I. 서론: 국방 디지털 트윈의 전략적 변곡점
II. 국방 디지털 트윈의 핵심: 복합 기술 솔루션으로의 통합
III. 실전 적용 사례로 본 국방 디지털 트윈 활용
IV. 핵심 장애요인과 극복 전략
V. 디지털 트윈 키워드의 진화: 확장되는 개념과 미래 전망
VI. 미래 전장과 국제 동향: 지능화 전쟁과 기술 패권

I. 서론: 국방 디지털 트윈의 전략적 변곡점

디지털 트윈(Digital Twin) 기술은 도입기와 과대광고(hype)의 시기를 지나 성숙 단계에 진입하고 있으며 1, 이는 특히 국방 분야에서 단순한 기술적 진보를 넘어 전략적 패러다임의 근본적 전환을 의미하고 있습니다. 현대 국방 환경은 전례 없는 복잡성에 직면해 있습니다. 시스템의 복잡성 증가, 새로운 지정학적 갈등 양상(예: 드론 스웜 대응)의 출현, 그리고 이에 따른 방위 시스템의 획득 일정 단축에 대한 시급한 요구는 디지털 엔지니어링(Digital Engineering)과 그 핵심인 디지털 트윈의 수요를 폭발적으로 촉발시켰습니다.2

이러한 변화의 흐름을 가장 명확하게 보여주는 것은 미 국방부(DoD)의 정책적 결단입니다. 미 국방부는 2023년 12월 이후 모든 신규 획득 프로그램에 디지털 및 임무 엔지니어링 채택을 의무화했습니다.2 이는 디지털 트윈이 더 이상 일부 선진 프로그램에 적용되는 선택적 고급 기술이 아니라, 국방력의 근간을 이루는 '필수 전략 자산'임을 공식적으로 선언한 것입니다. 이러한 인식은 대한민국 국방 분야에서도 동일하게 나타나고 있습니다. 국내 전문가들은 국방 AI와 디지털 트윈이 이제 단순 지원 기술의 차원을 넘어, 무기체계의 설계, 개발, 운용 전반에 걸쳐 핵심적으로 적용되어야 하는 '필수 기술'이 되었다고 강조합니다.3

본 기고문의 핵심 전제는, 디지털 트윈의 진정한 전략적 가치가 단독으로 발휘되지 않는다는 인식에서 출발합니다. 디지털 트윈은 인공지능(AI), 메타버스(합성훈련환경), 센서 네트워크(JADC2)와 같은 타 첨단 기술과 유기적으로 융합될 때 비로소 그 잠재력이 극대화되는 '복합 기술 솔루션(Complex Technology Solution)'의 핵심이자, 이 모든 것을 연결하는 '통합 패브릭(Integration Fabric)' 역할을 수행합니다.4 즉, 디지털 트윈은 AI에게는 현실 기반의 '살아있는 실험실'을, 국방 메타버스에게는 '현실과 연동된 데이터의 기반'을, 그리고 JADC2(합동 전영역 지휘통제)에게는 '단일화된 공통 작전 상황도'를 제공하는 기술적 뼈대입니다.

미래 전장의 양상은 물리적 자산의 소모(attrition)를 중심으로 하던 과거의 패러다임에서 벗어나, '정보 및 결정 중심(decision-centric)'으로 급격히 이동하고 있습니다.7 미군은 '모자이크 전(Mosaic Warfare)'과 같은 새로운 작전 개념을 통해, 적보다 더 빠르고 정확한 결정을 내리는 것을 전쟁 승리의 핵심으로 보고 있습니다.8 동시에 중국 인민해방군(PLA) 역시 디지털 트윈 기술이 전장에서 '정보 우위(information advantage)'를 제공하여 궁극적으로 '결정 우위(decision dominance)'를 창출할 수 있다는 정확한 전략적 평가를 내리고 있습니다.9

결론적으로, 현재 국방 디지털 트윈이 맞이한 변곡점은 단순히 기술이 성숙했기 때문이 아닙니다. 이는 '결정 중심 작전'이라는 새로운 전쟁 패러다임과 '지능화 전쟁(Intelligentized Warfare)' 10의 등장으로 인해, 디지털 트윈이 이러한 미래 전장을 구현할 수 있는 거의 유일한 기술적 인프라로서 '전략적 필수재'로 그 위상이 격상되었음을 의미합니다. 본고는 이러한 관점에서 디지털 트윈이 어떻게 복합 솔루션으로 진화하고 있는지 분석하고, 실전 적용 사례와 핵심 장애요인, 그리고 주요국의 전략 동향을 통해 대한민국 국방이 나아가야 할 방향을 전망하고자 합니다.

II. 국방 디지털 트윈의 핵심: 복합 기술 솔루션으로의 통합

사용자가 제시한 첫 번째 고려사항에서 알 수 있듯이, 현대 국방 분야에서 디지털 트윈은 독립된 기술이 아닌, AI, 메타버스, 센서 네트워크와 같은 핵심 기술들을 연결하고 시너지를 극대화하는 '복합 솔루션'의 중추 신경계로 기능합니다. 디지털 트윈은 그 자체로 목적이 아니라, 다른 기술들을 위한 고충실도의 데이터 기반이자 시뮬레이션 플랫폼입니다.

디지털 트윈과 AI의 융합: 지능형 전장을 위한 예측 및 자율화

디지털 트윈과 인공지능(AI)은 상호보완적인 공생 관계를 형성합니다. 첫째, 디지털 트윈은 AI 알고리즘을 위한 완벽한 '훈련장이자 검증 환경'을 제공합니다. AI 모델, 특히 전술적 판단을 위한 모델은 현실 세계의 방대한 훈련 데이터가 필요하지만, 실제 전장 데이터를 확보하는 것은 거의 불가능합니다. 고충실도(high-fidelity) 디지털 트윈은 물리 법칙과 전장 환경을 정확히 모사하는 가상 환경 내에서, 사실적인 합성 데이터(synthetic data)를 대량으로 생성하여 AI 모델을 안전하게 훈련시킬 수 있습니다.1

둘째, AI는 디지털 트윈의 '두뇌' 역할을 수행합니다. 디지털 트윈에 실시간으로 유입되는 방대한 센서 데이터를 인간이 전부 모니터링하고 분석하는 것은 불가능합니다. AI와 머신러닝(ML)은 이 데이터를 실시간으로 분석하여 12, 무기체계의 고장을 사전에 예측하는 예측 정비(Predictive Maintenance) 2, 사이버 위협과 같은 이상 징후 탐지(Anomaly Detection) 13, 그리고 적의 다음 행동을 예측하는 전술적 예측(Tactical Prediction) 12을 수행합니다. 예를 들어, 사이버 보안 관제 센터(SOC)에서 AI 단독으로도 침해 탐지 시간을 33% 단축했지만, 디지털 트윈 환경에서 공격을 시뮬레이션하고 방어 전략을 최적화함으로써 이 결과를 '더욱 향상시킬 수 있다'고 분석됩니다.14

이러한 AI와 디지털 트윈의 관계는 일방적인 것이 아니라, '지속적인 학습 및 적응 루프(Continuous Learning and Adaptation Loop)' 11를 완성한다는 점에서 그 진정한 가치가 드러납니다. 이 루프는 다음과 같은 단계로 작동합니다.

