 탄도 미사일 방어와 AI
5 AI 기반 방공 시스템
5-1 드론 스웜 대응의 중요성
5-2 FAAD C2 시스템
6 AI 전투기
6-1 AI 파일럿 경쟁
6-2 유·무인 협동 전투기
6-3 DARPA AIR(Artificial Intelligence Reinforcements) 프로그램
4장 AI 기반 지휘 통제
1 AI 참모 시스템
1-1 방대한 정보 분석과 실시간 상황 인식
1-2 AI 기반 의사 결정 지원의 원리
1-3 AI 참모의 데이터 분석
2 작전 계획 수립의 혁신
2-1 미국의 Thunderforge 프로젝트
2-2 작전 계획 초안 자동 생성 및 시뮬레이션
3 작전 시뮬레이션 및 워게임
3-1 AI 기반 가상 전투 환경
3-2 VR/AR 기술과 결합
4 다영역 작전(MDO) 수행과 AI 통합
4-1 육·해·공·우주·사이버 통합
4-2 미국의 Project Convergence
4-3 팔란티어 TITAN(Tactical Intelligence Targeting Access Node) 시스템
5 팔란티어 기술과 군사 혁신
5-1 고담(Gotham) 플랫폼
5-2 팔란티어의 ‘인공지능 플랫폼(AIP)’
5-3 Army Vantage
5-4 메타 컨스텔레이션(MetaConstellation)
5-5 우크라이나 전쟁 사례
5장 AI 기반 군수, 병참
1 군수 및 병참 관리의 혁신
1-1 AI 기반 수요 예측 및 재고 최적화
1-2 자동화된 군수품 조달 시스템
1-3 군수품 추적 및 관리 투명성
2 장비 유지 보수의 혁신
2-1 AI 기반 예측 정비 시스템
2-2 미 공군 PANDA 프로젝트
2-3 원격 진단 및 유지 보수
3 자원 배분 최적화
3-1 인력, 장비, 예산의 효율적 배분
3-2 Virtualitics IRO 시스템
4 견마 로봇의 물자 운반
6장 AI와 사이버 보안
1 사이버 공격 탐지 및 방어
1-1 실시간 네트워크 트래픽 분석 및 위협 탐지
1-2 AI 기반 침입 탐지 시스템
1-3 사이버 공격 대응 자동화
2 암호화 및 암호 해독 기술과 AI
2-1 DARPA SABER 프로그램
2-2 양자 암호화 기술
3 AI, 사이버 공격의 새로운 무기가 되다
3-1 AI를 활용한 악성코드 생성 및 진화
3-2 맞춤형 피싱 공격 및 딥페이크 기술
3-3 정보 조작 및 여론 조작
4 주요 국가들의 AI 기반 사이버 방어 노력
3부 AI 강국의 AI 국방혁명
7장 미국의 군사 인공지능
1 핵심 AI 조직 및 역할 분담
1-1 국방부 최고 최고 디지털 및 인공지능 책임자실(CDAO)
1-1-1 CDAO의 핵심 역할과 설립 배경
1-1-2 통합 및 확장(Scale)
1-1-3 가속화(Speed)
1-1-4 정책 및 표준 수립
1-2 국방고등연구계획국(DARPA)
1-2-1 미래 전장의 게임체인저
1-2-2 3세대 AI와 설명 가능한 AI의 혁신
1-2-3 High-risk, High-reward
1-2-4 AI 신뢰성 확보(SABER 프로그램)
1-2-5 DARPA 6개 기술 사무부서의 AI 연구 분업
1-3 미국 육·해·공군 AI 조직
1-3-1 각 군별 AI 조직
1-3-2 육군 AI 통합센터(AI2C)
1-3-3 공군 자율역량팀(ACT3)
1-3-4 해군 AI 응용연구센터(NCARAI)
2 주요 AI 이니셔티브 및 프로그램
2-1 합동 전영역 지휘통제(JADC2)
2-2 리플리케이터(Replicator)
2-3 AI Next
2-4 설명 가능한 AI(XAI)
2-5 Task Force Lima(생성형 AI의 안전 활용 전담 조직)
2-6 AI BTO 이니셔티브
