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[현장] AI 동료부터 공장 로봇까지…삼성SDS가 그리는 '미래 일터'

"지난해보다 인공지능(AI)이 산업 현장에 더 가까워졌다는 느낌을 받았습니다. 사무실에서 쓰는 AI부터 제조 현장 로봇까지 직접 볼 수 있다는 점이 흥미로웠습니다." 국내 한 제조 기업 IT 담당자는 8일 서울 코엑스에서 열린 '삼성SDS 리얼 서밋 2026'에서 전시 부스를 둘러본 뒤 이같이 말했다. 이날 행사장에는 40개가 넘는 전시 부스가 꾸려졌다. 기업용 AI 에이전트와 클라우드부터 물류·공공·국방, 로봇 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 피지컬 AI까지 삼성SDS가 그리는 기업 인공지능 전환(AX)의 현재와 미래가 펼쳐졌다. 전시장은 이른 아침부터 기업·공공·국방 관계자 등 다양한 산업군의 관계자와 관람객들로 북적였다. 온·오프라인 총 1만 5000명 규모로 열린 이번 행사에서 가장 발길을 잡은 공간은 삼성SDS의 메인 전시존인 '스드슷퀘어'였다. 지난해 생성형 AI와 클라우드 서비스가 전시장의 중심을 차지했다면 올해는 AI가 실제 업무를 수행하는 것을 넘어 로봇을 움직이는 물리적 영역으로 확장된 점이 눈에 띄었다. 삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스', 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), AI 협업 솔루션 '브리티웍스'와 함께 올해 본격적으로 뛰어든 로보틱스 전환(RX) 기술을 전면에 내세웠다. 로봇이 아니라 공장을 완성한다…RX 미래 전략 전면에 관람객들의 발길이 먼저 이어진 곳은 RX 전시관이었다. 전면에 내걸린 문구는 '로봇이 아니라 공장을 완성한다'다. 이곳에선 레인보우로보틱스와 에이로봇 등 파트너사의 로봇이 곳곳에서 움직이며 시연을 이어갔다. 관람객들은 이 모습을 촬영하거나 실제 제조 현장 적용 방식과 도입 시점 등을 묻기도 했다. 삼성SDS가 내세운 RX는 단순히 로봇 한두 대를 제조라인에 투입하는 개념을 넘어, 생산설비와 서로 다른 종류의 로봇을 하나로 연결해 공정과 운영 방식 자체를 재설계하는 것이 목표다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여 개 고객사의 제조실행시스템(MES)과 설비·물류 자동화를 구축한 경험을 피지컬 AI와 결합한다는 전략이다. 전시 관계자는 "기존 자동화가 정해진 작업을 반복하는 데 초점이 맞춰져 있었다면 앞으로는 다양한 상황을 스스로 판단하고 대응하는 단계로 넘어가야 한다"며 "AX가 판단과 업무 수행 방식을 바꾸는 전환이라면 RX는 로봇으로 공정과 운영 방식을 바꾸는 실행의 자율화"라고 설명했다. RX를 뒷받침하는 핵심 기술은 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'이다. 제조 시스템과 서로 다른 제조사의 로봇을 연결하고 여러 로봇의 작업과 동선을 단일 소프트웨어로 통합 관리하는 구조다. 삼성SDS는 해당 플랫폼을 내년 하반기부터 본격 선보일 계획이다. 로봇 생태계도 함께 구축한다. 삼성SDS는 레인보우로보틱스·월든 로보틱스·에이로봇·엔닷라이트 등 피지컬 AI 기업 10곳이 참여하는 '팀 렉스'를 구성했다. 서로 다른 로봇 간 연동 인터페이스와 성능 기준을 표준화해 제조 현장에서 다양한 로봇을 함께 운용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 전시 관계자는 "로봇은 구매할 수 있지만 제조 현장에서 쌓아온 시간과 경험은 구매할 수 없다"며 "그간 쌓아온 경험을 바탕으로 로봇 성능을 현장의 성과로 전환할 것"이라고 밝혔다. 사무실에 들어선 AI, '업무 동료'로 진화 전시장의 다른 한쪽에선 AI가 사무실의 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지를 보여주는 시연이 이어졌다. 삼성SDS는 패브릭스와 SCP, 브리티웍스를 한데 배치해 AI를 학습·추론할 인프라부터 기업용 AI 플랫폼과 실제 업무 서비스까지 이어지는 구조를 보여줬다. 이날 행사에선 관람객들이 직접 서비스를 학습하고 사용해볼 수 있는 'AX 플레이그라운드'도 마련됐다. 이 가운데 눈길을 끈 것은 다음 달 출시되는 '브리티웍스 코워크'다. 지난해 전시된 AI 비서가 메일·메신저·회의록을 정리하고 필요한 정보를 찾아주는 데 초점을 맞췄다면 코워크는 사용자가 최종 업무 목표를 제시하면 필요한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 'AI 업무 동료'로 한 단계 진화했다. 자료 조사와 보고서 작성부터 메일 발송, 일정 등록까지 실제 업무 프로세스를 수행하는 방식이다. AI 인프라 분야에선 SCP와 AI 매니지드 서비스 등이 전시됐다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄 데이터센터를 비롯해 국가AI컴퓨팅센터와 구미 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있다. 행사에서 소개된 베슬AI 사례에선 SCP 도입 후 기존 약 35% 수준이던 그래픽처리장치(GPU) 가동률이 약 90%까지 높아진 것으로 나타났다. 글로벌 AI 기업들의 기술도 한자리에서 만날 수 있었다. 앤트로픽은 '인텔리전스 플랫폼'을, 구글클라우드는 '제미나이 엔터프라이즈'를 소개했으며 챗GPT 엔터프라이즈 관련 전시도 별도로 마련됐다. 삼성SDS는 오픈AI·앤트로픽·구글클라우드·엔비디아 등 글로벌 기업과 협력을 확대하며 기업 고객이 필요에 따라 다양한 AI 모델과 서비스를 활용할 수 있는 생태계를 넓히고 있다. 물류·공공 넘어 국방까지…국내외 주요 파트너사도 한자리에 전시 영역은 기업의 일반 업무를 넘어 물류·ESG·공공·국방까지 뻗어 있었다. 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어'에선 글로벌 물류 업무의 디지털화를, '베이룩스 ESG'에선 흩어진 ESG 데이터를 하나의 플랫폼으로 연결하고 표준화된 기준으로 관리해 공시까지 지원하는 과정을 소개했다. 기획예산처 등 주요 정부 부처가 도입한 브리티웍스 사례를 통해 공공 AX 전환 과정도 선보였다. 특히 국방 전시에선 온디바이스 AI 전술폰을 기반으로 서로 다른 드론을 하나의 지상통제시스템(GCS)으로 운용하는 기술이 소개됐다. 이기종 드론 간 상호운용성을 확보하기 위한 표준화 규격과 군 실증을 기반으로 관련 기술을 산업 분야로 확대하는 방안도 함께 제시됐다. 해당 전시에는 군 관계자가 다수 참석해 시연 관람과 상담을 이어갔다. 이번 행사에는 삼성SDS뿐 아니라 레드햇·데이터독·워크데이·스노우플레이크·메가존클라우드·노션·업스테이지 등 국내외 주요 파트너사들도 부스를 꾸렸다. 지난해 AI를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인지가 주요 관심사였다면 올해 전시장에선 AI가 스스로 업무를 수행하고 로봇을 통해 물리적인 작업까지 맡는 모습이 보다 구체화됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 "이번 리얼 서밋 2026을 통해 국내 기업들이 단순한 AI 도입 단계에 머물지 않고 실제 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 해법을 공유했다"며 "독보적인 다차원 AI 풀스택 기술과 최고 수준 글로벌 AI 생태계를 바탕으로 고객들의 성공적인 AX 여정에 언제나 신뢰할 수 있는 든든한 동반자로서 함께하겠다"고 밝혔다.

2026.09.08 10:14한정호 기자

ETRI, 5년간 450억원 들여 국방특화 AI글라스 원천기술 개발

한국전자통신연구원(ETRI)이 육군사관학교와 AI 기반 미래 국방기술 공동연구와 군 운용개념 정립·현장 실증을 위한 업무협력 협정(MOU)을 체결하는 등 국방 AI 원천기술 개발에 나섰다. 눈앞에 놓은 목표는 국방에 특화된 AI-인글라스 공동개발이다. 업무협정은 8일 대전 본원에서 박세웅 ETRI 원장과 박후성 육군사관학교장(중장) 등이 참석한 가운데 진행됐다. 양 기관은 ▲AI 글라스 등 웨어러블 AI 기반 미래 전투원 상황인지·의사결정 지원 및 인간-AI 협업 기술 ▲소부대급을 포함한 지휘통제 및 국방 네트워크 기술 ▲국가안보 분야 AI 활용의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 기술 등을 공동 연구하기로 했다. AI 판단 결과를 검증하고, 사람이 최종적으로 안전하게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 연구도 함께 추진한다. 이외에 국방 AI 분야의 신규 국가연구개발사업을 공동 발굴 및 기획과 연구·학술 교류, 국방 AI 전문인력 양성에도 힘을 모을 예정이다. 이번 업무협정은 국방에 특화된 AI 인글라스 개발 사업의 일환으로 추진됐다. AI 인글라스 사업은 과학기술정보통신부 및 국가과학기술연구회(NST)가 전략연구사업으로 선정, 올해부터 오는 2030년까지 5년 간 450억 원을 투입하는 대형 과제다. AI인글라스는 안경 형태의 웨어러블 기기에 AI를 결합하는 것으로 사용자가 보고 듣는 주변 상황을 AI가 실시간으로 이해하고, 필요한 정보를 눈앞에 제공해 상황 판단과 의사결정을 지원하는 장비다. 전략연구개발 목표는 ▲주변 공간과 객체를 정밀하게 인식하는 공간지능 ▲사용자 상황에 맞춰 필요한 정보를 제공하는 개인 AI 에이전트 ▲정보를 시야에 선명하게 구현하는 저전력·고해상도 디스플레이 ▲실제 안경 형태로 구현하기 위한 AR 디바이스 및 휴대형 AI 연산장치 기술 확보다. AI 소프트웨어와 디스플레이·디바이스가 결합된 AI-인글라스 핵심 원천기술을 확보할 계획이다. 정일권 ETRI AI인그라스전략연구센터장은 "일단 국방에 특화한 AI 인그라스부터 개발하는게 기본 목표다. 향후엔 산업화하는 방향으로 나아갈 것"이라고 말했다. 박지영 ETRI 감성컴퓨팅연구실장은 "공간콘텐츠연구본부 등 2개 본부, 4개 연구실이 참여하는 대형 사업"이라며 "연구자 간 상호 융합 및 협력을 통해 진행한다"고 덧붙였다. 박세웅 ETRI 원장은 “미래 전투원 지원부터 지휘통제, 국방 네트워크까지 우리 군의 임무수행과 전투역량 향상에 실질적으로 기여할 수 있는 국방 AI 기술을 만들어 나가겠다”고 밝혔다. 박후성 육군사관학교장은 “이번 협력을 계기로, 사관생도 교육과정에도 순차적으로 반영해 미래 지휘관 양성과 직결시킬 계획”이라고 덧붙였다. 한편 ETRI는 오는 15일 서울 로얄호텔 그랜드볼룸에서 산업계·학계·연구기관·정부 및 공공기관 관계자 등 약 100명이 참석하는 'AI-인글라스 포럼'을 개최한다.

