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'국방 AX'통합검색 결과 입니다. (52건)

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코난테크, 서울과기대와 국방 AI 개발하고 인재 키운다

코난테크놀로지가 서울과학기술대학교와 손잡고 국방 인공지능(AI) 기술 공동연구와 전문인재 양성에 돌입한다. 코난테크놀로지는 지난 19일 서울과기대에서 국방 AI 분야 산학협력 기반 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 협약식에는 김영섬 코난테크놀로지 대표와 최정주 최고기술책임자(CTO), 김태형 국방·전략사업부 이사, 김동환 서울과기대 총장, 김기태 산학협력단장 등이 참석했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 국방 AI 분야 공동연구와 정부과제 공동 수행을 추진한다. 서울과기대가 주관하는 AI 과제에는 코난테크놀로지가 기술을 제공하고, 회사 AI 사업에는 대학 교원이 자문과 공동연구에 참여하는 방식이다. 특히 AI 기반 정보감시정찰(ISR)과 전출처 정보융합·분석 분야 AI 전환(AX) 솔루션을 공동 기획할 계획이다. 코난테크놀로지는 자체 국방 정보분석 플랫폼을 기반으로 핵심 기술을 제공하고 기술 개발을 주도할 방침이다. 인재 양성 분야에서도 협력을 확대한다. 서울과기대 재학생과 졸업생을 대상으로 인턴십과 채용 우대 기회를 제공하고, 국방인공지능응용학과와 연계한 실무 교육 및 특강을 지원한다. 서울과기대가 추진하는 교내 '비즈 캠퍼스(Biz Campus)' 참여도 검토한다. 이를 통해 연구개발과 인재 양성을 연계하는 산학협력 기반을 마련한다는 구상이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "그간 쌓아온 국방 AI 솔루션 사업화 노하우와 서울과기대 기술 연구 역량을 집약하겠다"며 "교내 상시 연구 거점을 통해 기술 검증 시차를 줄이고 주요 국방 AI 과제에서 성과를 내겠다"고 말했다.

2026.10.21 14:36이나연 기자

"군대에서도 내 AI 비서 쓴다"…'모두의 AI' 3사, 장병 AI 제안

정부의 전 국민 인공지능(AI) 사업 '모두의 AI'에 참여하는 SK텔레콤·KT·카카오가 군 장병의 복지시설 예약부터 행정 업무, 전역 준비까지 AI가 돕는 방안을 제시했다. 14일 서울 광화문 KT 온마당에서 열린 '국방 AX 네트워크 세미나'에서 3사 관계자는 군 생활에 AI 에이전트를 적용할 수 있는 다양한 사례를 소개했다. 국방부가 운영하는 통합 서비스 플랫폼 '장병e음'과 민간 AI를 연결해 장병이 필요한 정보를 찾는 것은 물론 예약과 신청까지 처리하도록 하는 방안 등을 논의했다. 세 기업은 지난 8월 과학기술정보통신부가 추진하는 '모두의 AI' 사업자로 선정돼 각각 컨소시엄을 이끌고 있다. 국민 누구나 국산 AI 모델을 활용해 일상에 필요한 서비스를 이용하도록 지원하는 사업으로 단순한 정보 검색을 넘어 실제 업무를 처리하는 AI 에이전트 개발에 집중하고 있다. 장병e음은 현재 군 숙소와 복지시설 예약, 증명서 발급 등 군 생활에 필요한 서비스를 제공하고 있다. 다만 장병이 원하는 서비스를 이용하려면 직접 메뉴를 찾아 신청해야 한다. 여기에 AI 에이전트를 연결하면 필요한 업무를 말로 요청하고 예약이나 신청 절차까지 도움받을 수 있다. 이날 토론에서도 군 숙소와 체력단련장 예약, 증명서 발급 등을 AI로 처리하는 방안이 제안됐다. SK텔레콤은 현재 개발 중인 전화 대행 기능을 활용할 수 있다고 소개했다. 이용자가 식당 예약을 요청하면 AI가 직접 전화를 걸어 예약 가능 여부와 주차, 별도 공간 유무 등을 확인하는 기능이다. 이러한 기술을 군 복지 서비스와 연결하면 온라인 예약 시스템뿐 아니라 전화로 운영되는 시설에도 AI가 연락해 필요한 정보를 확인할 수 있다. 실제 예약까지 맡기려면 시설 예약 시스템과 연동하거나 관련 업무를 수행할 권한을 확보해야 한다. 윤현상 SK텔레콤 에이닷기획담당은 장병 개개인에게 필요한 서비스를 먼저 찾아주는 기능도 중요하다고 강조했다. 입영 전과 복무 중, 전역 후에 필요한 정보가 다른 만큼 개인 상황에 맞춰 서비스를 안내하고 필요한 업무를 처리해야 한다는 설명이다. 윤 담당은 "플랫폼에 많은 기능이 잘 만들어져 있어도 아는 장병은 잘 쓰지만 모르는 장병은 이용하지 못할 수 있다"며 "장병 한 분 한 분에게 필요한 서비스를 어떻게 에이전트처럼 제공할 수 있을지 고민해야 한다"고 말했다. AI 활용 범위를 복지와 행정 업무에서 교육과 취업 지원으로 넓히자는 의견도 나왔다. KT는 군 복무 기간을 AI 활용 역량을 높이는 시간으로 만들자고 제안했다. 장병e음과 모두의 AI를 연계하면 복무 중 교육과 자격증 취득을 지원하고, 전역을 앞둔 장병에게는 취업이나 진로 준비에 필요한 정보를 제공할 수 있다는 설명이다. 일례로 장병이 관심 분야와 희망 직무를 알려주면 AI가 적합한 교육 과정이나 자격증을 추천하고 관련 서비스로 연결할 수 있다. 입영 전부터 복무 중, 전역 후까지 개인 상황에 맞는 지원을 이어가는 형태다. 이홍철 KT 에이전틱 AI 사업담당 상무는 "군 복무 18개월을 공백이 아니라 AI 역량을 쌓는 시간으로 만들 수 있지 않을까 생각했다"며 "상담과 교육, 자격증, 금융 등을 연결하면 입영 전부터 전역 후까지 장병에게 필요한 서비스를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 민간 AI를 군 서비스에 연결하려면 보안 문제도 해결해야 한다. 장병 신분을 확인하고 개인별로 접근할 수 있는 정보와 업무를 구분해야 한다. 군 관련 데이터는 보안 등급에 따라 활용 범위가 달라지는 만큼 민간 서비스와 연결하는 과정에서도 별도 기준이 필요하다. KT는 외부 AI와 군 서비스를 직접 연결하기 어렵다면 장병e음 내부에 필요한 AI 기능을 적용하는 방안도 검토할 수 있다고 설명했다. 카카오는 한발 더 나아가 일반 인터넷 환경과 외부 접속이 제한된 국방 폐쇄망을 구분해 AI를 도입해야 한다고 강조했다. 김세웅 카카오 부사장은 장병 맞춤형 AI를 구현하려면 먼저 이용자가 군인인지 확인하고 신분과 권한에 맞는 데이터를 연결해야 한다고 설명했다. 일반 인터넷에서는 카카오톡이나 모두의 AI를 통해 서비스를 제공할 수 있지만 군 내부망에서는 별도의 운영 환경이 필요하다는 의견도 내놨다. 카카오는 현재 개발 중인 모두의 AI 에이전트 플랫폼을 군 환경에 맞게 별도로 구축하는 방안을 제안했다. 국방 전용 AI 모델을 연결하고 군 내부 시스템과 연동하면 폐쇄망에서도 AI가 필요한 업무를 수행할 수 있다는 설명이다. 김 부사장은 이 과정에서 AI 모델 도입에만 집중해서는 안 된다고 지적했다. 모델이 실제 업무를 처리하려면 외부 시스템과 데이터를 연결하고 작업을 관리하는 실행 환경도 갖춰야 한다는 이유에서다. 군 내부에서 AI 서비스를 지속적으로 개발할 수 있는 도구도 필요하다. 민간에서는 클로드 코드나 코덱스 같은 AI 코딩 도구를 활용하지만, 외부 서비스 접근이 제한된 국방망에서는 그대로 사용하기 어렵다. 기존 시스템통합(SI) 사업 방식의 한계도 지적했다. 군에 AI 모델을 먼저 도입한 뒤 필요한 소프트웨어를 별도로 발주하면 개발이 완료될 때까지 상당한 시간이 걸린다. 김 부사장은 발주와 개발에 2년가량 소요되면 그사이 새로운 AI 모델이 등장할 수 있다고 설명했다. 김 부사장은 "국방 내에 코덱스와 클로드 코드를 대체할 수 있는 도구가 필요하다"며 "도구가 있어야 그다음부터 만들 수 있다"고 강조했다.

