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'국방 인공지능'통합검색 결과 입니다. (79건)

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오케스트로, 미래형 국방 AI 키운다…유·무인 자율헙업 체계 개발

오케스트로가 통신 단절과 저대역폭 환경에서도 유·무인 전투체계가 자율적으로 협업할 수 있는 국방 인공지능(AI) 기술 개발에 나선다. 클라우드 네이티브와 엣지 컴퓨팅 기반 기술을 미래 전장 환경에 적용해 분산형 전술 지휘체계와 국산 국방 소프트웨어(SW) 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 오케스트로는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 국방 AI 핵심 기술개발 사업에 공동 연구기관으로 참여한다고 14일 밝혔다. 사업명은 '불안정한 네트워크(DIL) 환경에서 강건한 이동형 엣지-클라우드 기반 유·무인체계 자율협업 지능체계 개발'이다. 이번 사업은 통신 인프라가 열악하거나 네트워크 단절과 지연이 반복되는 전술 환경에서도 유·무인 복합전투체계(MUM-T)가 임무를 지속 수행할 수 있도록 지원하는 지능형 운용체계를 개발하는 것이 핵심이다. 중앙집중형 지휘통제 구조에서 벗어나 현장 중심 분산형 엣지 지능체계로 전환하고 통신이 끊긴 상황에서도 임무를 이어가다 복구 이후 자동으로 재개할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 국방 시장에선 전장 AI와 엣지 기반 전술 체계 중요성이 빠르게 커지고 있다. 미국을 중심으로 팔란티어 등 AI·데이터 플랫폼 기업들이 국방 영역 영향력을 확대하는 가운데, 국내에서도 클라우드와 AI 기반 국방 SW 자립 필요성이 커지는 분위기다. 이런 상황 속 이번 사업은 국산 클라우드·엣지 기술을 미래 전장 환경에 실제 적용하는 대표 사례로 평가된다. 오케스트로는 이번 과제에서 계층형 멀티 에이전트 기반 이동형 엣지 운용구조 개발을 맡는다. 쿠버네티스 기반 오케스트레이션 기술을 활용해 클라우드와 엣지 환경을 통합 관리하고 엣지메쉬와 클라우드코어 기반 엣지 노드 간 P2P 통신과 서비스 디스커버리 기능도 구현할 계획이다. 아울러 AI·머신러닝(ML) 모델을 엣지 환경에 직접 배포·실행해 실시간 추론이 가능한 지능형 운용체계 고도화도 추진한다. 오케스트로 이동형 엣지 기술과 한국전자통신연구원(ETRI)의 분산·연합학습, 증분학습 기술이 결합될 경우 통신 불능 상황에서도 전장 체계 복원력을 높일 수 있을 것으로 예상된다. 회사는 향후 군 실증을 거쳐 후속 국방 사업과 연계 가능성도 높게 보고 있다. 주요 수요기관으로는 국방부와 합동참모본부, 육군본부 미래혁신센터, 방위사업청 등이 거론되며 드론봇 전투단과 무인전투차량 시범여단, 차세대 지휘통제체계(NGC2) 사업 등과 연계 가능성도 점처진다. 김범재 오케스트로 대표는 "이번 과제는 통신 단절과 저대역폭 등 제약이 큰 전술 환경에서도 자율협업 체계를 구현할 수 있는 기반을 마련하는 것"이라며 "클라우드 네이티브 기술과 엣지 운용 역량을 국방 분야에도 적용해 국산 SW가 다양한 현장에서 활용될 수 있도록 기술 경쟁력을 지속 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.05.14 10:02한정호 기자

NHN클라우드, 양평 리전·국방 AX '드라이브'…1분기 매출 20.2%↑

NHN클라우드가 서울 양평 리전 그래픽처리장치(GPU) 인프라 가동을 시작으로 공공·국방 시장 공략에 박차를 가한다. 동시에 이노그리드와의 합병을 추진하며 풀스택 인공지능(AI) 클라우드 경쟁력 강화을 강화하고 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 시장 주도권에 확보에 나선다. NHN은 12일 진행한 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문이 전년 동기 대비 19.0% 증가하고 전 분기 대비 9.6% 감소한 1257억원의 매출을 기록했다고 발표했다. NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 20.2% 성장했으나 지난해 4분기 공공 사업 매출 집중에 따른 역기저 영향으로 전 분기 대비 감소한 것으로 나타났다. NHN클라우드는 올해 1분기 정부 'GPU 확보·구축·운용지원' 사업 밸류체인을 완성하며 AI 인프라 사업 확대 기반을 마련했다. 회사는 지난 3월 말 서울 양평 리전에 구축한 수냉식 기반 엔비디아 GPU B200을 본격 가동했으며 지난달부터 관련 매출 인식도 시작했다. 또 광주 국가 AI데이터센터에 초고사양 GPU B300 인프라를 구축하며 '2026년 국가 AI데이터센터 고도화 사업' 공급사로도 선정됐다. 정우진 NHN 대표는 "현재 폭발적인 GPU 수요에 대응해 고성능 컴퓨팅 자원을 풀가동 중"이라며 "이는 NHN클라우드가 국내 넘버원 AI CSP로서 시장 지배력을 확대하고 재무적 목표를 달성하는 결정적 요인이 될 것"이라고 말했다. NHN클라우드는 최근 AI 인프라 전문기업 베슬AI와도 GPU 공급 계약을 체결하며 200억원 이상 규모 매출을 기대하고 있다. 이를 기반으로 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 확대와 함께 AI 인프라 시장 내 입지를 강화한다는 방침이다. 특히 양평 리전은 올해 NHN클라우드의 실적 개선을 이끌 핵심 축으로 꼽힌다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 "양평 데이터센터 리전의 매출 증가분이 큰 규모가 될 것"이라며 "CSP 매출 기준으로는 대략 30% 이상 성장을 예상하고 있다"고 설명했다. 이어 "최근 GPU 수요 폭증으로 기존 예상 대비 상향 여지도 있다"고 덧붙였다. 다만 이번 1분기 GPU 사업 확대 과정에서 선제적 인프라 투자 비용도 함께 반영됐다. NHN은 1분기 감가상각비가 전 분기 대비 21.9% 증가한 327억원을 기록했다고 밝혔다. 이 가운데 NHN클라우드의 정부 AI 사업 관련 사용권자산 상각비와 유형자산 상각비가 약 73억원 반영됐다. NHN클라우드는 공공·금융 시장 경쟁력 강화에도 속도를 내고 있다. 회사는 최근 이노그리드와 자회사 NHN인재아이엔씨의 합병을 결정했다. 이노그리드 클라우드 플랫폼 기술과 NHN클라우드 운영 역량을 결합해 구축부터 운영까지 아우르는 풀스택 서비스 체계를 강화하겠다는 전략이다. 정 대표는 "이노그리드 클라우드 플랫폼 기술과 NHN클라우드 운영 역량을 통해 풀스택 클라우드 서비스 체계를 구축할 것"이라며 "엔터프라이즈는 물론 보안 요구 수준이 높은 공공 및 금융 시장 경쟁력이 한층 강화될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 아울러 국방 AI 전환(AX) 시장 공략도 본격화한다. NHN은 국방 분야를 전략적 타깃 시장으로 설정하고 프라이빗 클라우드와 GPU 인프라 구축·운용 역량을 기반으로 사업 확대에 나설 계획이다. 회사 측에 따르면 이미 NHN두레이 협업 플랫폼은 국방부에 '국방이음'이라는 명칭으로 도입됐으며 올해 하반기에는 육·해·공군을 포함한 전군 약 30만명 규모로 확대 적용될 예정이다. 더불어 NHN클라우드는 방위사업청이 추진하고 한화시스템이 주관하는 '연합지휘통제체계 성능개량 체계개발 사업'에도 참여 중이다. 회사는 공공 시장에서 축적한 보안·운영 경험을 기반으로 국방 클라우드 시장 내 입지를 확대한다는 목표다. 정 대표는 "국방 환경에서도 보안성과 안정성을 검증받은 레퍼런스를 확보했다"며 "공공 부문에서 축적한 입지와 결합해 국방 AX 사업 확장의 기반으로 삼겠다"고 강조했다.