1. 데이터 생성 (DT): 디지털 트윈이 AI 훈련을 위한 고품질 합성 데이터를 생성합니다.1

2. AI 훈련: AI 모델이 이 데이터로 훈련됩니다.

3. 예측 및 시뮬레이션 (AI in DT): 훈련된 AI가 디지털 트윈 환경에 배포되어, 실시간 데이터를 기반으로 미래 상태를 예측하거나 시뮬레이션을 수행합니다.12

4. 현실 데이터 검증 (DT): 디지털 트윈은 AI의 예측값과 실제 물리적 시스템에서 발생하는 현실 데이터를 지속적으로 비교하여 AI의 성능을 검증합니다.

5. AI 재훈련 (DT to AI): 이 검증 과정에서 생성된 새로운 데이터(예측과 현실의 차이)는 AI 모델을 자동으로 '재훈련(retrain)'시키는 데 사용되어 12, AI의 정확도를 지속적으로 향상시킵니다.
이러한 폐쇄 루프(closed-loop) 시스템이야말로 끊임없이 변화하는 전장 환경에 동적으로 적응하는 '지능화 전장'의 핵심 메커니즘입니다.

국방 메타버스(Defense Metaverse)의 구현: 합성훈련환경(STE)과 작전 시뮬레이션
디지털 트윈과 메타버스는 종종 혼용되지만, 개념적으로 구분될 수 있습니다. 일반적인 분석에 따르면 디지털 트윈은 '현실 세계를 정확히 미러링'하는 데 중점을 두는 반면, 메타버스는 '다중 사용자의 가상 경험'에 중점을 둡니다.15 하지만 국방 분야에서 이 두 개념은 필연적으로 융합됩니다.

디지털 트윈은 '현실 세계의 디지털화'(1단계)를 의미하며, 이렇게 생성된 수많은 디지털 트윈들(개별 무기, 지형, 인프라 등)이 네트워크로 상호 연결되어 '국방 메타버스'(최종 단계)를 형성합니다.16 즉, *디지털 트윈은 국방 메타버스의 '구성 블록(building blocks)'*이자, 메타버스가 현실과 동떨어진 가상 게임에 그치지 않고 현실 데이터와 연동되도록 보장하는 '앵커(anchor)'입니다.16

'국방 메타버스(Defense Metaverse)'라는 개념 자체가 '전장의 역동적인 디지털 트윈'으로 정의되며, AI 및 정교한 모델(DT)과 '융합(fusing)'되어 새로운 전술 개념을 테스트하고 개선하는 환경을 의미합니다.4 이는 기존 가상 훈련(Virtual Training)이 가지던 '무미건조하고 예측 가능한(sterile, predictable)' 18 한계를 극복하는 핵심입니다. 미 육군의 STE(합성훈련환경) 19 및 CAE 사의 SSE(단일 합성환경) 5와 같은 차세대 훈련 시스템은, 디지털 트윈 기술을 기반으로 현실 세계의 데이터를 융합하여 '하나의 통합된 공통 작전 상황도(integrated common operational picture)' 5를 생성합니다. 이를 통해 지휘관과 병사들은 AI가 제어하는 사실적인 적 전술 20 하에 고충실도의 몰입형 훈련을 수행할 수 있습니다.

센서 네트워크와 JADC2 연동: 다영역(Multi-Domain) 작전의 실시간 구현체

미래전의 핵심 개념인 JADC2(합동 전영역 지휘통제)는 전장에 분산된 모든 '센서, 결정권자, 타격체계'를 하나의 '전구급 전투 네트워크(theater-wide battle network)'로 연결하는 것을 목표로 합니다.7 JADC2가 직면한 가장 큰 기술적 난제는, 육해공, 우주, 사이버 전 영역의 이종(heterogeneous) 센서(레이더, 위성, SIGINT, 사이버 피드 등)로부터 쏟아지는 '단편화되고 복잡한(fragmented and complex)' 6 대규모 데이터를 '수집, 연결, 분석, 전달' 21하는 것입니다.

디지털 트윈은 이 문제의 핵심 해결책입니다. 분석가들은 디지털 트윈이 '물리적 시스템과 디지털 인텔리전스 간의 격차를 해소'하며 22, JADC2와 같은 차세대 네트워크 역량의 효율적 배포에 필수적이라고 강조합니다.22 특히 '네트워크 디지털 트윈(Network Digital Twin)' 23은 복잡한 군 통신망의 '포괄적인 실시간 복제품'을 제공합니다. 이를 통해 지휘부는 실제 하드웨어를 배치하기 전에, 가상의 디지털 트윈 환경에서 육군 지상 차량, 해군 함정, 공군 전투기, 위성 등 '합동 플랫폼 전반의 네트워크 성능을 시뮬레이션'하고 22, 보안 정책을 검증하며, 취약점을 사전에 식별할 수 있습니다.23

결론적으로, 디지털 트윈은 JADC2의 *'디지털 구현체'*입니다. 전 영역의 분산된 모든 센서 데이터가 디지털 트윈이라는 가상 전장에 융합되고(Data Fusion) 6, 실시간으로 시각화되며(Visualization) 5, AI에 의해 분석되는(Analysis) 6 '단일 공통 작전 상황도(Single Common Operational Picture)' 5를 제공합니다. 지휘관은 이 '살아있는' 전장 디지털 트윈 위에서 다양한 'What-if' 시나리오 21를 실시간으로 시뮬레이션하고, 그 결과를 바탕으로 적보다 한발 앞서 최적의 결정을 내림으로써 '결정 우위'를 확보하게 됩니다.