2026.10.14 15:10김동원 기자

"우리 군이 쓰는 것과 똑같네"…코난테크 AI 플랫폼에 군 관심

"실제로 우리가 쓰는 시스템과 비슷하네요." 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 26의 코난테크놀로지 부스를 찾은 군 관계자가 전출처 정보 융합분석 플랫폼 '코난 아르고스'의 시연 이후 보인 반응이다. 군 정보분석관의 업무 절차를 반영한 화면 구성과 자동화 기능이 국방 관계자들의 관심을 끌었다. 코난테크놀로지는 6일부터 8일까지 진행되는 AI 페스타 26의 국방 AI 특별관에 참가했다. 회사 측은 행사 기간 부스를 찾은 국방 관계자들을 대상으로 오는 12월 정식 출시 예정인 아르고스의 비공개 시연을 진행했다. 군사정보를 다루는 플랫폼 특성상 일반 참관객에게는 내부 분석 화면과 구체적인 기능을 공개하지 않았다. 아르고스는 영상·신호·공개정보(OSINT) 등 7개 정보 출처를 하나의 공통 상황도로 통합하도록 설계된 플랫폼이다. 서로 다른 정보를 교차 검증해 위협을 평가하고 군 지휘관의 판단을 지원하는 것이 목표다. 외부 인터넷 연결 없이 폐쇄망에서 운용할 수 있으며 판단 근거를 역추적할 수 있도록 설계됐다. 코난테크놀로지가 주목한 것은 군 정보분석관의 반복적인 업무다. 기존에는 북한의 미사일 발사 관련 정보를 확인하더라도 해당 지역의 위치를 별도로 검색하고 지도에서 거리를 측정한 뒤 결과를 보고서에 옮겨야 했다. 서로 다른 출처에서 확보한 정보를 대조하고 종합하는 과정에도 상당한 시간이 소요됐다. 아르고스는 이러한 업무를 자동화하는 데 초점을 맞췄다. 우선 OSINT와 지리공간정보(GEOINT)를 연계해 지도상에서 위치와 거리를 확인하고 분석 결과를 정형화된 보고서로 작성할 수 있도록 했다. 정보사령부 근무 경험이 있는 인력도 개발에 참여해 분석관의 현장 업무 절차를 반영했다. 8일 현장에서 만난 김태형 코난테크놀로지 국방·전략사업부장은 "기존에는 분석관들이 지도에서 위치를 찾고 거리를 측정한 뒤 이를 다시 보고서에 옮기는 작업을 수작업으로 진행했다"며 "필요한 기능을 시스템에 구현하면 분석관들이 반복적인 작업보다 보고서의 완성도를 높이는 데 집중할 수 있다"고 설명했다. 플랫폼은 4개 모듈로 구성된다. '아르고스 퓨전'은 다양한 출처의 정보를 자동 수집·정제·분류하고 통합 검색을 지원한다. '아르고스 세이지'는 국방 특화 언어모델을 활용한 근거 기반 지식검색과 분석, '아르고스 워치'는 징후 탐지와 이상변화 분석을 담당한다. '아르고스 엣지'는 나머지 3개 모듈을 전술제대의 폐쇄망부터 최전방 단말까지 확장하는 역할을 맡는다. 현장 반응도 긍정적이었던 것으로 나타났다. 김태형 부장은 "실제 군에서 사용하는 업무 흐름이나 화면 구성과 매우 유사하다는 평가를 받았다"면서 "부스를 찾은 군 관계자도 기존에 사용하던 시스템과 비슷하다며 빠른 도입이 필요하다는 반응을 보였다"고 말했다. 아르고스는 향후 다른 군 정보체계와의 연계도 단계적으로 확대할 계획이다. 처음부터 대규모 지휘결심지원 체계를 구축하기보다 현실에서 활용 가능한 정보분석 기능을 먼저 구현하고 군의 요구에 맞춰 적용 범위를 넓히는 전략이다. 분석관 개인에게 축적된 업무 노하우를 시스템에 반영해 군의 인사이동에 따른 업무 지식의 단절도 줄인다는 구상이다. 부스 한편에서는 32개 언어를 지원하는 실시간 AI 통역 솔루션 '링고엑스(Lingo-X)'도 만나볼 수 있었다. 코난테크놀로지는 관공서용과 해군용 링고엑스를 각각 시연하며 공공행정과 국방 환경에서의 활용 가능성을 제시했다. 자체 음성인식(STT)과 번역 기술을 결합한 솔루션으로, 다국적 군사훈련과 국방 외교 현장 등에서 서로 다른 언어를 사용하는 인원 간 실시간 의사소통을 지원한다. 김 부장은 "AI 기술 자체보다 사용자들이 얼마나 잘 활용하느냐가 더 중요하다"며 "군인들의 과중한 업무를 줄일 수 있는 분야부터 AI를 적용해 실제 현장에서 유용하게 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.10.08 13:03이나연 기자