2026.09.08 09:49박희범 기자

미군 AI 활용은 '양날의 검'…사용 늘수록 공격 지점도 확대

미군이 생성형 인공지능(AI)을 일상 업무에 빠르게 확산하면서 오히려 새로운 보안 취약점이 생길 수 있다는 경고가 나왔다. AI 사용이 익숙해질수록 장병들이 경계심을 낮추고 민감한 정보를 입력하는 등 기존 보안 규율이 약해질 수 있단 우려다. 7일(현지시간) 미국 외교정책 전문매체 '포린폴리시인포커스(FPIF)'에 따르면 미군의 생성형 AI 활용이 빠르게 늘면서 데이터 관리와 사용자 측면의 보안 문제가 새로운 위험 요소로 떠올랐다. FPIF는 AI가 스스로 통제를 벗어나는 상황보다 이를 사용하는 사람과 데이터 관리에서 발생하는 문제가 더 현실적인 위험이라고 분석했다. 생성형 AI는 기존 정보시스템과 사용 방식이 다르다. 이용자는 AI에 질문을 던지는 데 그치지 않고 파일을 올리거나 문서를 복사해 입력하고 작업 내용을 저장한다. 같은 시스템을 매일 사용하면서 AI와의 대화가 일상적인 업무로 자리 잡으면 보안에 대한 긴장도 낮아질 수 있다는 게 FPIF의 분석이다. 대화형 AI와 정보 공개 관계를 분석한 기존 연구에서도 비슷한 경향이 확인됐다. 2024년 국제학술지 '퍼스널 앤드 유비쿼터스 컴퓨팅'에 실린 연구에 따르면 검토 대상 가운데 9개 연구에서 사람들이 인간이나 웹 설문보다 대화형 AI에 더 많은 정보를 제공하는 경향이 나타났다. 특히 민감한 질문에서는 AI가 자신을 판단하지 않고 익명성이 보장된다고 느끼는 것이 정보 공개를 늘리는 요인으로 분석됐다. AI 이용자가 늘면서 공격자가 노릴 수 있는 지점도 함께 확대된다. 사용자가 많아지면 계정과 인증정보뿐 아니라 저장된 작업과 데이터 이동량 및 다른 소프트웨어와의 연결도 증가한다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)도 생성형 AI가 공격 가능한 영역을 확대할 수 있다고 경고한 바 있다. 여러 정보를 AI가 모아 분석하는 과정도 위험 요소로 꼽혔다. FPIF는 미국 국방부 관계자들도 비밀로 분류되지 않은 정보라도 AI가 여러 내용을 종합하면서 기밀에 해당하는 내용을 추론해낼 가능성을 언급했다고 전했다. 공격자가 미군의 전체 시스템을 뚫지 않더라도 늘어난 접점 가운데 취약한 곳을 노릴 수 있다는 설명이다. 미국 국방부가 AI를 일상 업무로 빠르게 끌어들이면서 이 같은 우려는 커지고 있다. 국방부는 지난해 12월 군 전용 생성형 AI 플랫폼 '젠AI닷밀(GenAI.mil)'을 선보인 데 이어 지난달 말 챗GPT 밀과 그록 포 거버먼트를 추가했다. 젠AI닷밀 이용자는 170만 명을 넘어섰다. 미군은 AI를 계획과 정책 수립부터 군수·행정·조달·공급망 관리까지 폭넓게 활용하고 있다. FPIF는 동맹국과의 정보 공유에도 영향을 미칠 수 있다고 분석했다. 미국은 영국·캐나다·호주·뉴질랜드와 정보를 공유하는 '파이브 아이즈' 핵심 국가다. 미군 내부에서 AI 접근 권한과 저장 정보 및 데이터 결합이 증가하면 미국 시스템으로 넘어간 민감정보가 제대로 보호되는지 동맹국도 우려할 수 있다는 설명이다. 중국과 러시아 등 경쟁국이 이 같은 취약점을 노릴 가능성도 제기됐다. AI로 업무 속도를 높이더라도 정보 관리 규율이 함께 약화되면 미군이 얻은 효율성이 상대국에 새로운 공격 기회를 제공할 수 있다는 분석이다. FPIF는 교육과 보안 훈련만으로 문제를 해결하기 어렵다고 봤다. 수백만 건에 이르는 AI와 사용자의 상호작용에서 발생할 수 있는 모든 행동을 규정이나 교육으로 예측하기 어렵기 때문이다. AI 도입 속도만을 군사 역량 강화로 평가하지 말고 새 기능을 추가할 때 발생하는 보안 부담까지 함께 측정해야 한다고 강조했다. 마이클 애런 코디 국방정책 연구자는 "새로운 AI 기능은 방어해야 할 대상을 하나 더 만드는 것"이라며 "미국의 적들은 이를 악용하기 위해 초지능을 개발할 필요가 없고 보안 규율이 약해지기를 기다리기만 하면 된다"고 지적했다.

2026.09.08 09:28김동원 기자

[현장] "강원 전체를 국방 AI 실증장으로"…군·산학 연계 중요

"강원도 전체가 국방 AI와 드론 기술을 개발하고 실증하는 하나의 플랫폼이 됐으면 좋겠습니다." 김희환 육군과학화전투훈련단 계획지원부장은 7일 강원대 춘천캠퍼스에서 열린 '바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼'에서 강원도를 국방 AI와 드론 기술의 개발·실증 거점으로 활용하는 방안을 제시했다. 군과 기업, 대학이 강원에서 기술을 개발하고 실제 군 환경에서 성능을 검증하는 체계를 갖추자는 구상이다. 강원도에는 육군과 해군, 공군이 모두 주둔하고 있다. 국방 드론 관련 연구기관과 대학, 기업도 자리 잡고 있다. 김 부장은 이 같은 기반을 활용해 군의 수요를 지역의 기술 개발과 실증으로 연결할 필요가 있다고 강조했다. 넘어야 할 장벽도 있다. 군사 데이터 활용과 드론 비행 규제, 실증시설 부족, 핵심 부품 공급망 등의 문제다. 국방 AI 개발에는 특히 학습 데이터 확보가 중요하다. AI가 적 전차나 잠수함 등 무기체계를 식별하려면 다양한 환경과 각도에서 확보한 고품질 자료가 있어야 한다. 우리 군 장비도 여러 방향에서 촬영한 형상 데이터를 축적해야 AI 식별 성능을 높일 수 있다. 김 부장은 "북한군 전차나 잠수함 등의 모습을 AI가 학습할 수 있을 수준의 고화질 자료를 우리 군이 확보하고 있느냐는 질문이 필요하다"며 "우리 군 장비도 다양한 측면에서 촬영한 형상 정보와 이를 명확하게 구별할 AI 기술을 갖춰야 한다"고 말했다. 드론은 개발 이후 실제 비행과 성능을 검증할 환경이 필요하다. 그는 비행 제한구역을 탄력적으로 운영하고 일정 지역에서 시험비행을 할 수 있는 제도와 실증시험장을 마련해야 한다고 제안했다. 국방용 드론의 중국산 부품 의존도를 낮추는 문제도 언급했다. 하드웨어와 소프트웨어, 저전력 설계, 통신 등 개별 기술을 확보하는 동시에 이를 하나의 체계로 통합했을 때 제대로 작동하는지 검증할 환경도 필요하다고 강조했다. 육군에서는 AI를 실제 훈련에 적용하기 위한 준비가 진행되고 있다. 육군은 2040년을 목표로 AI와 드론, 로봇 등 첨단 기술을 활용하는 지능형 전력 구축을 추진하고 있고 2028년 이후 AI 적용 범위를 육군 전 영역으로 확대할 계획이다. 과학화전투훈련에도 AI를 접목한다. 김 부장이 소개한 미래 육군과학화전투훈련단(KCTC) 구상에 따르면 AI가 부대의 작전계획과 전투준비 수준 등을 분석해 훈련 목표와 맞춤형 시나리오를 만들고 훈련 중에는 축적되는 데이터를 토대로 부대별 성과를 평가한다. 훈련이 끝난 뒤에는 전술적 오류와 전투 성공·실패 요인을 분석해 사후검토를 지원한다. 축적된 훈련 데이터는 다시 교리와 무기체계 개발, 전투실험 등에 활용한다. 그는 강원대 등 지역 대학의 역할도 강조했다. 국방 AI 소프트웨어 전문인력을 양성하고 군집드론 소프트웨어와 같은 기술 개발에 참여하면 군의 수요와 지역 인재·기업을 연결할 수 있다고 했다. AI 기반 드론 예지정비도 활용 사례로 제시했다. AI가 드론의 이상을 사전에 감지하고 이동형 정비차량이 현장에서 기체를 수리해 다시 투입하는 체계다. 김 부장은 "AI 거점이 판교와 대전뿐 아니라 춘천에도 있었으면 한다"며 "강원도 전체가 플랫폼이 돼 다가올 미래를 통해 현재를 변화시키는 역설계 전략이 필요하다"고 말했다.

