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'국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나'통합검색 결과 입니다. (2건)

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[현장] 국방부 "민간 모델로 한국형 통합 플랫폼 구축"…비용·데이터 장벽 극복

국방부가 민간 대규모언어모델(LLM)과 월드모델을 활용한 국방 AI 통합 플랫폼 구축을 추진한다. 예산, 시간 등을 고려했을때 검증된 민간 기술을 국방 환경에 맞게 튜닝·적용하는 것이 현실적이라는 판단에서다. 전준범 국방부 AI기획국장은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '제26~27차 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나에서 이 같은 AI 전환(AX) 정책 방향을 소개했다. 이번 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼이 공동 개최했다. 하윤철 한화시스템 상무, 김성훈 업스테이지 대표, 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 최용환 LIG넥스원 D&A 기술위원 등이 참석해 군 특화 AI 추진 방향을 논의했다. 한정된 예산과 인력, 민간 기술로 극복 전 국장은 국방부의 역할을 개별 AI 서비스 개발보다 제도·인프라·플랫폼 기반 조성에 두겠다고 밝혔다. 국방부가 직접 초거대 LLM을 개발하기에는 GPU·데이터·비용 부담이 큰 만큼 민간의 우수한 LLM을 가져와 국방 환경에 맞게 파인튜닝하고 검색증강생성(RAG) 등을 결합하는 방식이 현실적이라는 설명이다. 월드모델도 같은 논리로 접근한다. 과학기술정보통신부가 추진하는 월드모델 사업과 협력해 국방 특화 버전을 확보하겠다는 구상이다. 전 국장은 "한정된 예산과 인력 안에서 서로 잘할 수 있는 부분을 나눠서 해야 한다"고 말했다. 업계에서도 같은 방향에 공감했다. 최용환 LIG D&A 기술위원은 독자 모델 개발보다 데이터 구조화와 도메인 적용 역량이 더 현실적인 경쟁력이라고 짚었다. 그는 "국내 데이터를 다 모아도 방산 특화 파운데이션 모델은 만들 수 없다"며 강한 범용 모델에 RAG, 온톨로지 DB, 국방 용어 체계 등을 결합하는 방식이 더 실용적이라고 밝혔다. 모델이 3개월마다 새로 나오는 만큼 그때마다 재계약·파인튜닝하는 것은 비현실적이며, 방산기업의 역할은 데이터를 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공하는 데 있다고 덧붙였다. 실제 전장에서는 중앙의 대형 모델과 현장의 소형 온디바이스 모델을 병행하는 구조가 적합하다고도 강조했다. 각군과 기관 아우르는 통합 플랫폼…목표는 "한국형 팔란티어" 전 국장은 국방 AI의 성패를 모델 성능 자체보다 보안 체계, 데이터 활용 환경, 공통 소프트웨어 기반을 어떻게 갖추느냐에 두고 있다고 설명했다. 그는 "그동안 개별적인 접근을 많이 해왔는데, 일정 성과는 있었지만 분명한 한계가 있다"며 "각 군과 기관이 개별적으로 AI 서비스를 구축하는 방식으로는 중복 투자와 비효율을 피하기 어렵다"고 지적했다. 이에 따라 국방부는 에이전트 오케스트레이션, 데이터 온톨로지, 공통 모듈 등을 포함한 국방 AI 소프트웨어 플랫폼 구축을 검토하고 있다. 전 국장은 "팔란티어의 파운드리, 안두릴 등의 사례를 참고해 장기계약을 통해 한국형 팔란티어를 육성하는 것이 목표"라며 "관련 기업·연구기관·대학과 협의해 올 3분기 안에 큰 그림을 그리고, 내년부터 R&D 사업을 본격화할 계획"이라고 설명했다. 국방 AI, 로드맵·제도·데이터가 관건 하윤철 한화시스템 상무는 국방 AI 추진 방향에는 공감하면서도, 이제는 구체적인 로드맵과 예산이 뒤따라야 한다고 지적했다. 지난해 국방 AI 데이터센터 기획 과정에서 대규모 GPU 확보 필요성이 제기됐지만 예산 설득에 어려움이 있었다며 앞으로도 비슷한 장벽이 반복될 수 있는 만큼 중장기 계획이 필요하다고 말했다. 전준범 국방부 AI기획국장은 AI 기술과 기존 획득 체계가 맞지 않는 측면이 크다고 진단했다. 이에 따라 국방부는 인공지능법, 첨단전력 획득법 등을 통한 절차 간소화와 함께 미국 기타거래권한(OTA)과 유사한 유연한 계약제도 도입을 추진하고 있다고 밝혔다. 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장은 전영역 합동지휘통제(JADC2) 구현을 위한 '픽스(FICS)' 사업을 추진 중이라고 소개했다. 그는 지휘통제체계 고도화 과정에서 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 여러 LLM의 기능 적합성을 검증하는 실증을 진행 중이지만 현재 체계는 AI가 바로 구동되기 어렵고 기능 하나를 추가하는 데도 수개월이 걸리는 구조라고 설명했다. 데이터 개방은 제한적으로 이뤄질 전망이다. 전 국장은 모든 업체에 국방 데이터를 일괄 개방하기는 어렵다며, 보안 역량에 따라 차등 개방하고 역량이 부족한 업체는 'AX 거점'이나 '안심존' 같은 통제된 환경에서 작업하도록 하는 방안을 제시했다. 전준범 국장은 "한정된 예산과 인력 여건을 고려하면 초거대 모델을 처음부터 독자 개발하기보다 민간의 우수한 LLM과 월드모델을 국방에 맞게 특화해 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 제도 개선과 인프라 구축, 공통 플랫폼 마련에 집중하고 올해 3분기 안에 큰 그림을 제시하겠다"고 말했다.