[표 1] 국방 디지털 트윈의 진화와 복합 솔루션 구성

융합 기술 요소 (Component)	디지털 트윈의 역할 (Role of DT)	핵심 시너지 및 기능 (Key Synergy / Function)	관련 자료
AI / ML (Artificial Intelligence)	예측의 두뇌 (The Predictive Brain)	DT는 AI의 '훈련장(Training Ground)' 및 '검증 플랫폼(Validation Platform)' 역할을 수행.	AI 알고리즘의 지속적 학습 루프(Continuous Learning Loop) 완성, 예측 정비, 이상 징후 탐지, 전술적 자율화 지원.
메타버스 / STE (Metaverse / Synthetic Training Environment)	영속적 환경 (The Persistent Environment)	DT는 메타버스의 '현실 연동 구성요소(Data-linked Building Block)' 역할을 수행.	현실 데이터를 기반으로 한 고충실도 합성훈련(Synthetic Training), 새로운 전술 개념의 반복적 시험 및 검증.
센서 / JADC2 (Sensor Networks / Joint All-Domain Command & Control)	실시간 감각 (The Real-Time Senses)	DT는 JADC2의 '데이터 융합 및 시각화 계층(Integration & Visualization Layer)' 역할을 수행.	다영역(Multi-Domain) 공통 작전 상황도(Common Operational Picture) 제공, 실시간 'What-if' 시나리오 분석을 통한 결정 중심 작전 지원.

III. 실전 적용 사례로 본 국방 디지털 트윈 활용

'복합 솔루션'으로서의 디지털 트윈은 무기체계의 전 수명주기(Life Cycle)에 걸쳐 구체적인 가치를 창출하고 있습니다. 특히 획득(Acquisition), 작전 및 훈련(Operations & Training), 군수 및 유지(Sustainment), 그리고 사이버 방어 및 기지 관리(Cyber Defense & Base Management) 분야에서 획기적인 변화를 주도하고 있습니다.

전력 증강 (Acquisition): 차세대 무기체계 개발 및 획득 가속화

국방 획득 분야에서 디지털 트윈은 '처음부터 디지털로(Born Digital)'라는 개념을 통해 혁명을 일으키고 있습니다. 이는 과거의 물리적 설계도, 시제기 제작, 실제 테스트로 이어지는 전통적인 '폭포수(Waterfall)' 방식 25에서 벗어나는 것을 의미합니다.

미 공군의 B-21 Raider, NGAD(차세대 공중 우세), Sentinel ICBM 프로그램은 'New Start' 시스템으로 분류되며, 이들은 "처음부터 디지털 엔지니어링 도구와 기술을 사용해 설계"되었습니다.26 이 프로그램들은 모든 데이터가 '디지털 스레드(Digital Thread)' 26로 연결된 디지털 트윈을 기반으로 합니다. 이를 통해 설계, 해석, 제작, 시험의 경계가 허물어지고 동시 다발적인 개발이 가능해집니다.

주요 사례 분석:

● B-21 Raider (스텔스 폭격기): B-21은 '디지털화(Digitalization)' 덕분에 "설계에서 첫 비행까지 8년" 만에 완료되는 성과를 보였습니다.27 특히 '전체 디지털 개방형 아키텍처(all-digital open architecture)' 27를 채택하여, 향후 30년에서 50년 동안 새로운 위협에 대응하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 업그레이드가 용이하도록 설계되었습니다.27

● NGAD (차세대 공중 우세): NGAD 프로그램은 '디지털 삼위일체(Digital Trinity)' 28라 불리는 디지털 엔지니어링 접근 방식을 활용했습니다. 이를 통해 물리적 프로토타입을 제작하기 전에, 가상 환경에서 수많은 설계, 비용, 운용 성능 간의 트레이드오프(trade-off) 연구를 수행하여 최적의 설계를 도출했습니다.28

● 미 육군 FLRAA (미래 장거리 강습 항공기): 이 프로그램은 디지털 트윈이 단발성 모델이 아님을 보여줍니다. 개발 단계에서 요구사항을 검증하기 위한 디지털 트윈으로 시작하여, 생산 단계를 거쳐, 최종적으로 '지속운용(Sustainment)' 단계에서 야전 데이터를 반영하여 진화하는 디지털 트윈을 계획하고 있습니다.29

이러한 접근 방식은 "설계 수명주기 초기에 요구사항을 검증"하고 2, "시험 활동을 디지털 방식(시뮬레이션)으로 지원"하며 2, "개발 일정을 획기적으로 가속화" 30함으로써 막대한 비용과 시간을 절감하는 효과를 가져옵니다.

작전 및 훈련 (Operations & Training): 임무 리허설 및 합성훈련환경 고도화

디지털 트윈의 적용은 물리적 자산을 넘어, 작전 프로세스와 인간의 역량까지 모델링하는 수준으로 발전하고 있습니다.31

주요 사례 분석:

● 록히드마틴 (훈련 기업 트윈): 이 사례는 '디지털 오퍼레이션 트윈'의 가장 성공적인 전형을 보여줍니다.33 록히드마틴은 단순히 항공기 시뮬레이터를 만든 것이 아니라, "훈련 파이프라인을 통과하는 학생의 진행 상황", 교관 가용성, 항공기 및 시뮬레이터와 같은 "훈련 자산의 가용성", 그리고 "유지보수 요구사항" 등 훈련 프로세스 기업(Training Enterprise) 전체를 디지털 트윈으로 구현했습니다.

● 결과: 이 디지털 트윈을 통해 다양한 시나리오를 시뮬레이션한 결과는 경이적입니다. 훈련 완료 시간이 25% 단축되었고, 훈련 시설의 병목 현상을 의미하는 최대 학생 부하가 20% 감소했으며, 불필요한 고비용 훈련 자산(예: 항공기)의 추가 조달을 방지하여 잠재적으로 수천만 달러의 비용을 절감했습니다.33

● 미 육군 MASTER-E (인간 디지털 트윈): 32은 "인간형 디지털 트윈(humanoid digital twins)"이라는 혁신적인 개념을 소개합니다. 이는 프로 스포츠 선수가 데이터를 통해 훈련 관리를 받는 것과 유사합니다. 전술적 전투 사상자 처치(TCCC) 훈련 시, 병사의 행동 데이터를 수동 센서로 수집하고 AI로 분석하여 "개인화된 훈련 요구를 예측"하는 디지털 트윈을 생성합니다. 이는 훈련 환경을 '데이터 기반'으로 전환시키는 중요한 시도입니다.34

군수 및 유지 (Sustainment): 예측 정비 및 공급망 최적화

무기체계의 가용성(availability)을 극대화하는 것은 전투력 유지의 핵심입니다. 디지털 트윈은 자산의 "성능, 작동 범위, 최적의 유지보수 간격에 대한 핵심 통찰력" 2을 실시간으로 제공합니다. 이를 통해 '고장 후 정비'에서 '예측 정비'로 전환하여 "시스템 신뢰성 및 자산 가용성을 증가"시키고 "서비스 요구를 감소"시킵니다. 관련 연구들은 디지털 트윈이 연결된 제품의 수명주기 동안 유지보수 비용을 최대 20%까지 절감할 수 있다고 분석합니다.2