2026.09.07 17:38김동원 기자

"국방 AI, 이제 장병 손으로"…현장 운용이 성패 가른다

미국과 중국이 인공지능(AI) 기술을 군 업무에 빠르게 적용하는 가운데 한국도 장병이 직접 활용할 수 있는 '군인 체감형 AI' 도입을 서둘러야 한다는 목소리가 나온다. 활용 가능한 AI부터 군 현장에 적용하고 실제 운용을 통해 기술을 고도화하자는 취지다. 4일 본지 취재 결과 국내 국방 AI 업계와 학계는 AI를 실제 군 업무에 적용하기 위한 실증과 운용 환경 마련을 주요 과제로 꼽았다. 적용 가능한 영역부터 현장에 도입하고 군 수요자와 기업 간 접점을 넓혀 기술을 검증하는 방안이 제시됐다. 미국은 이미 생성형 AI를 군 구성원이 사용하는 업무 도구로 배포하고 있다. 미국 국방부는 군용 생성형 AI 플랫폼에 오픈AI의 '챗GPT 밀'과 xAI의 '그록'을 추가해 약 300만명의 군인과 국방부 민간 인력이 이용할 수 있도록 했다. 챗GPT 밀은 문서 작성과 정보 분석 등을 지원하며 그록은 임무 계획과 연구, 공급망 관리 등에 활용된다. 중국에서도 딥시크 등 자국 AI 모델을 군 업무에 적용하는 움직임이 나타나고 있다. 인민해방군 관련 기관의 조달 자료와 연구에서는 딥시크를 정보 분석과 의사결정 지원 등에 접목한 사례가 소개됐다. 한국에서도 국방 AI 기술 개발과 현장 적용이 이뤄지고 있지만 이를 실제로 사용하는 군과 기술을 개발하는 민간의 접점은 더 넓혀야 한다는 목소리가 나온다. 군이 개발 단계부터 기술을 접하고 실제 임무에 적용해볼 기회를 늘려야 한다는 것이다. 국가인공지능전략위원회 국방·안보 분과위원인 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 "국방 AI 기술을 써야 하는 군 수요자들이 기술과 접점이 없거나 사업과 연계해 군 기관과 민간 기업이 접촉하는 것을 꺼리는 경향이 있다"며 "이제는 열어놓고 더 많은 협력의 장이 필요하다"고 말했다. 전 대표는 단순히 AI 기술을 보여주는 데서 그치지 않고 실제 군 환경에서 작동하는지 검증하는 과정이 중요하다고 봤다. 그는 "저런 기술이 있다, 이런 게 된다는 것을 알리는 걸 넘어 그것이 실제 작동하는 것까지 증명하는 과정이 가장 중요하다"며 "지금 당장 쓸 수 있는 제품을 중심으로 현실적인 실증을 보여줘야 한다"고 강조했다. 마키나락스 역시 국방 AI의 현장 활용을 앞당겨야 한다는 데 의견을 같이했다. 국방 분야가 보안 문제로 충분한 데이터를 확보하기 어려운 만큼 처음부터 높은 성능을 요구하기보다 일정 수준의 모델을 먼저 배포해 운용 과정에서 성능을 끌어올리는 방식이 현실적이라고 봤다. 김민성 마키나락스 국방·공공사업본부장은 "국방 AI 기술이 처음부터 95% 수준의 성능을 확보하긴 어렵다"면서 "70% 수준이라도 먼저 배포해 운용하면서 똑똑해지게 만들 필요가 있다"고 말했다. 실제 군 현장에 적용된 사례도 있다. 마키나락스는 해군 함정 폐쇄망에 검색증강생성(RAG) 기반 AI를 구축해 운용자가 함포 조작법 등을 질문하면 관련 시각자료와 근거 문서를 확인할 수 있도록 했다. 해외 장비 번역 교범에서 필요한 내용을 직접 찾아야 했던 업무를 AI가 지원하는 방식이다. 지능형 GOP 작전지원체계에는 공개 데이터 등으로 초기 모델을 만든 뒤 운용 과정에서 확보한 데이터로 재학습하는 방식을 적용했다. 국방과학연구소 내 국방지능데이터센터에서는 최신 오픈소스 모델을 폐쇄망으로 반입할 때 필요한 보안 검증 시간을 기존 4일에서 1시간 이내로 단축했다. AI를 실제 군 업무에 적용할 때는 업무 성격에 따라 자동화 수준을 달리하는 접근도 필요하다. 한보형 서울대 전기·정보공학부 교수 겸 삼성전자 DS부문 펠로우는 "완벽한 단위는 아닐지라도 일부는 완벽하게 사람의 개입이 없도록 만들고 최종적으로 의사결정을 하는 AI는 사람에게 맡기는 식으로 분할해야 한다"고 조언했다. 현재 정부는 국방 AI 현장 활용을 위한 기반 마련에 나섰다. 국방부가 지난 2일 공개한 '국방 소버린 AI' 추진계획에 따르면 내년 국방 AI 관련 예산을 올해 약 900억원에서 2000억원대로 두 배 이상 늘리고 국방특화 AI 모델 개발과 국방 AI 공통운영체계 구축, 국방 AX거점, AX 스프린트 등을 추진한다. 국방특화 AI는 범용 독자 AI 모델을 기반으로 국방행정에 맞는 모델을 개발한 뒤 전장 환경에서 활용할 수 있도록 고도화한다. AX 스프린트는 군 현장의 AI 수요를 발굴해 개발과 실증을 거쳐 성과가 확인된 기술을 후속 전력화 사업과 연계한다. 국방 AX거점에는 민간 기업과 연구기관이 보안이 확보된 공간에서 군 데이터를 활용해 AI를 개발하고 검증할 수 있는 여건을 마련한다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 지난달 31일 열린 취임 기자간담회에서 "국가 안보적으로 국방은 중요한 분야"라며 "우리가 경쟁력 있는 모델을 스스로 만들고 스스로 운영할 수 있는 역량을 가지면서 협력을 통해 부족한 부분을 채워나갈 수 있도록 하는 걸 기본 정책으로 가져가야 한다"고 밝혔다.

2026.09.04 15:14김동원 기자

플리토, 육군에 AI 민원상담 구축…장병·국민 문의 24시간 대응

육군이 인공지능(AI)을 활용해 장병과 국민의 민원을 24시간 처리하는 상담체계를 구축한다. 보안이 중요한 군 폐쇄망에서도 작동하는 AI를 실제 행정 업무에 적용해 국방 분야의 AI 전환(AX)을 확대한다는 구상이다. 플리토는 지난 2일 육군본부 감찰실에서 육군과 'AI 기반 민원상담체계 개발'을 위한 업무협약을 체결했다고 3일 밝혔다. 플리토는 이스트소프트, 와이즈넛과 컨소시엄을 구성해 이번 사업을 수행한다. 컨소시엄은 육군 민원상담센터에 AI 통합 민원상담 플랫폼을 구축할 계획이다. AI 상담 플랫폼은 단순·반복 민원을 24시간 처리해 주말과 야간의 상담 공백을 줄인다. 플리토는 상담원의 업무 부담을 덜어 권익구제나 제도 개선 등 전문 업무에 집중할 수 있을 것으로 기대했다. 군에서 AI 서비스를 실제 업무에 적용하려면 민간과 다른 운영 환경을 고려해야 한다. 이번 민원상담체계는 외부 인터넷과 분리된 폐쇄망에서 운영되는 만큼 보안성을 갖추면서도 민원인의 음성을 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 플리토는 음성인식(STT)과 음성합성(TTS), 화자 분리, 소음 제어 등 AI 기술을 적용한다고 설명했다. 주변 소음이 있는 환경에서도 민원인의 음성을 정확하게 텍스트로 변환하고 대화 맥락에 맞춰 인식 결과를 보정하는 기술이다. 상담 과정에서 축적된 데이터는 정책과 제도 개선에도 쓰인다. 반복적으로 접수되는 민원과 주요 요구사항 등을 분석해 개선이 필요한 분야를 파악하는 데 활용할 예정이다. 이번 사업은 AI 기술을 장병과 국민이 이용하는 군 행정 서비스에 적용한다는 점에서도 의미가 있다. 육군본부 민원상담센터를 시작으로 향후 다른 군 조직에서도 활용할 수 있도록 시스템을 확장할 계획이다. 이정수 플리토 대표는 "이번 사업이 단순 상담 자동화를 넘어 상담원의 감정노동 부담을 줄이고 국민과 장병이 체감하는 상담 품질을 한 차원 높이는 국방 AX 혁신 모범 사례가 되길 바란다"며 "그동안 국내외 다양한 환경에서 쌓아온 AI 기술력과 노하우를 바탕으로 공공·국방 분야의 디지털 행정 혁신에 기여하겠다"고 밝혔다. 플리토 컨소시엄은 이번 육군본부 민원상담센터 구축을 시작으로 축적된 데이터와 음성 AI 기술을 접목해 서비스를 고도화할 방침이다. 향후 전군을 아우르는 지능형 국방 AI 서비스 플랫폼으로 발전시키는 것이 목표다.

2026.09.03 17:36김동원 기자

윤성호 마키나락스 대표 "기업 AI 경쟁력, 벤치마크 아닌 현장에서 나온다"

마키나락스가 제조·국방 등 실제 산업 현장에서 작동하는 인공지능(AI)을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 보유 데이터와 경험을 AI 자산으로 축적하는 환경을 구축해 완전 자율 제조공장을 실현한다는 목표다. 윤성호 마키나락스 대표는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '어텐션 2026' 컨퍼런스에서 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 밝혔다. 그는 최근 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 실제 기업 생산성 향상으로 이어지는 성과는 아직 제한적이라고 진단했다. 특히 제조와 국방 등 산업 현장은 작은 오류도 막대한 손실로 이어질 수 있어 단순히 높은 벤치마크 성능을 기록하는 범용 AI만으로는 한계가 있다고 짚었다. 윤 대표는 "글로벌 프론티어랩이 개발한 AI는 현장의 데이터와 업무 방식, 비즈니스 로직을 충분히 이해하지 못해 공장에선 이른바 '정확도 80%의 벽'을 넘어서지 못하고 있다"며 "이를 해결할 정답은 바로 현장에 있다"고 밝혔다. 이에 마키나락스는 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI에 직접 연결하는 데 집중해왔다. 실제 설계 도서 변경 검토 업무에 AI 에이전트를 적용해 작업 시간을 1시간 이상 단축했으며 마키나락스가 지원한 글로벌 6개 자동차 공장에선 1400대 이상의 로봇 관리에 AI를 활용 중이다. 최근 한미연합훈련(UFS)에 마키나락스 AI 기술이 시범 적용되는 등 국방 분야에서도 성과를 확대 중이다. 군 내부 방대한 자료에서 필요한 정보를 찾고 권한에 따라 허용된 정보와 출처를 제공하는 한편 작전 보고서 작성과 장애 발생 시 복구 판단 등을 지원하는 방식이다. 이같은 현장 AI 확산을 위해 윤 대표가 강조한 개념은 '기업 AI 주권'이다. 기업이 보유한 데이터와 지식, 노하우뿐 아니라 이를 활용해 만들어진 AI와 결과물까지 직접 소유하고 지속적으로 축적할 수 있어야 한다는 의미다. 특정 파운데이션 모델이나 클라우드 인프라에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 자유롭게 선택할 수 있는 환경도 기업 AI 주권의 핵심 요소로 제시했다. 마키나락스의 AI 운영체제 '런웨이'도 이 방향에 맞춰 고도화하고 있다. 기업 내부 다양한 데이터와 업무 프로세스를 AI에 적용하고 만들어진 결과를 다시 기업 내부 자산으로 축적하는 구조다. 다양한 오픈소스와 외부 AI 모델을 선택적으로 활용할 수 있도록 해 특정 모델이나 인프라에 대한 종속성도 낮추는 것이 목표다. 현장 적용·구축을 담당하는 '전방 배치 엔지니어(FDE)' 조직도 지속 확대 중이다. 마키나락스 FDE가 현재까지 방문한 현장은 전 세계 5개국 32개 도시 80곳 이상에 달한다. 올해에만 FDE 엔지니어들이 현장에서 약 7만 시간을 투입했으며 현재까지 6000개가 넘는 AI 모델을 실제 현장에 배포했다. 마키나락스는 이 경험을 기반으로 완전 자율 제조공장 구축에도 나선다. 전동 액추에이터 국내 시장 점유율 1위 기업 에너토크와 협력해 완전자율공장의 초기 모델을 구축 중이다. 윤 대표는 "에너토크와 협력해 현재까지 80개 이상의 AX 과제를 발굴했다"며 "올해부터 2028년까지 3년에 걸쳐 공장을 보이는 공장에서 연결된 공장, 다시 스스로 행동하는 자율화된 공장으로 전환할 계획"이라고 말했다. 궁극적으로는 사람이 직접 개입하기 어려운 환경에서도 스스로 운영되는 제조 시스템을 구현한다는 방침이다. 윤 대표는 인류가 향후 화성에 문명을 건설할 경우 필요한 완전 자율 제조공장 역시 지구에서 먼저 개발될 것이라며 에너토크와 진행하는 프로젝트를 그 출발점으로 제시했다. 윤 대표는 "공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 AI를 만들겠다는 것이 우리의 비전"이라며 "완전 자율 제조공장과 초생산성을 달성해 나가겠다"고 강조했다.