2026.05.12 15:21한정호 기자

[AI리더스] "AI, 전차처럼 도입해선 늦는다"...국방 AX 거점으로 혁신 해야

"인공지능(AI)은 전차처럼 규격 맞춰 납품받는 무기체계가 아닙니다. 요구사항을 정해 놓고 5년 뒤 결과물을 받는 방식으로는 기술 변화 속도를 따라갈 수 없습니다." 6일 서울 광진구 세종대 멀티캠퍼스에서 만난 박남희 교수는 국방 AI 도입이 더딘 이유로 기술 부족보다 구조적 한계를 꼽았다. 국방부 지능정보화정책관을 지낸 그는 "지금 국방에 필요한 것은 완벽한 계획서가 아니라 빨리 실험하고 작은 성공을 쌓아가는 구조"라고 설명했다. 이어 "실제 데이터를 바탕으로 기술을 시험할 수 있는 국방 AX 거점 등을 구축하고 이를 통해 민간 기업과 함께 혁신할 수 있는 기반이 만들어져야 한다"고 강조했다. "AI 구축에 '전차 규격'...사업 방식 개선 필수 박 교수가 가장 먼저 짚은 문제는 국방의 느린 획득 구조다. 현재 국방 사업은 요구사항 도출부터 예산 반영, 실제 도입까지 통상 5년 이상이 소요된다. 하루가 다르게 진화하는 AI 생태계에서 5년 전의 기획은 이미 죽은 기술이나 다름없다는 지적이다. 그는 "전통 무기체계는 규격이 비교적 명확하지만 AI와 소프트웨어(SW)는 데이터와 운영 환경에 따라 성능이 계속 달라진다"며 "처음 정한 요구사항을 몇 년 뒤 그대로 맞춰오는 방식으로는 현장에서 바로 쓸 수 있는 체계를 만들기 어렵다"고 말했다. 이어 "현장 부대의 만족도가 90%를 넘어도 서류상 규격과 조금 다르다는 이유로 합격이냐 마냐를 두고 몇 달씩 실랑이를 벌이는 게 현실"이라며 경직된 구조를 꼬집었다. SW 사업에 적합하지 않은 국방 AI 사업 환경도 개선해야 할 요소로 꼽혔다. 구축 예산은 잡히지만 이후 성능 개선과 재학습, 운영 고도화에 필요한 유지보수 예산은 충분히 반영되지 않는 경우가 많다는 설명이다. 박 교수는 "AI는 한 번 납품하고 끝나는 체계가 아니라 계속 데이터를 넣고 고쳐가야 성능이 올라간다"며 "그런데 국방 사업은 구축 중심으로 설계돼 있어 운영과 개선이 뒤로 밀린다"고 말했다. 여기에 육·해·공군의 장비와 교리, 용어가 제각각이라 시스템 통합 난도도 높다. 그는 "요구사항은 복잡한데 유지·고도화 여력은 작으니 실력 있는 기업일수록 국방 사업을 부담스러워한다"며 "처음부터 운영과 개선까지 보는 예산 구조로 바뀌어야 한다"고 강조했다. 실패하면 문책하는 문화에선 AI 클 수 없어 박 교수는 실패를 용인하지 않는 조직 문화도 국방 AI 혁신의 큰 걸림돌로 꼽았다. AI는 처음부터 완벽한 정답을 내놓는 기술이 아니라 시행착오를 거치며 성능을 끌어올리는 방식인데 지금 국방의 구조는 그 과정을 받아들이지 못하고 있다는 것이다. 그는 "3년 뒤 안전한 결과물 하나를 기다리기보다 1년 안에 여러 번 실험해 하나라도 제대로 건지는 방식이 더 중요하다"며 "작은 성공이 쌓여야 다음 단계로 갈 수 있는데 우리는 실패 가능성이 보이면 시도 자체를 줄이려는 경향이 강하다"고 말했다. 특히 실험 사업이 본사업으로 이어지지 못한 채 끊기는 현실을 문제로 들었다. 박 교수는 "AI는 50, 60, 70으로 점진적으로 성능을 끌어올려야 하는데 프로젝트가 단절되면 학습도 고도화도 멈춘다"며 "한 번의 완성형 사업보다 연결되는 실험 구조가 중요하다"고 강조했다. 이와 관련해 그는 미국 국방부의 '제다이(JEDI)' 클라우드 사업을 사례로 제시했다. 해당 사업은 당초 마이크로소프트 단독 계약으로 추진됐지만 아마존웹서비스(AWS) 등 경쟁사의 반발 속에 중단됐다. 이후 여러 주요 클라우드 기업이 참여하는 '합동 전투원 클라우드 역량(JWCC)' 체계로 전환됐다. 박 교수는 "미국은 대형 프로젝트가 실패하거나 계획이 바뀌더라도 담당자를 문책하기보다 그 과정에서 얻은 경험을 바탕으로 다음 단계를 준비한다"며 "반면 우리 군은 프로젝트가 흔들리면 곧바로 책임을 묻는 분위기가 강해 누구도 위험을 감수한 AI 실험에 나서려 하지 않는다"고 지적했다. 그는 "처음부터 100점짜리 완벽한 AI는 없다"며 "팔란티어 같은 글로벌 방산 AI 기업도 초기 정확도 50~60% 수준에서 출발해 미 국방부의 지원 속에 95%까지 끌어올린 것"이라고 설명했다. 그러면서 "실패를 두려워하지 않고 작은 성공을 축적하는 방향으로 발상을 바꿔야 한다"고 강조했다. 혁신 병목 해결할 '국방 AX 플레이그라운드' 절실 이 밖에도 박 교수는 국방의 특성상 보안은 필수지만, 지금의 체계는 긴 검토 기간과 과도한 책임 부담 때문에 혁신을 가로막는 '병목'으로 작동하고 있다고 진단했다. 우수한 IT·사이버 특기 장교들 역시 경직된 업무 환경 속에서 제 역할을 충분히 펼치지 못하고 있다는 것이다. 이런 문제의 대안으로 박 교수는 민간 기업이 군 내부 데이터를 활용해 자유롭게 기술을 시험할 수 있는 'AI 전환(AX) 플레이그라운드' 조성을 제시하며 최근 논의되는 국방 AX 거점에 대한 기대감을 표했다. 보안을 철저히 유지하면서도 실험과 검증이 가능하고 책임 소재와 판단 기준이 명확한 별도 공간이 필요하다는 설명이다. 박 교수는 "군사 보안은 당연히 중요하지만 이를 이유로 데이터를 묶어두고 프로젝트를 멈춰 세운다면 어떤 발전도 이룰 수 없다"며 "실제 전장에서 의미 있는 양질의 데이터를 제공하고 국내의 우수한 영상·클라우드·데이터 분석 기업들이 국방 생태계 안에서 자생력을 키울 수 있도록 과감히 판을 깔아줘야 한다"고 말했다. 더불어 국제 및 부처 간 공조의 중요성도 역설했다. 현직 시절 한미 간 정보화책임관(CIO)급 협의체인 '한미 ICT CC'를 구축했던 경험을 소개하며 양국의 정권 교체와 잦은 인사 이동으로 실질적 네트워크를 지속하기 어려웠던 한계를 설명했다. 이어 사이버 위협 정보 공유와 대응의 실효성을 높이려면 국정원, 과기정통부, 군 등 국내 기관 간 폐쇄적 칸막이를 없애고 실시간 공조 체계를 강화해야 한다고 덧붙였다. 박남희 교수는 "인구 절벽으로 인한 병력 감소와 드론·AI 기반의 비대칭 위협이 이미 현실화됐지만 똑똑한 젊은 장교가 여전히 소모적인 행정 보고서 작성에 파묻혀 있다"며 "에이전트 AI 같은 첨단 기술을 활용해 이런 불필요한 업무를 줄이고 진짜 군사적 고민을 할 수 있도록 환경을 열어주는 것이 진정한 국방 AI 혁신의 출발점이 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.06 11:07남혁우 기자

아주대, 판교 '국방 AX 거점' 도전장…AI 생태계 키운다

아주대학교가 국방 인공지능(AI) 인재 양성을 위한 '국방 AI 전환(AX) 거점' 사업 참여에 나서며 판교 중심 군·산·학 협력 생태계 구축에 도전장을 내밀었다. 20년 이상 축적해온 국방 연구·교육 역량과 전국 단위 군 네트워크를 기반으로 실전형 AI 인재 양성과 기술 실증을 동시에 추진한다는 목표다. 27일 업계에 따르면 아주대는 국방부가 추진하는 '군·산·학 협력센터(국방 AX 거점) 사업'에 판교 거점 주관기관으로 신청했다. 해당 사업은 국방 AI 전문인력 양성과 민·군 협력 기술 개발을 동시에 추진하기 위한 국가 주도 프로젝트다. 국방 AX 거점 사업은 용산·판교·대전·부산·양재 등 5대 거점을 중심으로 AI 개발 인프라, 데이터 활용 환경, 교육 체계를 통합 구축하는 것이 핵심이다. 국방부는 이를 통해 군 내부 수요와 민간 기술을 연결하고 실증 기반 AI 개발을 가속한다는 계획이다. 이번 사업에는 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 학습 인프라, 데이터 안심존, 보안 기반 개발 환경(MLSecOps), 공동 연구 공간 등이 포함된다. 군 내부 보안망과 민간 연구 환경을 분리·연계하는 구조로 설계돼 국방 데이터 활용과 협업을 동시에 확보하는 것이 특징이다. 판교 거점은 육군 중심 AX 실증을 담당하는 핵심 지역으로, 국내 주요 AI 기업과 연구기관이 밀집한 점이 강점으로 꼽힌다. 민간 기술과 군 수요를 빠르게 연결할 수 있는 입지라는 점에서 사업 경쟁이 치열한 것으로 알려졌다. 아주대는 이번 사업을 위해 AI 모델·데이터·플랫폼, 보안 등 다양한 분야 기업들과 협력 체계를 구축한 상황이다. 군 수요에 맞춰 협력 대상을 유연하게 확장하는 구조로 대형 AI 모델 기업부터 데이터 처리, 국방 특화 솔루션 기업까지 폭넓은 참여 기반을 확보했다. 이를 통해 기술 개발과 실증, 인재 양성을 동시에 추진하는 개방형 국방 AI 생태계를 구현한다는 방침이다. 특히 이 사업에서 교육·연구·실증을 통합한 전주기 AX 인재 양성 체계를 강조하고 있다. 정보통신대학원을 중심으로 AI, 사이버보안, IoT(피지컬 AI), 국방 ICT 융합 등 다학제 교육 구조를 갖추고 있다는 점을 내세웠다. 노병희 아주대 정보통신대학원장은 "국방 AX 거점은 단순한 연구 시설이 아니라 교육과 실증, 사업화까지 이어지는 통합 플랫폼이어야 한다"며 "군이 실제 필요로 하는 기술을 빠르게 구현할 것"이라고 설명했다. 아주대, 전국 6개 거점 교육망 활용…'국방 AX' 조기 성과 정조준 아주대는 1999년부터 국방 ICT 융합 교육을 운영하며 약 3700명 이상의 석사급 인력을 배출했다. 재학생의 약 80%가 군인 및 군무원으로 구성돼 있으며 이는 군 내부 네트워크와 직접 연결되는 강점으로 평가된다. 또 앞서 전국 군부대 내 6개 거점 교육센터를 운영하며 온·오프라인 병행 교육 체계를 구축한 점도 특징이다. 현장 접근성이 높은 교육 모델을 통해 군 인력의 실무 역량을 강화해왔다는 설명이다. 노 원장은 "이미 군 부대 내 교육 거점과 네트워크를 통해 실무 중심 교육을 활발히 운영해 왔다"며 "국방 AX 사업에서도 이러한 구조를 기반으로 빠르게 성과를 낼 수 있다"고 말했다. 연구 측면에서도 아주대는 국방 상호운용성 표준 관리, 전술 네트워크 연구, 군 네트워크 개선 등 다양한 국방 연구개발(R&D) 경험을 축적해왔다. 장위국방연구소와 국방 상호운용성 지원센터 등을 통해 국방 데이터와 시스템 구조에 대한 이해도를 확보한 상태다. 교육 방식에선 프로젝트 기반 학습(PBL)을 중심으로 실제 군 과제를 수행하는 구조를 내세우고 있다. 대학원생과 기업, 군이 함께 참여하는 공동 프로젝트를 통해 연구 결과를 실증까지 연결하는 방식이다. 업계에선 국방 AX 거점 사업이 단순 인재 양성을 넘어 국방 AI 생태계 구축의 출발점이 될 것으로 보고 있다. 민간 AI 기술을 국방에 적용하는 과정에서 데이터, 보안, 운영 체계 전반의 혁신이 요구될 전망이다. 노 원장은 "AI는 이론보다 적용이 중요한 분야로, 실제 군 소요 기반 프로젝트를 통해 성과를 만들어내는 것이 핵심"이라며 "우리는 학생·기업·군이 함께 참여하는 구조를 갖췄다"고 강조했다. 이어 "국방 AX 거점은 기술 개발뿐 아니라 인재·데이터·거버넌스를 모두 연결하는 국가 핵심 프로젝트"라며 "지속 가능한 군·산·학 협력 모델을 통해 실질적인 국방 AI 경쟁력 확보를 돕겠다"고 덧붙였다.