2026.07.15 18:26남혁우 기자

[현장] 탐지부터 기만차단·실시간 결심까지…"일상과 다른 전장, 범용 AI론 한계"

생성형 인공지능(AI) 도입이 확산하는 가운데 국방 분야에서는 범용 인공지능(AI) 모델보다 군 특화 AI전환(AX) 체계 구축이 더 중요하다는 진단이 나왔다. 군은 보안성과 폐쇄망 운용을 기본으로 하는 데다 외부 데이터 반입과 활용에도 제약이 커, 민간에서 활용되는 범용 AI 모델을 그대로 이식하기 어렵기 때문이다. 국방인공지능정책연구실(KIDA)과 과실연 AI미래포럼은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 '국방 인공지능 혁신 네트워크' 세미나를 열고 군 특화 AI 전환(AX) 추진 방향을 논의했다. 이날 행사에는 네이버클라우드, LG AI연구원, 삼성SDS, 업스테이지 등 국내 AI 기업을 비롯해 국방부, 합동참모본부, 방산업계 관계자들이 참석해 국방 AI의 적용 전략과 제도적 과제를 공유했다. 네이버클라우드와 삼성SDS는 국방 AI가 군이라는 특수한 운용 환경을 전제로 하는 만큼, 범용 AI 모델 도입을 넘어 보안, 폐쇄망, 실시간 데이터, 지휘결심 지원을 아우르는 실전형 전력화 체계 구축이 핵심이라고 강조했다. 네이버클라우드 "국방AI, 외부 의존도 최소화해야" 유경범 네이버클라우드 총괄은 '모델을 넘어 전력화로, 폐쇄망에서 완결되는 국방 소버린 AI'를 주제로 발표했다. 유 총괄은 국방 AI를 단순한 모델 성능 경쟁이 아니라 실제 군 환경에서 작동하는 전력화 체계 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 국방 분야에서는 외부 의존도를 최소화한 소버린 AI 체계가 중요하다고 봤다. 특히 군은 폐쇄망 기반의 보안 환경을 전제로 하는 만큼 상용 범용 AI를 그대로 적용하기보다 폐쇄망 안에서 데이터, 모델, 플랫폼, 인프라가 유기적으로 작동하는 구조를 마련해야 한다고 설명했다. 또 학습된 모델 자체보다 실시간 데이터를 어떻게 연결하고 활용할 것인지가 중요하다고 짚었다. 전장 상황은 시시각각 변하는 만큼 정적인 모델만으로는 한계가 있으며, 군 특화 데이터와 작전 맥락을 반영해 판단과 실행을 지원하는 형태의 AI 운용 체계가 필요하다는 것이다. 유 총괄은 "국방 AI가 단순 질의응답형 시스템에 머물러서는 안 되며, 실제 군 업무와 작전에 연결되는 에이전트형 구조로 발전해야 한다"며 "국방 AX의 핵심은 좋은 모델 하나를 도입하는 데 있는 것이 아니라, 폐쇄망 안에서 완결적으로 운용 가능한 실전형 AI 체계를 구축하는 데 있다"고 강조했다. 삼성SDS "통신 제한되고 기만 정보가 혼재한 상황에도 작전수행 가능해야" 김일환 삼성SDS 국방사업 그룹장은 'AI 기반 국방 혁신: 군사전략의 패러다임 전환과 군 특화 AX'를 주제로 발표했다. 김 그룹장은 국방 AI를 단순한 문서 작성 보조나 참모 지원 도구 수준으로 볼 것이 아니라, 전투력 혁신과 군사전략 변화로 이어지는 핵심 기술로 인식해야 한다고 말했다. 그는 AI 도입의 목적을 병력 절감이나 효율화에만 한정해서는 안 된다고 강조했다. AI의 본질은 사람을 줄이는 데 있는 것이 아니라, 더 빠르고 유연한 판단과 작전 수행을 가능하게 하면서 군의 전투 수행 방식 자체를 바꾸는 데 있다는 설명이다. 삼성SDS는 국방 AI가 민간 AI와 다른 조건에서 작동해야 한다는 점도 부각했다. 통신이 제한되고, 데이터가 부족하며, 기만 정보가 혼재한 상황에서도 짧은 시간 안에 결심해야 하는 것이 군 환경의 특수성이라는 것이다. 이에 따라 생성형 AI만으로는 한계가 있으며, 탐지·식별·기만 차단·신뢰도 판단·실시간 의사결정까지 포괄하는 복합적인 군 특화 AI 체계가 필요하다고 진단했다. 그는 기술 개발 못지않게 제도 정비도 중요하다고 봤다. AI가 무기체계와 작전 체계에 점점 더 깊이 결합하는 만큼, 획득 규정과 전력화 방식, 시범사업을 통한 신속 검증 체계 등도 함께 정비해야 한다고 제언했다. 김일환 그룹장은 "AI를 단순한 군사기술 하나로 국한해서는 안 된다"며 "AI 도입을 계기로 우리 군의 구조와 군사전략 전반을 근본적으로 재설계하는 전환점으로 삼아야 한다"고 강조하며 발표를 마쳤다.

2026.07.15 16:08남혁우 기자

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