밀리터리 인공지능 리터러시

정현식의 《밀리터리 인공지능 리터러시》는 국방의 현장을 배경으로 인공지능의 개념과 원리를 이해하기 쉽게 풀어낸 책이다. 군 조직 내에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적으로 보여 주며, 기술과 사람, 그리고 조직의 협업이 어떤 방식으로 이루어져야 하는지를 실무 중심의 언어로 안내한다. 저자는 스마트국방 분야에서 쌓은 경험을 바탕으로, 복잡한 기술 용어를 일상의 언어로 바꾸어 전달하는 데 주력한다.

책은 파이썬, 신경망, 거대언어모델(LLM) 등 핵심 주제를 중심으로 구성되어 있다. 하지만 단순한 기술 교본에 머물지 않는다. 각 장은 '인공지능을 왜 알아야 하는가'라는 질문에서 출발해, 국방 분야뿐 아니라 조직 전반의 디지털 전환 흐름까지 함께 짚는다. 이를 통해 독자는 인공지능을 하나의 도구가 아닌, 사고와 의사결정의 새로운 패러다임으로 이해하게 된다.

저자는 인공지능을 "군의 실무를 돕는 동료"로 정의한다. 인공지능이 만들어 낼 수 있는 효율성과 혁신을 이야기하면서도, 기술만능주의를 경계하고 인간 중심의 접근을 강조한다. 즉, 인공지능을 올바르게 이해하고 다루는 리터러시가 국방력의 새로운 기반이 되어야 함을 역설한다. 이러한 시각은 기술을 사람의 언어로 번역해 내는 저자의 균형 잡힌 태도를 보여 준다.

《밀리터리 인공지능 리터러시》는 군인과 국방 종사자뿐 아니라 인공지능을 처음 접하는 일반 독자에게도 유익한 입문서다. 복잡한 원리를 쉽게 풀어내고, 구체적 사례로 이해를 돕는 구성은 학습서로서의 완성도를 높인다. 무엇보다 인공지능을 통해 '국방의 미래'를 상상하게 만드는 힘이 있다. 기술을 이해하는 일에서 나아가, 그 기술이 인간을 어떻게 변화시키는지를 성찰하게 하는 책이다.

추천사
프롤로그

Part 1. 환경에 대한 이해
Chapter 1. 인공지능 모델 개발환경
1.1 파이썬! 인공지능 개발을 위해 읽고 쓰기를 배우다
1.2 오픈소스! 공유와 협업으로 인공지능의 길을 열다
1.3 통합개발환경(IDE)! 학습을 위한 환경을 마련하다
1.4 개발 프레임워크! 학습을 위한 도구를 준비하다
1.5 데이터셋! 학습을 위한 교재를 준비하다
Chapter 2. 인공지능 인프라 환경
2.1 프로세서! 컴퓨터에 심장을 달다
2.2 GPU! NVIDIA를 인공지능의 강자로 만들다
2.3 CUDA! GPU의 병렬처리를 통제하다
2.4 NPU! 모든 것에 인공지능을 장착하다
2.5 인공지능 플랫폼! 인공지능 서비스를 위한 토대이다
2.6 개발 자동화 도구! 효율성과 정확성을 높이다
Chapter 3. 인공지능 응용 분야
3.1 데이터 과학! 인공지능의 길을 개척하다
3.2 예측과 분류! 인공지능은 이미 일상에 있었다
3.3 컴퓨터 비전! 인공지능이 보는 것을 이해하다
3.4 자연어 처리! 인공지능이 사람과 대화하다
3.5 지능형 로봇! 인공지능이 세상 속에서 행동하다

Part 2. 기술요소와 학습기법
Chapter 4. 인공신경망 기술요소
4.1 인공신경망! 인간의 뇌를 모방한 기술이 등장하다
4.2 인공신경망! 인공뇌에도 여러 종류가 있다
4.3 인공신경망 학습! 목표는 확률을 최대화하는 것이다
4.4 파라미터! 지능의 만들어지는 원천이다
4.5 하이퍼파라미터! 인공신경망 학습의 교과편성이다
4.6 활성화 함수! 인공신경망의 채점방식이다
4.7 과적합! 언제나 과도한 것은 문제가 된다
Chapter 5. 인공신경망 학습기법
5.1 머신러닝! 기계에 생각하는 능력을 부여한다
5.2 기본 학습! 기계의 추론능력을 깨운다
5.3 전이 학습! 완성된 모델을 직무전환 시킨다
5.4 자기지도 학습! 학습용 데이터 처리 노력을 절감한다
5.5 메타 학습! 학습하는 방법을 학습한다
5.6 앙상블 학습! 인공지능이 집단지성을 발휘하다
5.7 n-샷 학습! 데이터셋이 부족해도 학습한다
5.8 멀티모달 학습! 다양한 감각으로 학습한다

Part 3. 활용을 위한 접근
Chapter 6. 객체탐지 모델
6.1 객체탐지를 위한 노력
6.2 객체탐지 모델의 진화과정
6.3 객체탐지 모델이 제공하는 정보!
6.4 객체탐지 모델의 성능평가!
Chapter 7. 거대 언어 모델과 생성형 인공지능
7.1 LLM의 등장! 인간과 인공지능의 협업시대를 열다
7.2 워드 임베딩! LLM이 지식을 쌓는 방법이다
7.3 환각과 편향! 대단한 LLM의 치명적 약점이다
7.4 파인튜닝과 RAG! LLM에 전문성과 최신성을 부여한다
7.5 sLLM! 가볍고 빠른 LLM이 필요하다
7.6 생성형 인공지능! 인간의 창의성에 도전하다
Chapter 8. 오픈소스 인공지능 모델의 국방활용
8.1 예측 모델의 국방업무 활용
8.2 분류 모델의 국방업무 활용
8.3 3차원 렌더링 모델의 국방업무 활용
8.4 이미지 생성 모델의 국방업무 활용
8.5 오디오 생성 모델의 국방업무 활용

에필로그
부록
참고 문헌

정현식 VUCA로 정의되는 환경에서 매일 쏟아지는 인공지능과 관련한 용어의 홍수에 때때로 혼란을 느끼던 저자는 국방이나 공공분야의 바쁜 일상 속에서 자신과 비슷한 환경에 처한 이들을 위해 이 책을 집필했다.
저자는 해병대 정보통신장교로 국내·외 교육과 야전부대로부터 정책기관에 이르기까지 다양한 군 경력을 쌓으면서 전문성을 키웠고, 숭실대학교에서 박사학위를 취득하며 학문적 깊이를 더했다.
10여 편의 논문을 발표했고, 현재는 전역 후 국방 관련 연구소에 재직하면서, 끊임없이 등장하는 새로운 ICT 기술들을 설렘으로 맞이하면서 기술의 본질을 이해하기 위해 부단히 노력하고 있다.
개인적으로 DIT Lab.을 운영하며 연구활동을 이어 가고 있으며 이 책은 그 노력의 첫 번째 결실이다.