2026.04.27 17:32한정호 기자

[영상] 전쟁의 시대…병력 50만 붕괴 위기 속 국방 해결 방안은

러시아-우크라이나 전쟁과 중동 사태 등 글로벌 군사 충돌이 격화되는 '전쟁의 시대'를 맞았다. 하지만 우리 국군은 인구 절벽으로 인한 상비 병력 50만명 선 붕괴라는 치명적인 내부 위기에 직면해 있어 대안이 시급한 상황이라는 지적이다. 심승배 국가 AI 전략위원회 국방안보 분과위원장(한국국방연구원 연구원)은 22일 영상 인터뷰를 통해 현대전에서 급부상하고 있는 '국방 AI'의 중요성과 우리 군이 나아가야 할 핵심 방향으로 속도를 제시했다. 50만 병력 붕괴는 기정사실…대안은 AI 심 분과장은 현재 군이 직면한 가장 큰 문제로 '병력 부족'을 꼽았다. 실제로 역대 최저치를 갱신하고 있는 출산율 통계를 기반으로 추산해 볼 때 군 상비 병력 50만 명선 붕괴는 이미 피할 수 없는 기정사실로 다가왔기 때문이다. 그는 "입대하는 장병 수가 매우 부족한 상태에서 상비 병력을 채울 대안은 사실상 AI와 무인 체계밖에 없다"며 "과거와 같은 인해전술이나 예비군·징병제 개편 등 물리적인 인원을 늘리려는 양적인 접근보다는, AI와 휴머노이드, 물류 로봇 등을 최대한 활용해 병력의 갭을 채우는 '질적인 전환'이 시급하다"고 강조했다. 실제로 과거에는 인원 부족으로 정밀하게 수행하지 못했던 위성 영상 분석이나 광범위한 감시·정찰 업무를 이제는 AI가 대신하거나 확장해 수행하며 병력 축소의 빈자리를 자연스럽게 메우고 있다. 특히 현대전은 전장 정보가 폭증하면서 인간의 판단 속도만으로 감당하기 어려운 단계에 들어섰다고 진단했다. 위성영상, 공개정보, 소셜미디어, 허위정보까지 한꺼번에 분석해야 하는 상황에서 AI의 지원 없이는 의사결정 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다는 얘기다. 그는 "AI가 먼저 정보를 정리하고 선택지를 제시한 뒤, 인간이 최종 판단하는 구조가 현실적”이라며 "전쟁의 속도가 빨라질수록 AI의 전략적 가치는 더 커진다"고 말했다. 지휘관의 참모가 된 AI…"현대전은 속도전" 지속되는 글로벌 분쟁에서 나타난 전장의 양상도 국방 AI 도입을 강력하게 재촉하고 있다. 가성비가 뛰어나고 인명 피해를 줄일 수 있는 드론 등 무인 체계 자율성이 점차 높아지면서, 인간보다 무인 체계가 주도하는 전술이 훨씬 유리해졌기 때문이다. 전장에 쏟아지는 방대한 '정보의 홍수'도 지휘관의 의사결정을 돕는 AI의 필요성을 극대화했다. 심 분과장은 "어떤 무기를, 어떤 경로와 조합으로 타격해야 할지 아군과 적군의 상황을 동시에 파악해야 하는 매우 복잡한 상황"이라며 "기존의 위성 영상 분석은 물론, 최근에는 SNS를 통해 퍼지는 조작된 사진(Fake) 등 심리전·인지전 성격의 공개 출처 정보(OSINT)까지 쏟아지면서 인간이 일일이 진위를 가리고 판단하기는 불가능한 지경에 이르렀다"고 진단했다. 실제로 미국은 모든 전장 정보를 하나로 연결해 최적의 의사결정을 내리는 '합동전영역지휘통제(JADC2)' 체계 구축에 사활을 걸고 있으며 AI 도입을 최우선으로 강조하는 중이다. 심 분과장은 "이제는 AI가 방대한 데이터를 1차로 분석해 최적의 선택지 리스트를 올리면 인간 지휘관은 이를 바탕으로 최종 선택을 내리는 시대"라며 "현대전은 누가 더 빠르게 결심하고 대응하느냐가 승패를 가르는 '속도전'인 만큼 AI를 활용해 의사결정 속도를 높이지 않으면 실전에서 치명적인 결과로 이어질 수밖에 없다"고 경고했다. 10년 걸리는 낡은 무기 도입 절차… "애자일한 개혁 시급" 심승배 분과장은 급변하는 전장 속 국방 AI 확산 최대 걸림돌로 경직된 무기 획득 체계를 지목했다. AI 필요성에는 공감대가 커졌지만 실제 도입 구조는 여전히 과거 방식에 머물러 있다는 지적이다. 그는 "기존 무기체계는 소요 제기부터 실전 배치까지 10년 이상 걸리는 경우가 많다"며 "민간에서는 첨단 드론과 소프트웨어가 빠르게 바뀌는데, 국방은 이런 기술을 곧바로 시험하고 현장에 적용하기 어려운 구조"라고 말했다. 이어 "지금 필요한 것은 민간의 상용 기술을 신속하게 들여와 테스트하고 보완하는 '애자일한 획득 전략'"이라고 강조했다. 다만 속도만 앞세울 수는 없다고도 덧붙였다. AI 무기체계의 안전성과 윤리성 검증은 필수지만 무결점만을 목표로 도입을 지나치게 늦춰서는 안 된다는 것이다. 심 분과장은 결국 국방 AI의 성패는 안전성과 속도 사이의 균형을 어떻게 제도화하느냐에 달려 있다고 봤다. 더불어 한국 국방 AI 한계가 단순 예산 부족에만 있지 않다고 진단했다. 투자된 예산을 실제 전력화로 연결할 조직, 인력, 산업 생태계가 함께 부족하다는 것이다. 심 분과장은 "예산 확대도 중요하지만 그 돈을 흡수해 사업화하고 현장 전력으로 연결할 시스템이 같이 커져야 한다"며 "그렇지 않으면 돈은 써도 성과로 이어지기 어렵다"고 지적했다. 민간 기술을 국방에 빠르게 접목할 수 있는 연결 구조도 핵심 과제로 꼽았다. 군이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 하고, 이를 바탕으로 스타트업과 방산기업이 시제품을 만든 뒤 실제 군 도입까지 이어지는 선순환 체계가 필요하다는 설명이다. 심 분과장은 "국방 분야는 데이터에 대한 갈증이 크다"며 "실증에서 끝나지 않고 도입까지 이어지게 하려면, 그 사이의 '죽음의 계곡'을 메워줄 국방 AX 거점 같은 플랫폼이 필요하다"고 말했다. '미국식 국방 AI 도입은 부적합…"소버린 AI 기반 국방 특화 현실적" 심승배 분과장은 한국 국방 AI의 전략 방향과 관련해 미국식 모델을 그대로 답습하기는 어렵다고 진단했다. 미국은 막대한 자본을 바탕으로 국방이 AI 혁신을 주도하는 구조지만 한국은 민간과 정부가 축적한 기술 기반 위에서 국방 특화 체계를 키우는 방식이 더 현실적이라는 판단이다. 그는 "국가 차원의 소버린 AI 기반을 만들고 그 위에 국방 도메인에 맞는 특화 체계를 얹는 접근이 필요하다"며 "모든 것을 처음부터 국방이 독자 개발하겠다는 방식은 비효율적일 수 있다"고 말했다. 특히 국방 AI는 범용 대형 모델만으로는 한계가 있다고 봤다. 부대 내부 민감 정보 처리나 무기체계 직접 탑재 같은 영역에서는 경량화된 소형 모델이 필수적이라는 설명이다. 심 분과장은 "국방 AI는 결국 현장 적용성과 보안성을 동시에 만족해야 한다"고 강조했다. 이를 위해서는 민간 AI 스타트업과 방산기업이 군 데이터를 안전하게 활용하고 시제품을 만들어볼 수 있는 '국방 AI 플레이그라운드', 즉 국방 AX 거점 같은 생태계가 필요하다고도 했다. 실증과 실제 도입 사이의 단절을 줄이기 위해 정부의 인프라·예산 지원이 함께 이뤄져야 한다는 주장이다. 또 심 분과장은 "미래전은 결국 드론 대 드론의 물량전이 될 것"이라며 "유사 시 필요한 드론을 대량 생산할 수 있는 역량을 지금부터 갖춰야 한다"고 말했다.

2026.04.22 16:52남혁우 기자

국가AI전략위-KAI, '국방 AX' 논의…"중소기업 지원 절실"

정부가 항공 분야 관계자들과 국방 인공지능 전환(AX) 방안을 논의했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 지난 7일 경남 사천 한국항공우주산업(KAI) 본사를 방문해 고위급 간담회를 진행했다고 9일 밝혔다. 간담회에는 심승배 국방·안보분과장과 김종출 KAI 사장 등 주요 관계자가 참석했다. 이번 간담회는 방산 기업과 AI 개발자 등 현장 의견을 정책에 반영하기 위해 지난 1월부터 이어온 국방 AX 현장 소통 연장선이다. 위원회는 항공 산업을 중심으로 실질적인 AI 적용과 생태계 확장 방안을 점검했다. 핵심 논의는 항공 중소기업의 AX 전환 지원이다. 대기업 중심 투자 성과와 달리 중소기업은 투자 여력 부족으로 AI 전환이 지연되고 있어 정부 차원의 지원 필요성이 제기됐다. 이에 따라 위원회는 항공 중소기업 대상 AX 지원 방안을 검토하고 산업 경쟁력 강화를 위한 정책 협의를 추진할 계획이다. 대기업과 중소기업 간 협력 구조도 강화할 방침이다. 이날 무인기 기반 전투 혁신도 주요 의제로 다뤄졌다. 저비용 무인전투체계인 루카스와 유사한 K-무인기를 국내 기술로 단기간 내 생산할 수 있다는 점이 강조됐다. 위원회는 군이 해당 무인기를 조기에 도입하고 운용하면서 전투 방식 혁신을 병행하는 방안을 관계 부처와 검토하기로 했다. 김종출 한국항공우주산업 사장은 "항공 관련 중소기업들은 투자여력이 부족해 어려운 상황이다"며 "항공산업 전체 경쟁력 강화를 위해 정부 차원의 지원이 필수적이다"고 밝혔다.

2026.04.09 17:13김미정 기자

정부, 국방 AX 간담회 개최…중소기업 참여 확대 해법 모색

정부가 국방 인공지능 전환(AX)에 중소기업과 스타트업 참여를 확대하기 위해 정책을 논의했다. 국가AI전략위원회는 8일 국방 AX 참여 활성화를 위한 중소기업·스타트업 간담회를 개최하고 방산 수출 확대와 기업 참여 방안을 공유했다고 밝혔다. 이번 간담회에는 중소기업과 스타트업 대표 19개사가 참석했다. 또 국방부와 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 방위사업청 등 관계 부처가도 자리해 정책 방향을 점검했다. 논의는 대기업과 중소기업 간 상생 방안과 방산 분야 진출 활성화 요청사항 중심으로 진행됐다. 위원회는 사전 의견 수렴을 통해 현장 요구를 구조화하고 이를 바탕으로 해결 방안을 모색했다. 참여 기업들은 방산 AI와 무인체계 수출 확대를 위해 정부 차원 전담 조직 확대가 필요하다고 강조했다. 해외에서는 정부 인력이 상주하며 수출 지원을 수행하지만 국내는 지원 체계가 부족하다는 점을 지적했다. 이에 대해 방위사업청은 기존 조직 역할을 고려해 전담 조직 확대 방안을 검토하기로 했다. 수출 지원 체계 강화가 정책 과제로 떠오른 셈이다. 기업들은 군 작전 환경과 유사한 시험 공간 부족 문제를 제기했다. AI와 무인체계 고도화를 위해서는 지속적인 실증과 데이터 확보가 필수라는 점을 강조했다. 국방부는 국방 AX 거점을 활용해 데이터 활용을 확대하고 드론 등 무인체계 실험 공간을 확보하는 방안을 검토하겠다고 밝혔다. 부대 여건을 고려해 가용한 장소를 활용하는 방향이다. 임문영 국가AI전략위원회 상근부위원장은 "AI 기술로 새로운 형태의 전쟁이 펼쳐지는 지금 속도감 있는 국방AX가 시급하다"며 "대기업 뿐 아니라 중소기업 스타트업이 모두 방산 수출 주역으로 자리 잡을 수 있도록 오늘 나온 의견을 정책에 반영하겠다"고 밝혔다.