2026.09.03 11:29한정호 기자

국방부, AI 예산 2000억원대 배정…독자모델·피지컬 AI 키운다

정부가 국방 인공지능(AI) 분야 예산을 늘려 군 전반 AI 전환에 속도를 낸다. 국방특화 AI 모델부터 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자체 AI 기반을 갖춰 '국방 소버린 AI' 역량을 확보할 방침이다. 국방부는 내년 AI 관련 예산을 약 2000억원대로 편성했다고 3일 밝혔다. AI 프로그램을 새로 신설하면서 관련 예산을 전년도 약 900억원에서 2배 넘게 늘린 셈이다. 이를 통해 AI 연구개발부터 데이터 확보와 기술 실증까지 연결해 군 전반에 AI를 단계적으로 적용할 계획이다. 예산은 크게 국방 AI 공통운영체계 구축과 국방특화 AI 모델 개발, 국방 실데이터 제공, 국방 AX거점 구축, AX 스프린트 사업, 국방 D.AX 프로젝트 등 6개 사업에 투입된다. 국방부는 군 전반 공동 사용할 수 있는 국방 AI 공통운영체계를 구축한다. 'K-메이븐' 기반으로 통합 AI 플랫폼을 만들고 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 모델컨텍스트프로토콜(MCP), 벡터 데이터베이스(DB)를 결합한 지휘결심지원 AI를 개발할 방침이다. 이를 통해 표적과 영상 분석을 비롯해 상황 분석과 병력 추천, 자연어 질의응답 등 다양한 기능을 한 플랫폼에서 제공한다. 2026년 요구사항 정의를 시작으로 2027~2029년 연구개발을 진행하고, 2029~2030년 지휘통제체계 실증을 거쳐 2031년 이후 적용 범위를 확대할 방침이다. 국방부는 외산 AI 의존도를 낮추기 위한 국방특화 AI 모델도 만든다. 독자 AI 기술 확보를 위해 범용 독자 AI 모델을 기반으로 국방행정에 특화한 AI를 개발하고 이후 전장 환경에 사용할 수 있는 모델까지 단계적으로 확대할 방침이다. 국방부는 국방 특화 AI 개발에 필요한 데이터와 컴퓨팅 기반도 강화한다. 전투지휘와 훈련, 공간 경계감시 등 AI 개발에 필요한 핵심 데이터를 확보하고 국방 데이터카탈로그를 통해 민간에 제공할 수 있는 연구용 데이터도 확대한다. 민간과 군이 국방 데이터를 활용해 AI를 공동 개발할 수 있는 '국방 AX거점'도 구축된다. 해당 거점은 AI 연구개발(R&D)에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 보안 네트워크를 갖춘다. 민간 기업과 연구기관이 보안이 확보된 환경에서 군 데이터를 활용할 수 있도록 연구·실증 인프라도 마련할 예정이다. 정부는 국방 AI 기술을 실제 현장에 빠르게 적용하기 위한 'AX 스프린트' 사업도 추진한다. 현장에서 필요한 AI 아이디어를 발굴한 뒤 과제를 선정해 개발·실증하고 성과가 확인된 기술은 후속 전력화 사업과 연계하는 방식이다. 국방부는 피지컬 AI를 전장에 적용하는 'D.AX 프로젝트'도 본격화한다. 내년부터 수송과 경계·경계감시, 화생방 등 위험 임무에 무인지상차량(UGV)과 다족로봇, 휴머노이드, 자율이동로봇(AMR) 등을 활용하는 실증 사업을 추진한다. 국방부는 "국방 소버린 AI는 우리 군 데이터와 기술 기반으로 독자적인 AI 역량을 확보하고 미래전에서 압도적 우위를 달성하기 위한 첨단강군 육성의 핵심 기반"이라고 밝혔다.

2026.09.03 10:52김미정 기자

[현장] 김명주 AI안전연구소장 "국방 AI, 자율성 커질수록 '멈출 장치' 필요"

전장에서 인공지능(AI)이 스스로 판단하는 영역이 넓어지는 만큼 사람이 필요할 때 AI를 멈추고 확인할 수 있는 안전장치를 갖춰야 한다는 주장이 나왔다. 사람이 모든 판단에 개입하기 어려워지는 상황에 대비해 국방 AI에 '통제 가능성'과 '추적 가능성', '검증 가능성'을 확보해야 한다는 제안이다. 김명주 AI안전연구소장은 2일 서울 용산구 국방컨벤션에서 열린 '신뢰받는 국방AI' 세미나에서 "AI에 자율성을 부여하는 쪽은 갈수록 늘어날 수밖에 없다"며 "전쟁이나 군사 쪽에서도 지켜야 되는 인도주의적 원칙의 선이 뭘까 그런 부분을 찾는 게 필요하다"고 말했다. 전장에서는 AI가 맡는 역할이 갈수록 커질 전망이다. 각종 센서에서 들어오는 데이터와 고려할 변수는 많아지는 반면 공격이나 방어를 결정할 시간은 짧아지고 있어서다. 사람이 모든 정보를 직접 확인하기 어려워지면서 AI가 처리하고 판단하는 영역도 넓어진다. 사람에게 최종 결정권을 주는 것만으로 충분한지도 문제다. AI가 분석한 결과를 화면에 제시하면 짧은 시간 안에 결정을 내려야 하는 지휘관이 이를 그대로 받아들일 가능성이 있기 때문이다. 김 소장은 사람이 마지막 승인만 하는 데 그치지 않고 AI의 판단을 실제로 거부하거나 멈출 수 있어야 한다고 봤다. 이 때문에 그는 AI에 대한 최소한의 통제권은 사람이 가져야 한다고 강조했다. 모든 판단에 사람이 일일이 개입하기 어려워지더라도 AI의 작동을 중단하거나 부여된 권한을 줄이는 장치는 남겨두자는 취지다. 대표적인 안전장치로는 '킬 스위치'를 제시했다. 국내 AI 기본법에서는 이를 '비상정지 기능'으로 규정하고 있다. 김 소장은 비상정지 기능을 무기 내부에 두기보다 외부에서 작동할 수 있도록 하고 개발 단계부터 설계에 반영해야 한다고 강조했다. AI를 멈추는 것만큼 문제가 생긴 뒤 원인을 확인하는 것도 중요하다. 항공기가 비행 기록을 남기듯 국방 AI도 어떤 정보를 받아 어떤 판단을 내렸는지 기록해야 한다. AI가 제대로 검증되지 않은 영역이나 오류 가능성도 미리 남겨두면 사고가 발생했을 때 책임 소재를 확인하는 데 도움이 된다. 검증을 개발자와 운영자에게만 맡겨서는 안 된다고 봤다. 김 소장은 AI를 개발하고 사용하는 주체와 별도로 안전성을 확인하는 제3자의 역할이 필요하다고 강조했다. 그는 "완성된 윤리를 내장한 전쟁 AI는 아직 불가능하다"며 "아무도 가보지 않은 길"이라고 말했다. 이어 "국방 AI는 결국 국가를 위한 도구"라며 "인도주의 원칙에 따라 사용한다는 큰 틀에서 바라보는 게 가장 중요하다"고 밝혔다.

2026.09.02 17:26김동원 기자

성낙호 네이버클라우드 총괄 "국방 AI, 개별 적용 넘어 군 전체 '전력 지능화' 필요"

네이버클라우드가 국방 인공지능(AI)을 개별 기술이나 무기체계에 적용하는 데 그치지 않고 군 전체를 하나의 AI 체계로 연결하는 '전력 지능화'를 제시했다. 현장에서 움직이는 피지컬 AI와 지휘통제 AI가 서로 정보를 주고받도록 연결해 군 전체의 판단과 대응 속도를 높이는 구상이다. 성낙호 네이버클라우드 기술총괄은 2일 서울 용산구 국방컨벤션에서 열린 '신뢰받는 국방AI' 세미나에서 "AI를 하나의 요소 기술이 아닌 군 전체에 지능을 더하는 수단으로 바라봐야 한다"고 강조했다. 군이 이미 갖춘 네트워크에 AI를 더하면 정보 수집과 상황 파악부터 판단과 대응까지 AI의 도움을 받을 수 있다는 설명이다. 대표 사례가 피지컬 AI와 지휘통제 AI의 연결이다. 로봇이나 드론이 현장에서 확보한 정보는 해당 장비에서만 쓰이지 않고 상위 지휘체계로 전달된다. 지휘체계는 여러 정보를 종합해 판단하고 그 결과를 다시 현장으로 보내 작전에 활용한다. 성 총괄은 각각의 AI가 따로 움직이면 정보가 파편화될 수 있다고 봤다. 그는 "피지컬 AI에서 많은 정보가 올라올 것"이라며 "그 정보가 지휘통제체계까지 올라갈 수 있는 유통 경로가 설계되고 있는지 봐야 한다"고 말했다. AI가 군 곳곳에서 들어오는 정보를 연결하면 사람이 처리해야 할 일도 줄어든다. 초병과 각종 센서에서 쏟아지는 데이터를 사람이 일일이 확인하지 않아도 AI가 먼저 분석해 필요한 내용을 추려낸다. 군은 이렇게 정리된 정보를 바탕으로 상황을 빠르게 파악하고 다음 판단으로 넘어갈 수 있다. 사람이 어느 단계에서 개입할지도 중요한 문제다. AI가 정보를 빠르게 처리하더라도 모든 단계에서 사람이 다시 확인하면 그만큼 시간이 걸린다. AI가 맡아도 되는 일은 자동화하고 중요한 의사결정은 사람이 담당하도록 역할을 나눌 필요가 있다는 게 성 총괄의 주장이다. 그는 "AI가 할 수 있는 일은 사람의 개입 없이 처리하고 최종 판단은 사람이 맡는 방식이 필요하다"며 "안전 때문에 AI의 속도까지 떨어뜨려서는 안 된다"고 말했다. 국방 특화 AI도 처음부터 군의 필요에 맞게 만들어야 한다고 봤다. 이미 만들어진 범용 AI에 군 데이터를 추가로 학습시키는 것보다 정부의 독자 AI 파운데이션 모델을 개발할 때부터 국방에 필요한 기능을 넣는 편이 효율적이라는 판단이다. 추후 모델을 다시 손보는 데 들어가는 비용과 컴퓨팅 자원도 아낄 수 있다. 성 총괄은 이를 사람의 '조기 교육'에 빗댔다. 그는 "군에 독자 AI 모델을 쓰려면 모델에 군에서 필요한 요구사항을 넣어야 한다"며 "국방부에서 과학기술정보통신부 쪽에 요구사항을 전달할 필요가 있다"고 말했다. 군에 필요한 AI를 계속 만들어내는 'AI 팩토리'도 제시했다. AI 팩토리는 데이터를 모아 AI를 학습시키고 새로운 모델을 만들거나 기존 모델의 성능을 높이는 체계를 뜻한다. 하나의 AI 모델을 만들어 끝내는 게 아니라 새로운 데이터가 쌓이거나 필요한 임무가 달라지면 이에 맞춰 AI도 계속 발전시킨다. 국방에서는 군이 보유한 데이터와 작전 경험을 AI 학습에 활용할 수 있다. 군은 어떤 AI가 필요한지 정하고 민간 기업은 이를 실제 모델로 만드는 데 필요한 학습 방법과 기술을 지원한다. 군이 가진 정보와 민간의 AI 기술을 결합해 필요한 모델을 계속 개발하는 구조다. 성 총괄은 "AI를 어떤 요소 기술로 보지 말고 지능으로 봐야 한다"며 "우리가 너무 잘 알고 있는 지능을 인공적으로 갖게 된 것"이라고 말했다.