[K-국방 AX] MDL 남쪽 10m의 경고…줄어드는 병력, 다가온 위협

지난 9월 21일 서부전선 비무장지대(DMZ). 수색로 개척작전을 수행하던 육군 간부들 곁에서 지뢰가 두 차례 터졌다. 군 간부 3명이 중·경상을 입었고, 작전을 지휘하던 수색대대장은 발목을 절단하는 중상을 입은 것으로 알려졌다. 2주 뒤인 10월 5일 합동참모본부는 유엔군사령부와의 공동조사와 국립과학수사연구원의 감정 결과 등을 토대로 최종 조사결과를 발표했다. 1·2차 폭발지점과 현장에서 추가로 발견된 지뢰는 모두 군사분계선(MDL) 이남 10여미터(m)에 있었다. 군은 폭약 성분과 플라스틱 재질, 파편 등을 종합해 북한군의 수지(플라스틱) 반보병지뢰로 판단했다. 유실돼 떠내려온 지뢰가 아니라 북한이 MDL 이남에 매설한 지뢰라는 것이 군 당국의 최종 판단이다. 한·미 측은 해당 지뢰가 최소 12개월 이상 전에 매설된 것으로 평가했다. 이번 사고는 전쟁 모습이 빠르게 바뀌는 시대에도 장병의 생명과 직결된 최전선의 위험은 여전히 우리 곁에 남아 있음을 보여줬다. 먼 전장에서 드론과 인공지능(AI), 무인체계가 전쟁을 바꾸고 있다고 말하는 동안, 우리의 최전방에서는 한 걸음을 내딛는 일이 여전히 목숨을 건 일이었다. 지난 1편에서 우리는 우크라이나와 중동이라는 먼 전장이 던지는 경고를 살폈다. 그러나 경고는 먼 곳에만 있지 않았다. 우리 장병이 걷는 길, 그 흙 속에 1년 넘게 묻혀 있었다. 31년 동안 군복을 입었던 필자에게 이 소식은 통계가 아니라 얼굴로 다가왔다. 수색로를 한 걸음씩 내딛는 장병의 뒷모습, 그리고 그 아들의 전화를 기다리는 부모의 얼굴이다. 발밑의 위협…'사람이 먼저 들어가는' 경계의 한계 이번 사건을 단순한 우발적 사고로만 보기 어렵다. 북한은 남북관계를 '적대적인 두 국가 관계'로 규정한 이후 2024년 4월부터 DMZ 일대에서 지뢰 매설, 불모지 조성, 전술도로 및 철조망 설치 등 이른바 '국경선 요새화' 작업을 진행해 왔다. 합참은 이번 사고 역시 북한이 이 작업을 진행하는 과정에서 MDL 이남에 설치한 수지 반보병지뢰에 의해 발생한 것으로 최종 판단했고, MDL 이남 지뢰 매설을 정전협정 위반으로 규정했다. 더 무겁게 봐야 할 대목은 따로 있다. 그 지뢰가 최소 1년 이상 우리 측 지역에 묻혀 있었다는 사실이다. 플라스틱 재질의 지뢰는 금속 성분이 적어 전통적인 금속탐지 방식만으로 식별하기 어렵다. 수풀이 우거지고 지형이 복잡한 DMZ에서 흙 속의 작은 위협을 사람의 눈과 감각만으로 가려내는 데에는 분명한 한계가 있다. 지금의 경계·수색작전은 여전히 사람이 위험지역에 직접 진입해야 하는 경우가 많다. 사람이 걷고, 사람이 보고, 사람이 확인한다. 장병 한 사람 한 사람의 헌신과 숙련에 기대어 유지돼 온 방식이다. 그 헌신은 존경받아 마땅하다. 그러나 헌신에만 기대는 체계는 좋은 체계가 아니다. 이번 사건이 우리에게 묻는 것은 '누가 경계를 소홀히 했는가'가 아니다. '왜 가장 위험한 자리에 여전히 사람이 먼저 서야 하는가'다. 전선은 그대로인데 지킬 사람이 줄어든다 이 질문을 더 절박하게 만드는 것이 인구다. 2017년 약 62만 명 수준이던 우리 군 병력은 2025년 7월 약 45만 명으로 감소했다. 8년 사이 약 17만 명이 줄어든 셈이다. 입영 자원의 기반이 되는 20세 남성 인구 역시 2025년 약 23만 명 수준에서 2040년에는 약 14만 명 수준으로 감소할 것으로 전망된다. 2040년 병력 규모에 대한 전망은 연구의 가정과 간부·병사 구조에 따라 차이가 있다. 기존 국방 연구에서는 30만 명대 병력 규모가 거론돼 왔고, 최근에는 현행 병역제도가 유지될 경우 2040년 전체 병력이 20만 명대 후반 수준까지 감소할 가능성을 제시하는 전망도 나왔다. 어느 수치를 적용하더라도 방향은 분명하다. 지금과 같은 인력 중심의 전력구조를 그대로 유지하기 어려워지고 있다는 것이다. 이것은 단순한 먼 미래의 예측이 아니다. 2040년에 스무 살이 되는 청년은 2020년에 이미 태어났다. 단기간 출산 정책만으로 바꾸기 어려운 인구구조가 이미 형성돼 있다. 병력은 줄어도 약 248km에 이르는 군사분계선과 접경지역의 경계 소요가 그에 비례해 줄어드는 것은 아니다. 지켜야 할 공간은 그대로인데 지킬 사람이 줄면 남은 장병이 감당할 몫은 커진다. 경계 밀도를 유지하기 어려워지고 수색과 정찰 부담과 피로도는 커질 수밖에 없다. 병력 감소에 따라 일부 전방 부대는 이미 해체되거나 통합됐다. 병사만의 문제도 아니다. 첨단 장비를 운용하고 부대를 이끌 초급간부의 확보와 장기복무 유인 역시 중요한 과제가 됐다. 숫자가 줄어드는 것보다 더 아픈 것은 숙련된 사람이 줄어드는 것이다. 경험 많은 수색대원 한 명, 노련한 부사관 한 명은 단기간에 길러낼 수 없다. 그래서 병력이 줄어드는 시대에는 한 사람 한 사람의 생명과 숙련이 곧 전투력이다. 위협은 늘고 감시의 눈은 줄어드는 악순환을 막아야 한다. 사람으로 전선을 메우는 방식은 이제 의지의 문제가 아니라 산술의 문제로 한계에 가까워지고 있다. 북한은 '보이지 않는 전선'도 넓히고 있다 위협은 땅 위에만 있지 않다. 2022년 12월 북한 소형 무인기 5대가 군사분계선을 넘어 우리 영공을 침범했고 그중 한 대는 서울 북부 상공까지 진입했다. 2024년에는 서해 접경지역을 중심으로 북한의 GPS 전파교란이 반복돼 선박과 민간 항공기의 운항에 장애가 발생했다. 여기에 1편에서 짚은 변수가 더해진다. 북한군은 러시아·우크라이나 전쟁 파병을 통해 드론과 전자전, 포병, 참호전 등이 결합된 현대전의 양상을 실제 전장에서 경험하고 있다. 그 경험과 전술적 교훈이 향후 한반도 접경지역의 지뢰, 무인기, 전파교란 등과 결합될 가능성까지 상정해 대비할 필요가 있다. 값싼 지뢰 한 발, 소형 무인기 한 대, 전파교란 한 번. 각각은 전면전과는 다른 수준의 도발일 수 있다. 그러나 이런 '회색지대' 상황이 반복되면 줄어든 병력은 지속적인 긴장과 경계 부담 속에서 소모된다. 회색지대 도발이 까다로운 이유는 대응의 딜레마에 있다. 강하게 대응하면 확전 관리의 부담이 커지고 충분히 대응하지 못하면 상대가 기정사실을 축적할 여지가 생긴다. 이 딜레마를 줄이는 길은 먼저 보고 정확히 아는 것이다. 누가, 언제, 어디서 선을 넘었는지를 신속하게 확인하고 증거화할 수 있어야 절제되면서도 단호한 대응이 가능하다. 이번 사건도 사고 발생 후 최종 조사결과 발표까지 14일이 걸렸다. 원인을 과학적으로 규명하는 절차가 필요했다는 점과 별개로, 평시 감시·탐지 단계에서 이상행위를 더 일찍 포착할 수 있는 체계의 중요성을 되새기게 한다. 1편에서 본 것은 '값싼 무기가 값비싼 방어체계를 소모시키는' 전쟁의 경제학이었다. 평시 한반도에서는 그것이 '값싼 도발이 귀한 병력과 경계자원을 소모시키는' 모습으로 나타날 수 있다. 무대만 다를 뿐 같은 문법이다. 앞서간 나라들이 남긴 두 가지 교훈 주요국도 자율·무인체계와 AI를 군사작전에 빠르게 도입하고 있다. 다만 우리가 배워야 할 것은 성공담만이 아니다. 미국 국방부는 2023년 8월 '레플리케이터(Replicator)' 구상을 발표하면서 18~24개월 안에 여러 작전영역에 수천 대 규모의 저비용·소모가능 자율체계를 전력화하겠다는 목표를 제시했다. 이후 미국은 레플리케이터 경험을 바탕으로 자율전 관련 조직과 투자를 확대해 왔다. 2027 회계연도 예산요구안에는 DAWG(Defense Autonomous Warfare Group) 관련 연구개발 예산으로 약 546억 달러(약 73조 3000억원)가 제시됐으며, 이는 의회의 최종 확정 예산이 아니라 행정부의 요청액이다. 2026년 9월에는 미 국방부가 자율·로봇 전력의 획득과 운용을 가속하기 위한 AutoWarCoM(Autonomous Warfare Command) 창설 계획까지 발표했다. 미국 사례 핵심은 특정 사업의 성공 여부를 단순화해 평가하는 데 있지 않다. 새로운 기술을 야전에 빠르게 보내려면 기술개발뿐 아니라 예산, 시험평가, 조달, 조직, 운용개념을 함께 바꿔야 한다는 점이다. 이스라엘군도 대규모 정보를 처리하는 과정에서 '하브소라' 등 데이터·AI 기반 분석도구를 활용하고 있다고 공식적으로 설명해 왔다. '라벤더'의 실제 운용 방식과 인간 개입 수준에 대해서는 국제 언론의 보도와 이스라엘군의 설명 사이에 논쟁이 이어져 왔다. 이스라엘군은 이러한 기술이 분석가의 정보처리를 지원하는 도구이며, 표적의 식별·검증과 승인에는 인간의 판단이 개입한다고 밝히고 있다. 여기서 얻을 교훈은 명확하다. 속도를 내되 제도가 받쳐야 하고, 기계의 도움을 확대하더라도 최종적인 판단과 책임의 구조는 명확해야 한다. 한국형 국방 AX가 출발선에서부터 새겨야 할 두 가지다. 해법은 사람을 대신하는 군대가 아니라 사람을 지키는 군대다 1편에서 필자는 우리가 만들어야 할 것이 개별적인 'AI 무기'가 아니라 'AI로 연결된 군대'라고 했다. 한반도의 현실에 비추면 그 뜻은 더 구체적이 된다. 가장 위험하고 반복적인 일은 가능한 범위에서 기계가 먼저 수행하고, 사람은 한 걸음 뒤에서 판단하고 결심하는 군대다. 첫째, 위험지역에는 기계가 먼저 들어가는 원칙을 확대해야 한다. 수색로 개척과 지뢰 탐지, 위험지대 정찰에는 지상 로봇과 드론 등 무인체계를 우선 투입하고 장병은 안전거리를 확보한 상태에서 이를 통제하는 유·무인 복합 방식을 발전시켜야 한다. 모든 위험을 기계가 제거할 수는 없지만, 사람이 직접 노출되는 횟수와 시간을 줄이는 것 자체가 중요한 전투력 보호다. 장비는 복구하거나 대체할 수 있지만 장병의 생명과 신체는 그렇지 않다. 둘째, 사람의 눈이 닿지 않는 시간과 공간을 AI가 보완해야 한다. 드론과 감시카메라, 지상 센서가 모은 영상과 신호를 AI가 지속적으로 비교·분석하면 어제 없던 흙더미, 새로 생긴 통로, 야간의 미세한 움직임 같은 '변화'를 선별해 경계요원에게 제시할 수 있다. 땅속의 플라스틱 지뢰를 원거리에서 완벽하게 탐지하는 것은 여전히 어려운 기술적 과제다. 그러나 누군가 제한구역에 접근하거나 땅을 파는 행위와 지형의 변화를 더 일찍 포착하는 것은 보다 현실적인 목표다. 셋째, 탐지에서 대응까지를 하나로 이어야 한다. 1편에서 강조한 '센서에서 효과 발휘까지'의 시간 단축은 전시만의 과제가 아니다. 감시자산이 포착한 징후가 분석과 보고 단계에서 지연되거나 묻히지 않고 지휘관의 판단과 현장 조치로 이어지는 경계작전 데이터 연결망이 필요하다. 우리가 아무것도 하지 않은 것은 아니다. 전방에는 이미 과학화경계시스템이 구축돼 카메라와 각종 감지 센서가 철책과 주요 지역을 감시하고 있다. 그러나 장비를 설치하는 것과 그것이 지능적으로 연결돼 작동하는 것은 다른 문제다. 센서가 아무리 많아도 수많은 화면과 경보를 결국 지친 사람의 눈이 일일이 확인해야 한다면 병력 감소의 벽을 넘기 어렵다. 잦은 오경보는 오히려 경계요원의 피로와 주의력 저하를 키울 수 있다. AX의 핵심은 장비의 숫자가 아니라 데이터가 흐르고, AI가 우선순위를 걸러내고, 사람이 최종 판단하는 구조를 만드는 데 있다. 물론 기술이 만능은 아니다. 산악과 수풀, 악기상은 센서의 성능을 떨어뜨릴 수 있고 AI는 오탐과 미탐을 일으킬 수 있다. 전파교란이나 사이버 공격에 취약한 무인체계는 새로운 약점이 될 수도 있다. 그래서 국방 AX의 방향은 사람을 없애는 것이 아니라 사람과 기계의 역할을 다시 나누는 것이어야 한다. 기계는 위험과 반복을 더 많이 맡고, 사람은 상황판단과 지휘결심, 책임을 맡는다. 줄어드는 병력으로 같은 안보 공간을 지키면서도 장병의 위험을 낮추는 현실적인 길이 여기에 있다. 가장 위험한 자리에 언제까지 사람을 먼저 세울 것인가 아들을 군에 보낸 부모가 바라는 것은 거창하지 않다. 건강하게 돌아오는 것이다. 국가가 그 바람에 답하는 길은 위로의 말에 그치지 않고 위험을 줄이는 체계를 만드는 일이다. MDL 남쪽 10여m에서 터진 지뢰는 두 가지를 동시에 말하고 있다. 북한이 설치한 위협이 MDL 이남까지 들어와 있었다는 것, 그리고 그 위협 앞에 우리 장병이 직접 노출됐다는 것이다. 1편은 이렇게 물었다. '북한군이 실전에서 학습하는 속도보다 우리 군이 더 빠르게 혁신하고 있는가.' 2편은 질문 하나를 더한다. '우리는 언제까지 가장 위험한 자리에 사람을 먼저 세울 것인가.' 국방 AX는 무기를 똑똑하게 만드는 사업이기 전에 장병의 생존성과 전투력을 높이는 일이어야 한다. 인구절벽은 이미 시작됐고 2040년은 14년 앞으로 다가왔다. 복잡한 무기체계 하나를 기획하고 시험해 전력화하는 데 수년이 걸리는 현실을 생각하면 지금 시작해도 결코 빠르지 않다. 그렇다면 어떻게 해야 혁신이 구호에 그치지 않고 야전까지 닿을 수 있는가. 미국의 레플리케이터와 후속 자율전 혁신이 보여주는 것처럼 기술만으로는 충분하지 않다. 예산, 획득제도, 시험평가, 조직과 책임체계가 함께 움직여야 한다. 다음 3편에서는 한국형 국방 AX 전략과 획득 거버넌스 혁신 방안을 다룬다.

