목표와 지표의 본질

인간은 목표를 세우고 이를 이루기 위해 노력한다. 하지만 열심히 한다고 해서 항상 원하는 결과가 나오는 것은 아니다. 열심히 했는데도 성과가 없는 이유 중 하나는 목표와 지표를 혼동하거나, 왜 하는지 모르고 행동하기 때문이다.

목표는 우리가 진짜 이루고자 하는 상태이며, 지표는 목표 달성을 확인하거나 관리하기 위해 수치화한 수단일 뿐이다. MOE(Measure of Effectiveness)는 목표 달성 정도를 보여주는 결과 지표이고, MOP(Measure of Performance)는 목표 달성을 지원하는 과정 지표다.

숫자 장난과 잘못된 수행

지표가 목표처럼 여겨지면, 사람들은 종종 숫자 맞추기식으로 지표를 달성하려 하고, 눈가리고 아웅하며 진짜 성과를 감추기도 한다. 이는 단순한 부정이 아니라 시스템 구조가 유도하는 자연스러운 현상이다. 그 결과 열심히 노력했음에도 진짜 성과는 나타나지 않고, 시간과 자원이 낭비되며 잘못된 판단과 의사결정으로 이어진다.

군사 분야에서 성능이 뛰어난 무기체계(MOP)를 갖췄다고 해서 싸움에서 반드시 이기는 것이 아닌 것도 같은 이유다. 무기 성능은 수단일 뿐, 실제 전장에서 승리하거나 임무를 완수하는 것(MOE)이 목표다. 올바른 전략과 전술, 운용자의 판단, 환경 변수까지 모두 고려되어야 진짜 효과가 나타난다.

AI의 역할

AI는 데이터를 학습하고 지표를 최적화하는 도구일 뿐이다. 목표와 의미를 이해하지 못하면 단순히 지표를 맞추는 데 그치고 진짜 성과는 나타나지 않는다. AI를 제대로 활용하려면 목표 달성을 돕는 지혜로운 도구로 설계해야 한다. 목표를 명확히 이해하고 지표를 수단으로 삼으며, AI가 판단과 행동을 지원할 때 비로소 진짜 성과가 나타난다.

MBSE의 역할

MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 목표, 지표, 수단의 관계를 모델 중심으로 통합 관리하는 방법론이다. MBSE를 활용하면 목표(MOE)와 성능(MOP)을 모델에서 명확히 연결할 수 있으며, 목표 달성에 필요한 행동과 프로세스를 설계 단계에서 검증할 수 있다.

AI, 무기체계, 운영 환경 등 복잡한 상호작용을 시뮬레이션하고, 숫자 맞추기식 수행을 예방하며 목표 달성을 체계적으로 추적할 수 있다. 다만 MBSE만으로 인간 이해 부족, 조직 문화 문제까지 완전히 해결할 수는 없다.

디지털트윈의 가치

디지털트윈을 적용하면 MBSE와 AI 활용 효과가 더욱 커진다. 디지털트윈은 현실 시스템과 가상 모델을 실시간으로 연동하여, 설계 단계에서 정의한 목표와 지표가 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 검증할 수 있다.

다양한 시나리오에서 MOE와 MOP의 상호작용을 분석하고, AI 판단과 추천을 현실 환경에서 테스트하고 최적화할 수 있다. 디지털트윈을 활용하면 시험평가를 효율적으로 수행할 수 있고, 시스템 운용과 정비를 최적화하며, 실시간 상태 모니터링과 예측 분석을 통해 CBM+(Condition-Based Maintenance Plus)까지 실현할 수 있다. 이렇게 하면 목표-지표-수단의 연결이 실제 성과로 이어지도록 지원할 수 있다.

결론

열심히 노력했는데도 효과가 없거나, 숫자 맞추기로 지표만 달성했던 경험은 목표와 지표의 역할이 뒤바뀌거나 의미를 잊었기 때문일 가능성이 크다.

목표를 명확히 정의하고, MOE와 MOP를 수단으로 활용하며, AI와 MBSE, 디지털트윈 같은 도구를 올바르게 설계하고 운용하면, 노력은 반드시 진짜 성과로 연결될 수 있다.

디지털트윈은 특히 시험평가의 효율화, 운영과 정비의 최적화, CBM+ 실현까지 가능하게 하며, 목표 달성을 현실에서 구체적이고 실질적으로 검증할 수 있는 강력한 도구가 된다.