2-7 미군의 생성형 AI
3 미국 군사 인공지능의 핵심 리더십
3-1 더글러스 매티(Douglas Matty)
3-2 크레이그 마텔(Craig Martell) 초대 CDAO
3-3 스티븐 윈첼(Stephen Winchell) DARPA 청장
3-4 매튜 튜렉(Matt Turek) I2O 부국장
3-5 라다 플럼 박사(Dr. Radha Iyengar Plumb) - 2대 CDAO
3-6 매튜 무하(Matthew Muha) - 공군연구소 ACT3 디렉터
3-7 크리스토퍼 클라크(Christopher Clark) 대위 - 해병대 AI 리드
3-8 난드 물찬다니(Nand Mulchandani)
3-9 프레스턴 던랩(Preston Dunlap) - 전 공군/우주군 최고기술책임자
4 주요 도전 과제 및 전략
4-1 기술적 과제 - 데이터 통합의 복잡성
4-2 보안적 과제 - 적대적 환경에서의 AI 강건성
4-3 인재 확보와 문화 혁신
4-4 책임감 있는 AI의 구현
8장 중국의 군사 인공지능(AI)
1 국가 전략
1-1 중국 정부의 핵심전략정책 문서
1-2 지도부의 의지와 ‘3화(三化) 융합‘
1-3 핵심 작전 교리: 체계 파괴전과 인지전
2 중국의 군사 AI 연구 기관
2-1 인민해방군(PLA)
2-2 국영 방산업체(State-Owned Enterprises)
2-3 민간 협력 기업 및 대학(국가대표팀)
3 주요 적용 분야 및 개발 현황
3-1 무인·자율 시스템
3-2 지능형 지휘통제(C2) 및 정보분석(ISR)
3-3 사이버전 및 전자전
4 중국 AI의 강점, 약점 및 국제적 시각
4-1 강점
4-2 약점(아킬레스건)
4-3 국제 사회의 시각 및 함의
5 중국은 ‘지능화 전쟁’
9장 이스라엘의 군사 인공지능(AI)
1 이스라엘 군사 AI의 전략적 배경
1-1 국가 AI 전략과 군사적 우선순위
1-2 이스라엘 방위산업과 AI 생태계
2 핵심 AI 시스템
2-1 표적 식별 및 공격 시스템
2-2 정보 수집 및 분석
2-3 방어 및 요격 시스템
2-4 지휘통제 및 작전 지원 시스템
2-5 자율 및 반자율 플랫폼
3 실전 운용과 성과 분석
3-1 가자지구 작전에서 AI 활용
3-2 작전 효과성과 논란
3-3 국제법적 쟁점과 윤리적 문제
3-4 미래 전망과 시사점
4 이스라엘의 군사 인공지능 관련 기관 및 기업
5 질적 군사력 우위 확보
4부 대한민국의 AI 국방
10장 대한민국의 국방 AI 체계 및 무기 시스템
1 국방 AI 도입 배경 및 목표
2 국방혁신 4.0
2-1 지능형 3축 체계 구축
2-2 새로운 무기체계에 맞는 전투 방식 개발
2-3 자율형 전투체계와 통합 지휘통제
2-4 미래형 부대 구조와 과학화 훈련
2-5 국방 R&D·전력지원체계 선진화
3 핵심 주체 및 연구 현황
3-1 국방과학연구소(ADD)와 국방AI센터
3-2 주요 AI 무기체계 개발 현황
3-2-1 지능형 지휘통제(C2)
3-2-2 자율/무인 체계3-3 국방부 생성형 AI(Generative Defense AI)
11장 국방 AI R&D 생태계(정부-산업-학계의 협력)
1 국방 AI R&D
1-1 정부/ADD(리더): 시스템 통합 및 핵심 기술 개발 주도
1-2 한화시스템: 지휘통제(C2)·감시정찰(ISR) 분야 핵심 파트너
1-3 LIG넥스원: 정밀유도무기·레이더·미사일방어 분야 강점
1-4 한국항공우주산업(KAI): 항공기 및 AI 조종사 기술 개발 주도
1-5 KAIST: 국방AI융합연구센터를 통한 독보적 학술 파트너
2 주요 쟁점 및 과제
2-1 윤리적 쟁점: 치명적 자율살상무기(LAWS)에 대한 입장