2026.10.07 09:21김병규 컬럼니스트

포티투마루, 공공행정부터 방산까지…산업별 '맞춤 AI' 공개

포티투마루가 공공행정부터 국방·방산, 제조까지 산업별 업무에 맞춘 인공지능(AI) 전환 사례를 공개했다. 범용 AI 모델 경쟁보다 실제 업무에 적용할 수 있는 도메인 특화 AI를 전면에 내세웠다. 포티투마루는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 범정부 AI 공통기반과 국방 특화 언어모델, 방산 설계 자동화 등 공공·산업 분야 AI 적용 사례를 선보였다. 이번 전시에서 포티투마루가 강조한 것은 '도메인 특화 AX'다. 하나의 범용 모델을 모든 업무에 적용하는 대신 기관과 산업별 데이터, 보안 환경, 업무 방식에 맞춰 AI 모델과 검색증강생성(RAG), AI 에이전트 등을 조합하는 방식이다. 전시장에는 공공기관과 국방 분야를 비롯해 아모레퍼시픽, 용인세브란스병원 등 산업별 적용 사례가 함께 소개됐다. 포티투마루는 현재 ▲전자 ▲통신 ▲금융 ▲자동차 ▲제조 ▲법률 ▲교육 ▲헬스케어 ▲국방 ▲공공행정 등 100개 이상의 AI 도입 사례를 확보했다고 밝혔다. 공공 AI는 '범초공' 전면에 공공 분야에서는 네이버클라우드와 협력한 '범정부 초거대 AI 공통기반'을 앞세웠다. 범정부 초거대 AI 공통기반은 공공기관이 자체 AI 서비스를 구축할 때 필요한 기술을 공동으로 활용할 수 있도록 만든 기반이다. 멀티 거대언어모델(LLM) 서빙과 RAG, 문서 분석, AI 에이전트 제작 기능 등을 제공한다. 기관마다 AI 시스템을 처음부터 따로 구축하는 부담을 줄이고, 필요한 모델과 내부 데이터를 업무에 맞게 연결할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. 포티투마루는 과학기술정보통신부와 식품의약품안전처가 추진하는 '인체적용제품 AI 안전 지킴이' 등 공공 서비스 적용 사례도 함께 소개했다. 군 내부망에서 쓰는 AI…국방·방산 적용 확대 국방 분야에서는 자체 경량화 언어모델 'LLM42-DEF'를 전면에 내세웠다. LLM42-DEF는 국방·방산 업무에 맞춰 개발한 언어모델이다. 외부 클라우드로 데이터를 보내지 않고 내부망에서 운영할 수 있도록 설계했다. 보안과 망 분리가 중요한 군과 방산업체에서도 생성형 AI를 활용할 수 있도록 한 것이다. 전시장에는 육군 군수사령부와 한국항공우주산업(KAI) 적용 사례도 공개됐다. 육군 군수사령부에는 생성형 AI 기반 군수지원 플랫폼을 적용해 군수 업무에 필요한 정보를 찾고 활용할 수 있도록 지원한다. KAI와는 방산 설계 업무에 AI를 적용해 설계 과정을 자동화하는 솔루션을 구축하고 있다. 한화에어로스페이스·한화시스템과는 일반 업무망과 방산망에서 모두 활용할 수 있는 생성형 AI 플랫폼을 개발하고 있다. 국방 분야는 외부 AI 서비스에 내부 자료를 올리기 어렵다는 점에서 자체망에서 동작하는 AI 수요가 크다. 포티투마루는 경량화 모델과 RAG를 결합해 내부 문서를 기반으로 답변하고 데이터 외부 반출을 줄이는 방식으로 시장을 공략 중이다. LLM부터 AI 에이전트까지…산업별 업무 연결 포티투마루는 도메인 ▲특화 언어모델 LLM42를 비롯해 ▲RAG 기술 RAG42 ▲AI 에이전트 Agent42 ▲기업 내부 시스템과 외부 도구를 연결하는 MCP42 등도 함께 공개했다. 회사는 이들 솔루션을 통해 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, AI가 사내 문서를 찾고 정보를 정리한 뒤 기존 업무 시스템과 연결해 실제 업무까지 처리하도록 지원하고 있다고 밝혔다. 산업별 적용 범위도 넓히고 있다. 금융·제조·의료·공공·국방 등 분야별 데이터를 활용해 각 기업과 기관 업무에 맞는 AI 환경을 구축하는 방식이다. 김동환 포티투마루 대표는 "공공 행정부터 최고 수준의 보안이 요구되는 방산·국방 영역에 이르기까지 이미 현업에서 검증을 마친 특화 AI 기술력을 바탕으로 기업과 기관이 실질적인 업무 혁신을 달성할 수 있는 AX 파트너 역할을 다할 것"이라고 말했다.