주요 사례 분석:

● 미 국방군수청 (DLA) (프로세스 디지털 트윈): DLA는 '프로세스 마이닝(Process Mining)' 기술을 활용하여, 복잡한 군수 업무의 '프로세스 디지털 트윈'을 생성했습니다.35

● 분석: 2년간의 파일럿 프로젝트 동안 DLA는 '주문-현금화(order-to-cash)' 비즈니스 프로세스를 분석했습니다. 1,300만 건 이상의 판매 주문과 500 기가바이트(GB) 이상의 데이터를 분석하여, 고객 주문 접수부터 자재 수령까지의 과정에서 무려 40,000개 이상의 프로세스 변종(variations)을 발견했습니다.35

● 효과: 이 '디지털 X-ray'는 그동안 파악하기 어려웠던 비효율과 병목 지점을 시각화하고 35, 수동 및 반복 작업의 자동화 기회를 식별했습니다.35 DLA는 이 성공을 바탕으로 향후 재고, 보급, 창고 관리 시스템(WMS) 프로세스 개선에도 이 디지털 트윈을 확대 적용할 예정입니다.35

사이버 방어 및 기지 관리 (Cyber Defense & Base Management)

디지털 트윈은 물리적 세계뿐만 아니라 사이버 공간의 방어 및 인프라 관리에도 핵심적인 역할을 합니다.

주요 사례 분석:

● 사이버 작전: 디지털 트윈은 실제 운영 시스템을 위험에 빠뜨리지 않고도 잠재적 사이버 위협을 테스트할 수 있는 완벽한 '샌드박스(Sandbox)'를 제공합니다.14 보안 관제 센터(SOC)는 디지털 트윈을 활용해 "악성코드, 랜섬웨어, APT 등의 잠재적 공격 경로와 결과를 모델링"하고 방어 전략을 최적화할 수 있습니다.14 DLA는 한 걸음 더 나아가, HVAC(냉난방공조)와 같은 작전 기술(OT) 시스템의 '사이버 디지털 트윈'을 연구 중이며, AI와 결합해 "사이버 위협을 나타낼 수 있는 이상 징후를 실시간으로 탐지"하는 것을 목표로 합니다.13

● 타이ndal 공군기지 (기지 디지털 트윈): 2018년 허리케인 마이클로 인해 초토화되었던 타이ndal 공군기지는 '미래형 기지(Installation of the Future)'로 재건되는 과정에서 유니티(Unity) 등과 협력하여 미국방부 최초의 '기지 규모(installation-scale) 디지털 트윈'을 구축했습니다.36 이 디지털 트윈은 기지의 모든 인프라, 건물, 지형, 시스템, 프로세스까지 1:1로 복제합니다. 이를 통해 기지 설계, 계획, 운영, 지속운용을 획기적으로 간소화하고, 재난 대응 및 물리적 보안 시스템 설계를 최적화하여 관련 비용을 10%에서 50%까지 절감할 수 있습니다.14

이러한 사례들을 종합적으로 분석할 때, 국방 디지털 트윈의 활용은 3단계의 명확한 진화 패턴을 보이고 있습니다.

● 1단계 '자산 트윈(Asset Twin)'은 B-21이나 F-35와 같은 개별 무기체계 자산 27의 설계, 제작, 예측 정비에 중점을 둡니다.

● 2단계 '사이버-물리 트윈(System-of-Systems Twin)'은 타이ndal 기지 36나 JADC2 전술 네트워크 22와 같이, 여러 자산이 통합된 복합 시스템 및 인프라를 모델링합니다.

● 3단계 '오퍼레이션 트윈(Operations Twin)'은 가장 진화한 형태로, DLA의 물류 프로세스 35, 록히드마틴의 훈련 파이프라인 33, MASTER-E의 병사 숙련도 32와 같이 물리적 실체가 없는 추상적인 '프로세스, 운영, 인간의 역량'을 모델링합니다.
현재 국방 분야의 디지털 트윈은 1, 2단계를 넘어, DLA와 록히드마틴 사례에서 보듯이 가장 큰 전략적, 비용적 가치를 창출하는 3단계 '디지털 오퍼레이션 트윈' 영역으로 빠르게 진화하고 있습니다.

IV. 핵심 장애요인과 극복 전략

디지털 트윈이 제공하는 막대한 잠재력에도 불구하고, 특히 국방 분야에서의 전면적인 도입은 사용자가 지적한 바와 같이 심각한 기술적, 운영적, 문화적 장애요인에 직면해 있습니다. 학술적 연구와 실무 보고서들은 이러한 장벽들을 명확히 지적하고 있습니다.1

기술적/운영적 과제 (The Barriers)

1. 표준화 부재 및 상호운용성 부족 (Lack of Standardization & Interoperability):
이는 가장 시급하고 근본적인 문제입니다. 다수의 학술 자료가 '표준 및 상호운용성 부재'를 핵심 격차로 지적합니다.1 JADC2의 맥락에서, 미군의 육군, 해군, 공군 C4I 시스템들은 "처음부터 합동 상호운용성을 염두에 두고 설계되지 않았다" 7는 비판은 심각한 현실을 보여줍니다. 국방 시스템은 필연적으로 여러 공급자의 이기종(heterogeneous) 하위 시스템으로 구성되는데 1, 표준이 없으면 이 시스템들의 디지털 트윈을 통합하는 것이 사실상 불가능해집니다.
이 문제는 다국적 연합작전 환경에서 더욱 치명적입니다. NATO는 동맹국들이 함께 작전하기 위해 '모델의 상호운용성', '시뮬레이션 환경의 상호운용성', 그리고 '데이터 분석의 일관성' 확보가 전략적으로 매우 중요하다고 강조합니다.37 이는 단순한 기술 문제가 아닌, 동맹의 전투력과 직결되는 전략적 문제입니다.

2. 도메인 의존성 (Domain Dependency):
디지털 트윈은 특정 도메인(분야)에 고도로 특화되어 개발되는 경향이 있습니다.1 예를 들어, 항공기 엔진의 열역학적 거동을 모사하는 고충실도 디지털 트윈은, 기체(airframe)의 구조적 피로도를 분석하는 디지털 트윈 38이나 항공전자 시스템의 트윈과 호환되지 않는 '사일로(silo)' 문제를 야기합니다.39 미 공군의 B-52 상용 엔진 교체 프로그램(CERP) 사례는 25, 특정 도메인 모델의 V&V(검증, 확인)가 얼마나 막대한 테스트 데이터와 자원을 요구하는지 보여주며, 이는 다른 도메인과의 통합을 더욱 어렵게 만듭니다.