2026.09.02 16:33김동원 기자

[현장] 국방부, 독자 AI 기반 '전장 특화모델' 만든다…'소버린 AI' 본격화

국방부가 군 데이터를 기반으로 인공지능(AI) 모델을 개발하고 이를 지휘통제와 무기체계 등에 적용하는 '국방 소버린 AI' 구축에 본격 나선다. AI 모델과 데이터, 공통 운영체계를 갖추고 민간 기술을 실제 군 현장에 연결하는 체계를 마련해 국방 AI를 정책 구상에서 실행 단계로 전환한다는 방침이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 2일 서울 용산구 국방컨벤션에서 열린 '신뢰받는 국방AI' 세미나에서 국방 AI 공통 운영체계와 특화 AI 모델을 구축하고 군 데이터를 민간 AI 기술과 연결하는 '국방 소버린 AI' 추진 계획을 공개했다. 이날 발표에 따르면 국방부는 과학기술정보통신부가 개발하는 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 '국방 특화 AI 모델'을 개발한다. 민간에서 개발한 범용 AI를 그대로 사용하는 대신 군에서 사용하는 용어와 데이터, 업무 방식과 작전 환경을 학습시켜 독자적인 국방 AI로 발전시킨다는 구상이다. 특화 모델은 학습 데이터의 보안 수준과 활용 분야에 따라 단계적으로 고도화한다. 공개된 국방 데이터를 학습한 범용 모델에서 시작해 비공개 데이터를 활용하는 '국방 행정 특화 모델'을 거쳐 비밀 데이터를 학습하는 '전장 특화 AI 모델'까지 개발할 계획이다. 국방 행정 특화 모델은 국방 행정과 전력지원 등 상대적으로 적용이 쉬운 분야에 활용한다. 전장 특화 AI 모델은 지휘결심 지원과 무기체계 등 핵심 군사 분야에 적용할 예정이다. 각 군과 기관이 이러한 AI를 공동으로 활용할 수 있는 '국방 AI 공통 운영체계'도 구축한다. 지금까지 개별적으로 AI 시스템을 구축하면서 데이터와 인프라가 분산되고 유사 기능을 반복 개발했던 문제를 개선하기 위해서다. 공통 운영체계는 인프라와 데이터부터 AI 모델과 에이전트 및 응용 서비스까지 하나의 시스템으로 연결한다. 국방 데이터의 특성을 고려해 제로 트러스트 기반 보안과 접근 통제도 적용한다. 이를 기반으로 지휘결심을 지원하는 공통 AI 모듈도 개발한다. AI가 표적 영상을 분석하고 상황도 작성을 지원하거나 가능한 방책을 추천하는 등 여러 지휘체계에 필요한 기능을 모듈화해 향후 개발되는 다양한 지휘체계에 적용할 계획이다. 국방부는 이 사업을 통해 '한국형 팔란티어' 기업을 육성한다는 목표도 제시했다. AI 모델 학습에 필요한 군 데이터 확보와 활용도 확대한다. 국방부는 전투지휘훈련과 해·강안 경계감시 등 AI 활용 가치가 높은 핵심 데이터 150건을 지난해 12월 선정했다. 해당 데이터를 체계적으로 관리하고 AI 학습용 데이터 구축도 확대할 계획이다. 민간 기업이 군에서 보유한 데이터를 파악할 수 있도록 '국방 데이터 카탈로그'도 구축한다. 어떤 데이터가 어디에 있고 어떤 방식으로 활용할 수 있는지 확인할 수 있도록 관련 메타정보를 제공하는 방식이다. 기업의 정보보호 수준이 충분할 경우 군 데이터를 기업에 직접 제공하는 방안도 검토한다. 군 데이터와 민간 AI 기술을 연결하는 '국방 AX 거점'도 마련한다. 민간 기업과 연구기관이 안전한 환경에서 국방 데이터를 활용해 AI를 연구·개발하고 실증할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU)와 보안 네트워크, 연구 공간 등을 제공한다. 첫 거점은 오는 17일 판교에 문을 연다. 국방부는 육군 판교 거점을 시작으로 올해 5개 거점을 순차적으로 구축할 예정이다. 각 거점에서는 군의 특성과 수요를 반영해 민간 기업·연구기관과 공동 과제를 발굴하고 국방 데이터와 GPU를 활용한 기술 개발과 검증을 진행한다. 민간에서 개발된 AI 기술을 빠르게 군에 적용하기 위한 신속 실증 사업도 진행 중이다. 국방부는 AI 적용 효과가 크고 군사적 시급성이 높은 전투지원과 병력절감, 국방운영 효율화, 사이버보안 등 4개 분야에서 군과 민간의 수요를 받아 20개 과제를 선정했다. 성과가 우수한 과제는 후속 절차를 거쳐 실제 전력화로 연결할 계획이다. 피지컬 AI를 군 현장에 적용하는 사업도 내년부터 추진한다. 국방부는 'DAS 프로젝트'를 통해 로봇과 무인지상차량(UGV) 등을 군 실증 현장에 도입해 데이터를 수집하고 이를 시뮬레이션할 수 있는 월드모델과 연결할 방침이다. 전 국장은 "국방 분야는 민간과 달리 안보를 고려해야 하기 때문에 소버린 AI가 필요하다"며 "소버린 AI를 통해 우리 군이 보유한 데이터를 기반으로 작전 환경에 맞는 AI를 개발하고 안전하게 운용할 수 있는 독자적인 AI 역량과 생태계를 갖추겠다"고 말했다.

2026.09.02 15:38김동원 기자

[AI는 지금] 英, AI 스타트업에 1857억원 투입…의료·국방·보안 기술 키운다

영국 정부가 1억 파운드(약 1857억원) 규모의 인공지능(AI) 연구개발 조달 사업을 가동하며 자국 AI 스타트업 육성에 나섰다. 의료·국방·사이버보안·AI 컴퓨팅 등 공공 부문의 실제 과제를 스타트업에 맡기고 정부가 초기 고객 역할까지 맡아 기술 상용화와 해외 진출을 동시에 지원한다는 구상이다. 1일 영국 재무부 등에 따르면 영국 정부는 지난달 31일 1억 파운드 규모의 '소버린 AI R&D 조달 계획(Sovereign AI R&D Procurement Scheme)'에 따른 첫 공모를 시작했다. 이번 사업은 초기 연구 단계를 넘어 실제 환경에서 기술을 검증할 수 있는 수준에 도달한 영국 AI 기업이 대상이다. 정부 부처가 직접 수요를 제시하고 선정 기업과 실증 기술을 개발한 뒤 공공 부문 전반으로 확산할 수 있는지를 검증한다. 첫 공모 분야는 국민보건서비스(NHS) 생산성 개선, AI 컴퓨팅 효율 향상, 국방 임무 환경 내 AI 통합, AI 에이전트 보안·복원력 시험 등 4개다. NHS 분야에서는 업무 자동화와 환자 진료 조정, 의료진 의사결정을 지원하는 AI 시스템을 개발한다. AI 컴퓨팅 분야에서는 추론 등 AI 연산 인프라의 효율을 높여 연구기관과 기업의 컴퓨팅 비용을 낮추는 기술을 지원한다. 국방 분야에서는 여러 국방 시스템에 분산된 데이터와 첨단 AI 모델을 안전하게 연결하는 기술을 개발한다. 사이버보안 분야에서는 자율성이 높아지고 있는 AI 에이전트의 위험을 파악하고 통제·완화할 수 있는 보안 기술을 지원할 예정이다. 영국 정부는 기존 공공조달 시장에서 매출 규모와 현금 보유액, 실적 등이 부족한 스타트업이 대기업과 경쟁하기 어렵다는 점을 고려해 사업 구조도 바꿨다. 필요한 경우 계약 초기에 대금을 지급해 스타트업이 기술 개발과 실증에 필요한 자금을 먼저 확보할 수 있도록 했다. 개발 과정에서 발생한 지식재산권(IP)도 선정 기업이 보유한다. 정부 사업에서 개발한 기술을 공공 부문 실증에 그치지 않고 영국과 해외 고객을 대상으로 판매할 수 있도록 해 공공조달을 상용화 실적 확보 수단으로 활용한다는 전략이다. 정부가 기술 구매자 역할까지 맡는다는 점도 기존 보조금 중심 정책과 차이가 있다. 유망한 기술을 개발한 스타트업이 첫 고객을 확보하지 못해 사업 확대에 어려움을 겪는 '상용화 공백'을 정부 조달로 줄이겠다는 것이다. 영국은 이번 사업을 자국 AI 기업 육성 정책인 '소버린 AI'의 핵심 프로그램으로 추진하고 있다. 소버린 AI를 일반적인 정부 지원 조직보다 벤처캐피털(VC)에 가까운 방식으로 운영해 전략적으로 중요한 AI 기업이 영국에서 창업하고 성장한 뒤 글로벌 시장까지 진출하도록 지원한다는 계획이다. 존 힐리 영국 재무장관은 "영국에는 세계에서 가장 혁신적인 AI 기업들이 있으며 정부는 이들이 영국에서 창업하고 성장해 성공할 수 있도록 지원할 것"이라며 "이번 공모를 통해 AI가 더 많은 일자리와 더 나은 공공서비스, 영국 전역의 성장을 만드는 데 활용되도록 하겠다"고 말했다. 영국 정부는 공공조달뿐 아니라 AI 정책 연구의 국제 협력도 확대한다. 정부가 설립한 AI 경제연구소(AI Economics Institute)를 주요 7개국(G7)과의 협력에 개방하고 AI가 경제와 노동시장, 생산성 등에 미치는 영향과 관련한 정보와 근거를 공유할 계획이다. 또 이번 4개 사업은 소버린 AI R&D 조달 계획의 운영 방식을 검증하는 첫 단계로 평가된다. 영국 정부는 향후 추가 공공 과제를 발굴해 후속 공모를 이어갈 예정이다. 카니슈카 나라얀 영국 AI 장관은 "영국 정부는 매년 의료부터 국방까지 사회가 직면한 주요 과제를 해결하기 위해 수십억 파운드 규모의 제품과 솔루션을 구매하고 있다"며 "이번 제도를 통해 영국의 AI 혁신 기업들이 이런 기회에 참여하고 국내에서 성장한 뒤 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 17:58장유미 기자