2026.10.06 16:37김동원 기자

SKT 국방 AX 공략…전술 판단 돕는 'AI 참모' 선봬

SK텔레콤이 AI로 전장 데이터를 분석해 지휘관의 전술 판단을 지원하는 'AI 참모'를 선보였다. 저궤도 위성과 양자암호 등 통신·보안 기술도 함께 공개하며 국방 AX 사업 확대에 속도를 낸다. SK텔레콤은 지난 1일부터 5일까지 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 '2026 지상군페스티벌'에 민간기업 가운데 유일하게 참가했다고 밝혔다. 육군본부가 주관하는 지상군페스티벌은 첨단 과학기술을 활용한 육군의 현재와 미래 전투체계를 일반에 소개하는 행사다. SK텔레콤은 정책홍보관에서 국방 기술·서비스를 아우르는 'T 밀리터리(T military)'를 내걸고 AI 작전 지원 체계인 AI 참모와 저궤도 위성 기반 통신 보안 기술을 전시했다. AI 참모는 군이 보유한 여러 데이터를 하나의 플랫폼에서 연결하고 분석해 지휘관의 상황 파악과 의사결정을 지원하는 체계다. 데이터 사이의 의미와 관계를 구조화하는 온톨로지와 실제 전장 환경을 가상 공간에 재현하는 디지털트윈 기술을 활용한다. 드론과 로봇, 각종 센서가 투입되는 미래 전장에서는 여러 장비에서 쏟아지는 데이터를 얼마나 빠르게 분석해 활용하느냐가 전투 수행의 주요 요소로 꼽힌다. SK텔레콤은 흩어진 전장 데이터를 연계해 필요한 정보를 적시에 제공하고 지휘관의 신속한 전술 판단을 지원하는 방식으로 AI 참모를 구성했다. 행사장에서는 데이터 수집 분석부터 디지털트윈을 통한 전장 상황 구현, 의사결정 지원까지 전 과정을 시연했다. AI 기반 전투체계에 필요한 통신망도 함께 제시했다. 지상 통신 인프라를 이용하기 어려운 지역에서는 저궤도 위성으로 연결성을 확보하고, 양자암호와 스텔스 와이파이 등을 결합해 통신 보안을 강화하는 방식이다. AI와 드론, 로봇 등이 실시간으로 정보를 주고받는 환경을 고려해 위성부터 유·무선 네트워크, 보안까지 하나의 전장 통신 체계로 묶었다. 이는 육군이 추진하는 미래 전투체계 '아미 타이거 플러스'와 맞닿아 있다. 아미 타이거 플러스는 AI 데이터를 비롯해 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 등 첨단 기술을 육군 전투력에 통합하는 사업이다. 이번 전시에는 SK텔링크를 비롯해 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등이 참여했다. SK텔레콤은 AI와 위성, 네트워크, 보안 분야 파트너 기술을 실제 작전 환경에 적용할 수 있는 형태로 결합해 국방 분야 사업을 확대한다는 계획이다. 김구영 SK텔레콤 엔터프라이즈본부장은 “미래 전장에서는 방대한 정보를 빠르게 분석해 의사결정을 지원하는 AI와 이를 뒷받침하는 안정적이고 안전한 통신 인프라가 더욱 중요해질 것”이라며 “SK텔레콤이 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.

2026.10.06 08:50박수형 기자

NHN클라우드, 국방 AI 지휘통제 뒷받침할 '전장 클라우드' 만든다

NHN클라우드가 인공지능(AI)과 클라우드를 결합한 전장 플랫폼 개발에 나서며 국방 AI 전환(AX) 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 고려대학교 기술경영전문대학원 국방기술경영학과 C5ISRT융합연구원과 국방 전장 클라우드 및 C5ISRT 분야 산학협력을 위한 업무협약을 체결했다고 16일 밝혔다. 협약식은 지난 15일 경기 성남시 NHN클라우드 사옥 플레이뮤지엄에서 진행됐다. C5ISRT는 지휘·통제·통신·컴퓨터·사이버·정보·감시·정찰·표적획득 등을 아우르는 첨단 지휘통제·전장인식 체계다. 양측은 국방 분야 AX 확산에 대응해 C5ISRT 공동 연구·기술개발과 AI 지휘통제체계를 비롯한 국방 체계 연구개발 및 관련 사업을 함께 추진할 방침이다. NHN클라우드는 이미 국방 분야에서 클라우드 인프라 공급 경험을 확보 중이다. 현재 한미 연합작전의 'AI 지휘관' 역할을 수행하는 '연합지휘통제체계(AKJCCS) 성능개량 체계개발 사업'에 폐쇄형 프라이빗 클라우드 환경과 서비스형 데스크톱(DaaS)을 공급하고 있다. 국방 대규모언어모델(LLM)을 활용하는 '초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술개발 사업'에도 참여해 기술협상을 진행 중이다. 이번 협력을 통해 양측은 AI 지휘통제체계 관련 사업을 공동으로 기획·제안·수행하고 국방 전장 클라우드와 AI·클라우드 분야 연구개발에 나설 계획이다. 특히 NHN클라우드의 클라우드 플랫폼을 국방 분야 공용·표준 플랫폼과 C5ISRT 시험체계에 적용하기 위한 연구개발을 추진한다. NHN클라우드는 이에 필요한 자원과 기술, 교육 등을 제공하기 위해 100억원 규모의 투자 지원에 나설 예정이다. 국방 AI·클라우드 전문인력 양성에도 협력한다. 양측은 관련 학위과정 설립 등을 공동으로 추진해 연구개발과 교육을 연계한 산학협력 체계를 구축한다는 목표다. NHN클라우드는 이번 협력을 기반으로 국방 특화 전장 클라우드 플랫폼 사업을 확대할 계획이다. C5ISRT 공동 연구·기술개발 성과를 국방 AI 데이터센터 등으로 연결하고 국방 AX를 지원하는 클라우드 플랫폼 사업 기반도 넓혀 나갈 방침이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "국방 AX는 AI 기술뿐만 아니라 이를 안정적으로 활용할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼과 실제 국방 체계에 적용하기 위한 연구개발 역량이 함께 뒷받침돼야 한다"며 "고려대 C5ISRT융합연구원과의 협력을 통해 우리 클라우드 플랫폼을 국방 분야에 적용하기 위한 연구 투자를 확대하고 특화된 전장 클라우드 플랫폼과 국방 AX 분야의 사업 기반을 넓혀 나가겠다"고 밝혔다. 강석중 고려대 기술경영전문대학원 교수는 "국방 C5ISRT 체계는 AI·데이터·클라우드 기술을 바탕으로 지속적인 연구개발과 고도화가 필요한 분야"라며 "NHN클라우드와 협력해 클라우드 기반 C5ISRT 체계 연구개발을 강화하고 국방 플랫폼 연구와 전문인력 양성까지 연계한 산학협력 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.09.16 11:26한정호 기자