2-2 구조적 한계 및 애로 사항
3 결론 및 향후 방향
3-1 AI·소프트웨어 맞춤형 ‘신속 획득 트랙’
3-2 국가 차원의 국방 AI 인재 파이프라인 구축
3-3 보안과 개방이 조화된 ‘데이터 샌드박스’ 구축
3-4 ADD의 진화 방향
5부 세계의 군사 AI기업
12장 전세계의 주요 군사 AI 기업
1 팔란티어 (Palantir Technologies)
2 록히드 마틴 (Lockheed Martin)
3 BAE 시스템즈 (BAE Systems)
4 노스롭 그루먼 (Northrop Grumman)
5 에어로바이론먼트 (AeroVironment)
6 쉴드 AI (Shield AI)
7 안두릴 인더스트리즈(Anduril Industries)
8 레이시온 (Raytheon Technologies, RTX)
9 제너럴 다이내믹스 (General Dynamics)
10 탈레스 그룹 (Thales Group)
11 엘빗 시스템즈 (Elbit Systems)
12 사브 (Saab AB)
13 헬싱 (Helsing)
14 한화시스템 (Hanwha Systems)
15 LIG넥스원 (LIG Nex1)
16 한국항공우주산업 (KAI)
17 현대로템 (Hyundai Rotem)
18 대한항공 (Korean Air)
19 제너럴 아토믹스 (General Atomics Aeronautical Systems, GA-ASI)
20 스케일 AI (Scale AI)
21 자이언 (Ziyan, 중국)
22 이스라엘 항공우주 산업 (Israel Aerospace Industries, IAI)
23 보잉 (Boeing)
6부 군사 AI와 인류의 책임
13장 AI의 군사 활용 윤리적 딜레마
1 자율살상무기(LAWS) 논쟁
1-1 인간의 의미 있는 통제
1-2 책임 소재의 불분명성
1-3 ‘킬러 로봇’에 대한 국제 사회 우려
2 오작동 가능성과 민간인 피해
2-1 알고리즘 편향과 데이터 편향 문제
2-2 예측불가능한 기술적 오류
3 AI 시스템의 보안 취약성
3-1 적대적 공격 및 해킹 위험
3-2 데이터 오염 및 조작 가능성
4 의도하지 않은 오용의 위험성
4-1 AI를 이용한 독성 분자 설계 실험
5 AI무기 진입장벽 하향화 우려
5-1 강대국 경쟁 심화
5-2 저비용 AI 무기 확산과 테러리스트의 활용 위협
14장 AI 국방의 진화와 인류의 선택
1 미래 전장의 변화
1-1 전쟁의 OODA 루프 단축
1-2 무인화, 자율화, 지능화 전쟁의 심화
1-3 드론 군집(Swarm) 기술의 발전과 영향
2 인간-AI 협력 모델의 발전
2-1 Co-pilot 모델과 인간-기계 팀
2-2 DARPA EMHAT 프로그램
3 국방 AI 기술의 발전 방향
3-1 신뢰성, 설명 가능성(XAI), 안전성 강화
3-2 AI 윤리 및 안전 기준에 대한 국제적 논의
4 다른 첨단 기술과 융합
4-1 6G 통신 기반 실시간 제어
4-2 양자 컴퓨팅과 AI의 결합
4-3 디지털 트윈, 메타버스와 연계
5 기술 통제와 미래 설계
5-1 AI 군비 경쟁 속에서 현명한 선택
5-2 국제적 규범 형성과 협력의 중요성
5-3 기술 발전과 인류 안보의 조화
에필로그: 인공지능, 전쟁의 패러다임을 바꾼다
-미래전쟁의 코드가 바뀐다
머리말 1: AI가 재정의한 국방의 미래
머리말 2: 국방 미래, 네트워크 기반한 AI국방
1부 AI 국방, 킬러코드가 바뀐다
1장 인공지능, 국방의 새 지평
1 인공지능이란 무엇인가?
1-1 튜링 테스트에서 딥러닝까지
1-2 머신러닝, 딥러닝, 강화학습
2 왜 군사 분야에서 인공지능이 주목받는가?
