최 청 호

안보경영연구원 책임연구위원/공학박사

국방 과학기술은 고전역학과 양자역학 기반의 산업발전에 힘입어 질적 양적으로 끊임없이 전문화되고 있다. 4차산업혁명, 빅 데이터, 자율화와 자동화 제어, 인공지능(AI), 이런 용어들이 국방 과학기술에 주저 없이 사용되고 있다. 제2차 세계대전 이후 탱크, 함정, 항공기, 미사일의 설계와 운용에 적용되는 산업화의 기술은 그 발전을 가속화 하는 원동력이 되어왔다.

고전역학은 물체에 작용하는 힘과 질량, 관성력에 관심을 둔다. 17세기 영국 옥스퍼드 대학 Hookes(1635~1703) 교수는 텐서(Tensor)량에 관한 물리량, 탄성계수, 응력과 변형율 관계를 완성하였다. 캠브리지 대학, Cavendish 연구소는 2020년까지 30명의 노벨 물리학 수상자를 배출했다. 2대 연구소장이며, 만유인력을 발견한 Newton(1643~1727)경과 함께 고전역학의 창시자이다. Newton역학은 공기역학과 비행체의 공탄성 현상과 기계구조 진동문제를 해석하는 이론을 제공한다. 양자역학은 주파수에 관심을 둔다. 캠브리지대학의 Maxwell(1831~1879, Cavendish 연구소장 역임)교수는 전파의 이동에 관한 이론식을 파장과 주파수의 구성식으로 제안하였으며, 통신공학자 Heltz(1857~1894)박사는 이를 실험으로 증명하였다. 오늘날의 주파수 단위가 Hz로 표기되는 증거이다. 1900년 독일 베르린대학 Max Plank(1858~1947)교수는 광자(Photon)의 에너지를 주파수의 관계식으로 제안하고 1918년 노벨물리학상을 받는다. Einstein박사(1879~1955)는 1905년 5개의 논문 발표를 통해 Plank교수와 합류하게 된다. 그의 실험실에서 이론을 입증하는 광량자설을 발표하여 1921년 노벨물리학상을 받는다. 광량자설은 빛의 주파수가 일정 값 이상에서만 에너지로 변화한다는 것을 증명한 것이다. 광량자 이론은 빛과 전기, 입자와 파동을 주제로 하는바, Newton경의 입자설과 상대된다. Einstein박사는 1917년 빛의 방출모사를 주제로 하는 Laser Beam(Nanometer 수준의 파장) 기술을 발견하게 되고 오늘날 산업, 공업, 의료, 무기체계 등 다양한 응용기술의 실현을 보여준다. 1924년 프랑스 소르몬대학의 드브로이(1892~1987)는 박사학위 논문에서 물질파 개념을 발표한다. 심사위원들은 아무도 이를 인정할 수 없었다. Einstein박사를 초빙하여 물질파를 인정받게 된다. 1929년 드브로이는 박사학위 논문으로 노벨물리학상을 수상한다. 오늘날의 유도결합 플라즈마(ICP) 기술로 완성된다. 주파수의 증폭 발진이 요구되는 전자소자기술은 진공관(VT), 다중진공관(PMT), 트랜지스터(TR), 반도체 집접회로(IC), 전하결합소자(CCD)와, 상보적 금속산화물 반도체(CMOS)로 발전되고, 컴퓨터의 운영체계는 Windows 체계, 정보기술(IT)의 알고리즘은 국방과학 체계기술의 필수적인 도구가 되어왔다.

1970년대 제정된 MIL-STD-1530D(2016년)는 안전성, 신뢰성, 적정수명을 평가하는 구조 건전성(Integrity)의 지침서가 되었다. 피로 하중에 관한 연구는 18세기 영국의 산업혁명 이후 개발된 철도차량의 회전축에 대한 피로파단에 의한 사고에서 볼 수 있다. 1860년대 독일에서 발표된 구조의 피로설계와 해석, 1910년대 영국에서 제안된 응력-피로수명 해석, 1945년에 독일의 공학자 Miner가 제시한 피로누적 손상 이론, 1960년대부터 미국을 중심으로 제시된 변형률-수명 관계의 피로 이론이 적용되고 있다. 구조 소재에 균열의 발생 시점을 기준으로 할 경우 안전성과 관계되고, 미세 균열의 성장이 한계점에 도달하는 시점을 임계점으로 적용하는 경우 손상허용설계 해석이 된다. 1980년대 미국 공군이 개발한 소프트웨어의 AFGROW, NASGRO에서 설계해석을 지원하고 있다. 이들의 관계에 대하여 실제 작용하는 운용모드요약/임무유형(OMS/MP), 반복응력, 환경이 고려된 부식(Corrosion), 온도의 영향이 고려된 크리프 특성을 포함하여 적정수명을 평가하게 된다. 구조의 신뢰성의 문제는 1970년대 제시된 통계학을 기반으로 발전된 응력-강도중첩이론(SSIT)을 적용하는 해석 기법이 제시되어 적용되고 있다. 신뢰성은 Weibull 분포도와 같은 통계적 자료를 중심으로 다른 분포도와 함께 응용되고 있다. 1960년대 미국 육군의 헬리콥터의 안전 운용을 위하여 물자사령부(AMSSA)는 헬리콥터의 기체구조와 엔진에 대한 신뢰성 알고리즘을 Michigan대학에서 연구의뢰 하였다. 운용에 따라 피로 손상이 누적되고 파손이 되어 신뢰도가 감소하기 때문에 부품의 정비와 교환을 통하여 신뢰도를 향상시킨다. 운영유지에 대한 신뢰성의 평가에는 1974년에 제시된 Crow-비균질포아송절차(NHPP) 모델이 적용된다. 기계부품, 소재의 신뢰성 자료는 목록, NPRD95를 발전시켜왔으며 Winchill 데이터 목록에서 제공하고 있다. 정적 응력과 피로해석에 관한 유한요소해석기법(FEM)의 적용은 NASTRAN, PATRAN, ANSYS, ABAQUS, SOLIDWORKS, 빅 데이터의 처리와 연산은 MATLAB, 폭발하중 조건은 LS-Dyna, 유체의 유동해석(CFD)은 ANSYS-Fluent 프로그램에서 지원하고 있다.