미국 국방부, 군용 챗GPT·그록 도입…민감 데이터 보호 나선다

미국 국방부가 챗GPT와 그록의 군용 버전을 300만 군·민간 인력에게 제공한다. 민감한 정부 데이터가 외부로 새는 것을 막으면서 AI를 활용하기 위한 조치다. 1일 테크크런치 등 외신에 따르면 미국 국방부는 오픈AI의 '챗GPT 밀'과 xAI의 '그록 포 거버먼트'를 통합 보안 포털 '젠AI닷밀(GenAI.mil)'에 추가했다. 두 서비스는 소비자용 제품을 정부 업무에 맞춰 개조한 버전이다. 젠AI닷밀은 지난해 출범한 보안 포털이다. 국방부 직원은 이 포털에서 민감한 정부 데이터를 외부에 노출하지 않고 최신 AI를 활용할 수 있다. 초기에는 구글 제미나이만 제공했다. 국방부는 포털 이용자가 계속 늘고 있다고 밝혔다. 전체 인력 300만 명 가운데 170만 명 이상이 포털에 등록했다고 설명했다. 이번에 추가된 두 모델은 쓰임새가 다르다. 챗GPT 밀은 채팅 파일 프로젝트 맞춤형 GPT 기능을 중심으로 행정, 군수, 기획, 정책 같은 비전투 업무를 지원한다. 사용 방법은 상용 챗GPT와 비슷하다. 그록은 군사적 용도로 활용된다. 취득 담당자의 시장조사부터 군수 담당자의 공급망 관리까지 여러 작전 상황에서 임무를 지원한다. 그록은 스페이스X 보안 위성망 '스타실드'를 기반으로 한다. 스타실드는 스페이스X의 스타링크 기술을 활용한 보안 위성 통신망이다. 이번 도입은 미국 국방부가 보안을 유지하면서 AI로 업무 속도와 역량을 높이기 위해 이뤄졌다. 국방부는 엔비디아 마이크로소프트 아마존웹서비스(AWS) 리플렉션AI 등 여러 기업과도 협력해 왔다. 반면 앤트로픽의 클로드는 이번 명단에서 빠졌다. 앤트로픽은 국방부와 클로드의 군 사용 범위를 놓고 협상을 벌였지만 이견을 좁히지 못했다. 앤트로픽은 자사 기술이 완전 자율무기나 자국민 대상 대규모 감시에 쓰이지 않도록 요구했고 국방부는 합법적 목적 전반에서 클로드를 제약 없이 쓰게 해달라고 맞섰다. 이견이 좁혀지지 않자 국방부는 올해 3월 앤트로픽을 '공급망 위험'으로 지정했다. 미국 기업이 공개적으로 이 지정을 받은 첫 사례로 방산 계약업체마저 앤트로픽 기술을 쓸 수 없게 됐다. 앤트로픽은 이에 불복해 소송을 냈고 8월 말 캘리포니아 연방법원은 해당 지정이 위법하다고 판단했다. 다만 워싱턴DC 소송이 남아 있어 앤트로픽은 여전히 공급망 위험으로 분류돼 있다. 미국 국방부는 "스타실드 AI의 그록 포 거버먼트는 전투원에게 즉각적인 생산성 향상과 더 강력한 지식 연속성 그리고 더 안전하고 효율적인 협업을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 14:13김동원 기자

미국 연방법원 "앤트로픽, 안보 위험 지정 위법"…국방부 '비판 기업 보복'에 제동

미국 연방법원이 인공지능(AI) 기업 앤트로픽을 국가안보상 공급망 위험 기업으로 지정한 국방부 조치에 제동을 걸었다. 국방부가 정부 비판 발언에 보복하기 위해 안보 논리를 동원했으며 그 근거도 상당 부분 사실과 맞지 않는다고 판단했다. 31일 더레지스터 등 외신에 따르면 미 캘리포니아 북부지방법원의 리타 린 판사는 피트 헤그세스 장관의 공급망 위험 지정과 거래 제한 지시가 수정헌법 제1조와 제5조, 행정절차법(APA), 연방법상 공급망 보안 규정을 위반했다고 판단했다. 이번 갈등은 앤트로픽이 AI 모델 '클로드'의 군사 활용 제한을 철회하라는 정부 요구를 거부하면서 시작됐다. 앤트로픽은 완전 자율무기 운용과 미국인을 상대로 한 대규모 감시 등에 클로드가 쓰이지 않도록 하는 안전장치를 유지해야 한다고 거부 입장을 밝혔다. 판결문에 따르면 헤그세스 장관은 군사 활용을 거부한 앤트로픽 측에 클로드의 '모든 합법적 사용'을 허용하지 않으면 공급망 위험 기업으로 지정할 수 있다고 통보했다. 국방부는 앤트로픽이 국방 시스템에 배치된 클로드 모델을 원격으로 변경·중단하거나 성능 저하, 편향, 백도어 삽입을 유발할 수 있다며 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정하고 연방기관의 제품 사용 중단을 지시했다. 국방부 계약업체와 협력사가 국방 업무와 무관한 분야에서도 앤트로픽과 거래하지 못하도록 하는 지침도 내려졌다. 법원은 정부가 내세운 안보 위험의 핵심 전제에 대해 성립하지 않는다고 봤다. 배포된 클로드 모델은 앤트로픽이 원격으로 접근하거나 수정·업데이트·비활성화할 수 없다는 회사 측 설명에 대해 국방부가 반박하지 못했기 때문이다. 정부가 지정 방침을 먼저 발표한 뒤 위험 평가 문서를 작성한 점도 문제로 지적됐다. 법원은 앤트로픽을 위험 기업으로 분류한 근거가 지정 이후 작성된 4쪽 메모에 대부분 담겼다며 정부가 이미 정해진 결론을 정당화하기 위해 사후적으로 논리를 구성한 것으로 보인다고 밝혔다. 법원은 앤트로픽의 공개 발언이 불이익 조치의 실질적 동기였다고 판단했다. AI의 군사·감시 활용 한계를 공개적으로 제기한 행위는 수정헌법 제1조가 보호하는 표현 활동인데, 정부가 이를 이유로 광범위한 사업상 불이익을 줬다는 것이다. 판결문에는 도널드 트럼프 대통령이 앤트로픽을 '급진 좌파, 워크 기업'이라고 비판한 발언과 헤그세스 장관이 회사의 '실리콘밸리 이념'을 언급한 사례가 인용됐다. 국방부 내부 문건에도 앤트로픽이 언론을 통해 "점점 더 적대적인 방식"으로 행동했다는 평가가 담겼다. 린 판사는 "정부 비판은 수정헌법 제1조가 보호하는 자유로운 토론의 중심에 있다"며 국가안보를 내세운다고 해서 정부 비판에 대한 보복이 정당화되는 것은 아니라고 밝혔다. 수정헌법 제5조상 적법절차 위반도 인정됐다. 법원은 정부가 앤트로픽에 구체적인 지정 근거를 사전에 알리고 반박할 실질적인 기회를 제공하지 않았다고 봤다. '국가안보 위험' 기업이라는 낙인이 정부 계약과 방산 관련 사업, 민간 거래에까지 중대한 손해를 줄 수 있다는 점을 고려한 판단이다. 공급망 위험 지정의 법적 요건도 충족하지 못했다고 봤다. 연방법 10편 3252조는 적대 세력의 사보타주나 악성 기능 삽입, 시스템 전복 같은 구체적인 기술 위협이 있을 때 공급자를 배제할 수 있도록 한다. 기업이 계약 조건에 이견을 내거나 정부 정책을 비판했다는 이유만으로는 해당 규정을 적용할 수 없다는 해석이다. 린 판사는 "IT 공급업체가 까다로운 질문을 한다는 이유만으로 미국의 잠재적 적대자가 되는 것은 아니다"라고 밝혔다. 법원은 위험 지정에 앞서 더 완화된 대안을 검토하고 그 내용을 의회에 설명하도록 한 절차도 지켜지지 않았다고 판단했다. 정부 기록에는 "덜 침해적인 조치는 이용할 수 없다"는 결론만 있을 뿐 일반 조달 절차를 통해 제품 구매를 중단하거나 계약상 위험을 관리하는 방안이 왜 불충분한지 설명이 없었다는 것이다. 행정절차법 위반도 인정됐다. 법원은 헤그세스 장관이 국방 관련 계약업체와 협력사에 앤트로픽과의 모든 상업 활동을 금지한 지침은 법률상 권한을 넘어선 최종 행정행위라고 판단했다. 행정절차법은 행정기관의 결정이 자의적이거나 재량권을 남용하고, 법률상 권한이나 필수 절차를 위반했을 경우 이를 취소하도록 규정한다. 대통령 지시에 따른 연방기관의 앤트로픽 제품 사용 중단 조치 가운데 국방부와 재무부, 국무부, 국토안보부, 에너지부 등의 결정도 위법 판단 대상에 포함됐다. 다만 보건복지부와 상무부, 보훈부, 증권거래위원회, 항공우주국(NASA) 등에 대해서는 최종적인 사용 중단 결정이 이뤄졌다는 점이 충분히 입증되지 않았다며 앤트로픽 측 청구를 받아들이지 않았다. 법원은 앤트로픽이 제기한 대통령 권한 남용 및 권력분립 위반 주장, 이른바 '울트라 비레스' 청구는 기각했다. 그러나 이는 정부 조치가 표현의 자유와 적법절차를 침해하고 행정절차법을 위반했다는 핵심 판단에는 영향을 미치지 않았다. 린 판사는 정부가 통상적인 조달 절차에 따라 앤트로픽 제품을 구매하지 않거나 다른 AI 기업을 선택할 수는 있다고 밝혔다. 다만 국가안보와 조달 권한이 정부 비판 기업을 처벌하고 민간 거래까지 차단하는 수단으로 사용돼서는 안 된다고 강조했다. 그는 "국가안보라는 공허한 호출은 정부 비판자를 처벌하고 보복하기 위한 백지수표가 아니다"라고 판결문에서 밝혔다.

2026.08.31 10:02남혁우 기자

[현장] 명지대-SIA, 국방 AI 센터 출범…"빠른 실전 배치 목표"

