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펀진, 군 예비전력 운영에 AI 접목…제72보병사단과 협력

펀진이 육군 제72보병사단과 손잡고 예비전력 운영 전반에 인공지능(AI) 기술을 접목한다. 펀진은 제72보병사단과 예비전력 운영 효율화 및 국방 AI 협력 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 군수·물류·지원 분야 운영 효율성을 높이고 데이터 기반 의사결정 체계를 구축하는 것이 목표다. 양측은 ▲AI 기술 및 솔루션 최신 트렌드 교육 ▲정기적인 기술 자문 및 전문가 교류 ▲상호 협력 확대 등 다양한 분야에서 협력을 이어간다. 펀진은 협약 체결 당일 사단 장병을 대상으로 AI 기술 동향과 국방 적용 사례를 공유하는 교육 프로그램도 진행했다. 펀진은 AI 지휘결심지원체계 'KWM'과 AI 합성데이터 생성 플랫폼 '이글아이' 등 핵심 기술을 기반으로 예비전력 운영 효율화를 위한 실질적인 AI 적용 방안을 지속적으로 제시할 계획이다. 김득화 펀진 대표는 "이번 협약은 예비전력 운영 전반에 AI를 적용해 실질적인 효율성과 대응력을 높이기 위한 출발점"이라며 "군과의 긴밀한 협력을 통해 국방 AI 현장 적용을 확대하고 미래 전장 환경에 최적화된 AI 운영 체계를 만들겠다"고 말했다.

2026.05.14 17:14이나연 기자

美 방산 스타트업 안두릴, 기업가치 91조원…1년 새 두 배

미국 방산 기술기업 안두릴 인더스트리스의 기업가치가 1년여 만에 두 배로 뛰었다. 미국 정부의 국방 재산업화 기조 속에 인공지능(AI)·자율화 기반 방산 시스템 수요가 급증하면서다. 안두릴은 13일(현지시간) 스라이브 캐피털과 앤드리슨 호로비츠(a16z)가 주도한 시리즈 H 투자 라운드에서 기업가치 610억 달러(약 91조원)로 50억 달러를 조달했다고 밝혔다. 지난해 6월 305억 달러였던 기업가치가 약 11개월 만에 갑절이 됐다. 안두릴은 지난해 매출 22억 달러를 기록해 전년 대비 두 배 이상 성장했다. 같은 기간 임직원 수도 약 두 배로 늘었다. 호주 해군에 첫 국제 프로그램 오브 레코드를 납품했고, 미 공군 협력전투기(CCA) 사업에서 자사 기체 '퓨리(Fury)' 자율비행도 시연했다. 안두릴은 트럼프 행정부의 국방 재산업화 기조의 핵심 수혜 기업으로 부상하고 있다. 트럼프 대통령이 추진하는 1850억 달러 규모 미사일 방어 시스템 '골든돔' 참여 기업으로 선정됐고, 미 국방부는 같은 날 안두릴을 포함한 4개사와 향후 3년간 저비용 극초음속 미사일 1만 기 이상을 구매하는 계약도 체결했다. 앞서 미국 육군과는 최대 200억 달러 규모 장기 계약도 수주했다. 조달 자금은 제조 역량 확충과 연구개발, 첨단 방어 시스템의 대규모 생산·실전 배치에 필요한 인프라 투자에 쓰일 예정이다. 안두릴은 오하이오주 무기 공장 '아스널-1(Arsenal-1)'의 고속 양산 체계 구축을 올해 목표로 제시했다. 브라이언 심프 최고경영자(CEO)는 투자자 서한에서 현행 방산 산업기반이 냉전 시대 소량·장기 플랫폼 중심으로 설계돼 대량·신속 생산에 구조적으로 취약하다고 지적했다. 안두릴은 작년부터 한국 시장 공략에도 속도를 내고 있다. HD현대·대한항공·현대로템 등 한국 기업들과 협력하고 있으며, 심프 CEO는 이달 초 방한해 "한국의 방산 기술과 제조 전문성을 고려하면 투자해야 하는 것은 당연하다"고 밝혔다. 심프 CEO는 "2017년 안두릴을 설립했을 때 국방은 벤처 투자가 크게 유입되는 분야가 아니었지만, 최근 수년간 의미 있는 변화가 생겼다"며 "전쟁에 대비함으로써 미국과 동맹국이 전쟁에 휘말리지 않도록 하는 무기고를 만드는 데 집중할 것"이라고 말했다.