1851년 Ecole대학(프랑스 육사)의 Bravais(1811~1863)교수는 금속의 결정격자 이론을 발표한다. 결정격자 이론을 기반으로 1880년 프랑스 물리학자 Curie(1859~1906)는 형제 Pierre와 함께 압력이 가해지면 결정격자의 변형에 의한 피에조전기영향(Piezoelectric effect)에 관한 전기전도 특성을 발표하였다. 또한 X-선을 발견하여 1905년 노벨물리학상을 받는다. 그 후 피에조전기영향이론은 이렇다 할 관심이 없다가 1940년대 결정격자의 전기 전도성 특성을 이용한 압전(Piezo=Pressure)형 가속도 센서가 개발된다. 이즈음에 스트레인게이지가 발명되어 측정 센서의 적용이 시작되었다.

1948년 영국의 수학자, 논리학자이며 컴퓨터 공학자 Alan M. Turing(1912~1954)은 정보화 기계에 관한 알고리즘과 계산 개념을 튜닝기계라는 추상모델을 형식화 함으로써 오늘날의 인공지능(AI)에 대한 창시자가 되었다. 2021년 미국의 과학기술연구지는 미국 Dartmouth대학 학술대회(1956년)에서 인공지능에 대해 발표하였고 현재까지 발전된 인공지능(AI)에 관한 군사적 적용 내용을 소개하였다. 인공지능 기술은 심리학, 인지과학, 사고과학(TS), 정보과학, 체계과학 및 생물과학을 포함하는 융합기술이며, 전문가 체계, Fuzzy로직, 신경망조직(NN), 기계학습(ML)과 심층학습(DL), 자연언어처리, 로봇 등에 관한 컴퓨터와 알고리즘으로 구성되어있다. 군사 분야에서 기존의 정보인지기술(ICT)은 자율화(Autonomous) 운반체계, 표적, 생존성, 무인기(UAV)와 드론, 수중무인체(UUV), 위성, 국가안보, 정보안전, 군수지원과 수송, 전장의 건강관리, 군사정보, 위험관리를 위한 국가정보 및 운용계획에 집중적으로 응용된다. 이에 대한 장점은 향상된 위험도 식별, 요구 간부 인원의 감소, 향상된 군사 인력확보, 전시 효율적인 운용계획, 우월한 준비성, 사이버 안전, 유연한 수송 운반 사항들이다. 자동화 센싱 제어기술(Control Engineering)과 Big 데이터, 의사결정 도구인, 델파이, 계층분석(AHP), 몬테칼로-마코프(MC-MC)기법과 함께 인공지능(AI)의 기술발전을 가속하고 있다. 프로그램 언어는 최근 Python 기반이며, 기존의 FORTRAN, GW-BASIC, C++, R-코드와 같이 유사한 논리적 알고리즘을 지원하고 있다. 한편 인공지능의 적용에 대하여 윤리와 도덕의 측면에서 상반되는 견해가 지적되기도 하는 상태이다.

현대 국방과학기술은 고전과 양자역학의 종합영역으로써 과학적 자료(Data)의 확보와 축적기반이 매우 중요하게 요구됨을 알 수 있다. 자료의 축적(Big Data)은 분석 영역 내에서 군집화(Clustering), 최소자승기법의 수학적 알고리즘식을 개발하기 위한 필수적인 요소이며, 기계학습의 알고리즘으로 변환되고 적용하게 된다. 산업자료의 획득, 운용 군에서 자료의 축적, 표준시험자료와 알고리즘의 개발은 학계, 선행연구 및 정보기술(IT)은 연구기관에서 수행되어야 할 것이다. 산업체, 학계, 연구기관에서 개발된 체계는 다시 요구 기관에 환류되어 목표에 따라 활용되게 된다. 최근 국방과학 기술은 연구기관에서 운용자료의 축적과 품질향상을 기반으로, 신뢰성, 가용성, 정비성 및 안전성(RAMS), 상태기반 정비(CBM), 신뢰도 중심정비(RCM), 정보 체계화, 인공지능의 개발과 적용에 고도화되고 있다.