명지대와 국방 인공지능(AI) 기업 에스아이에이(SIA)가 '국방AI센터'를 개소했다. 국방 AI 기술을 학교에서 연구하는 데 그치지 않고 실제 군 임무에 맞춰 검증하는 산학연 실증 거점을 만들겠다는 구상이다. 명지대와 SIA는 21일 경기도 용인 명지대 자연캠퍼스에서 국방 AI 센터 개소식과 업무협약식을 열었다. 센터는 국방 AI와 지리공간정보(GEOINT), 정보·감시·정찰(ISR), 무인체계 기술을 실제 군 수요와 연결하고, 여기서 검증된 제품이 사업화와 수출로 이어지도록 뒷받침하는 것을 목표로 한다. 센터는 기술을 연구하고 발표하는 데서 멈추지 않고, 실제 군 임무에 넣어 검증하는 실증에 무게를 둔다. 국방 AI 기술이 아무리 뛰어나도 현장에서 쓸 수 있는지 확인할 통로가 마땅치 않다는 문제의식에서다. 전태균 SIA 대표 겸 공동센터장은 "제안서나 앞으로 만들겠다는 의지가 아니라, 지금 당장 쓸 수 있는 제품을 중심으로 현실적인 실증을 보여주는 것이 목표"라며 "여러 기업의 기술을 하나의 임무와 시나리오 안에서 빠르게 조합하고 검증하겠다"고 말했다. 센터는 SIA의 지리공간정보·위성영상 AI 분석 플랫폼 '오비전 인텔리전스'를 축으로 운영된다. 여기에 참여 기업의 제품과 솔루션을 임무 단위로 붙여 검증하고, 군·공공기관의 의견을 반영해 실제 쓸 만한 수준인지 가려낸다. 명지대가 교육·연구와 산학협력 기반을, SIA가 플랫폼 운영과 협력기업·수요기관 연계를 맡는다. 씨드로닉스, 파블로항공, 앨리스그룹, 페블러스, 엔에스엔(NSN) 등 국방 AI 스타트업이 참여한다. 운영 로드맵은 2030년까지 실증·검증·확산 단계로 잡았다. 드론과 해양 무기체계 연동을 1차 목표로 삼고 이후 로봇 분야로 넓힌다. 올해 9~12월에는 국방·지리공간 교육과정을 개설하고, AI 분석 실습과 협력기업 세미나 데모, 군 수요문제 발표 워크숍을 진행한다. 검증된 기술을 국내 도입에 이어 해외 수출로 연결하는 것이 최종 목표다. 이런 시도는 최근 전장에서 AI의 무게가 급격히 커진 흐름과 맞닿아 있다. 러시아-우크라이나 전쟁과 올해 초 미국·이스라엘의 이란 공습에서는 팔란티어 같은 미국 기업의 AI 플랫폼이 위성·드론 영상을 통합 분석해 표적 식별에 걸리던 시간을 크게 줄였다. 한국은 아직 개별 기술 개발 단계에 머물러 있다는 지적이 나오는 가운데, 정부는 이른바 '한국판 팔란티어' 육성을 내걸고 신안보 혁신기업 투자와 무기체계 전환 지원을 예고했다. 원천희 전 국방정보본부장은 축사를 통해 "러시아-우크라이나 전쟁과 이란-미국 사례에서 팔란티어·안두릴 등 미국 기업의 AI 시스템이 실제 전장에서 효과를 발휘하는 것을 봤다"며 "우리 기업들도 충분히 따라잡을 수 있다"고 말했다. 전 대표는 국방 AI 센터를 명지대와 설립한 이유로 군 수요를 아는 사람들이 모여 있다는 점을 꼽았다. 그는 "국방 AI는 인재와 기술, 현장이 서로 단절돼 있는데, 명지대 국방인텔리전스·국방보안 학과에는 실제 군의 문제를 아는 전·현직 군 관계자들이 모여 있다"며 "그동안 방산 보안 등을 이유로 군과 민간 기업이 접촉을 꺼려왔지만, 이제는 학교와 기업의 기술, 군의 수요를 한자리에 모으는 열린 협력이 필요하다"고 말했다. 명지대 국방·방산 특화 대학으로 꼽힌다. 2015년 방산안보연구소를 세운 뒤 대학원에 방산안보학과와 보안경영공학과, 융합보안안보학과를 두고 방위산업·국방보안·사이버보안 분야 인재를 배출해 왔다. 올해 3월에는 국방정보와 AI를 다루는 국방인텔리전스학과 석·박사 과정을 신설했다. 임연수 명지대 총장은 축사에서 "명지대는 학부 인공지능대학과 대학원 국방인텔리전스학과를 통해 국방 AI 특화 인재를, 방산안보학과와 보안경영공학과를 통해 정책·제도·사이버보안을 아우르는 인재를 길러왔다"며 "국방 AI 센터는 이런 역량을 산업 현장과 연결하는 거점이 될 수 있다"고 밝혔다. 박영욱 한국국방기술학회 이사장은 "미국 실리콘밸리가 스탠퍼드 등 인근 대학과의 산학협력으로 성장한 것처럼, 군 수요를 아는 인력이 모인 명지대와 유망 기업들이 공간을 함께 쓰며 협력하는 것은 한국판 실리콘밸리의 씨앗이 될 수 있다"고 평가했다. 개소식 이후 열린 기념 세미나에서는 국방 AI의 교육과 보안 방향도 논의됐다. 손창근 명지대 융합보안안보학과 교수는 정찰위성 운영 요원의 전문화 교육을, 김현준 명지대 컴퓨터정보통신공학부 교수는 국방 AI의 신뢰성과 보안 문제를 주제로 발표했다. 명지대 방산안보연구소 소장을 맡아온 류연승 국방 AI 센터 공동센터장은 "개소식에 참석한 모든 분들이 앞으로 국방 AI 센터의 가족이자 식구"라며 "한마음 한뜻으로 국방 AI 발전을 함께 만들어가자"고 말했다.

2026.08.21 14:14김동원 기자

한국 국방 AI, '머리' 늘었는데 '방아쇠'가 없다

데이터 분석·통합 등으로 전장을 읽는 국방 인공지능(AI) 분야에서 판단 기업은 늘었지만, 실제 타격으로 옮기는 '실행' 기업은 부족한 것으로 나타났다. 국방 AI는 전장을 읽고 표적을 정하는 '판단'과, 그 판단을 실제 공격으로 옮기는 '실행'으로 나뉜다. 미국은 이란과의 실전에서 두 단계를 모두 가동했다. 데이터를 통합해 표적을 관리하는 판단 역할은 소프트웨어 기업 팔란티어가 맡았다. 반면 방산 기업 안두릴이 판단을 실제 공격으로 옮기는 실행을 맡았다. 반면 국내에는 국방 AI의 양대 축 중 하나인 실행을 담당할 기업이 드물다는 지적이다. 20일 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 지디넷코리아와 통화에서 "팔란티어의 윗단 역할을 노리는 기업은 많아도, 안두릴처럼 실제 무기와 연결해 행동으로 옮기는 역할을 할 기업은 한국에 잘 보이지 않는다"고 말했다. 그는 대통령 직속 국가인공지능전략위원회 국방·안보 분과위원으로, 지난 8일 방위산업의 날에 국방 AI 발전 공로로 대통령 표창을 받았다. 실행 역량이 중요해진 배경은 최근 전쟁에서 드러났다. 지난해부터 이어진 미국·이란 전쟁은 값싼 드론과 비싼 요격미사일이 맞붙는 소모전으로 전개됐다. 이란 자폭 드론 한 대는 약 2930만원이었지만, 이를 막는 미국산 패트리엇 요격미사일은 한 발에 약 58억원에 달했다. 이란은 값싼 드론을 대량으로 쏟아부어 미국의 방공 자원을 소모시켰고, 요르단 내 미군 기지에 미사일을 명중시켰다. 값싼 무기를 다수 운용하는 방식이 유리해지면서, 수많은 무기를 실시간으로 지휘하고 타격으로 연결하는 실행 역량이 전장의 변수로 떠올랐다. 미국은 이 변화에 맞춰 실행 기업을 빠르게 키우고 있다. 안두릴은 '라티스'라는 소프트웨어로 수 많은 무인기와 무기를 하나로 연결해, 통신이 끊긴 상황에서도 개별 기기가 스스로 판단하고 움직이도록 설계했다. 예산 편성을 기다리지 않고 자체 자금으로 무기를 먼저 만들어 공급하는 방식으로 개발 속도도 높였다. 미국 육군은 우크라이나 전장에서 유인 헬기 손실률이 40%에 이르자 2조원 규모 정찰헬기 사업을 취소하고 예산을 무인 체계로 돌렸다. 한국에서도 실행 기업이 등장하고 있다. 미국에서 안두릴 같은 신생 기업이 이 영역을 열었다면, 한국에서는 기존 방산 기업이 AI를 접목하며 뛰어들고 있다. LIG넥스원은 팔란티어와 협업해 서로 다른 무인 체계를 하나로 묶는 지휘체계를 만들고, 착수 4개월 만인 지난 5월 부산에서 실증했다. 가상의 북방한계선(NLL)을 넘은 적 함정에 AI가 작전을 추천하면 지휘관이 승인해 무인 편대를 보내고, 경고사격과 격파사격을 거쳐 자폭 드론과 자폭 무인수상정의 충돌 공격까지 이어지는 과정을 선보였다. 한화에어로스페이스는 지난해 11월 독도함에서 무인기 '모하비 스톨'의 이착륙에 성공하며, 통상 1㎞ 이상 필요한 활주로를 100m 안팎으로 줄여 운용할 수 있음을 확인했다. 다만 이런 시도는 아직 개별 기업 차원에 머물러 있다. 안두릴이 라티스로 무기들을 하나로 잇는 것과 달리, 국내에는 감시정찰·지휘통제·타격을 연결하는 공통 플랫폼이 없다. 김민성 마키나락스 국방사업본부장은 "국방 통합 플랫폼 구축이 가장 시급하다"며 "데이터는 국가가 소유하되 그 위의 모델과 서비스는 여러 기업이 참여하도록 개방하는 미국 국방부의 '오픈DAGIR' 같은 제도가 필요하다"고 밝혔다. 정부도 국방 AI를 안보 핵심 과제로 삼고 있다. 안규백 국방부 장관은 병력이 줄어드는 상황에서 AI는 선택이 아닌 필수라고 강조해 왔다. 지난 해 283억원이던 국방 AI 예산은 올해 1244억 원으로 네 배 이상으로 늘었다. 국방부는 지난 1월부터 흩어져 있던 AI 기능을 한데 모으는 조직개편도 시행했다. 이런 움직임도 하나로 이어지지 않으면 실행 역량으로 연결되기 어렵다는 지적이 나온다. 전태균 대표는 "데이터센터와 시범사업 등 조각은 갖춰지고 있지만, 이것들이 하나의 길로 연결돼 있지 않은 것이 문제"라며 "빠르고 책임 있게 진화하는 국방 AI를 만들어야 한다"고 말했다.

2026.08.20 14:08김동원 기자

코난테크, 국방·제조 조직 개편…AI 참모·명장 구현한다

코난테크놀로지가 국방·방산·제조 분야 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 사업과 연구를 잇는 현장 중심 조직 체계로 개편했다. 각 분야 고객의 요구를 AI 솔루션에 신속하게 반영하는 고객 밀착형 사업 기반을 마련한다는 취지다. 코난테크놀로지는 국방·전략사업부와 AI연구소 디지털트윈그룹을 통합하고 연구 인력을 사업부로 전진 배치해 버티컬 AI 엔지니어링 체계를 구축했다고 18일 밝혔다. 고객 대응부터 산업별 AI 솔루션 설계·고도화까지 하나의 조직에서 수행하는 구조다. 앞으로 회사는 국방 분야에서 정보분석관을 위한 'AI 참모'를, 방산·제조 분야에서는 숙련자의 경험과 노하우를 AI로 구현하는 'AI 명장' 솔루션을 개발한다. 코난테크놀로지는 2006년 해군 검색엔진 사업을 시작으로 약 20년간 국방 정보화와 AI 분야에서 100건 이상의 사업을 수행해왔다. 국방 정보분석관을 위한 전출처 정보 융합분석 플랫폼을 연내 출시할 예정이다. 김태형 코난테크놀로지 국방·전략사업부장은 "국방과 방산·제조 분야의 AI는 현장을 가장 잘 이해하는 엔지니어링 역량이 핵심 경쟁력"이라며 "축적된 현장 경험을 바탕으로 국방 AI와 산업 특화 AI 솔루션을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.08.18 16:31이나연 기자

코난테크, 2분기 매출 42억…영업손실 37% 축소

코난테크놀로지가 지난해 역대 최대 매출을 기록한 데 이어 올해 상반기 성장세를 이어갔다. 코난테크놀로지는 2분기 매출이 전년 동기 대비 23.1% 증가한 41억 7161만원을 기록했다고 18일 밝혔다. 2분기 영업손실은 전년 동기 대비 36.6% 축소된 28억 2070만원이다. 상반기 수익성 지표도 개선됐다. 올해 상반기 매출은 지난해 같은 기간 대비 7.9% 성장한 80억 4739만원으로 나타났다. 영업손실은 68억 836만원으로 전년 동기 대비 19.3% 축소됐다. 매출총이익은 4억 9944만원으로 전년 동기 6억 8585만원 손실에서 흑자 전환했다. 2026년 반기 말 기준 코난테크놀로지의 전체 계약 수주잔고는 225억원이다. 공공·법률·발전·국방 분야 중심 AI 전환(AX) 수주가 이어지는 가운데, 서연이화 등 제조 분야까지 신규 수주 영역을 확대하고 있다. 코난테크놀로지는 공공·전력·법무·국방 등 높은 수준의 안정성과 보안이 요구되는 산업을 중심으로 40여 종의 특화 AI 에이전트를 구축해왔다. 최근 통합 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '에이전트-X' 출시하는 등 AI 플랫폼 전략을 고도화하고 있다. 국방·방산·제조 등 고보안·고신뢰 영역으로 버티컬 AI 사업도 넓힐 예정이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "매출 성장과 함께 손익 구조가 개선되고 수주잔고 규모도 유지하며 향후 실적을 뒷받침할 기반을 이어가고 있다"며 "국방·공공에서 축적한 버티컬 AI 경쟁력을 제조 등으로 확장해 하반기 성장을 가속하겠다"고 말했다.

