[현장] "작전 지휘부터 드론까지"…한화·펀진·코난 국방AI 혁신 사례 제시
정찰·감시 영역에 국한됐던 인공지능(AI)이 이제는 작전 지휘, 무기 운용, 지휘결정 자동화에까지 확대되며 전장의 결정 요인으로 부상하고 있다. AI가 작전의 속도와 정밀도를 좌우하는 시대가 본격적으로 열리는 셈이다. 이러한 흐름 속에서 군·산·학·연이 한자리에 모여 실전 중심의 국방 AI 기술을 공유하고, 민군 협력 기반의 적용 전략을 논의하는 장이 마련됐다. 16일 성균관대학교가 주관한 '25-2차 국방 AI 기술교류 협력회'가 경기도 판교스타트업캠퍼스에서 개최됐다. 이번 행사는 군, 정부, 기업, 학계 등 각계 전문가들이 한자리에 모여 국방 AI의 기술 현황과 발전 방향, 그리고 민군 협력의 실질적 방법론을 논의하는 자리로 구성됐다. 국방정보본부, 육군 교육사령부, 지상작전사령부 등 군 주요 인사를 비롯해 정보통신기획평가원, 한국국방연구원, 한국원자력연구원 등 공공기관 전문가들이 함께 했다. 카이스트, 서강대, 서울과기대 교수진도 기술 발표와 토론에 참여했다. 특히 방산기업 및 AI 스타트업의 관심이 두드러졌다. 한화시스템, 한화에어로스페이스, LIG넥스원, 현대 로템, 빅앤딥, 시스코, 코난테크놀로지 등 주요 기술 기업 관계자들이 대거 참여해 실전 적용 사례를 공유했다. 한화시스템 최병인 팀장은 방산 AI 기술 적용 현황을 발표하며, 위성 감시정찰, EO/IR 영상 분석, 항공전자 통제, 지휘결심 자동화, MRO 분석 등 광범위한 무기체계에 AI를 융합하고 있다고 밝혔다. 특히 초소형 표적 인식, 연기 제거, 생성형 AI를 통한 훈련 데이터 증강, 지능형 전장 분석 체계 등이 실전 무기 시스템에 반영되고 있다고 설명했다. 더불어 영상 분석 자동화, 자율 판단 체계, 복합 전투 상황 대응 등의 분야에서 스타트업과 협력하며 전장에 즉시 적용 가능한 AI 기술을 확보하고 있다고 밝혔다. 최 팀장은 "이제 AI는 전투의 한 가운데에서 의사결정을 보조하는 실용 기술로 정착하고 있다"며 "우리는 보다 정확한 결정을 위한 통합 솔루션 생태계를 구축 중"이라고 강조했다. AI 전문기업 펀진의 전지훈 사업본부장은 적은 데이터로도 목표한 성과를 달성하는 퓨샷러닝 기반 생성형 AI 합성 데이터 플랫폼 '이글아이(EagleEye)'를 소개했다. 전 본부장은 "국방 분야에서는 데이터 보안과 수집 제한으로 인해 충분한 학습 데이터를 확보하기 어려운 특수성이 있다"며 "이글아이는 생성형AI를 활용해 관련 데이터를 생성하는 등의 기술로 적은 데이터로도 AI를 학습할 수 있는 환경을 제공한다"고 설명했다. 그는 퓨샷러닝 기술로 지난해 육군 9사단 아미타이거 부대에서 단 3일 만에 13종 무기 분류 모델을 학습하고 실전 배치할 수 있었다고 밝혔다. 또한 이글아이는 육군 인공지능센터에 폐쇄망 형태로 납품돼 운용 중이다. 코난테크놀로지의 서길원 차장은 대규모언어모델(LLM) 기술을 바탕으로 국방용 AI 에이전트 도입 방향을 소개했다. 모델 자체뿐 아니라, 외부 데이터 연결(확장), 계산/도식화 도구 활용(함수), 벡터 DB 기반의 데이터 참조(RAG), 시스템 프롬프트 설계 등으로 구성된 MCP 구조를 설명했다. 국방 적용 사례로는 현재 진행 중인 '스마트 인재 관리 시스템', '국방 지능형 플랫폼', '국방 AI 챗봇 제다이(GeDAI)' 등이 소개됐다. 