2026.04.08 19:05김미정 기자

[국방 AX 거점④] "AI 인프라·인재 10년 키워…판교, 육군 전초기지로"

전쟁의 양상이 바뀌고 있습니다. 드론과 인공지능(AI), 데이터 기반의 '피지컬 AI'가 현대전의 핵심 요소로 부상하면서, 국방 경쟁의 승패를 가르는 기준도 무기 성능 자체보다 기술을 얼마나 빠르게 실전에 적용하느냐로 옮겨가고 있습니다.하지만 직접적인 분쟁 상황을 겪지 않는 한국은 실전 데이터와 현장 경험 축적에 구조적 한계를 안고 있습니다. 이는 곧 AI 기반 미래 국방 역량 확보에서 뒤처질 수 있다는 우려로 이어집니다.이 같은 문제의식 속에서 정부와 군, 대학, 기업은 폐쇄적인 군 주도 개발 체계를 넘어 민간의 기술력과 데이터 활용 역량을 국방에 접목하는 새로운 협력 모델을 모색하고 있습니다.서울·판교·대전·부산 등 5대 권역 국방 AX 거점 구축, 판교 국방 데이터랩 운영, 국방 AX 협의체 출범, 군 특화 AI 인재 양성 확대가 그 흐름을 보여줍니다. 지디넷코리아는 이번 기획을 통해 급변하는 글로벌 전장 환경 속에서 한국형 국방 AX 생태계가 어디까지 와 있는지, 판교를 중심으로 어떤 실행 구조가 만들어지고 있는지, 그리고 데이터 개방·제도 정비·인재 확보라는 남은 과제가 무엇인지 4편에 걸쳐 짚어봤습니다. [편집자주] "국방 인공지능전환(AX)은 준비된 곳에서 시작돼야 합니다. 우리는 판교에서 '국방 AX 거점'을 추진할 준비를 이미 마쳤습니다. 현재 총장이 가장 집중하고 있는 이슈기도 합니다. 우리는 지난 10년간 키운 AI 인프라와 인재 양성 체계로 해당 거점을 운영할 역량을 충분히 갖췄습니다." 김광수 성균관대 AI융합원장은 이달 지디넷코리아를 만나 판교 중심으로 국방 AX 실행력을 끌어올리겠다는 구상을 이같이 밝혔다. 성균관대는 지난 달 19일 판교 미래국방융합연구센터에서 '국방 AX 협의체' 협약식을 열고 산학연 협력 체계를 공식 출범했다. 협의체에는 수도권 중심으로 AI·ICT 역량을 보유한 기업과 대학·출연연구기관이 참여한다. 이런 움직임은 국방부가 추진 중인 '국방 AX 거점' 사업과 맞물렸다. 이 사업은 2026년까지 판교를 포함한 전국 5대 거점에 AX 협업 공간을 조성하는 것이 골자다. 이를 통해 국방 AX 실증과 전문 인력 양성을 병행하는 것이 핵심이다. 김 원장은 "우리는 판교 거점을 단순 연구 시설이 아닌 육군 특화 AX 허브로 키울 것"이라며 "전국 각지서 개발된 AI 기술을 판교에서 실증·확산하는 역할을 수행할 것"이라고 강조했다. 김 원장은 국방 AX 거점으로 판교가 가장 적합한 이유를 설명했다. 판교가 글로벌 경쟁력 갖춘 AI 기업이 밀집한 지역이라는 이유에서다. 판교가 군의 다양한 수요를 기술로 빠르게 전환할 수 있도록 도울 수 있을 것이란 설명이다. 김 원장은 "판교 기반 국방 AX 거점은 민·군·산·학 협력 시너지를 극대화할 수 있는 최적 장소"라고 주장했다. "국방 AX, 인프라·인재 핵심…10년 동안 키워" 김 원장은 성균관대가 국방 AX 거점 운영을 실질적으로 추진할 수 있는 유일한 대학이라고 자신했다. 국방 AX 거점 필수 조건인 인프라와 인재를 충분히 갖췄다는 이유에서다. 김 원장은 국방 AX 핵심을 인프라로 규정했다. 실제 성균관대는 대학 내 슈퍼컴퓨팅센터 중심으로 그래픽처리장치(GPU) 자원을 통합 운영하는 체계를 구축했다. 이를 통해 대규모 AI 연구·교육을 동시에 수행할 수 있는 기반을 확보했다. 그는 "우리는 외부 클라우드 의존도를 낮추는 등 AI 자원 안정성을 높였다"며 "장기적 국방 AX 연구와 지속적 개발이 가능할 것"이라고 강조했다. 이어 "특히 국방 AX처럼 연속성과 축적이 중요한 분야에서 결정적 차이를 만들 것"이라고 덧붙였다. 김 원장은 데이터 인프라도 판교 거점 강점으로 제시했다. 인근 육군 데이터센터 기반으로 허가된 범위에서 국방 데이터를 활용할 수 있는 환경이 조성됐다는 이유에서다. 이를 통해 일반 AI가 아닌 국방 특화 AI 개발이 가능하다는 점을 강조했다. 그는 판교 거점이 강력한 보안 체계 하에 설계됐다고 밝혔다. 보안 등급에 따라 네트워크와 연구 공간이 분리돼 민감 데이터와 일반 연구를 동시에 수행할 수 있도록 구성됐다고 설명했다. 김 원장은 국방 AX 인재 양성을 위한 준비도 마쳤다고 강조했다. 그동안 성균관대는 군 특화 AI 교육을 통해 289명의 전문 인력을 배출한 바 있다. 이중 다수가 국방 AI 업무에 투입됐다. 그는 "커리큘럼은 군 장교와 연구진, 방산 기업이 한 팀을 구성해 실제 문제를 해결하는 식"이라며 "교육과 연구, 전력화가 이어지는 선순환 체계를 구축할 수 있다"고 설명했다. 이어 "이 과정에서 형성된 군·대학·기업 협력 네트워크는 사업 이후에도 지속될 것"이라고 덧붙였다. 김 원장은 판교 국방 AX 거점 구축 계획을 밝혔다. 첫해는 인프라 구축과 운영 안정화에 집중하고, 이후 2년간 군 데이터 기반 핵심 기술을 개발·실증할 방침이다. 마지막 2년은 검증된 기술을 실제 전력 체계에 적용하는 데 초점 맞췄다. 김 원장은 "국방 AX는 인프라·인재를 중심으로 장기 생태계를 구축하는 문제"라며 "우리가 그동안 판교에서 축적한 자원을 통해 육군 AI 전환을 지원할 것"이라고 말했다.

2026.04.08 09:37김미정 기자

[국방 AX 거점②] 'AI 허브'로 부상한 판교…군 데이터·실증 한곳에 모인다

전쟁의 양상이 바뀌고 있습니다. 드론과 인공지능(AI), 데이터 기반의 '피지컬 AI'가 현대전의 핵심 요소로 부상하면서, 국방 경쟁의 승패를 가르는 기준도 무기 성능 자체보다 기술을 얼마나 빠르게 실전에 적용하느냐로 옮겨가고 있습니다.하지만 직접적인 분쟁 상황을 겪지 않는 한국은 실전 데이터와 현장 경험 축적에 구조적 한계를 안고 있습니다. 이는 곧 AI 기반 미래 국방 역량 확보에서 뒤처질 수 있다는 우려로 이어집니다.이 같은 문제의식 속에서 정부와 군, 대학, 기업은 폐쇄적인 군 주도 개발 체계를 넘어 민간의 기술력과 데이터 활용 역량을 국방에 접목하는 새로운 협력 모델을 모색하고 있습니다.서울·판교·대전·부산 등 5대 권역 국방 AX 거점 구축, 판교 국방 데이터랩 운영, 국방 AX 협의체 출범, 군 특화 AI 인재 양성 확대가 그 흐름을 보여줍니다.지디넷코리아는 이번 기획을 통해 급변하는 글로벌 전장 환경 속에서 한국형 국방 AX 생태계가 어디까지 와 있는지, 판교를 중심으로 어떤 실행 구조가 만들어지고 있는지, 그리고 데이터 개방·제도 정비·인재 확보라는 남은 과제가 무엇인지 4편에 걸쳐 짚어봤습니다. [편집자주] 국방 인공지능 전환(AX)이 정책과 선언을 넘어 실제 개발과 실증 단계로 이동하면서 이를 수행할 '현장 거점'의 중요성이 커지고 있다. 정부는 군 중심의 폐쇄적 개발 구조에서 벗어나 민간 기술과 데이터를 결합하는 방향으로 국방 AI 전략을 강화하고, 이를 뒷받침할 전국 단위 '국방 AX 거점' 구축에 박차를 가한다. 7일 업계에 따르면 국방부는 군·산·학 협력을 기반으로 한 국방 AX 거점 구축을 추진하며 전국 5대 권역에 기능별 거점을 배치하는 전략을 수립했다. 현재 거점은 ▲서울 용산(합참·JADC2 특화) ▲경기 판교(육군 AX 실증 특화) ▲대전(군수 AX 특화) ▲부산(해양 AX 특화) ▲서울 양재(공군 AX 특화) 등 5곳으로 구성된다. 각 거점은 군별 특성과 작전 영역에 맞춰 역할이 나뉘며 분산형 구조 속에서도 상호 연계되는 형태로 설계됐다. 이 가운데 판교는 국내 AI 기업이 밀집한 입지적 강점을 기반으로 군 데이터와 민간 기술을 연결하는 실증 중심 거점으로 자리 잡고 있다. 민간 기술을 빠르게 군에 적용하고 개발과 검증, 전력화까지 이어지는 실행 구조를 구현하는 핵심 공간으로 기능한다는 목표다. 군 데이터부터 실증까지…판교에 모이는 AX 실행 구조 판교 국방 AX 거점은 군 데이터와 민간 기술 개발, 실증을 단일 구조로 통합했다. 기존에는 군 내부에서만 제한적으로 활용되던 데이터가 민간 개발과 연결되는 경로가 부족했지만, 판교에선 이 흐름을 단일 개발 체계로 재구성했다는 설명이다. 특히 이 거점은 단순 연구나 협력 수준을 넘어 실제 데이터 활용과 AI 모델 개발, 현장 실증까지 이어지는 전주기 실행 공간으로 설계됐다. 기존 군 중심 개발 구조에서 벗어나 민간 기술을 빠르게 적용하고 개발과 실증을 병행하는 방식으로 전환이 이뤄지고 있다. 이 구조의 중심에는 성균관대학교가 있다. 성균관대는 군 특화 AI 교육과 연구를 수행해 온 경험을 바탕으로 군 수요와 민간 기술을 연결하는 운영의 핵심 축으로 참여한다. 약 300명 규모의 국방 AI 전문 인력을 배출하며 교육·연구·실증을 연결하는 기반을 축적해 왔다. 거점의 핵심은 '군·산·학 협력센터'다. 이 센터는 군 수요와 민간 기술을 연결하는 중간 플랫폼이자 실제 개발이 이뤄지는 공간으로 기능한다. 단순 협의체를 넘어 개발과 검증, 교육이 동시에 이뤄지는 복합 거점이다. 여기에 군 연구영역, 공동 개발영역, 민간 연구영역으로 구분된 3단계 공간이 구축된다. 각 영역은 국방망·폐쇄망·인터넷망으로 분리되며 보안 수준에 따라 데이터 활용 범위가 달라진다. 이 가운데 주목되는 개념이 '데이터 안심존'이다. 군 데이터는 외부 반출이 제한되는 만큼 안전한 환경에서만 접근이 가능하다. 판교 거점은 이 안심존을 중심으로 민간 개발자도 군 데이터를 활용할 수 있도록 지원에 나선다. 단순 데이터 개방이 아니라 보안 통제를 유지하면서도 개발 활용성을 확보하는 절충 모델로 운영한다는 방침이다. 데이터 접근 장벽이 국방 AI 확산의 핵심 장애물로 지적돼 온 만큼, 판교 거점은 이를 해소하기 위한 데이터 활용 구조를 실제 개발 환경에 적용하는 데 초점을 맞췄다. 또 판교가 국내 AI 기업이 밀집한 지역이라는 점에서 군 데이터가 곧바로 기술 개발로 이어질 수 있는 환경도 갖췄다. 민간 기술을 군에 이식하는 속도를 높이기 위한 최적의 입지라는 평가다. 김광수 성균관대 인공지능융합원장은 "판교는 민간 AI 기업과 군 수요가 가장 빠르게 만날 수 있는 공간"이라며 "데이터와 기술, 실증이 하나의 흐름으로 이어지는 구조가 구현될 것"이라고 말했다. GPU·보안·플랫폼까지…국방 AI 인프라 집적지로 부상 판교 거점이 주목받는 또 다른 이유는 AI 개발에 필요한 핵심 인프라가 집중 구축된다는 점이다. 단순 협업 공간을 넘어 실제 AI 모델을 학습하고 검증할 수 있는 기술 환경이 마련된다. 실제 이 거점에는 성균관대가 운영 중인 인공지능기업협력센터, 미래국방융합연구센터 등 기존 인프라가 결합되면서 별도 구축 없이도 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 관리 환경을 즉시 활용할 수 있는 기반을 확보했다. 판교를 비롯한 5대 국방 AX 거점에는 고성능 GPU 서버와 스토리지, 네트워크 장비가 포함된 개발 환경이 구축되며 대규모 AI 모델 학습이 가능하도록 설계된다. 여기에 국방 특화 AI 개발 플랫폼도 도입된다. 머신러닝·보안 운영관리(MLSecOps) 기반 플랫폼을 통해 데이터 관리부터 모델 개발, 배포까지 전 과정을 통합 관리하면서도 군 특성에 맞는 보안을 내재화한다. 이는 기존 국방 연구개발이 장기간 절차 중심으로 이뤄졌던 구조에서 벗어나 개발과 실증을 병행하는 방향으로 전환하려는 시도다. 보안과 개발 효율을 동시에 고려한 환경을 구축해 전력화까지 이어지는 시간을 단축하는 데 중점을 뒀다. 판교 거점은 단순 개발에 그치지 않고 실증까지 이어지는 테스트베드 역할을 수행할 계획이다. 개발된 AI 모델이 군 적용 가능성을 검증하는 과정을 거쳐 실제 전력화로 이어질 수 있도록 지원한다는 목표다. 이 과정에서 군·기업·대학이 참여하는 개발 환경이 거점 내에서 구현된다. 현장 수요를 가진 군과 기술을 보유한 기업, 연구 역량을 갖춘 대학이 동시에 참여하는 실전형 연구개발(R&D) 구조를 통해 기술 적용 속도를 끌어올린다는 구상이다. 김 원장은 "판교는 국방 AX가 실제 성과로 이어지는 첫 번째 실행 거점이 될 것"이라며 "민간 기술을 빠르게 전력화로 연결하는 핵심 허브로 자리 잡게 될 것"이라고 강조했다.