세종대, 육군과 'AI 전장' 인재 키운다…내년 국방과학기술대학원 신설

세종대학교가 육군과 협력해 국방사이버 분야 인재를 양성하는 가운데 내년 3월 첨단 국방과학기술대학원을 신설한다. 군 사이버보안과 인공지능(AI)·첨단 국방기술 분야 전문인력을 양성해 미래 전력을 뒷받침하겠다는 목표다. 홍우영 세종대 부총장은 15일 서울 용산구 전쟁기념관 로얄파크컨벤션에서 열린 제2회 육군 사이버 발전 세미나에서 "앞으로도 실전과 이론을 겸비한 우수한 사이버 전문 인력을 길러내어 우리 군의 사이버 작전 역량 강화에 든든한 힘을 보태겠다"고 밝혔다. 육군본부가 주최하고 세종대 국방사이버안보연구소, 한국사이버국군발전협회가 주관한 이날 행사는 'AI 창과 방패의 시대, 군 사이버작전의 미래'를 주제로 열렸다. AI 기술 발전에 따라 군의 작전 수행 방식과 사이버 위협 환경이 동시에 변화하는 가운데 민·관·군·학계의 협력 방안을 논의하기 위해 기획됐다. 홍 부총장은 환영사를 통해 "AI가 정찰·지휘·통제·의사결정 전반에 접목되면서 작전의 속도와 정밀성이 높아지는 동시에 새로운 공격 경로와 취약점이 될 수 있다"며 "정부와 군, 산업계, 학계 및 연구기관이 위협 정보와 기술 경험을 공유하고 협력해야 한다"고 강조했다. 세종대는 지난해부터 육군과 협력해 국방사이버학과 신입생을 선발해 왔다. 또 국방사이버안보연구소를 중심으로 군과 산학연이 함께 연구하고 인재를 양성하는 기반을 마련하고 있다. 내년 3월에는 국방사이버보안학과, 국방AI융합기술학과, 국방항공우주체계학과, 해양무기체계학과, 국방관리방위사업학과 등 5개 전공으로 구성된 첨단 국방과학기술대학원을 신설할 예정이다. 홍 부총장은 "석사·박사·석박사 통합과정을 운영하고 현역 군인과 공무원 등을 위한 실시간 온라인 강의와 등록금 감면도 제공할 것"이라고 덧붙였다. 육군도 AI를 활용한 사이버전력 강화에 속도를 낸다는 방침이다. 류승하 육군본부 정보화기획참모부장(소장)은 개회사에서 AI 기술이 사이버 작전의 양상을 근본적으로 바꾸고 있다며 AI 기반 사이버 전력을 신속하게 도입·전력화해야 한다고 촉구했다. 사이버 공격 상황에서 육군의 임무 수행을 보장할 수 있는 사이버 공간을 구축하겠다는 목표도 제시했다. 류 소장은 "현대전이 사이버전으로 시작했다면 이제 사이버전은 AI전으로 진화 중"이라며 "AI의 빠른 처리 능력과 사람의 판단·결심을 융합하는 AI 기반 사이버 작전 수행체계를 구축하겠다"고 말했다. 국회에서도 AI를 미래 군사력의 핵심 요소로 보고 사이버 분야에 대한 인재 확보와 제도적 지원 필요성을 제기했다. 특히 AI가 기존의 '창과 방패' 구도를 뛰어넘는 전략적 무기가 될 수 있는 만큼 군의 AI 전력화와 방어 역량 확보가 시급하다는 지적이다. 국회 국방위원회 간사인 김병주 더불어민주당 의원은 "대한민국과 군이 가장 집중해야 할 분야가 AI라고 본다"며 "AI를 장착한 유무인 복합체계와 AI 기반 의사결정체계를 구축하고 AI 공격을 방어할 수 있는 방어망을 만들어야 한다"고 말했다. 이어 "사이버 분야에 우수한 인재가 모여들 수 있도록 인사와 평가 구조를 개선해야 한다"면서 "세미나 결과를 국회에 보고해 법이나 예산으로 보완할 부분이 있다면 적극 지원하겠다"고 부연했다.

2026.09.15 11:23이나연 기자

국방 AI, 기다리다 기회 놓친다…전력화 속도가 관건

"국방 AI에 필요한 풀스택을 기다릴 수 없습니다. 실제 임무에서 먼저 작동하는 AI를 만들어야 합니다." 김태형 코난테크놀로지 국방·전략사업부장은 9일 서울 KT선릉타워에서 열린 '국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나'에서 국방 AI 현장 적용을 서둘러야 한다고 강조했다. 국방 AI에 필요한 기반 체계를 한꺼번에 구축하기보다 군이 당장 필요로 하는 작은 임무부터 AI를 적용하고 이를 단계적으로 확대해야 한다는 주장이다. 이날 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼 공동 주최로 '군 특화 AI 전환(AX) 추진 방향'을 주제로 열렸다. 박병훈 티쓰리큐 대표와 김태형 코난테크놀로지 부장, 이동찬 미소정보기술 이사가 발표하고 군·학계·방산업계 관계자들이 토의에 참여했다. 김태형 부장은 국방 AI를 어떻게 적용할지에 대한 논의는 이어지고 있지만 실제 현장 적용은 아직 제한적이라고 진단했다. 그는 "기다리는 시간은 준비 기간이 아니라 기회를 잃어버리는 시간"이라며 "만들 수 있는 것부터 만들어가야 한다"고 말했다. 정보는 느는데 사람은 줄어…작은 임무부터 AI 적용 군 정보분석 현장에서는 처리해야 할 정보가 빠르게 늘고 있다. 최희명 정보사령부 대령은 위성영상 등 분석해야 할 정보는 늘어나는 반면 병력 감축으로 판독 인력을 계속 늘리기는 어렵다고 설명했다. 김 부장이 제시한 해법은 업무 단위로 AI를 적용하는 '미션' 중심 접근이다. 거대한 국방 AI 체계를 한 번에 구축하지 않고 데이터 분석이나 반복 업무 개선처럼 현재 해결할 수 있는 작은 임무부터 AI를 적용한 뒤 범위를 넓히는 방식이다. 정보분석관은 공개정보를 살피다가 익숙하지 않은 지역이 등장하면 지도를 열어 위치를 확인하고 관련 정보를 다시 찾아야 한다. 김 부장은 비교적 단순한 작업부터 자동화하면 분석관이 본래 분석 업무에 더 집중하고 처리 시간도 줄일 수 있다고 설명했다. 코난테크놀로지는 이런 접근을 전출처 정보분석 시스템 '코난 아르고스'에 적용하고 있다. 공개출처정보(OSINT)와 지리공간정보(GEOINT)를 우선 연결하고 이후 다른 군 정보를 단계적으로 추가하는 방향이다. 정보사령부 근무 경험이 있는 인력도 개발에 참여해 실제 분석관의 업무를 반영하고 있다. 군은 필요한 기능 말했는데…개발 결과는 달랐다 작은 임무를 정한 뒤에는 군과 개발 기업이 현장에서 함께 요구사항을 구체화하는 과정이 필요하다. 최 대령은 코로나19 당시 진행한 사업을 사례로 들었다. 대면 협업이 어려워 군이 필요한 기능을 업체에 전달하는 형태로 개발을 진행했지만 결과물을 받아보니 군과 개발진이 바라보는 관점이 달라 실제 활용에 한계가 있었다고 설명했다. 이후 국방과학연구소(ADD) 연구진이 현장에서 일주일 동안 군과 같은 근무시간에 맞춰 업무를 수행하면서 상황이 달라졌다. 최 대령은 연구진이 직접 업무를 경험하고 나서야 분석관들이 특정 기능을 요구한 이유를 이해했다고 전했다. 김 부장은 미국 팔란티어를 군과 기업이 함께 기술을 개발한 사례로 들었다. 팔란티어가 군과 현장을 함께 다니며 필요한 기술을 개발한 점을 강점으로 꼽았다. 코난테크놀로지도 연구인력 9명을 사업 부서에 배치해 연구진이 군 업무를 직접 이해하도록 하고 있다. 박병훈 대표도 현장과 개발 조직을 연결하는 방안으로 '전방 배치 엔지니어(FDE)' 체계를 제시했다. 전방 엔지니어가 군 현장에서 사용자의 요구를 파악해 개발 사양으로 정리하면 후방 엔지니어가 이를 토대로 최소기능제품(MVP)을 만들고 다시 현장에 적용하는 구조다. 티쓰리큐는 오는 28일부터 조직을 전방·후방 배치 엔지니어 체제로 개편할 계획이다. 박 대표는 국내 소프트웨어 기업이 다수의 개발자를 현장에 장기간 배치하기에는 비용 부담이 큰 만큼 현장 인력과 후방 개발진의 역할을 나누는 구조가 필요하다고 설명했다. 작은 과제 늘수록 '연결' 중요 작은 임무부터 시작하더라도 개별 사업이 서로 다른 환경과 기준으로 개발되면 군 전체로 활용 범위를 넓히기 어렵다. 박범식 LIG넥스원 관계자는 "국방 AI 과제가 지나치게 잘게 나뉘어 있고 개발 환경도 서로 달라 AI 에이전트 간 협업이 어려운 상황"이라고 설명했다. 모든 기술을 하나의 표준으로 묶을 필요는 없지만 서로 연결하기 위한 최소한의 공통 규칙은 필요하다고 강조했다. 최 대령도 업체별로 좋은 기술을 개발하더라도 서로 호환되지 않으면 군에서 통합해 활용하기 어렵다고 지적했다. 사업 초기부터 국방 차원의 공통 기준을 마련해야 한다는 설명이다. 민간에서 잘 작동하는 AI 기술을 군에 그대로 가져오는 것도 어렵다. 이날 객석에 있던 한 육군 관계자는 과거 국내 정보통신기술 수준이 높은 만큼 민간 기술을 군에 가져와 활용하면 된다고 생각했지만 실제 경험은 달랐다고 의견을 냈다. 그는 "군에 가져와서 바로 쓸 수 있는 건 하나도 없었다"고 말했다. 군은 대대·여단급으로 내려갈수록 통신 환경이 제한되고 작전 중에는 네트워크 연결이 끊기는 상황도 고려해야 한다. 민간의 고속 네트워크를 전제로 개발한 데이터 기술이 군 환경에서도 작동하려면 별도의 개발과 검증이 필요하다는 게 이 관계자의 설명이다. 이동찬 미소정보기술 이사는 "군 데이터를 결합하는 과정에서 새로운 기밀 정보가 만들어질 가능성도 고려해야 한다"며 "데이터 가공과 비식별화 이후에도 보안 검토가 필요하다"고 강조했다. 김 부장은 "결국 작은 임무부터 실제로 적용해보는 과정에서 군과 기업의 협업이 필요하다"며 "할 수 있는 것부터 하나씩 만들어가야 한다"고 말했다.