3. 데이터/모델 통합 부담 및 IP (Data/Model Integration Burden & IP):
디지털 트윈을 구축하고 유지하는 데는 막대한 양의 데이터와 복잡한 모델의 통합이 필요합니다.1 특히 국방 분야에서는 무기체계 제조사(방산업체)와 국방 기관(정부) 간의 '지적 재산권(IP) 및 데이터 소유권 분쟁'이 발생할 소지가 큽니다.1 또한 항공기처럼 "수많은 다른 구성 요소" 40로 이루어진 복잡한 시스템의 데이터를 통합하는 것은 그 자체로 거대한 도전이며, 미 해군(DON)의 사례처럼 DT 도입의 명확한 이점과 위험이 정의되지 않은 '지식의 부족' 41 역시 통합을 주저하게 만듭니다.

4. 기타: 문화적/규제적 장벽 (Other: Cultural/Regulatory Barriers):
기술적 문제 외에도 "위험 회피적인 규제 기관"은 디지털 트윈의 가상 테스트 결과를 신뢰하지 않을 수 있습니다.38 또한 현장의 "작업자들이 새로운 기술의 이점을 이해하지 못할 때 발생하는 변화에 대한 저항" 42 역시 강력한 도입 장벽으로 작용합니다.

극복 전략 (The Strategies)

이러한 복잡한 장애요인들을 극복하기 위해, 국방 선진국들은 기술적, 정책적 전략을 동시에 추진하고 있습니다.

1. 개방형 아키텍처 (Open Architecture, OA) 도입:
OA는 상호운용성 문제의 가장 현실적인 기술적 해법입니다. B-21 폭격기의 '전체 디지털 개방형 아키텍처'는 특정 공급업체에 종속되지 않고, 향후 수십 년간 새로운 위협에 대응하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 유연하게 교체할 수 있도록 보장합니다.27 개방형 아키텍처는 "모델, 프로세스, 소프트웨어 등을 표준화"하여 43 오류를 줄이고, 기존의 "레거시 인프라와도 통합" 2할 수 있는 유연성을 제공합니다.
미 국방부 국방사업이사회(DBB)는 한 걸음 더 나아가, OA를 기술적 선택이 아닌 전략적 거버넌스로 접근할 것을 권고합니다. DBB는 미 국방부 고위급 '집행 조치 그룹(Executive Action Group)'이 주도하여, "모든 공급업체가 사용해야 하는 협업 플랫폼 아키텍처 및 로드맵을 개발"하고, "데이터 인터페이스 및 상호운용성 표준을 개발"하여 강제해야 한다고 제안합니다.27

2. 모델기반 시스템 엔지니어링 (Model-Based Systems Engineering, MBSE)의 적용:
MBSE는 '디지털 엔지니어링의 기초(foundation)' 43입니다. MBSE는 "개념설계 단계에서부터 시스템 요구사항, 설계, 분석, 검증, 확인 활동을 지원하기 위한 모델링의 공식화된 적용" 44으로 정의됩니다. 즉, 문서(text) 기반이 아닌 '모델(model)'을 중심으로 시스템을 개발하는 방법론입니다.

이 두 가지 전략(OA와 MBSE)이 어떻게 사용자가 제시한 핵심 장애요인(도메인 의존성, 통합 부담)을 극복하는지 그 논리적 연결고리는 다음과 같습니다.

● 문제의 본질: 장애요인의 핵심은 서로 다른 공급자(예: 록히드마틴, 노스롭그루먼)의 디지털 트윈이 서로 '다른 언어'를 사용한다는 것입니다.1 이는 '도메인 의존성' 1과 '데이터/모델 통합 부담' 1의 근본 원인입니다.

● 잘못된 해법: 모든 공급자에게 하나의 독점적 개발 도구(예: 특정 CAD/CAE S/W)를 강요하는 것은 불가능하며 비효율적입니다.

● 올바른 해법: 대신, '공통의 문법(grammar)'과 '공통의 플랫폼(platform)'을 강제하는 것입니다.

● MBSE의 역할 (문법): MBSE는 시스템을 구축하기 전에 시스템의 요구사항, 기능, 아키텍처, 그리고 시스템 간 인터페이스를 정의하는 공식 언어(formal language) 또는 '문법' 43입니다.

● OA의 역할 (플랫폼): OA는 MBSE가 정의한 이 인터페이스를 기술적으로 구현하고 강제하는 '플랫폼' 27입니다.

● 결론: MBSE(문법)와 OA(플랫폼)의 조합은, 모든 파트너와 공급업체가 준수해야 하는 '신뢰할 수 있는 단일 진실 공급원(Authoritative Source of Truth)' 29을 생성하는 '로제타 석(Rosetta Stone)' 역할을 합니다. 이것이 바로 서로 다른 언어(도메인)로 개발된 이기종 디지털 트윈들을 연결하고 통합 부담을 극복하는 가장 현실적이고 강력한 전략입니다.

[표 2] 국방 디지털 트윈 도입의 주요 장애요인 및 극복 전략

장애요인 (Barrier Category)	핵심 도전과제 (Specific Challenge)	극복 전략 (Mitigation Strategy)	관련 자료
표준화 / 상호운용성	동맹국 간, 혹은 육해공군 간 이기종 모델 및 시뮬레이션 환경의 비호환성.	개방형 아키텍처(OA) 의무화. 국가 및 동맹(NATO 등) 차원의 표준 거버넌스 수립.	1
도메인 의존성	특정 영역(예: 엔진)에 최적화되어, 타 영역(예: 기체)과 통합이 불가능한 '사일로'화된 DT.	MBSE(모델기반 시스템 엔지니어링)를 통한 시스템 전체론적(Holistic) 설계 및 인터페이스 정의.	1
데이터 / 모델 통합	공급업체 간 IP 및 데이터 소유권 분쟁. 방대한 이기종 데이터 통합 비용 및 기술적 부담.	'디지털 자산 모델링'을 통한 명확한 데이터 거버넌스 확립. '디지털 스레드'를 통한 데이터 연계성 보장.	1
문화 / 조직	가상 테스트 결과에 대한 불신 및 위험 회피적 규제. 현장 작업자의 변화에 대한 저항.	성공적인 사례(Case Study)를 통한 가치 증명(예: 비용 절감). 전사적 교육 및 리더십의 강력한 의지.	33

V. 디지털 트윈 키워드의 진화: 확장되는 개념과 미래 전망

사용자가 지적한 세 번째 고려사항은 매우 중요한 통찰을 담고 있습니다. 'Digital Twin'이라는 키워드가 일부 기술 보고서나 Hype Cycle에서 사라지는 듯 보이는 현상은, 기술의 쇠퇴가 아니라 오히려 성숙에 따른 분화와 전문화를 의미합니다. 디지털 트윈의 핵심 개념은 그 적용 목적과 범위, 기술적 구현 방식에 따라 더 구체적인 용어들, 즉 '사이버-물리 트윈', '디지털 오퍼레이션 트윈', '디지털 자산 모델링' 등으로 재매핑(re-mapping)되고 있습니다.