2026.04.07 09:41한정호 기자

[국방 AX 거점 ①] 'AI 전장' 현실화…국방, AX 전환 속도 붙는다

전쟁의 양상이 바뀌고 있습니다. 드론과 인공지능(AI), 데이터 기반의 '피지컬 AI'가 현대전의 핵심 요소로 부상하면서, 국방 경쟁의 승패를 가르는 기준도 무기 성능 자체보다 기술을 얼마나 빠르게 실전에 적용하느냐로 옮겨가고 있습니다. 하지만 직접적인 분쟁 상황을 겪지 않는 한국은 실전 데이터와 현장 경험 축적에 구조적 한계를 안고 있습니다. 이는 곧 AI 기반 미래 국방 역량 확보에서 뒤처질 수 있다는 우려로 이어집니다.이 같은 문제의식 속에서 정부와 군, 대학, 기업은 폐쇄적인 군 주도 개발 체계를 넘어 민간의 기술력과 데이터 활용 역량을 국방에 접목하는 새로운 협력 모델을 모색하고 있습니다. 서울·판교·대전·부산 등 5대 권역 국방 AX 거점 구축, 판교 국방 데이터랩 운영, 국방 AX 협의체 출범, 군 특화 AI 인재 양성 확대가 그 흐름을 보여줍니다.지디넷코리아는 이번 기획을 통해 급변하는 글로벌 전장 환경 속에서 한국형 국방 AX 생태계가 어디까지 와 있는지, 판교를 중심으로 어떤 실행 구조가 만들어지고 있는지, 그리고 데이터 개방·제도 정비·인재 확보라는 남은 과제가 무엇인지 4편에 걸쳐 짚어봤습니다. [편집자주] 세계적으로 국가 간 무력 충돌이 이어지는 가운데 현대전의 양상이 드론과 인공지능(AI), 데이터 중심의 '피지컬 AI'로 빠르게 재편되며 첨단 기술 도입의 '속도전'이 가속화되고 있다. 문제는 직접적인 분쟁에 참여하지 않는 우리 군의 경우 AI 무기 체계의 핵심 엔진인 '실전 데이터'를 확보하고 경험을 쌓기 어려워 자칫 글로벌 미래 국방 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 점이다. 이에 전문가들 사이에서는 경직된 군 주도의 폐쇄적 개발 방식에서 벗어나, 민간 스타트업의 혁신 기술과 방대한 데이터 처리 역량을 즉각적으로 수용하는 '민군 협력 구조'로의 패러다임 전환이 시급하다는 목소리에 힘이 실리고 있다. 6일 업계에 따르면 국방부는 실무 능력을 겸비한 국방 인공지능(AI) 전문 인력 양성을 위해 5대 권역별 '군·산·학 협력센터' 인프라 구축에 본격 착수한다. 인구 절벽에 따른 병역 자원 감소와 글로벌 국방 AI 패러다임 변화에 대응하기 위해 민간의 첨단 기술을 군에 즉각 이식할 수 있는 거점을 마련하기 위해서다. 이를 위해 국방부와 정보통신기획평가원(IITP)은 오는 13일까지 '2026년 국방AI인재양성사업'의 신규 지원 대상 과제를 공고하고 센터 운영을 주도할 주관연구개발기관을 모집한다. 선정된 기관은 오는 2030년까지 5년간 총 100억원 규모의 예산을 지원받아 서울(용산·양재), 경기(판교), 충청(대전), 경상(부산) 등 전국 5대 거점에 협력센터를 조성하게 된다. 이번 사업은 단순한 교육 공간 확보를 넘어 국방 전반의 체질 개선을 목표로 한다. 국방부가 이처럼 인프라 구축에 속도를 내는 이유는 무기 체계 중심의 전통적 국방 패러다임이 AI 기반의 '소프트웨어 정의 전쟁(Software-Defined Warfare)'으로 급격히 전환되고 있기 때문이다. 특히 민간의 파괴적인 AI 혁신 속도를 군이 따라잡기 위해서는 현장 실무형 전문가와 상시적인 민·군 협업 공간이 필수적이라는 판단이 작용했다. "속도가 승리한다"…급변하는 전시 패러다임 글로벌 방산 시장은 이미 기술 도입의 '속도전'에 돌입했다. 미국 국방부는 최근 군사 작전의 패러다임을 기존 '완벽성'에서 '속도'로 전환했다. 도널드 트럼프 대통령의 행정명령 14179호에 따른 이 전략은 국방 시스템을 AI 시대에 맞춘 전시(War-time) 체제로 개편하는 것을 골자로 한다. 핵심은 최신 상용 AI 모델이 출시되면 기존의 복잡한 조달 절차를 대폭 생략하고 30일 이내에 전 군에 배포해야 한다는 것이다. 미국 국방부는 "완벽한 조율을 기다리다 뒤처지는 위험이 불완전한 정렬의 위험보다 훨씬 크다"며 '속도가 승리한다'는 철학 아래 학습 속도와 배포 주기를 승패의 결정적 변수로 규정했다. 또 하나 주목해야 할 글로벌 트렌드는 무력 충돌을 대하는 개념 자체의 변화다. 최근 우크라이나 전쟁 이후 주요 국가들은 국가 간 무력 충돌을 전통적인 의미의 '전쟁(Aggression)'이 아닌 '분쟁(Conflict)'으로 규정하는 경향을 보이고 있다. 이는 국제법적·정치적 부담을 줄이고 대외 제재를 완화하기 위한 전략적 선택이다. 이러한 변화는 군사 기술 도입과 작전 수행의 '속도'를 극대화하는 요인이 되고 있다. 전통적인 전쟁 선포나 장기적인 내부 승인 절차를 거치지 않아도 AI, 드론, 사이버 전력 등 첨단 신기술을 즉각적으로 실전 환경에 투입할 수 있는 구조가 형성되고 있기 때문이다. 5대 특화 거점으로 한계 넘는 K-국방 융합 생태계 한국 역시 이러한 시대적 요구에 기민하게 반응하며 대응에 나서고 있다. 유·무인 복합 전투 체계 기반을 확보하고 이를 AI로 고도화하는 단계에 진입했다. 문제는 실행력이다. 국방 AI 관련 예산을 빠르게 늘리고 있지만 이를 실제 전력으로 연결할 인력과 체계는 부족하다는 지적이다. AI 모델 설계, 데이터 정제, 실전 적용을 수행할 전문 인력이 부족하고 경직된 조직 구조 역시 기술 도입 속도를 늦추는 요인으로 지목된다. 신의섭 국방정보통신협회 회장은 "베네수엘라, 이란, 우크라이나 등 최근 전쟁을 거치며 통신과 AI, 사이버 보안이 급속도로 주목받고 있다"며 "AI 시대에는 속도가 곧 전투력이며 민간 기술을 얼마나 빠르게 도입하느냐가 경쟁력을 좌우한다"고 강조했다. 이러한 한계를 극복하고 신속한 패러다임 전환을 이끌기 위해 우리나라에선 판교를 중심으로 '국방 AX 거점'과 '국방 AX 협의체'가 가동 중이다. 국방 AX 거점은 군 단독의 경직된 연구개발(R&D) 한계를 극복하고 민간의 최신 AI 기술을 국방에 신속하게 이식하기 위해 조성된 민·관·군·학 융합 생태계다. 판교, 용산, 양재, 대전, 부산 등 5개 거점별로 세분화돼 운영되며 각 거점마다 육군, 해군, 공군 등 특화된 기술 개발에 집중하고 있는 것이 큰 특징이다. 대표적으로 판교 국방 AX 거점은 AI와 데이터 중심 기술을 국방에 접목하는 핵심 허브 역할을 맡고 있다. 국내 주요 AI 기업과 스타트업, 연구기관이 밀집한 지리적 이점을 기반으로, 컴퓨터비전(CV), 거대언어모델(LLM), 디지털 트윈 등 첨단 기술의 실증과 적용이 동시에 이뤄지는 구조다. 판교 AX 거점, 성균관대 주도 '국방 AX 협의체' 출범 판교 경기스타트업캠퍼스에서 2015년부터 현재까지 ICT, AI 기업들과 활발하게 협력하고 있는 성균관대 인공지능융합원은 이번 국방 AX 거점에서 보다 많은 역할을 하기 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 인공지능융합원 소속 미래국방융합연구센터는 산·학·연·군을 아우르는 '국방 AX 협의체'를 공식 출범하며 생태계 조성에 박차를 가하고 있다. 대표적인 성과는 '판교 제2국방 데이터랩'의 성공적인 운영이다. 판교 데이터랩은 군사 보안이 철저히 유지되는 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 자유롭게 활용해 AI 모델을 연구할 수 있는 혁신적인 인프라다. 기존에는 군 보안 장벽에 막혀 민간의 접근이 불가능했지만, 데이터랩은 방첩사령부의 통제하에 '원본 데이터 반출 불가, 학습된 산출물만 반출 허용'이라는 유연한 방식을 도입해 해결책을 찾았다. 현재 이곳에는 러시아 T80U 전차 기동 영상을 비롯해 피아 소화기 음향 데이터, 밀리터리 이미지넷 등 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량의 민감한 실전 데이터가 구비돼 있다. 실제로 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산·AI 기업들이 이곳을 거쳐 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 등 실효성을 입증하고 있다. 이와 함께 대규모 협력 네트워크 구축과 인재 양성도 주도하고 있다. 국방 AX 협의체에는 한화에어로스페이스, 한화시스템, 삼성SDS, KT, LIG넥스원 등 대형 방산·ICT 기업이 전문가 그룹으로 참여하며 마키나락스, 코난테크놀로지, 한컴라이프케어 등 30곳 이상의 혁신 AI·SW 벤처가 뭉쳤다. 경기연구원 등 지자체 기관과 법무법인 세종까지 가세해 전방위 지원망을 갖췄다. 성균관대는 국방부 정책과 연계해 2022년부터 '군 특화 AI 전문인력 교육과정'을 운영, 현재까지 289명의 군 간부 AI 리더를 배출했고 내년에도 145명을 추가 양성할 계획이다. 여기에 협의체 참여 벤처기업들이 멘토링 기업으로 동참해 현장의 최신 기술을 군에 직접 전수하고 있다. 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며 "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 이어 "무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신을 지원하기 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.06 12:28남혁우 기자