2026.09.09 14:45김동원 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] 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

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

[유미's 픽] 독파모 고배 뒤 더 잘나간다…산업 AI 공략 속도 내는 두 기업, 어디?

올 초 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에서 함께 선정이 불발된 네이버클라우드와 NC AI가 산업 현장 공략에 속도를 내고 있다. 범용 모델의 성능과 독자성을 겨루던 정부 사업에서 벗어나 국방·조선·철강 등 실제 수요가 있는 분야로 기술과 사업 역량을 집중하는 분위기다. 21일 업계에 따르면 네이버클라우드는 최근 국방·제조기업의 AI 학습과 운영을 지원하는 인프라·플랫폼 사업 확대에 본격 나섰다. 특히 올해 국방을 핵심 사업으로 정하고 방산기업과의 공동 개발과 국책사업 참여를 확대하고 있다. 제조 분야에서도 조선과 스마트팩토리를 중심으로 AI·클라우드 사업 발굴에 나섰다. 일단 네이버와 네이버클라우드는 한국항공우주산업(KAI)과 방산 특화 AI 파운데이션 모델을 공동 개발하고 있다. 향후 무인기와 AI 파일럿, 유무인복합체계 등 미래전투체계에 적용하는 방안도 추진한다. 네이버클라우드는 국방부가 발주한 '초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술' 사업에 한화시스템 컨소시엄으로도 참여했다. 한화시스템이 지휘통제체계 적용과 통합을 맡고 네이버클라우드는 AI 모델과 클라우드·데이터 플랫폼 분야에서 역할을 나누는 구도다. 이 사업은 텍스트와 영상, 음성, 센서, 레이더 등 전장 데이터를 통합 처리하는 국방 특화 대규모언어모델(LLM)을 개발해 한국군 지휘통제체계에 적용하는 것이 목표다. 수주에 성공하면 네이버클라우드는 폐쇄망에서 국방 데이터를 학습·운영하는 핵심 레퍼런스를 확보할 수 있다. 제조 분야에선 HD한국조선해양과 조선 산업에 특화된 AI·클라우드 환경을 구축한다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 프라이빗 클라우드를 기반으로 설계·생산 데이터를 처리하고 차세대 선박 플랫폼과 피지컬 AI까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. 이처럼 네이버클라우드의 최근 사업은 자체 거대언어모델(LLM) 공급보다 AI 운영 기반 전체를 제공하는 데 무게가 실려 있다. GPU와 프라이빗 클라우드, 데이터 플랫폼, AI 모델을 묶어 보안과 데이터 통제 요건이 높은 산업을 공략하는 방식이다. 특히 국방과 제조는 올해 네이버클라우드가 가장 적극적으로 사업을 확대하는 분야로 꼽힌다. 지멘스 등과 맺은 협력도 특정 공정에 머물기보다 국내 제조업 전반의 데이터를 AI와 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 네이버클라우드 관계자는 "올해 국방을 핵심 사업으로 지정한 뒤 관련 사업을 적극적으로 추진하고 있다"며 "제조 분야는 현재 업무협약을 토대로 실제 사업을 만들어가는 단계"라고 말했다. NC AI는 산업용 로봇이 현장을 인식하고 판단·행동하는 데 필요한 피지컬 AI 기술로 방향을 좁히고 있다. 게임과 콘텐츠 개발 과정에서 축적한 비전 AI와 3D 가상세계, 월드모델, 합성 데이터 기술을 제조와 국방 현장에 적용하는 전략이다. 최근에는 한화오션의 자율 용접 AI 개발 과제를 수주해 주목 받았다. 향후 강한 아크광과 용접 분진, 거친 야외 환경에서도 용접선을 인식하고 결함을 탐지하는 비전 모델을 개발해 협동로봇에 적용할 예정이다. 포스코DX와는 로봇 파운데이션 모델 공동 개발에 나섰다. 시각과 언어, 물리적 행동을 통합 처리하는 시각언어행동(VLA) 모델을 고도화하고 디지털 트윈 환경에서 산업용 로봇을 학습시키는 것이 목표다. 현대로템과 구성한 컨소시엄은 국방과학연구소의 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 과제를 수주했다. NC AI는 국방 지형과 작전 상황을 가상 공간에 구현하고 로봇 학습에 필요한 합성 데이터를 공급하는 월드모델 개발을 맡는다. 이 같은 한화오션·포스코DX·현대로템과의 협력은 비전 인식과 VLA, 월드모델을 제조·국방 로봇에 적용하는 방향으로 이어지고 있다. NC AI는 이를 토대로 산업 현장의 인식부터 학습·판단·행동까지 아우르는 피지컬 AI 사업을 확대한다는 방침이다. 업계 관계자는 "두 기업 모두 독파모 참여를 통해 범용 모델 개발에 필요한 기술과 운영 역량을 점검한 경험이 이후 산업 AI 사업의 기반이 된 것으로 보인다"며 "당시 축적한 역량을 국방·제조처럼 수요가 분명한 분야에 적용하면서 사업화 범위를 넓히고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:36장유미 기자

[AI 리더스] 뉴타입 "방산 AI, 기술보다 제품력이 경쟁력"

"핀란드와 덴마크 등 북유럽 국가들이 방산 인공지능(AI) 스타트업 유치를 위해 현지 법인 설립 지원 등 지원책을 경쟁적으로 내놓고 있습니다." 조성원 뉴타입인더스트리즈 대표는 지난 5월 영국 런던에서 열린 국제 포병 컨퍼런스 '퓨처 아틸러리(Future Artillery) 2026' 참석 후 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 퓨처 아틸러리는 북대서양조약기구(NATO) 회원국 군 관계자와 방산기업이 모여 AI 기반 표적획득, 디지털 화력체계 등을 논의하는 국제 행사다. 조 대표는 "이번 출장에서 우리도 핀란드 헬싱키에 현지 법인을 설립해 달라는 제안을 받았다"며 "우크라이나 전쟁 이후 방산을 국가 전략산업으로 육성하려는 국가들은 기술보다 먼저 창업자를 유치하기 위해 움직이고 있었다"고 말했다. 이는 단순한 투자 유치가 아니라 NATO 공급망을 둘러싼 경쟁이라는 게 그의 진단이다. 헬싱키나 에스토니아 탈린 등은 대표 국적이나 지분 요건 없이 법인세만 현지에 내면 자국 국방부와 NATO 혁신 프로그램에 곧바로 진입할 수 있다. 회원국에 세운 법인으로 한 번 납품하면 그 자체가 NATO 납품 이력이 돼 이후 동맹 시장에서 우대받는 구조다. 실제 조 대표는 해외 진출을 수출보다 레퍼런스 확보 목적으로 삼는 전략을 택하고 있다. 첫 고객을 확보하는 데 비교적 오랜 시간이 걸리는 국내 대신 NATO 공급망 안에서 실제 운용 이력을 쌓는 편이 이후 시장 확대에 유리하다는 판단에서다. 뉴타입은 작년 6월 설립 이래 우크라이나 92여단, 한국 육군포병학교와 전투 실험에 나섰다. 연내 국군과도 실증 시험을 앞두고 있다. 조 대표는 "유럽에서는 어디에서 실제 사용됐느냐가 가장 중요한 신뢰가 된다"며 "한 국가에서 검증받은 이력이 다음 고객을 만나는 가장 강력한 레퍼런스"라고 설명했다. 올해 퓨처 아틸러리 현장에서 받은 호평도 기술력 자체보다 즉시 써볼 수 있는 제품을 가져간 영향이 컸다는 게 그의 평가다. 다른 기업들이 개념이나 연구개발(R&D) 성과 소개에 그칠 때 뉴타입은 상용 스마트폰에 솔루션을 설치해 현장에서 시연했다. 각국 군 관계자가 특정 기능을 요청하면 개발진이 그 자리에서 반영해 보여주기도 했다는 후문이다. 그는 "대부분 '제안요청서(RFP)가 나오면 개발하겠다'고 하지만 우리는 이미 솔루션화를 끝낸 상태로 갔다"며 "고객이 당장 써보고 문제를 해결할 수 있는지가 해외에서는 더 높은 평가를 받았다"고 말했다. 뉴타입의 대표적인 솔루션은 음성 기반 AI 표적처리 '바바라(Barbara)'다. 기존 포병 작전은 전방 관측병이 무전으로 표적을 보고하면 지휘소가 수기로 처리해 시간이 지연됐다. 바바라는 이 음성 보고를 AI가 실시간으로 디지털화해 지휘관의 결심 시간을 줄이며 미군 등이 쓰는 안드로이드 전술 공격 키트(ATAK)와도 연동된다. 다만 그는 자사 핵심 제품군이 해외에서 반응을 얻는 것과 별개로 한국은 방산 AI 소프트웨어가 크기 어려운 시장이라고 짚었다. 수시로 기능을 고치고 새 버전을 내는 소프트웨어가 전차·미사일 같은 하드웨어 무기체계와 동일한 장주기 획득 체계에서 관리되는 탓이다. 스타트업이 군과 직접 거래하기보다 체계 기업의 협력사로 편입되는 관행도 독자 레퍼런스 확보를 막는 요인으로 꼽았다. 여기에 방산기업이나 전략물자로 지정되면 상시 감시와 수출·마케팅 제약이 더해진다고 부연했다. 조 대표는 "기술 보호는 중요하지만 초기 방산 AI 스타트업의 해외 시장 개척까지 위축시키지 않는 제도 설계가 필요하다"고 지적했다. 그러면서도 그는 이런 시장 구조의 한계를 정부에만 돌려선 안 된다는 입장이다. 해외 기업들은 규제 완화만 기다리기보다 고객이 풀어야 할 문제를 먼저 정의하고 제품으로 증명하는 데 집중한다는 이유에서다. 조 대표는 "정부 책임이 절반이라면 스타트업 책임도 절반"이라며 "정부 지원만 기다릴 것이 아니라 고객이 무엇을 원하는지 직접 확인하고 해결하는 솔루션을 만들어 글로벌 시장에서 먼저 증명하려는 노력이 필요하다"고 강조했다.