'사이버-물리 트윈 (Cyber-Physical Twin)': 물리적 제어와 실시간 상호작용

● 개념: 이 용어는 디지털 트윈의 '실시간 제어' 속성을 극대화하여 강조합니다. 사이버-물리 시스템(CPS)은 계산(Cyber) 요소가 물리적(Physical) 프로세스와 깊숙이 통합된 시스템을 의미합니다.48 '사이버-물리 트윈(CP-Twin)' 49은 이러한 CPS의 '실행시간(run-time) 모델링 및 성능 예측' 50에 특화된 디지털 트윈입니다.

● 특징: 단순 모니터링(1-way)을 넘어, 가상 공간에서의 시뮬레이션과 결정이 현실의 물리적 시스템을 즉각적으로 제어하는 '양방향(bidirectional) 자동 채널' 1을 핵심 특징으로 합니다.

● 국방 적용: 이 개념은 자율 및 반자율 시스템에 필수적입니다. 자율주행 드론, 미사일 방어 시스템, 자율 수중 차량(AUV) 48 등은 모두 CPS이며, 이들의 안전한 작동과 임무 수행을 실시간으로 검증하고 제어하기 위해 사이버-물리 트윈이 필요합니다.

● 보안 함의: 이 강력한 '양방향 연결'은 "사이버 공간을 통해 실제 물리 시스템을 타격" 49할 수 있는 새로운 공격 벡터(attack vector)를 생성합니다. 따라서 사이버-물리 트윈은 산업 제어 시스템(ICS) 51이나 국방 OT 시스템 49의 보안을 강화하기 위한 핵심 방어 기술로도 연구되고 있습니다.52

'디지털 오퍼레이션 트윈 (Digital Operations Twin)': 자산(Asset)을 넘어 프로세스(Process)의 복제
● 개념: 이 용어는 디지털 트윈의 모델링 대상을 확장합니다. 전통적인 DT가 항공기, 함선, 차량과 같은 물리적 '자산(Asset)' 1을 복제하는 데 중점을 두었다면, '디지털 오퍼레이션 트윈(DO-Twin)'은 "운영 계획, 훈련, 임무 실행, 사후 검토" 31와 같은 무형(intangible)의 프로세스(Process) 및 *운영(Operations)*을 모델링 대상으로 삼습니다.49

● 국방 적용 (사례): 앞서 III장에서 분석한 핵심 성공 사례들이 바로 이 '디지털 오퍼레이션 트윈'에 해당합니다.

1. 물류: 미 국방군수청(DLA)이 '주문-현금화'라는 물류 프로세스를 트윈화한 것.35

2. 훈련: 록히드마틴이 '학생 훈련 파이프라인'이라는 훈련 프로세스를 트윈화한 것.33

3. 인적 자원: 미 육군 MASTER-E가 '병사의 의료 숙련도'라는 인간 역량을 트윈화한 것.32

● 가치: III장의 분석에서 확인했듯이, 물리적 자산 1대의 성능을 최적화하는 것보다, 전체 운영 프로세스를 최적화하는 '디지털 오퍼레이션 트윈'이 조직 전체의 효율(시간 단축, 비용 절감)에 훨씬 더 큰 전략적 가치를 제공합니다.

'디지털 자산 모델링 (Digital Asset Modelling)': '단일 진실 공급원(SSOT)'으로서의 데이터 관리
● 개념: 이 용어는 디지털 트윈이라는 '결과물' 자체보다, 그 트윈을 구성하고 수명주기 내내 유지하는 *데이터 거버넌스(Data Governance)*와 *관리 프랙티스(Practice)*에 중점을 둡니다.

● 배경: 국방 데이터는 "전략적 자산" 54으로 선언되었지만, 현실은 "내부 및 제3자 시스템의 거미줄"에 데이터가 "단편화"되어 "분열된 사일로" 46에 갇혀 있습니다.

● 국방 적용: '디지털 자산 관리(DAM)' 46 또는 '모델링' 1은, 이 분산된 데이터를 통합하여 디지털 트윈을 '신뢰할 수 있는 단일 진실 공급원(Single Source of Truth, SSOT)' 46으로 만들고 유지하기 위한 모든 데이터 관리 활동을 의미합니다.

● 가치: 디지털 트윈의 예측이 신뢰성을 가지려면 그 기반 데이터가 정확해야 합니다. '디지털 자산 모델링'은 '디지털 스레드' 26를 통해 연결된 모든 '디지털 산출물(Digital Artifacts)' 44의 버전 관리, 보안, 접근 제어 56, 그리고 '임무 수행에 중요한 자산 식별' 57 등을 포괄합니다. 이는 DT의 '신뢰성'을 보장하고 '임무 준비태세(mission readiness)' 46와 직결되는 핵심 활동입니다.

결론적으로, 사용자의 가설은 정확합니다. '디지털 트윈'이라는 키워드는 사라진 것이 아니라, 그 적용 목적(오퍼레이션), 기술적 구현(사이버-물리), 데이터 관리 방식(자산 모델링)에 따라 더욱 전문화되고 분화된 것입니다. 이는 이 기술이 초기 개념 단계를 지나, 실제 적용 영역의 구체적인 요구사항에 따라 용어가 세분화되는 '성숙 단계'에 접어들었음을 보여주는 강력한 증거입니다.