군 특화 'AI 슈퍼컴' 만든다…국방부, GPU 실증 프로젝트 시동

국방부가 생성형 인공지능(AI) 기반 국방 데이터 인프라 구축을 위한 첫 단계 사업에 착수했다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 서버를 중심으로 한 인프라를 구축해 국방 AI 서비스 운영 기반을 마련하고 향후 국방 통합 AI 데이터센터 구축을 위한 실증 데이터를 확보한다는 구상이다. 30일 조달청 나라장터에 따르면 국방부 산하 국방통합데이터센터(DIDC)는 최근 '2026년 국방통합AI데이터센터 실증 목적 GPU 서버 구축사업' 입찰을 공고했다. 이번 사업은 국방 AI 데이터센터 구축을 위한 초기 실증 사업으로, GPU 자원 확보와 함께 AI 인프라 운영·관리 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 사업 예산은 약 216억원 규모로 책정됐으며 계약 후 210일 이내 수행될 예정이다. 특히 일반경쟁입찰 계약방식으로 평가 비중은 기술 90%, 가격 10%로 구성됐다. 이번 사업은 지난해 구축된 국방 생성형 AI '국방 생성형 AI(GeDAI, Generative Defense AI)' 서비스의 안정적 운영을 지원하기 위한 후속 인프라 확장 성격을 띤다. 국방부는 GeDAI를 실증 수단으로 활용해 GPU 수요와 국방 데이터 활용 요구사항을 도출하고 향후 데이터센터 구축 시 기준으로 활용할 계획이다. 사업 범위는 단순 장비 도입을 넘어선다. 우선 대규모 AI 추론 서비스를 위한 GPU 서버와 클라우드 관리 서버, 고속 네트워크 및 스토리지 등 핵심 인프라가 구축된다. 이와 함께 GPU 가상화 기반 서비스형 플랫폼(PaaS), 백업 시스템, 관제 및 보안 솔루션도 포함된다. 특히 GPU 서버는 엔비디아 B300 기반 고성능 장비로 구성되며 서버 간 최대 800기가비피에스(Gbps)급 네트워크를 통해 대규모 AI 추론 환경을 구현하는 것이 목표다. 이를 바탕으로 국방 데이터 기반 AI 모델 학습과 추론을 동시에 지원하는 고성능 인프라가 마련될 전망이다. 사업은 착수 이후 ▲환경 조사 및 요구사항 분석 ▲아키텍처 상세 설계 ▲장비 설치 및 시험평가 ▲보안 측정 및 검수 ▲안정화 단계로 진행된다. 이후 무상 하자보수 및 운영 안정화까지 포함된 전체 구축 사이클이 약 7개월 내 완료될 예정이다. 국방부는 이번 사업을 통해 GPU 자원을 확대하고 각 군과 수요기관에 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 또 민·군 협력 기반 AI 연구개발 환경을 조성하고 향후 전군 단위 AI 서비스 확산을 위한 인프라 표준 확보에도 활용된다. 이번 사업은 향후 추진될 국방 통합 AI 데이터센터 구축의 전초 단계로 평가된다. 앞서 정부는 2030년까지 최대 5만 개 GPU를 투입하는 대규모 국방 AI 인프라 구축 계획을 밝힌 바 있다. 이번 실증 사업이 핵심 기반이 될 것이라는 예상이 나온다. 국방부 측은 사업 제안요청서를 통해 "AI 과학기술 강군 육성을 위해 기존 국방 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영·관리할 수 있도록 정보시스템을 증설한다"며 "GPU 기반 인프라 구축을 통해 효율적이고 안정적인 AI 서비스 제공 환경을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.30 17:44한정호 기자

규모 커지는 미국 국방 '피지컬 AI' 시장…한국 제조 역량이 진출 열쇠

드론으로 대표되는 피지컬 인공지능(AI) 시대를 맞아 한국의 하드웨어 제조와 양산 역량이 국방 분야 글로벌 진출의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 미국을 중심으로 재편되는 국방 AI 시장에서 한국 기업이 새로운 기회를 잡을 수 있다는 전망이 나온다. 성균관대학교 미래국방융합연구센터는 30일 판교 스타트업캠퍼스에서 '2026-2차 국방 AI 기술교류 세미나'를 개최했다. 이번 행사는 산·학·연·관 AI 전문가들이 모여 국방 AI 발전 방향을 논의하는 자리다. 방위사업청 지원 정책과 글로벌 기술 동향이 주요 의제로 다뤄졌다. 피지컬 AI 시대, 한국 제조 역량 글로벌 진출 핵심 요소 배정융 글로벌혁신센터(KIC) 실리콘밸리 센터장은 미국 실리콘밸리 중심 AI 산업 구조 변화와 글로벌 국방 시장 기회를 설명했다. 그는 "실리콘밸리는 막대한 자본과 우수 인재, 고수익을 겨냥한 리스크 감수 문화를 기반으로 글로벌 표준을 만들어가고 있다"며 "AI 중심 산업 구조 전환 속에서 적은 인력으로도 큰 성과를 내는 패러다임 변화가 진행되고 있다"고 말했다. 특히 드론과 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI가 국방 분야 핵심 기술로 부상하고 있다고 강조했다. 이 과정에서 데이터가 경쟁력의 핵심 요소로 작용한다고 짚었다. 배 센터장은 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 데이터에서 나온다"며 "데이터 확보와 활용 능력이 기술 격차를 좌우하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "현재 미국은 소프트웨어 중심 제조 체계로 전환하는 동시에 탈중국 공급망 구축을 추진하고 있다"며 "센서, 배터리, 모터 등 핵심 부품 분야에서 한국 기업의 제조 경쟁력과 고품질 양산 노하우는 중요한 기회가 될 수 있다"고 분석했다. 그는 "미국은 소프트웨어에 집중하는 반면 하드웨어 양산 역량은 상대적으로 부족한 영역"이라며 "한국 기업이 이 공백을 채울 수 있다"고 덧붙였다. 또한 미국 시장 진입 전략에 대해서는 단순 기술 경쟁력만으로는 부족하다고 강조했다. 미국 국방 시장은 민·관·군과 산업, 지역 정치가 결합된 구조로 생태계 이해와 네트워크 확보가 필수적이라는 설명이다. 배 센터장은 "국방 분야는 전 세계적으로 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나"라며 "한국 방산 기업들이 글로벌 흐름을 활용해 새로운 수출 기회를 확보해야 한다"고 말했다. 이어 "진입 장벽은 높지만 일단 진입하면 보안, 공공, 민간 시장으로 확장되는 파급 효과가 매우 크다"며 "이미 이스라엘과 일본 기업들이 미국 국방 시장에 진출한 사례가 있는 만큼 국내 기업도 충분히 가능할 것으로 생각한다"고 말했다. 방위사업청 방산 중소벤처 지원 1369억원…"실증부터 수출까지 확대" 최건환 방위사업청 방산중소기업지원과 소령은 중소·벤처기업의 방산 진입을 위한 지원 정책을 설명했다. 올해 관련 예산은 전년 대비 53.8% 증가한 1369억원으로 확대됐다. 기술, 경영, 행정, 법률 분야 컨설팅을 1:1로 지원하며 국비 75%를 지원한다. 신규 사업도 확대됐다. 창업 7년 이내 기업을 대상으로 하는 'K방산 스타트업 지원 사업'이 신설됐다. 혁신기술 지원 사업은 최대 3년 20억원 규모로 확대됐다. 초기 진입 부담을 낮추는 데 초점이 맞춰졌다. 올해 처음 도입된 '실증시험 지원 사업'도 주목된다. 기업이 개발한 로봇과 AI 기술을 육·해·공군 및 해병대 환경에서 시험할 수 있도록 기업당 최대 2억5천만원을 지원한다. 시험 결과는 군 인증서 형태로 제공돼 해외 수출에도 활용할 수 있다. 글로벌 진출 지원도 강화됐다. 해외 방산 기업 공급망 진입을 지원하는 'GVC 프로젝트'를 통해 최대 2년 50억원 규모의 개발비를 지원한다. 기존 '국가대표 100대 기업' 사업은 '방산혁신기업 사업'으로 개편돼 R&D와 군 수요 연계 지원이 지속된다. 최 소령은 "지원 정책이 크게 확대됐음에도 불구하고 이를 알지 못해 활용하지 못하는 기업이 여전히 많다"며 "국내 중소·중견기업들이 적극적으로 참여해 방산 시장 진입 기회를 확보하길 바란다"고 말했다.

2026.03.30 13:07남혁우 기자

쉴드AI, 투자 추가 유지…기업가치 127억 달러

쉴드AI가 투자를 추가 유치해 인공지능(AI) 시장에서 입지를 넓혔다. 26일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 쉴드AI는 15억 달러(약 2조 2600억원) 규모 시리즈G 투자를 유치했다. 이번 투자 라운드는 사모펀드어드벤트와 JP모건체이스투자그룹이 주도했다. 쉴드AI는 블랙스톤이 운용하는 펀드에 5억 달러(약 7500억원) 규모 우선주를 매각했다. 또 2억 5000만 달러(약 3770억원) 대출 라인도 확보했다. 확보한 자금은 비행 시뮬레이션 기업 애슐론테크놀로지 인수에 활용될 예정이다. 이번 투자로 쉴드AI 기업가치는 지난해 3월 기준 53억 달러(약 7조 900억원)에서 약 1년 만에 140% 상승한 127억 달러(약 19조 1200억원)로 책정됐다. 기업가치 급등 배경에는 자율비행 소프트웨어(SW) 하이브마인드의 미 공군 사업 채택이 작용했다는 분석도 나오고 있다. 하이브마인드는 지난 2월 미 공군 협동전투기 드론 시제품 프로그램 공급자로 선정됐다. 이 과정에서 쉴드AI 솔루션은 경쟁사 안두릴 전투기 '퓨리'와 운용되는 구조로 채택됐다. 테크크런치는 "미 공군이 차세대 전투 드론 기술을 단일 업체에 의존하지 않으려는 전략을 택했다"며 "쉴드AI와 앤듀릴 간 경쟁과 협력이 동시에 진행되는 구조"라고 분석했다.

