국방부와 산업통상부(이하 산업부)는 11월 4일(수) 대전컨벤션센터(DCC)에서 주관연구개발기관인 한국항공우주산업(KAI)을 비롯하여 육·해·공군, 한국국방연구원, 국방기술품질원 등 관계자 100여 명이 참석한 가운데 「RAM-C AI 에이전트 개발」 R&D 착수보고회를 개최했다.

해당 기술개발 사업은 군수 분야의 디지털 전환을 가속화하고 무기체계의 가동률 및 운영 효율성을 극대화하기 위해 양 부처가 공동으로 추진하는 부처연계협력 기술개발사업으로, 총 300억 원의 예산이 투입되며 48개월간 진행된다.

이번 과제를 통해 군수 데이터 통합 인프라 개발, RAM-C 지능형 분석 모델 개발, 통합분석 지능형 의사결정 지원기술을 유기적으로 결합하여 무기체계 수명주기 전 과정 간 생성되는 데이터를 수집하고 이를 관리·분석하는 기술을 개발할 계획이다. RAM-C란 무기체계의 총수명주기 비용을 최적화하기 위해 고장 없이 얼마나 오래 작동하고(신뢰도, Reliability), 필요할 때 곧바로 쓸 수 있으며(가용도, Availability), 고장 났을 때 얼마나 빨리 고칠 수 있고(정비도, Maintainability), 운용 기간 동안 비용이 얼마나 드는지(운용유지비용, Cost)를 분석하는 업무이다.

향후 RAM-C AI 에이전트 기술을 활용한 지능형 시스템이 야전에 적용되면 무기체계 수명주기 전반의 비용과 효율성을 임무 유형별로 분석할 수 있으며, 최적의 운용 및 정비정책을 적시에 도출할 수 있다.

국방부는 이번 기술개발의 실효성 극대화를 위해 K-2 전차, 해상감시레이더-Ⅱ, FA-50 전투기 등 현재 운용중인 지상·해상·공중 각각의 대표 무기체계를 대상으로 실전 적합성을 철저히 검증할 계획이다. 이러한 실증 과정은 현장 운용과 개발 기술 간의 불일치 및 오류를 보완함으로써 운용 데이터의 신뢰성을 높이고 향후 무기체계 개발 시 합리적인 RAM 목표값과 적정 유지비용을 제공할 수 있다. RAM 목표값은 무기체계를 개발할 때 요구하는 장비의 성능과 정비 편의성에 대한 기준치이다.

산업부는 국방부와 협력하여 신뢰성이 담보된 데이터 기반의 무기체계 운영유지 비용 분석자료를 근거로 국산 무기체계 수출 협상력 및 후속군수지원(MRO) 신뢰도를 대폭 강화할 수 있도록 노력할 계획이다. 또한 무기체계 수명주기 간 수리부속 수요예측과 부품의 재고관리, 비용 추정 등의 통합분석을 바탕으로 국내 소재·부품·장비 업체와 함께 단종부품을 선제적으로 관리하고 부품국산화 개발을 기획할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대한다.

국방부와 산업부는 이번 기술개발의 성공적 추진을 위해 개발 주관연구개발기관인 KAI를 비롯 산·학·연·군 관계기관과 긴밀한 협력체계를 유지해 나갈 계획이다.