2-1 정보 처리 속도와 정확성 향상
2-2 의사결정 지원
2-3 인명 피해 최소화
2-4 병력 자원 감소의 대안
3 국방 AI의 주요 활용 분야
2장 보이지 않는 눈과 귀
1 현대 전장의 정보 수집
2 드론, 하늘의 감시자
2-1 정찰, 감시 임무에서 AI 활용
2-2 고해상도 영상 및 센서 데이터 분석 자동화
2-3 실시간 상황 인식 능력 향상
3 Project Maven
3-1 영상 데이터 분석의 혁신
3-2 딥러닝 기반 객체 탐지
3-3 실전 적용
3-4 구글 내부의 논란
4 MQ-9 리퍼 드론
4-1 중고도 장시간 체공(MALE) 무인기
4-2 강력한 센서 시스템과 AI 기반 분석
4-3 정찰과 공격을 넘나드는 멀티롤
5 쉴드 AI(Shield AI)의 Nova 드론
2부 AI 전쟁의 제로섬 게임
3장 똑똑해진 창과 방패
1 자율 무기 체계(AWS)의 개념과 발전
1-1 자율성의 여러 단계
1-2 AWS 개발의 동기와 기술적 기반
2 AI 기반 공격 드론
2-1 자폭형 드론(Loitering Munition)의 부상
2-1-1 미국의 스위치블레이드(Switchblade)
2-1-2 이스라엘의 하롭(Harop) 드론
2-1-3 우크라이나 전쟁의 FPV(First-Person View) 드론
2-1-4 이란 샤헤드(Shahed) 드론
2-2 무장형 무인 헬리콥터
3 AI 기반 지상 전투 시스템
3-1 러시아의 Uran-9 무인 지상 전투 차량
3-2 4족 보행 로봇
3-2-1 러시아의 M-81 무장 로봇개
3-2-2 견마 로봇
4 AI 기반 미사일 유도 및 방어 시스템
4-1 정밀 유도 무기의 진화
4-2 탄도 미사일 방어와 AI
5 AI 기반 방공 시스템
5-1 드론 스웜 대응의 중요성
5-2 FAAD C2 시스템
6 AI 전투기
6-1 AI 파일럿 경쟁
6-2 유·무인 협동 전투기
6-3 DARPA AIR(Artificial Intelligence Reinforcements) 프로그램
4장 AI 기반 지휘 통제
1 AI 참모 시스템
1-1 방대한 정보 분석과 실시간 상황 인식
1-2 AI 기반 의사 결정 지원의 원리
1-3 AI 참모의 데이터 분석
2 작전 계획 수립의 혁신
2-1 미국의 Thunderforge 프로젝트
2-2 작전 계획 초안 자동 생성 및 시뮬레이션
3 작전 시뮬레이션 및 워게임
3-1 AI 기반 가상 전투 환경
3-2 VR/AR 기술과 결합
4 다영역 작전(MDO) 수행과 AI 통합
4-1 육·해·공·우주·사이버 통합
4-2 미국의 Project Convergence
4-3 팔란티어 TITAN(Tactical Intelligence Targeting Access Node) 시스템
5 팔란티어 기술과 군사 혁신
5-1 고담(Gotham) 플랫폼
5-2 팔란티어의 ‘인공지능 플랫폼(AIP)’
5-3 Army Vantage
5-4 메타 컨스텔레이션(MetaConstellation)
5-5 우크라이나 전쟁 사례
5장 AI 기반 군수, 병참
1 군수 및 병참 관리의 혁신
1-1 AI 기반 수요 예측 및 재고 최적화
1-2 자동화된 군수품 조달 시스템
1-3 군수품 추적 및 관리 투명성
2 장비 유지 보수의 혁신
2-1 AI 기반 예측 정비 시스템
2-2 미 공군 PANDA 프로젝트
2-3 원격 진단 및 유지 보수
3 자원 배분 최적화
3-1 인력, 장비, 예산의 효율적 배분
3-2 Virtualitics IRO 시스템
4 견마 로봇의 물자 운반
6장 AI와 사이버 보안
1 사이버 공격 탐지 및 방어
1-1 실시간 네트워크 트래픽 분석 및 위협 탐지
1-2 AI 기반 침입 탐지 시스템
1-3 사이버 공격 대응 자동화
2 암호화 및 암호 해독 기술과 AI
2-1 DARPA SABER 프로그램
2-2 양자 암호화 기술
3 AI, 사이버 공격의 새로운 무기가 되다
3-1 AI를 활용한 악성코드 생성 및 진화
3-2 맞춤형 피싱 공격 및 딥페이크 기술
3-3 정보 조작 및 여론 조작
4 주요 국가들의 AI 기반 사이버 방어 노력
3부 AI 강국의 AI 국방혁명