이와 함께 향후 도입 가능한 에이전트AI 예시로 '교리 해설 요약 에이전트', '모의 훈련 시나리오 생성기', '계급 맞춤형 교육 콘텐츠 요약기' 등을 제안했다. 이어 김한솔 빅앤딥 대표는 '온디바이스 AI 기반 감시정찰 드론 시스템'을 발표했다. 영상 수신 후 사람이 영상을 해석하고 표적을 수동 식별했던 기존 감시드론과 달리 해당 시스템은 드론 자체에 AI를 내장해 자율 인식이 가능하다. 표적 식별 후, 영상을 보내지 않고 캡처된 정보만 메시지 형식으로 송신하는 방식을 사용해 통신망 단절 시에도 독립 작전 수행이 가능한 것이 특징이다. 또한 산악지역에서의 표적 좌표 오인식 문제를 개선하기 위해 강화학습 기반의 좌표 추출 알고리즘과 레이더 없이 영상 기반 궤적 추정 기술도 적용했다. 해당 장비는 군의 요구에 맞춰 경량화된 신경망을 사용하며, 리버스 엔지니어링 방지를 위한 9단계 보안 기술이 적용돼 실제 전장 배치까지 고려된 수준이다 성균관대 소요기획 사업관리과정 박유림 주무관은 '생성적 적대 신경망(GAN)을 활용한 위성 자율 궤도 판단 시스템' 연구 결과를 발표했다. 정지궤도 위성은 지구 자전속도와 동일하게 회전하며 궤도를 유지해야 한다. 하지만 태양 복사압과 중력 편차 등 내외부 요인으로 인해 지속해서 변화가 발생한다. 만약 이를 보정하지 않는다면 궤도를 이탈하게 되면 위성의 역할에 따라 통신이 일부 두절되거나 감시망이 약화될 우려가 있다. 현재는 숙련 인력이 수작업으로 궤도 상태를 분석해 조정하고 있지만 숙련도에 따른 운영 격차와 인력 부족 등의 우려 사항이 존재한다. 박 주무관은 GAN 기반의 인공지능을 활용해 위성 궤도의 정상/이상 상태를 자동 학습하고, 3km 이상의 이탈 여부를 판단해 운용자에게 '주의'와 '위험' 등 4단계 가이드를 제공하는 시스템을 설계했다. 실험에는 궤도 이탈 전력이 있는 미국 위성 '갤럭시15'의 10년치 데이터를 활용했으며, 모델은 에포크 70회 시점에서 가장 높은 성능을 기록했다. 해당 모델은 위성 연료 효율성을 향상시켜 수명을 기존 대비 2배 이상 연장하고, 국방 예산 절감효과도 있을 것으로 예상했다. 또한 성균관대는 국방력 강화를 위해 군 간부를 대상으로 AI 기술 이해와 실전 적용 능력을 기르기 위한 교육 프로그램을 진행 중이다. 약 18주간 운영되는 해당 교육과정은 4주간의 온라인 기초 이론 과정과 14주간의 오프라인 집중 실습 및 프로젝트 수행으로 구성된다. 참가자는 인공지능 기초 이론부터 시작해 조별 기획 과제, 국내외 현장 탐방, 최종 발표에 이르기까지 전 과정을 직접 수행하며, 실전 문제 해결형 학습을 경험하게 된다. 교육 후반에는 민간과 국방의 실제 기술 적용 사례를 기반으로 조별 연구를 수행하고, 자율 주제로 AI 기반 국방 솔루션을 기획·설계해 성과를 발표한다. 교육 참가자 중 해병대 송호일 정보계획 과장이 최우수 발표자로 선발되어 축하를 받았다. 육군교육사령부 전투발전부 노준 개념발전처장은 " 몇 개월을 짧은 교육 기간에도 수료생들은 실전 수준의 연구 결과를 도출했다"며 " 이번 교육 과정은 짧은 시간 동안 군 간부들이 얼마나 응집력 있게 성과를 도출할 수 있는지를 보여줬다"고 말했다. 이어 "AI는 단순히 이론을 배우는 것이 아니라, 실제 도메인을 이해하고 접목할 수 있는 능력이 더 중요하다"며 "이번 교육을 통해 우리 간부들이 AI를 이해하고 향후 전장 지휘체계에 적용하고 연계할 수 있을지 체험할 수 있는 계기가 됐다"고 강조했다.