2026.07.20 12:13이나연 기자

[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] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 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

TTA-육군 전력지원체계사업단, 국방 AX 표준화 전략적 파트너십 체결

한국정보통신기술협회(TTA)는 육군 전력지원체계사업단과 지난 17일 TTA-육군 전력지원체계사업단, 국방AX 표준화 및 시험인증 협력을 위한 업무협약식을 진행했다. 협약은 병역자원 감소 등 변화하는 국방 환경에 대응해 우리 군을 스마트 첨단 강군으로 도약시키기 위해서는 최첨단 ICT의 신속한 전력화가 필수적이라는 양 기관의 깊은 공감대에서 출발했다. 이를 통해 유무인 복합체계(MUM-T), 과학화·합성훈련장 등 첨단 신기술 사업에 공신력있는 검증을 통한 성공적인 군 도입을 돕고 건실한 민군 협력 생태계를 구축할 계획이다. ICT 표준화 시험인증 전문기관인 TTA는 국방 AX 대전환 흐름에 발맞춰 신산업 사업 영역을 적극 확장하고 있다. 특히 2025년부터 국방 상용 드론의 신뢰성(국산화 검증), 보안성, 기능 성능 등 3대 핵심 분야에 걸친 국방 요구사항 기반 시험 항목과 절차를 성공적으로 도출해 우수한 민간 첨단 기술이 군에 신속하고 안전하게 도입될 수 있는 제도적 기준을 확립하는 데 기여했다. 협약을 통해 TTA와 전체단은 ▲ 국방 및 ICT 분야의 표준화에 대한 협력, ▲ 국방 및 ICT 분야의 시험평가 및 인증에 관한 협력 및 기술교류, ▲ 국방 및 ICT 분야의 정보 및 전문가 상호교류로 양 기관의 긴말한 협조를 약속했다. 손승현 TTA 회장은 “이번 협약이 현재 양 기관이 협력 중인 드론, 과학화·합성훈련장 분야를 넘어 AI 기반 전력지원체계의 첨단화를 촉진하는 마중물이 될 것”이라며 “TTA의 AI·ICT 표준화 및 시험인증의 전문 역량이 전력지원체계의 AX 대전환을 이끄는 강력한 촉매제가 되어 우리 군의 미래 전투력을 극대화하고 K-국방 경쟁력 강화로 이어지기를 기대한다”라고 말했다.

2026.06.18 17:50박수형 기자

민·군 AI 협력 전초기지 이끈다…아주대 등 6곳 확정

국방부가 전국 5개 지역에 인공지능 전환(AX) 거점을 세워 국방 인공지능(AI) 전문 인력을 양성하고 기술을 실증하기 위한 준비 작업을 마쳤다. 전국 5개 거점의 공통 AI 인프라 구축 주관기관으로는 한남대학교, 부대별 센터 연구개발 및 운영 주관기관으로는 고려대학교·아주대학교·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교·울산과학기술원(UNIST) 등 6개 대학이 최종 선정됐다. 18일 국방부에 따르면 이날 부산디자인진흥원에서 개최된 '제2차 국방데이터 정책포럼'을 통해 AX 거점 내 구축 중인 '군·산·학 협력센터' 사업 추진계획이 논의됐다. 군·산·학 협력센터는 국방데이터를 활용한 민·군 AI 협력의 핵심 거점을 구축하는 사업이다. 올해 총 190억원이 투입돼 서울 용산(합참), 판교·대전(육군), 양재(공군), 부산(해군·해병대) 등 전국 5개 지역 AX 거점 내에 구축된다. 국방부는 각 센터 연구개발 과제를 수행할 주관기관을 각 군과 함께 선정해 지난달 말 사업 수행을 위한 협약을 체결했다. 군·산·학 협력센터 역할은 크게 인프라와 연구개발 및 교육으로 나뉜다. 5개 거점의 공통 AI 인프라 구축은 한남대학교 주도 컨소시엄이 수행한다. 업계에 따르면 애초 국방부는 거점별 주관기관이 각 시설을 구축하도록 할 계획이었다. 하지만 거점마다 연구 환경이 달라질 때 생길 기술 호환성 문제를 방지하고 일관성 있는 인프라를 조성하기 위해 사업을 일원화한 것으로 알려졌다. 공통 AI 인프라 구축 주관기관은 센터별 최신 그래픽처리장치(GPU) 서버와 AI 개발 소프트웨어 등을 구축하고 민·군 공동으로 안전하게 국방데이터를 활용해 소규모 AI 연구 및 개발을 수행할 수 있는 '국방데이터 안심존'을 조성한다. 앞으로 한남대는 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국정보통신기술협회(TTA) 등 전문기관과 KT, 엠아르오디펜스(MROD) 등 기업과 긴밀한 협력 체계를 구축할 예정이다. 부대별 센터 연구개발 및 운영은 ▲합참-고려대 ▲육군-아주대 판교 센터 및 KAIST 대전 센터 ▲공군-서울대 ▲해군·해병대-UNIST가 맡는다. 거점별로 살펴보면 합참은 AI기반 전략적 의사결정 지원모델, 합동전영역지휘통제(JADC2) 구현을 위한 실증과제 등을 수행할 예정이다. 육군은 판교 거점을 통해 지상무인체계의 임무 효율화·최적화를 위한 피지컬 AI 기술을 개발한다. 대전 거점을 통해서는 인사, 교육훈련, 군수 등 업무 효율화를 위한 에이전틱 AI 기술 개발 등을 중점적으로 이행한다. 공군은 감시정찰 영상에서 표적을 자동으로 식별하는 기술과 임무계획을 자동으로 작성하는 기술 등을 공동 연구개발 할 예정이다. 해군·해병대는 지능형 군수지원을 위한 AI 품목 관리 기술, 교리·교범 연구 AI 참모 등을 개발하는 데 주력할 계획이다. 국방부 관계자는 "각 센터는 대학이 주관하는 게 원칙"이라면서도 "연구기관 및 기업이 공동 연구개발기관으로 참여하거나 향후 군과 협의해 확정되는 연구 과제별로 추가 선정돼 참여할 수 있는 개방형 공동연구체계를 지향한다"고 설명했다. 국방부는 이번 협력센터 사업을 통해 최신 AI 기술을 신속히 도입해 미래 전장 환경 변화에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대한다. 국방부는 연내 순차적으로 개소하는 거점별 협력센터를 중심으로 다양한 국방 AI 프로젝트를 추진할 계획이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 "군·산·학 협력센터 구축은 민·군의 AI 기술 역량을 하나로 연결하는 국방 AI 협력의 기반이 될 것"이라며 "국방 AX를 선도할 핵심 거점으로 발전할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.06.18 17:33이나연 기자

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