7장 미국의 군사 인공지능
1 핵심 AI 조직 및 역할 분담
1-1 국방부 최고 최고 디지털 및 인공지능 책임자실(CDAO)
1-1-1 CDAO의 핵심 역할과 설립 배경
1-1-2 통합 및 확장(Scale)
1-1-3 가속화(Speed)
1-1-4 정책 및 표준 수립
1-2 국방고등연구계획국(DARPA)
1-2-1 미래 전장의 게임체인저
1-2-2 3세대 AI와 설명 가능한 AI의 혁신
1-2-3 High-risk, High-reward
1-2-4 AI 신뢰성 확보(SABER 프로그램)
1-2-5 DARPA 6개 기술 사무부서의 AI 연구 분업
1-3 미국 육·해·공군 AI 조직
1-3-1 각 군별 AI 조직
1-3-2 육군 AI 통합센터(AI2C)
1-3-3 공군 자율역량팀(ACT3)
1-3-4 해군 AI 응용연구센터(NCARAI)
2 주요 AI 이니셔티브 및 프로그램
2-1 합동 전영역 지휘통제(JADC2)
2-2 리플리케이터(Replicator)
2-3 AI Next
2-4 설명 가능한 AI(XAI)
2-5 Task Force Lima(생성형 AI의 안전 활용 전담 조직)
2-6 AI BTO 이니셔티브
2-7 미군의 생성형 AI
3 미국 군사 인공지능의 핵심 리더십
3-1 더글러스 매티(Douglas Matty)
3-2 크레이그 마텔(Craig Martell) 초대 CDAO
3-3 스티븐 윈첼(Stephen Winchell) DARPA 청장
3-4 매튜 튜렉(Matt Turek) I2O 부국장
3-5 라다 플럼 박사(Dr. Radha Iyengar Plumb) - 2대 CDAO
3-6 매튜 무하(Matthew Muha) - 공군연구소 ACT3 디렉터
3-7 크리스토퍼 클라크(Christopher Clark) 대위 - 해병대 AI 리드
3-8 난드 물찬다니(Nand Mulchandani)
3-9 프레스턴 던랩(Preston Dunlap) - 전 공군/우주군 최고기술책임자
4 주요 도전 과제 및 전략
4-1 기술적 과제 - 데이터 통합의 복잡성
4-2 보안적 과제 - 적대적 환경에서의 AI 강건성
4-3 인재 확보와 문화 혁신
4-4 책임감 있는 AI의 구현
8장 중국의 군사 인공지능(AI)
1 국가 전략
1-1 중국 정부의 핵심전략정책 문서
1-2 지도부의 의지와 ‘3화(三化) 융합‘
1-3 핵심 작전 교리: 체계 파괴전과 인지전
2 중국의 군사 AI 연구 기관
2-1 인민해방군(PLA)
2-2 국영 방산업체(State-Owned Enterprises)
2-3 민간 협력 기업 및 대학(국가대표팀)
3 주요 적용 분야 및 개발 현황
3-1 무인·자율 시스템
3-2 지능형 지휘통제(C2) 및 정보분석(ISR)
3-3 사이버전 및 전자전
4 중국 AI의 강점, 약점 및 국제적 시각
4-1 강점
4-2 약점(아킬레스건)
4-3 국제 사회의 시각 및 함의
5 중국은 ‘지능화 전쟁’
9장 이스라엘의 군사 인공지능(AI)
1 이스라엘 군사 AI의 전략적 배경
1-1 국가 AI 전략과 군사적 우선순위
1-2 이스라엘 방위산업과 AI 생태계
2 핵심 AI 시스템
2-1 표적 식별 및 공격 시스템
2-2 정보 수집 및 분석
2-3 방어 및 요격 시스템
2-4 지휘통제 및 작전 지원 시스템
2-5 자율 및 반자율 플랫폼
3 실전 운용과 성과 분석
3-1 가자지구 작전에서 AI 활용
3-2 작전 효과성과 논란
3-3 국제법적 쟁점과 윤리적 문제
3-4 미래 전망과 시사점
4 이스라엘의 군사 인공지능 관련 기관 및 기업
5 질적 군사력 우위 확보
4부 대한민국의 AI 국방
10장 대한민국의 국방 AI 체계 및 무기 시스템
1 국방 AI 도입 배경 및 목표
2 국방혁신 4.0
2-1 지능형 3축 체계 구축
2-2 새로운 무기체계에 맞는 전투 방식 개발
2-3 자율형 전투체계와 통합 지휘통제
2-4 미래형 부대 구조와 과학화 훈련
2-5 국방 R&D·전력지원체계 선진화
3 핵심 주체 및 연구 현황
3-1 국방과학연구소(ADD)와 국방AI센터
3-2 주요 AI 무기체계 개발 현황