2026.05.14 14:23이나연 기자

펀진, 국방 AI 글로벌 수출 본격화한다

펀진이 싱가포르·말레이시아 방산 전시회를 계기로 한국 국방 인공지능(AI) 기술 수출 시장 확장을 꾀한다. 펀진은 싱가포르 'MTX 2026'과 말레이시아 'DSA 2026'에 참가해 동남아시아를 포함한 글로벌 시장 공략을 위한 발판을 마련했다고 4일 밝혔다. 회사 측은 지난해부터 중동·서유럽 등 4개국 기업과 비밀유지협약(NDA)을 체결하고 사업 협력을 논의해 왔다. 이번 전시회에선 동남아 현지 방산 기업·정부 관계자와 기술 적용 및 사업화 가능성을 협의했다. MTX 2026에선 AI 기반 전자기스펙트럼 분석 시스템 'KWM-오셀롯(Ocelot)' 소프트웨어 정의 무선(SDR) 제품을 최초 공개했다. 이는 소프트웨어 기반으로 무선 신호를 처리하는 구조로 다양한 환경에서 유연한 탐지·분석이 가능해 국방뿐 아니라 공공안전·치안 분야까지 확장 가능성이 높다는 평가를 받는다. AI 합성데이터 생성 플랫폼 '이글아이(EagleEye)'도 함께 소개됐다. 이글아이는 국방기술품질원 DQ마크 인증과 절충교역 추천품목으로 선정돼 해외 방산·공공안전 분야 수출 가능성이 높은 기술로 꼽힌다. 김득화 펀진 대표는 "동남아시아를 비롯해 유럽·미국 등 주요 시장에서 협력을 확대해 국내 최초 국방 AI 수출 성과를 만들겠다"고 말했다.

2026.05.04 10:33이나연 기자

[현장] 토종 AI, 국방 소요 10%도 못 채워…"민간 모델 파인튜닝 핵심"

국방 분야 인공지능(AI) 전환은 민간 주도 파운데이션 모델을 군에 탑재해 파인튜닝(미세조정)하는 방식으로 가야 한다는 제언이 나왔다. 특히 감시·정찰(ISR)과 지휘통제, 무인체계를 아우르는 3종 체계 구축이 선결 과제로 꼽혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 15일 서울 강남구 모두의연구소에서 '국방 AI 혁신 네트워크' 세미나를 개최했다. 국가AI전략위원회 국방·안보분과위원인 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 이날 발표에서 국방에 파운데이션 모델이 필요한 이유로 운용 장비·외부 측정 데이터의 폭증, 사이버·우주 영역까지 확장된 합동작전으로 인한 임무 복잡화, 새 무기체계 도입 시 재학습이 불가능한 구조적 한계를 짚었다. 이를 해결할 핵심 수단으로는 위성·항공·드론 영상 등 지리공간정보를 처리하는 '지리공간(Geospatial) 파운데이션 모델', 교리·전술 데이터 기반으로 작전계획을 수립하는 '거대언어모델(LLM)', 무인전차·드론·잠수정이 전장을 인식하고 행동하는 '월드 파운데이션 모델' 3종을 제시했다. 전 대표는 "이 세 층위를 얼마나 빠르게 통합하느냐가 한국 국방 AI 경쟁력을 결정한다"며 "국방부가 데이터를 개방해 AI 모델을 만드는 방식이 아니라, 민간이 구축한 파운데이션 모델을 국방부에 탑재하고 임무 데이터로 파인튜닝해 써야 한다"고 강조했다. 특히 지리공간 모델 필요성을 역설했다. 표적 탐지 정확도는 ISR 핵심 지표지만 숨어 다니는 주요 표적의 학습 데이터는 수십 건에 불과해 기존 태스크 기반 AI로는 첫 단계부터 막힌다. 단일 파운데이션 모델로 데이터가 희소한 대상과 다양한 업무를 동시에 처리해야 이 한계를 넘을 수 있다. 전 대표는 "역사상 모든 전투는 적이 무엇을 하는지 보는 것부터 시작했다"며 "전장의 눈을 담당하는 지리공간 모델이 가장 먼저 갖춰져야 한다"고 부연했다. SIA는 2023년부터 지리공간 모델을 자체 개발했다. 비전 기반 모델에서 시작해 비전언어모델(VLM), 광학·영상레이더(SAR) 통합 모델로 고도화 했으며 올해 연말까지 전 해상도를 단일 모델로 처리하는 버전 완성이 목표다. 전 대표는 "미국과 중국, 한국 3대 지리공간 모델 가운데 가장 큰 규모와 검증된 성능을 갖추고 있다"고 자신했다. 정부는 소버린(주권) AI 경쟁력을 위해 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 추진 중이다. 이 결과물을 공공과 민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구축한다는 구상이다. 올해 연말 최종 컨소시엄 2곳이 선정되면 전방위적인 모델 상용화에 속도가 붙을 것으로 전망된다. 현재 독파모 사업 주관사인 LG AI연구원·SK텔레콤·모티프테크놀로지스와 업스테이지 컨소시엄 참여사 마키나락스는 국방 AI 모델 기획 단계부터 기업과 국방 당국이 함께 설계 테이블에 앉아야 한다고 입을 모았다. 국방 특화 벤치마크와 태스크 데이터 부재도 실질적 장벽으로 지목됐다. 심상우 마키나락스 최고기술책임자(CTO)가 국방기술기획서를 분석한 결과 국내 민간 AI 모델들은 소요 기술의 10% 수준만 충족한 것으로 나타났다. 군 내부 데이터는 접근이 쉽지 않고 외부 데이터는 이미 기존 파운데이션 모델 학습에 활용된 것과 크게 다르지 않다는 설명이다. 심 CTO는 "군 관련 지식을 담은 민간 데이터를 발굴해 업무 특화 모델을 구축하는 방향을 고민 중"이라고 말했다. 모델 고도화 방향이 실제 군 소요와 맞닿아야 한다는 목소리도 나왔다. 이를 위해선 벤치마크 설계 주도권을 군이 쥐어야 한다는 주장이다. 이성민 모티프테크놀로지스 그룹장도 "벤치마크는 결국 성공하고 싶은 시나리오를 설정하는 것"이라며 "군이 먼저 정의하지 않으면 기업도 군도 고도화가 안 된다"고 부연했다. 유정상 LG AI연구원 리더는 데이터 품질 문제를 짚었다. 교리와 문서를 실제 임무 수행 기반의 태스크 데이터로 변환해야 LLM이 제대로 작동하고, 실제 일을 할 수 있다는 지적이다. 유 리더는 "문서 100만 페이지보다 태스크 데이터가 중요하다"며 "작전사 벙커 워게임에서도 교리대로 하는 경우는 없다"고 밝혔다. 조동연 SK텔레콤 상무는 경량화보다 성능 고도화가 선행돼야 한다는 입장을 피력했다. 에이전트 도입과 처리 정보량 증가로 파운데이션 모델에 요구되는 역량이 갈수록 복잡해져 성능이 뒷받침되지 않으면 국방이든 민간이든 실제 활용할 수 없는 모델이 된다는 논리다. 조 상무는 "똑똑하지 않으면 파운데이션 모델로서 가치가 없다"며 "성능·확장성·적용성 세 축을 모두 고려해 개발 중"이라고 설명했다. 이어 "적용성 측면에선 리벨리온 신경망처리장치(NPU)에 모델을 올려 추론 속도를 최적화하는 기술을 병행 개발하고 있다"고 덧붙였다. 군 실무 현장에선 모델 경량화와 호환성 필요성이 강하게 제기됐다. 국방과학연구소(ADD)는 내부에서 약 10개 LLM을 운용 중이다. 독파모 공식 출시 전까지 해외 모델로 서비스를 먼저 구성하고 국내 모델로 순차 교체할 계획이다. 정진호 ADD 국방AI기술연구원 박사는 "독파모가 벤치마크 경쟁으로 거대화되는 추세인데 군의 제한된 자원으로는 다수 인스턴스 구동이 어렵다"며 "경량·고성능 평가 기준이 확대돼야 한다"고 제시했다. 이어 "LLM 교체 시 출력 형식이 깨지는 프롬프트 호환성 문제도 해결해야 한다"고 덧붙였다.