2026.03.27 10:46김미정 기자

'국방 AI' 기술력 키우려면…"데이터 확보·검증 비용 지원부터"

정부가 국방 인공지능(AI) 경쟁력을 강화하려면 관련 데이터 구축·검증 체계에 대한 제도적 지원이 마련돼야 한다는 주장이 나왔다. 20일 업계에 따르면 미국-이란 간 군사 충돌 후 국방 AI 중요성이 부각되면서 국내서도 관련 기술력 확보를 위해 이같은 제안이 떠오르고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 지난 18일 서울 광화문 과학기술자문회의 대회의실에서 간담회에서 "AI는 국가 안보 핵심 인프라로 자리 잡을 것"이라며 "이 분야에서도 자체 모델 기반 기술력 확보가 필수"라고 재차 강조했다. 전문가들은 국방 AI 사업 추진 시 데이터셋 구축과 확보, 검증 비용을 사업비에 필수 포함해야 한다고 제안했다. 단순한 데이터양이 아니라 목적에 맞게 설계된 데이터 구축이 중요하다는 이유에서다. 김병규 성균관대 AI융합원 미래국방융합연구센터장은 "현재 AI 사업은 데이터가 충분하다는 전제하에 진행된다"며 "데이터 확보·검증을 위한 시간과 비용이 필요하다"고 설명했다. 김 교수는 데이터 신뢰성 확보를 위한 감리 제도도 필요하다고 제안했다. 이는 AI 학습에 활용되는 데이터가 정확하고 검증된 것인지 점검하는 제도다. 잘못된 데이터로 인해 군사적 판단 오류가 발생할 수 있다는 우려를 막으려는 조치다. 그는 "국방부는 최근 AI 경쟁력 강화를 위한 제도 개선과 데이터 기반 강화 노력을 이어가고 있는 것으로 알고 있다"며 "국방 데이터 품질과 기술 신뢰 확보를 앞세운 정책적 지원이 강화돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 익명을 요청한 AI 기업 관계자는 국방 정보체계도 전면 재정비해야 한다고 주장했다. 현재 국방 데이터가 여러 시스템에 분산·비표준 형태로 축적돼 AI 학습·활용에 제약이 크기 때문이라는 설명이다. 그는 "여러 국방 정보 시스템에서 축적되는 데이터부터 표준화해야 한다"며 "향후 AI 적용이 가능한 형태로 관리·구축할 수 있는 업무 환경이 필요하다"고 말했다.

2026.03.20 14:13김미정 기자

[현장] 배경훈 부총리 "AI 승부 2~3년 내 판가름…기술 주도권 키워야"

"글로벌 인공지능(AI) 경쟁 승부는 2~3년 내 결정될 가능성이 큽니다. 기업은 단순히 AI 서비스 개발하는 수준을 넘어 글로벌 시장 영향력을 더 키워야 합니다. 산업뿐 아니라 국방·안보에서도 AI 경쟁력을 키울 수 있도록 정부˙기업 간 논의가 이어져야 합니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 과학기술자문회의 대회의실에서 열린 '독자 AI 관계 기업 간담회' 모두발언에서 이같이 밝혔다. 이날 배 부총리를 비롯한 김경만 과기정통부 AI정책실장 등 정부 관계자와 업스테이지, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스, 네이버, SK텔레콤 등 AI 기업 관계자가 참석했다. 배 부총리는 국내 AI 기업이 새 접근법을 고민해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 모델·서비스 개발을 넘어선 산업 생태계를 구축해야 한다"며 "이를 통해 국가 AI 경쟁력을 확보할 수 있어야 한다"고 말했다. 배 부총리는 "현재 네이버, 카카오, NC AI가 국내 서비스에 AI를 활발히 접목하고 있다"면서도 "앞으로 이 수준을 넘어 한 단계 더 도약해야 할 시점"이라고 설명했다. 그러면서 "기업은 미국 빅테크 수준으로 발전하기 위해 정부와 꾸준한 논의를 이어가야 한다"며 "정부는 기업 성장에 필요한 요소와 투자 논의를 진행해야 한다"고 덧붙였다. 배 부총리는 AI를 국가 안보·경제 핵심 인프라로 보는 시각이 확산하고 있다는 점도 짚었다. 그는 "미국과 이란 전쟁 후 독자 AI 모델 중요성이 높아지고 있다"며 "국방·안보에서 AI 경쟁력을 확보하지 못하면 기술 통제가 어려워질 수 있을 것"이라고 지적했다. 이어 "우리가 AI 주도권을 확보하지 못할 경우 국가 기본 경쟁력은 물론 AI 전환 시대 경제 경쟁력까지 위협받을 수 있다"며 "이는 군사 영역을 넘어 공공과 산업 전반에 영향을 미칠 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.18 11:15김미정 기자

안두릴, 엑소애널리틱 인수…"우주 방어 주도권 확보한다"

안두릴이 우주까지 영역을 넓혀 전장 상황을 분석하고 미사일 방어 기술을 동시에 강화하는 등 우주 안보 역량 확보에 나선다. 12일 안두릴은 우주 감시 및 미사일 방어 기술 기업 엑소애널리틱 솔루션스를 인수한다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 거래는 규제 승인 등 통상적인 절차를 거쳐 마무리될 예정이며 구체적인 인수 금액은 공개되지 않았다. 이번에 인수되는 엑소애널리틱 솔루션스는 우주 상황 인식과 미사일 방어 분야를 중심으로 활동해 온 미국 국가안보 기술 기업이다. 약 20년 동안 국가 안보 관련 우주 프로그램에서 모델링과 시뮬레이션 기술을 제공해 왔으며 미사일 경보와 미사일 방어 시스템에 필요한 소프트웨어와 기술 역량을 보유하고 있다. 특히 전 세계에 400개 이상 망원경 시스템을 구축한 상업용 우주 관측 네트워크를 운영하고 있다. 이를 통해 심우주 영역까지 지속적으로 관측할 수 있는 데이터를 확보하며 고정밀 우주 상황 인식 정보를 제공한다. 이번 인수를 통해 130명의 엑소애널리틱 직원이 안두릴에 합류하게 되며 기존 120명 규모였던 앤두릴의 우주 방위 전담 인력은 두 배 이상으로 늘어날 전망이다. 안두릴은 이번 인수를 통해 엑소애널리틱의 글로벌 망원경 네트워크와 우주 물체 추적 알고리즘, 미사일 방어 소프트웨어를 자사 기술과 통합할 계획이다. 이를 통해 우주 감시, 추적, 전투 관리, 화력 통제 등 우주 작전 전반의 역량을 강화하겠다는 구상이다. 고쿨 수브라마니안 안두릴 엔지니어링 부사장은 "엑소애널리틱은 지난 수년간 여러 프로그램에서 우리와 긴밀히 협력해 온 전문가"라며 시너지에 대한 기대감을 표했다. 그동안 안두릴은 지상과 궤도를 기반으로 한 우주 상황 인식 기술 개발에 투자해 왔다. 미국 우주감시 네트워크(SSN)를 위한 회복력 있는 메시 네트워크 기술을 개발했으며, 자체 연구개발 프로젝트를 통해 다양한 우주 임무 수행 능력을 검증하는 실험 위성도 추진하고 있다. 최근 우주 방어 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 미국 정부가 추진 중인 차세대 미사일 방어 체계 '골든 돔(Golden Dome)' 사업에서도 우주 기반 감시 및 요격 기술이 핵심 역할을 할 것으로 예상된다. 업계에서는 이번 인수가 위성 활동 증가와 우주 군사 경쟁 심화에 대응하기 위한 전략적 투자로 보고 있다. 중국과 러시아가 위성 근접 기동 및 전자 공격 능력을 강화하면서 우주 상황 인식 기술의 중요성이 빠르게 높아지고 있기 때문이다. 안두릴 측은 "이번 인수를 통해 엑소애널리틱의 업계 최고 수준 미사일 방어 및 우주 영역 인식 역량과 안두릴의 자율성, 지휘통제, 신속 배치 분야 소프트웨어 전문성이 결합될 것"이라며 "엑소애널리틱의 방대한 센서 네트워크와 검증된 데이터 분석 기술을 바탕으로 전투 인력이 우주 영역 전반에 대한 포괄적인 상황 인식을 유지할 수 있도록 지원하고, 빠르게 진화하는 위협에 대응하는 데 필요한 결정적인 우위를 제공할 것"이라고 공식 성명을 통해 밝혔다.

2026.03.12 09:38남혁우 기자

"감시·무기화 차단"…오픈AI, 美 국방부 계약에 '다층 보호'

오픈AI가 미국 국방부와 체결한 기밀 인공지능(AI) 계약에 다층 안전장치를 추가했다. 군사 영역에 AI 오남용 가능성을 사전에 차단하려는 조치다. 1일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 최근 미 펜타곤과 맺은 계약에 이같은 추가 보호 조항을 담았다고 발표했다. 같은 날 도널드 트럼프 미국 대통령은 정부에 앤트로픽 협력을 중단하라고 지시했다. 펜타곤은 앤트로픽을 공급망 위험 기업으로 지정하겠다고 밝혔다. 이에 앤트로픽은 위험 기업 지정이 이뤄질 경우 법적인 조치를 진행하겠다는 입장을 발표했다. 오픈AI는 "미국 정부와 맺은 계약은 앤트로픽을 포함한 어떤 기밀 AI 배치 계약보다 더 많은 가드레일을 갖췄다"며 "기밀 환경에서 가장 강력한 AI 안전장치를 적용했다"고 공식 홈페이지를 통해 주장했다. 오픈AI가 적용한 AI 안전 가드레일은 세 가지 축으로 이뤄졌다. 우선 오픈AI 기술은 대규모 감시에 활용할 수 없으며, 자율 무기 체계를 지휘하는 데 적용될 수 없다. 고위험 자동화 의사결정에도 해당 기술이 사용될 수 없다. 외사는 가이드라인을 실제 운용에 반영하기 위해 다층적 접근을 적용했다고 밝혔다. '세이프티 스택'에 대한 전적인 재량을 유지하고 클라우드를 통해 기술을 배치한다고 설명했다. 또 보안 인가를 받은 오픈AI 인력이 운영 과정에 직접 개입하는 구조를 둔다고 알렸다. 펜타곤은 지난 1년간 앤트로픽과 오픈AI 구글 등 주요 AI 연구소와 각각 최대 2억 달러 규모 계약을 체결했다. 국방부는 방위 분야에서 유연성을 최대 확보하려는 입장이다. 신뢰할 수 없는 AI로 무기를 구동하는 것에 대한 기술 기업 경고에도 제한받지 않겠다는 기조를 유지하고 있다. 오픈AI는 미 정부가 계약을 위반할 경우 계약 종료가 즉각 이뤄질 수 있다고 밝혔다. 또 앤트로픽을 공급망 위험으로 낙인찍어서는 안 된다고 주장했다.