3-2-1 지능형 지휘통제(C2)
3-2-2 자율/무인 체계3-3 국방부 생성형 AI(Generative Defense AI)
11장 국방 AI R&D 생태계(정부-산업-학계의 협력)
1 국방 AI R&D
1-1 정부/ADD(리더): 시스템 통합 및 핵심 기술 개발 주도
1-2 한화시스템: 지휘통제(C2)·감시정찰(ISR) 분야 핵심 파트너
1-3 LIG넥스원: 정밀유도무기·레이더·미사일방어 분야 강점
1-4 한국항공우주산업(KAI): 항공기 및 AI 조종사 기술 개발 주도
1-5 KAIST: 국방AI융합연구센터를 통한 독보적 학술 파트너
2 주요 쟁점 및 과제
2-1 윤리적 쟁점: 치명적 자율살상무기(LAWS)에 대한 입장
2-2 구조적 한계 및 애로 사항
3 결론 및 향후 방향
3-1 AI·소프트웨어 맞춤형 ‘신속 획득 트랙’
3-2 국가 차원의 국방 AI 인재 파이프라인 구축
3-3 보안과 개방이 조화된 ‘데이터 샌드박스’ 구축
3-4 ADD의 진화 방향
5부 세계의 군사 AI기업
12장 전세계의 주요 군사 AI 기업
1 팔란티어 (Palantir Technologies)
2 록히드 마틴 (Lockheed Martin)
3 BAE 시스템즈 (BAE Systems)
4 노스롭 그루먼 (Northrop Grumman)
5 에어로바이론먼트 (AeroVironment)
6 쉴드 AI (Shield AI)
7 안두릴 인더스트리즈(Anduril Industries)
8 레이시온 (Raytheon Technologies, RTX)
9 제너럴 다이내믹스 (General Dynamics)
10 탈레스 그룹 (Thales Group)
11 엘빗 시스템즈 (Elbit Systems)
12 사브 (Saab AB)
13 헬싱 (Helsing)
14 한화시스템 (Hanwha Systems)
15 LIG넥스원 (LIG Nex1)
16 한국항공우주산업 (KAI)
17 현대로템 (Hyundai Rotem)
18 대한항공 (Korean Air)
19 제너럴 아토믹스 (General Atomics Aeronautical Systems, GA-ASI)
20 스케일 AI (Scale AI)
21 자이언 (Ziyan, 중국)
22 이스라엘 항공우주 산업 (Israel Aerospace Industries, IAI)
23 보잉 (Boeing)
6부 군사 AI와 인류의 책임
13장 AI의 군사 활용 윤리적 딜레마
1 자율살상무기(LAWS) 논쟁
1-1 인간의 의미 있는 통제
1-2 책임 소재의 불분명성
1-3 ‘킬러 로봇’에 대한 국제 사회 우려
2 오작동 가능성과 민간인 피해
2-1 알고리즘 편향과 데이터 편향 문제
2-2 예측불가능한 기술적 오류
3 AI 시스템의 보안 취약성
3-1 적대적 공격 및 해킹 위험
3-2 데이터 오염 및 조작 가능성
4 의도하지 않은 오용의 위험성
4-1 AI를 이용한 독성 분자 설계 실험
5 AI무기 진입장벽 하향화 우려
5-1 강대국 경쟁 심화
5-2 저비용 AI 무기 확산과 테러리스트의 활용 위협
14장 AI 국방의 진화와 인류의 선택
1 미래 전장의 변화
1-1 전쟁의 OODA 루프 단축
1-2 무인화, 자율화, 지능화 전쟁의 심화
1-3 드론 군집(Swarm) 기술의 발전과 영향
2 인간-AI 협력 모델의 발전
2-1 Co-pilot 모델과 인간-기계 팀
2-2 DARPA EMHAT 프로그램
3 국방 AI 기술의 발전 방향
3-1 신뢰성, 설명 가능성(XAI), 안전성 강화
3-2 AI 윤리 및 안전 기준에 대한 국제적 논의
4 다른 첨단 기술과 융합
4-1 6G 통신 기반 실시간 제어
4-2 양자 컴퓨팅과 AI의 결합
4-3 디지털 트윈, 메타버스와 연계
5 기술 통제와 미래 설계
5-1 AI 군비 경쟁 속에서 현명한 선택
5-2 국제적 규범 형성과 협력의 중요성
5-3 기술 발전과 인류 안보의 조화
에필로그: 인공지능, 전쟁의 패러다임을 바꾼다
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