2026.08.18 09:06이나연 기자

마키나락스 2분기 매출 40억…영업손실 33% 축소

마키나락스가 코스닥 상장 후 첫 실적에서 매출 급증과 영업손실 축소를 동시에 달성했다. 마키나락스는 2026년 2분기 연결 기준 매출 40억 원, 영업손실 18억원을 기록했다고 14일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 168% 증가했고 영업손실은 33% 줄었다. 이에 따른 상반기 연결 기준 매출은 전년 동기 대비 168% 증가한 70억 원이다. 영업 손실은 전년 동기 대비 28% 감소한 42억 원이다. 마키나락스는 올해 상반기 동안에만 200억 원을 초과하는 신규 수주를 달성했다. 이는 전년 동기 수주액(약 64억 원) 대비 3배 이상 증가한 수치이자, 2025년 연간 전체 수주액(205억 원)을 반기 만에 넘어서는 성과다. 국방·항공우주(27%), 중공업(23%), 첨단제조(22%), 일반제조(21%) 등 다변화된 사업 포트폴리오를 구축했다. 국방과학연구소, 두산에너빌리티, 삼성전자, 요코가와, 현대자동차 등을 주요 고객으로 확보했다. 재무 건전성도 강화됐다는 설명이다. 마키나락스는 지난 5월 코스닥 상장(IPO)으로 384억 원의 신규 자금을 조달하면서 상반기 기준 441억 원 규모 현금성 자산을 보유하게 됐다. 해당 자금은 핵심 제품 기술 고도화와 신규 시장 확장에 투입될 방침이다. 부채비율은 상장 전 53%에서 12%로 감소했으며 매출채권 잔액도 전년 말 42억 원에서 13억 원으로 줄어들었다. 올해 하반기부터는 국방 및 공공 분야향 AI 솔루션 공급이 확대될 예정이다. 마키나락스는 주요 국방 AI 관련 실증 프로젝트를 통해 제품의 기술적 타당성 검증을 마쳤다. 윤성호 마키나락스 대표는 "상반기 가파른 수주를 통해 매출 성장과 손실 축소로 선순환 구조를 확인했다"며 "이미 확보한 수주와 탄탄해진 재무 기반으로 하반기 대형 프로젝트 공급 등에 나서 국방과 제조 산업의 AI 전환을 이끄는 피지컬 AI 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다.

2026.08.14 15:10이나연 기자

[현장] 국방 AI도 '풀스택'…"예산·소요제기 체계 바꿔야"

국방 인공지능(AI)을 모델 개발에 한정하지 않고 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈·지휘통제까지 연결하는 '풀스택'으로 구축해야 한다는 제안이 나왔다. 이를 실제 국방 사업으로 구현하려면 기술 개발뿐 아니라 예산 편성과 소요제기 등 기존 사업 체계의 변화가 필요하다는 지적도 제기됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 12일 서울 중구 SK텔레콤 T타워에서 '26-8차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 국방 AI, 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈까지 품어야 첫 발표자로 나선 김명국 SK텔레콤 담당은 국방 AI를 실제 전장에 적용하려면 각 기술 요소가 따로 움직여서는 안 된다고 봤다. 전장 환경에서는 인프라부터 데이터와 모델까지 서로 맞물려야 하는 만큼, AI 구현에 필요한 요소를 하나의 구조로 연결해야 한다는 취지다. 김 담당은 "국방 AI 풀스택은 AI 인프라, AI 데이터, 온톨로지, 국방 특화 모델, 디지털트윈 등으로 구성된다"며 "각 요소가 개별적으로 존재하는 것이 아니라 실제 임무 수행까지 연결되는 구조를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 강민준 SK텔레콤 팀장은 이를 데이터와 모델, 에이전트가 연결되는 구조로 구체화했다. 미국-이란 전쟁에서 공개된 AI 활용 사례를 바탕으로 국방 AI 아키텍처를 ▲AI 인프라·데이터 패브릭·지식베이스 ▲국방·태스크 특화 파운데이션 모델 및 소형언어모델(sLLM) ▲에이전트·지휘통제 시스템 등 세 단계 레이어로 정리했다. 강 팀장은 "해당 구조 자체는 민간과 다르지 않되 각 레이어를 국방 맥락에 맞게 적용하는 것이 관건"이라며 "전장 데이터 대부분이 위성영상·통신 등 비정형 데이터라 거대언어모델(LLM)이 곧바로 처리할 수 없어 표준화된 온톨로지 매핑 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 그러면서 "거버넌스는 별도 단계가 아니라 세 레이어 전체에 항상 함께 가야 하는 요소"라고 부연했다. AI 풀스택, 구축보다 '운영' 관건…GPU 효율화부터 데이터·C2까지 AI 인프라 역시 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보하느냐보다 이를 어떻게 효율적으로 배분하고 운영하느냐가 중요하다는 의견이 나왔다. 임성하 SK텔레콤 부장은 데이터센터 전력 확보부터 GPU 운영까지 통합 관리한 국내 대형 금융그룹 사례를 통해 인프라 운영 방식의 변화를 설명했다. 임 부장에 따르면 해당 금융그룹은 계열사별로 AI 인프라를 따로 구축하는 대신 GPU 자원을 선투자한 뒤 가상화해 필요한 만큼 배분하는 방식으로 전환했다. 그 결과 AI 인프라 총소유비용(TCO)을 약 12% 줄이고 GPU 활용률을 70~80%대로 높였다. 자원 확보에 걸리는 시간도 기존 수개월에서 수분 이내로 단축했다. 임 부장은 "인프라를 구축한 이후에도 데이터 수집·가공, 모델 개발·학습·배포까지 이어지는 개발 사이클을 지원하는 운영 체계가 필요하다"며 "개발자가 GPU나 개발환경을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 AI옵스 등 관리 환경을 갖춰야 한다"고 강조했다. 최병욱 SK텔레콤 전문위원은 국방 AI 출발점으로 데이터 관리와 온톨로지를 제시했다. 데이터가 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 체계마다 다른 의미와 형식을 국방 공통의 언어로 연결해야 AI와 에이전트가 활용할 수 있다는 설명이다. 최 전문위원은 "국방 데이터는 체계 중심으로 관리되다 보니 서로 연결되지 않는 경우가 많고, 실제 활용하려고 보면 데이터가 맞지 않는 경우도 있다"며 "신뢰할 수 있는 국방 데이터 기반을 만들고 체계별 데이터를 국방 공통 의미로 연결하는 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "시스템이 아닌 임무 중심 데이터를 제공하고 AI·에이전트가 국방 데이터를 즉시 활용할 수 있는 환경도 구축해야 한다"고 덧붙였다. "기술보다 제도가 병목"…국방 AI 사업·예산 구조부터 바꿔야 현장 토의에서는 국방 AI 풀스택을 실제 사업으로 구현하기 위해 사업 방식부터 바꿔야 한다는 요구가 나왔다. 특히 개별 기능이나 체계 단위로 사업을 쪼개기보다 하나의 임무를 처음부터 끝까지 연결해 작은 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식이 제안됐다. 손대권 인하대 물류AX실증센터장(전 육군 군수사령관)은 "타격 중에서 필요한 영역을 센싱부터 결심까지 한번 풀스택으로 연결해 볼 필요가 있다"며 "데이터 수집부터 분석하고 결심에 이르는 에이전팅까지 보다 쉽게 접근할 수 있다면 영역을 넓히기 쉬울 것"이라고 내다봤다. 예산 편성의 유연성이 필요하다는 주장도 이어졌다. 손 센터장은 "AI 관련 사업의 예산 상한을 탄력적으로 조정하는 정책이 검토되고 있다 "며 "오는 10월경 경제부총리와 함께 예산·세제·재정정책상의 제약을 논의하는 자리를 준비 중"이라고 밝혔다. 최 전문위원은 기존 소요제기 방식 자체가 AI 사업의 실제 비용 구조를 반영하지 못한다고 지적했다. AI 인프라와 데이터·처리 자원을 하나의 사업 안에서 구축해야 하는 경우 기존 사업 양식과 예산 기준만으로는 필요한 규모를 담기 어렵다는 이유에서다. 최 전문위원은 "어떤 사업에서 인프라 비용만 최소 30억원 정도가 필요한데 소요제기서에서는 전체를 포함해 10억원 이내로 맞춰야 하는 식"이라며 "소요제기서는 체계와 내용에 따라 달라져야 한다"고 말했다. 산업 생태계에서는 국방 특화 영역을 중심으로 국내 기업 간 협업을 확대해야 한다는 목소리도 있었다. 해외 솔루션을 활용하더라도 군의 특수성을 고려해 그대로 적용하기보다 국내 기업의 기술과 결합해 국방 환경에 맞게 최적화해야 한다는 취지다. 김 담당은 "군의 특수성을 고려하면 엔비디아 솔루션을 그대로 적용하기보다 산업 현장에 특화된 부분은 국내 기업과 협업해야 한다"며 "독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트를 비롯해 국방 AI 풀스택을 구성하는 요소들을 실제 국방에 최적화하는 작업을 별도 추진할 필요가 있다"고 말했다. 조직과 데이터 측면에서는 군 내부 역량과 데이터 활용 능력이 중요하다는 의견이 나왔다. 민간 기술을 도입하는 것만으로는 국방 현장의 요구를 구체화하고 사업을 지속하는 데 한계가 있기 때문이다. 신상우 중령(국가인공지능전략위원회 지원단)은 "국방 AI 성패는 국방 내부의 AI 역량에 달린 셈"이라며 "민간의 기술 지원을 받더라도 군이 AI 사업 시작과 끝을 주도할 수 있는 전문성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 15:05이나연 기자

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