[표 3] 디지털 트윈 관련 용어의 진화와 국방 분야 적용

진화된 용어 (Term)	핵심 강조점 (Core Emphasis)	정의 (Definition)	국방 적용 사례 (Defense Application Example)	관련 자료
Digital Twin (기본 개념)	대상의 복제 (The Model)	물리적 자산 또는 프로세스의 실시간 동기화된 가상 모델.	B-21 스텔스 폭격기 설계, 타이ndal 공군기지 인프라 관리.	23
Cyber-Physical Twin (사이버-물리 트윈)	실시간 제어 (The Control)	물리적 CPS와 '양방향'으로 상호작용하며 실시간 제어 및 검증을 수행하는 DT.	자율 드론 편대 비행, 미사일 방어 시스템, OT 시스템 사이버 방어.	48
Digital Operations Twin (디지털 오퍼레이션 트윈)	프로세스 최적화 (The Process)	물리적 자산을 넘어, 운영/훈련/물류와 같은 무형의 프로세스를 모델링하고 최적화하는 DT.	DLA 군수 프로세스 마이닝, 록히드마틴 훈련 파이프라인 최적화.	31
Digital Asset Modelling (디지털 자산 모델링)	데이터 거버넌스 (The Data)	DT를 '신뢰할 수 있는 단일 진실 공급원(SSOT)'으로 구축하고 관리하는 데이터 관리 프랙티스.	무기체계 전 수명주기 데이터 관리(PLM), 디지털 스레드 구축, 임무 준비태세 관리.	46

VI. 미래 전장과 국제 동향: 지능화 전쟁과 기술 패권

디지털 트윈은 단순한 기술을 넘어, 미국, 중국, 유럽 간의 미래 전장 주도권을 둘러싼 기술 패권 경쟁의 핵심 의제로 부상했습니다. 각국은 디지털 트윈을 자국의 국방 전략과 미래전 개념에 통합하기 위해 속도를 내고 있습니다.

미국과 NATO: JADC2와 동맹 간 상호운용성 중심

● 미국: 미국은 '디지털 현대화 전략' 58과 국방부령(DoDI) 2을 통해 매우 강력한 'Top-down' 방식의 디지털 엔지니어링 및 디지털 트윈 전환을 추진하고 있습니다. 미군의 핵심 목표는 JADC2 구현을 통한 '결정 우위' 확보 7와 획득 속도의 획기적 단축 2입니다. 이러한 전략은 공군(B-21, NGAD) 27, 육군(FLRAA) 29, 국방군수청(DLA) 13, 심지어 기지 인프라(타이ndal) 59에 이르기까지 국방 전방위적으로 적용되고 있습니다.

● NATO: NATO는 '디지털 변혁(Digital Transformation)' 60을 추진하며, 다국적 연합군의 특성상 '동맹 간 상호운용성' 37을 가장 큰 전략적 과제로 삼고 있습니다. DIANA(북대서양 국방 혁신 가속기)와 10억 유로 규모의 NATO 혁신 기금(NIF) 61을 통해 AI, 자율 시스템, 디지털 트윈을 포함한 신흥 파괴적 기술(EDT)의 채택을 가속화하고 있습니다.

● 영국: 영국 국방부(MoD)는 '국방 디지털 전략' 62을 통해 '단일의 현대적인 디지털 백본(Digital Backbone)' 구축을 목표로 하고 있습니다. 특히 '디지털 트윈 구현 로드맵' 64을 수립하여, 개별 '장비급 DT'에서 시작해 이들을 통합하는 '역량급 DT'로 발전시키는 단계적 접근을 취하고 있습니다.

중국(PLA): '지능화(Intelligentization)'와 '배틀버스(Battleverse)' 전략
● '지능화 전쟁': 중국 인민해방군(PLA)의 군사 현대화 전략은 기계화(Mechanization) - 정보화(Informatization) - 지능화(Intelligentization)의 3단계 10를 따릅니다. 2019년부터 본격화된 '지능화'는 AI, 빅데이터, 자율 시스템, VR 등을 군사 영역에 전면적으로 적용하려는 최상위 국가 전략입니다.66

● '배틀버스(Battleverse)' / '메타-워(Meta-War)': 중국 군사 문헌들은 이 '지능화'의 궁극적인 귀결을 '메타버스 전쟁(Meta-War)' 10으로 묘사합니다. 이는 단순한 훈련 시스템이 아니라, 물리적 전장, 가상 전장, 그리고 지휘관과 병사의 인식까지 연결하는 '두뇌 전장(brain battlefield)'을 통합하는 '전장 슈퍼 시스템(battlefield super system)' 10을 의미합니다.

● DT의 역할: 디지털 트윈은 이 '배틀버스'를 구축하고 '결정 우위'를 달성하기 위한 핵심 도구입니다.9 중국군 왕 밍샤오 소장은 디지털 트윈이 "전장 상황 인식 및 계획 능력의 전략적 변혁을 실현"할 것이라고 공언했습니다.9 PLA는 교육, 의사결정, 훈련, R&D, 유지보수, 물류 6대 분야에 걸쳐 디지털 트윈 적용을 탐색 중입니다.9

미국과 중국의 디지털 트윈 경쟁 구도는 매우 흥미로운 전략적 차이점을 드러냅니다.

● 미국/서방: 이들의 접근은 *'연합적(Federated)'*이며 *'프로그램 중심적'*입니다. DLA 35, B-21 27 등 개별 조직이나 대형 프로그램이 선도적으로 각자의 디지털 트윈을 구축하고, JADC2 7나 NATO 표준 37을 통해 이들을 사후에 연결하려 합니다. 이들의 가장 큰 과제는 '상호운용성'입니다.

● 중국(PLA): 이들의 접근은 *'중앙집권적(Monolithic)'*이며 *'교리 중심적'*입니다. '디지털 차이나' 67라는 단일 국가 대전략과 '지능화' 65라는 군사 교리 하에, '배틀버스' 10라는 하나의 통일된 가상 전장을 먼저 개념화하고, 그 안을 채우기 위한 구성요소로서 디지털 트윈을 구축하는 방식입니다.
즉, 서방은 '각자의 DT'를 만들어 '연결(JADC2)'하려 애쓰는 반면, 중국은 '하나의 배틀버스'를 선언하고 그 '구성요소(DT)'를 만들려 합니다. 이는 '효율성 중심의 연합 모델'과 '교리 중심의 중앙집권 모델' 간의 거대한 전략적 경쟁입니다.

차세대 기술의 영향: 5G/6G 및 엣지 컴퓨팅의 역할

디지털 트윈의 핵심 가치는 '실시간성(Real-Time)' 12에 있으며, 이는 물리적 세계와 가상 세계를 연결하는 '양방향 자동 채널' 1의 데이터 전송 속도와 처리 능력에 달려있습니다.

● 5G/6G: 미 국방부는 '5G 전략 이행 계획' 68을 통해 5G와 엣지 컴퓨팅을 JADC2 및 기계 대 기계(M2M) 통신의 핵심으로 간주합니다. 6G는 다중 계층 컴퓨팅 시스템을 통해 차세대 디지털 트윈을 지원 69할 것이며, 미국과 유럽 모두 6G의 국방 분야 적용을 위한 연구 70에 이미 착수했습니다.

● 엣지 컴퓨팅 (Edge Computing): 이는 전술적 환경에서 DT를 구현하기 위한 필수 기술입니다. 엣지 컴퓨팅은 "데이터 소스에 더 가까이" 71에서 데이터를 처리하여, 중앙 클라우드까지 데이터를 전송하는 데 걸리는 "대기 시간(latency)을 줄이고 실시간 의사결정을 개선" 72합니다.