2026.03.02 10:20김미정 기자

[코너 몰린 앤트로픽㊤] 美 국방부와 정면충돌…성능 경쟁 속 '이중용도' 딜레마

미국 국방부가 인공지능(AI) 스타트업 앤트로픽을 '공급망 위험 기업'으로 지정하겠다고 통보하고 연방기관 내 기술 사용을 전면 중단하면서 논란이 확산되고 있다. 군사적 활용 범위를 둘러싼 갈등이 직접적 계기였지만, 이번 사태는 AI 산업이 유지해온 '자율 규제' 모델이 국가 권력과 충돌하며 구조적 한계를 드러낸 사례로 분석된다. 2일 업계에 따르면 이번 갈등은 올해 초 베네수엘라 마두로 대통령 생포 작전에 자사 모델 '클로드'가 활용된 것을 확인한 앤트로픽이 미국 국방부에 윤리 정책 위반을 제기하면서 폭발했다.앤트로픽은 그동안 대규모 국내 감시와 인간 개입 없는 자율살상무기(LAWS)에는 자사 모델을 사용할 수 없다는 윤리 가이드라인을 유지해왔다. 반면 미국 국방부는 국가 안보 차원에서 AI를 '합법적인 모든 용도'에 활용할 수 있어야 한다는 입장을 고수했다. 하지만 양측간 활용 범위를 둘러싼 간극이 좁혀지지 않으면서 앤트로픽은 최근 연방 조달 체계에서 배제될 가능성이 커졌다. 이번 갈등은 최근 앤트로픽의 전략 변화와 맞물리며 더욱 부각됐다. 앤트로픽은 현재 충분한 안전성이 확보될 때까지 강력한 AI 시스템 출시를 유보하겠다는 초기 원칙을 사실상 철회했다. 이는 고도화 경쟁에 본격적으로 뛰어들겠다는 의미로, 빅테크 간 성능 경쟁이 가속화되는 상황에서 개발 속도를 늦추는 것이 현실적으로 쉽지 않다는 판단이 반영된 것으로 해석된다. 업계 관계자는 "모델 성능이 고도화될수록 데이터 통합·복합 추론 능력은 강화된다"며 "이는 기업 고객에겐 고도화된 비즈니스 분석 도구로 활용되지만 동시에 감시 체계의 정밀화와 군사적 의사결정 지원 역량도 함께 끌어올리게 된다"고 설명했다. 그러면서 "이로 인해 기술적 능력은 사용 목적에 따라 완전히 분리되지 않는 '이중 용도(Dual-use)' 특성을 지닌다. 이 탓에 업계에선 앤트로픽의 전략적 정합성을 두고 의문을 제기했다. 기술 고도화를 통한 상업적 확장은 지속하면서, 동일한 기술의 군사적 활용에는 강한 제한을 두는 방식이 장기적으로 유지 가능하겠느냐는 점에서다. 능력은 확장하면서 활용 통제는 기업 내부 기준에 맡기는 구조가 시험대에 오른 셈이다. 특히 프런티어 AI 모델은 이미 마케팅 자동화, 금융 리스크 분석, 소비자 행동 예측 등 다양한 산업 현장에서 활용되고 있다. 개인 데이터의 대규모 결합과 고도 추론은 상업 환경에서도 작동한다. 이에 정부 활용에 대해서만 위험을 강조하는 접근이 기술 특성에 따른 불가피한 선택인지, 적용 주체에 따른 기준 차이인지에 대한 논쟁도 이어지고 있다. 이번 사태는 산업 내 전략 분화도 가속화하고 있다. 앤트로픽이 연방 조달 체계에서 배제된 직후 경쟁사 오픈AI는 미국 국방부와 기밀 네트워크 배치 계약을 체결했다. 이처럼 정부와의 협력을 확대하는 기업과 활용 범위에 선을 긋는 기업 간 노선 차가 뚜렷해지면서 AI 업계 전반에 긴장감이 형성된 분위기다. AI 안전 문제를 지속적으로 제기해온 MIT 물리학자 맥스 테그마크는 테크크런치와의 인터뷰를 통해 이번 사태를 AI 기업 전반의 구조적 문제로 해석했다. 그는 그동안 주요 AI 기업들이 "우리를 믿어달라, 우리가 스스로 규제하겠다"는 입장을 취하며 구속력 있는 법제화를 적극 지지하지 않았다는 부분을 지적했다. 이 탓에 명확한 법적 틀 없이 자율 규제에 의존해온 구조가 형성돼 국가 권력과의 충돌을 조정할 제도적 장치를 마련하지 못하게 됐다고 주장했다. 일각에서 제기되는 '중국과의 기술 경쟁' 논리에 대해서도 테그마크는 다른 시각을 제시했다. 통제되지 않은 초고도 AI의 등장이 오히려 국가 안보에 더 큰 위험이 될 수 있을 뿐더러 단순한 속도 경쟁이 전략적 우위를 보장하지는 않을 것이라고 피력했다. 그는 "기업들이 과거 내세웠던 안전 약속을 정부에 요청해 법제화했다면 지금과 같은 상황은 벌어지지 않았을 것"이라며 "자율 규제에 의존한 채 속도 경쟁을 벌이는 구조에서는 결국 기업도, 정부도 통제력을 확보하기 어렵다"고 말했다.

2026.03.02 08:58장유미 기자

[현장] "전차 이미지부터 총소리까지"…국방 데이터랩, AI 데이터 갈증 해소 나서

철저한 보안이 요구되는 국방 분야의 '인공지능(AI) 데이터 부족' 해소 방안이 공개됐다. 군 데이터를 보안 통제 하에 활용할 수 있도록 구축된 '국방 데이터랩'을 통해 군 보안 장벽을 유지하면서도 산, 학, 연 전문성을 결집해 지속 가능한 국방 AI 혁신 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 성균관대학교는 27일 경기도 판교캠퍼스에서 국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 성균관대와 육군 교육사령부가 공동으로 운영 중인 국방 데이터랩 성과를 공유하고 데이터를 기반으로 한 국방 AI 및 무인 체계 미래 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 '데이터 갈증'이 매우 심각한 영역"이라며,"이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속 가능한 '윈윈(Win-Win) 네트워크' 터전이 되기를 바란다"고 행사 포문을 열었다. "철저한 보안 속 군 데이터 개방"… 방산 AI 연구의 산실 된 '국방 데이터랩' 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 '국방 데이터랩 성과 및 발전 방안'을 발표했다. 2024년 4월 판교에 개소한 제2국방 데이터랩은 군사 보안이 강구된 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 활용해 AI 연구를 수행할 수 있는 인프라다. 현재 데이터랩은 방첩사령부의 철저한 보안 통제하에, 원본 데이터 반출 없이 학습된 산출물만 반출하는 형태로 운영된다. 내부에는 러시아 T80U 전차 이미지를 비롯한 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량 다급 보안 처리 데이터가 구비되어 있다. 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산 기업들이 데이터랩을 활용해 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 성과를 거두었다. 현재 동시 수용 인원은 약 10명 규모로 향후 공간 확대 및 GPU 서버급 장비 확충도 추진될 예정이다. 김 센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며, "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 피지컬 AI 실증랩 구상도 공개됐다. 다음 달 중 공개 예정인 실증랩은 클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 중심으로 다종 로봇을 통합 관리하는 구조다. OTA 기반 원격 업데이트, 군 표준 DDS 통신 지원, 센서 데이터 보안 전송, VLA 기반 명령 생성 기능 등을 갖춘 플랫폼을 통해 로봇을 데이터 중심으로 운영하겠다는 구상이다. 시뮬레이션 환경에서 생성된 명령과 실제 물리 환경에서의 동작 데이터를 비교 및 학습해 고도화하는 체계도 포함된다. 美 국방부 '데이터 전략 자산화'…"국내도 국방 데이터 팩토리 절실" 이준호 크라우드데이터 대표는 'AI 학습 데이터 구축' 관점에서 국방 AI의 미래를 조망했다. 이 대표는 "미국 국방부는 전통 방산 업체에서 최근 팔란티어, 스케일 AI 등 데이터 및 신생 기술 스타트업 중심으로 조달 체계를 전환하고 있다"며, "국가 안보와 전투력을 좌우하는 전략적 자산을 '데이터'로 보고 있는 것"이라고 설명했다. 또한 실제 K1, K2 전차 데이터를 수집하기 위해 주·야간으로 드론을 띄워 촬영하고, 기상 악화 시에는 디오라마와 3D 모델링을 활용해 데이터를 구축했던 실무 사례를 공유했다. 그는 "중국 등 해외에서는 원격조작을 통해 로봇 수천 대의 '피지컬 AI' 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라며 "우리 군도 글로벌 경쟁력을 잃지 않기 위해 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문 인력 양성이 필수적"이라고 강조했다. 김병규 센터장은 "이번 세미나는 국방 데이터랩의 1차적인 데이터 개방 성과를 넘어, 무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신의 청사진을 확인한 뜻깊은 자리"라며, "앞으로도 국방 데이터 생태계 확장을 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 15:45남혁우 기자

세계 부채 49경원 돌파…"AI·국방 투자 확대 탓"

전 세계 부채가 인공지능(AI)·국방 분야에 집중된 것으로 집계됐다. 국제금융협회(IIF)가 25일(현지시간) 공개한 보고서에 따르면 글로벌 재정·금융 구조가 이같은 양상을 보인 것으로 나타났다. 보고서는 지난해 말 기준 전 세계 부채가 348조 달러(약 49경원)라고 밝혔다. IIF는 "이는 1년 동안 29조 달러(약 4경원)증가한 수치"라며 "코로나 팬데믹 후 가장 빠른 증가 속도"라고 설명했다. 증가분 상당수는 정부 부채인 것으로 집계됐다. 미국을 비롯한 중국, 유럽연합(EU)이 전체 증가액 4분의 3을 차지했다. 정부 부채는 1년 전 96조 3000억 달러(약 13경 7500조원)에서 106조 7000억 달러(약 15경 2400조원)로 늘었다. 비금융 기업 부채는 100조 6000억 달러로 집계됐고, 가계 부채는 64조 6000억 달러로 완만한 증가폭을 보였다. 선진국 총부채는 231조 7000억 달러, 신흥국은 116조6000억 달러로 각각 사상 최고치를 경신했다. 부채 구조는 민간보다 공공부문 쪽으로 기운 것으로 나타났다. 팬데믹 정점 대비 민간 부채 비율은 낮아졌지만, 정부 부채는 지속적으로 확대돼 금리 변동과 투자 심리 변화에 더 취약한 구조로 바뀌고 있다. 세계 국내총생산(GDP) 대비 총부채 비율은 2025년 308%로 소폭 낮아졌다. 그러나 신흥국 부채 비율은 235%를 넘기며 사상 최고치를 기록했다. 신흥국은 2026년 만기가 도래하는 부채만 9조 달러를 웃도는 차환 부담에 직면했다. 선진국 역시 20조 달러가 넘는 채권과 대출 만기를 앞두고 있어 재정 운용과 시장 신뢰가 핵심 변수로 떠올랐다. IMF는 올해 1월 세계경제전망 수정 보고서에서 2026년 세계 성장률을 3.3%로 제시했다. 선진국은 약 1.8%, 신흥국은 4%를 조금 웃도는 성장에 그칠 것으로 예상돼, 성장만으로는 급증한 부채를 빠르게 낮추기 어렵다는 평가가 나온다. IIF는 "개발도상국들의 국가 부채 부담 역시 커지는 추세"라며 "중국, 브라질, 멕시코, 러시아의 증가세가 컸다"고 분석했다.

2026.02.26 17:22김미정 기자

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