여기서 국방 디지털 트윈의 미래에 대한 중요한 함의를 도출할 수 있습니다. 지금까지 B-21 설계, DLA 물류, 타이ndal 기지 관리 등 대부분의 성공적인 디지털 트윈 사례는, 네트워크 대역폭이 풍부하고 통제된 *후방(rear-echelon)*의 연구소, 병참 기지, 공군 기지에서 이루어졌습니다.

하지만 JADC2, 자율 드론 편대 48, 전술적 임무 리허설 31 등 디지털 트윈의 궁극적인 군사적 가치는, 네트워크가 불안정하고 자원이 제약된 최전선, 즉 '전술적 엣지(Tactical Edge)' 1에서 발휘되어야 합니다. 최전선의 분산된 센서에서 발생하는 막대한 데이터를 모두 중앙 클라우드로 전송하여 분석하는 것은 물리적으로 불가능합니다.

따라서, 국방 디지털 트윈의 '작전적(operational)' 비전 전체는, 전술적 엣지에서 실시간으로 대용량 데이터를 처리(Edge Computing) 69하고 초고속/초저지연으로 전송(5G/6G) 68할 수 있는 차세대 통신 및 컴퓨팅 인프라의 확보 여부에 달려있습니다. 이 인프라 없이는 '실시간 지능화 전장'은 구호에 그칠 수 있습니다.

VII. 결론: 대한민국 국방 디지털 트윈의 발전 방향 제언

본 기고문은 국방 디지털 트윈이 단순한 3D 모델을 넘어, AI, 메타버스, 센서 네트워크와 결합된 '복합 기술 솔루션'으로 성숙했으며, '결정 중심'의 미래 전장에서 승패를 가를 '전략적 필수재'로 부상했음을 분석했습니다. 또한 표준화 부재, 도메인 의존성, 통합 부담과 같은 명확한 장애요인과 이를 극복하기 위한 MBSE 및 개방형 아키텍처 전략을 제시했습니다. 마지막으로 디지털 트윈 관련 용어의 진화(사이버-물리, 오퍼레이션, 자산 모델링)와 미-중-유럽의 치열한 전략적 경쟁을 조망했습니다.

이러한 분석을 바탕으로, 대한민국 국방 디지털 트윈의 성공적인 R&D 및 사업화를 위한 네 가지 발전 방향을 다음과 같이 제언합니다.

1. '복합 솔루션' 관점의 R&D 및 사업화 추진

사용자의 첫 번째 고려사항을 반영하여, 디지털 트윈을 단독 기술 사업으로 접근하는 것을 지양해야 합니다. AI 기반 '지능형' 트윈 12, STE 기반 '훈련' 트윈 33, 그리고 K-JADC2와 연동되는 '작전' 트윈 22 등, 기획 단계부터 '복합 솔루션'으로 제안요청서(RFP)를 구성해야 합니다. 이는 "AI와 디지털트윈 기반의 무기체계·훈련·정비체계가 통합된 차세대 방산 시스템 구축" 3을 강조하는 국내 전문가들의 방향성과도 일치합니다.

2. 데이터 통합 및 표준화를 위한 '범국가적 거버넌스' 확립

사용자의 두 번째 고려사항(장애요인)을 해결하기 위해, 개별 사업자의 노력이 아닌 국방부와 방위사업청 차원의 강력한 거버넌스가 필수적입니다. 미국 DBB 27나 영국 MoD 64 사례를 벤치마킹하여, '국방 디지털 트윈 구현 로드맵'과 '디지털 엔지니어링 지침'을 수립해야 합니다. 핵심은 MBSE 적용을 단계적으로 의무화하고 43, 모든 무기체계 공급자가 준수해야 할 '개방형 아키텍처' 및 '데이터 표준' 27을 정의하여 '도메인 의존성' 1과 '통합 부담' 1 문제를 선제적으로 해결하는 것입니다.

3. '3대 트윈 분야' 균형 발전 전략

사용자의 세 번째 고려사항(용어 진화)을 반영하여, 미래 전장에 필요한 3가지 DT 영역에 대한 균형 있는 투자가 필요합니다.

● (Cyber-Physical): K-방산의 핵심 경쟁력인 자율 무기체계(드론, 무인 차량 등)의 고도화를 위해, 실시간 제어 및 검증을 위한 '사이버-물리 트윈' 48 기술 확보에 집중해야 합니다.

● (Operations): DLA 35나 록히드마틴 33 사례처럼, 군수, 행정, 훈련 프로세스를 최적화하는 '디지털 오퍼레이션 트윈'을 선제적으로 도입하여, 즉각적인 '국방운영 효율화'와 예산 절감 효과를 달성해야 합니다.

● (Asset Modelling): 개발-운용-폐기에 이르는 무기체계 전 수명주기 데이터를 '단일 진실 공급원' 46으로 관리하는 '디지털 자산 모델링' 체계를 확립하여, 데이터의 신뢰성을 보장해야 합니다.

4. '전술적 엣지' 인프라 선제적 확보

'실시간 지능화 전장'의 성패는 결국 '전술적 엣지'에서의 데이터 처리 능력 68에 달려있습니다. 대한민국은 세계 최고 수준의 ICT 인프라를 보유하고 있습니다. 이 강점을 국방 분야에 적용하여, '전술적 엣지'에서도 실시간 디지털 트윈이 구현될 수 있도록 5G/6G 기반 군 전용망 및 엣지 AI/컴퓨팅 기술 개발에 선제적으로 투자해야 합니다.

디지털 트윈은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, '결정 중심 전장'의 '현재 핵심 기술'입니다. 이는 미-중 패권 경쟁의 승패를 가를 '지능화'의 기반입니다.9 대한민국 국방이 '복합 솔루션'으로서의 디지털 트윈을 채택하고, 표준화된 거버넌스 하에 '전술적 엣지'까지 구현해낼 때, 비로소 미래 지능화 전장에서의 '결정 우위'를 확보할 수 있을 것입니다.

참고 자료
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70. Digital Twin-enabled 6G Aerial Edge Computing with Ultra-Reliable and Low-Latency Communications : (Invited Paper) | Request PDF - ResearchGate, 11월 12, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/362180407_Digital_Twin-enabled_6G_Aerial_Edge_Computing_with_Ultra-Reliable_and_Low-Latency_Communications_Invited_Paper

71. AI in Defense: Impacts & Ethics | Research Article - AMS Consulting, 11월 12, 2025에 액세스, https://amsconsulting.com/articles/ai-in-defense-impacts-ethics/

이주경 칼럼니스트