2026.04.15 16:16이나연 기자

국방AX거점에 AI 인재 키운다…'100억' 수주전 도전장 내민 곳은

국방 인공지능(AI) 분야 전문기업들이 100억원 규모의 군·산·학 협력 인프라 구축 사업에 잇따라 도전장을 내밀었다. 인구절벽 시대 국방 AI 인재 양성을 위한 대형 과제인 만큼, 기업·대학·연구기관이 컨소시엄(정예팀)을 꾸려 수주전에 뛰어든 양상이다. 13일 업계에 따르면 국방부와 정보통신기획평가원(IITP)이 공동 주관하는 '2026년 국방AI인재양성사업' 신규지원 대상 과제 공고가 이날 오후 3시 접수를 마감하고 본격 심사에 돌입한다. 주관연구개발기관 1곳을 선정해 2026년부터 2030년까지 총 5년간 지원하는 이 사업은 국방부가 올해 신규 조성하는 국방 AI전환(AX) 거점 내 군·산·학 협력센터를 설치하고 인프라를 구축 및 운영하는 게 핵심이다. 인구절벽에 따른 병역자원 감소와 AI 전문인력 이탈이 심화되는 상황에서 민간 우수 기술을 군에 접목해 실무 역량을 갖춘 국방 AI 전문인력을 체계적으로 양성하겠다는 취지다. 미국 최고디지털·인공지능책임자실(CDAO)·AI 혁신·전환 셀(AI2C), 영국 국방 AI 센터(DAIC), 이스라엘 유닛 8200 등 글로벌 주요국이 국방 AI 센터를 설립하는 가운데 우리 군도 민간 우수 기술을 활용한 민·군 AI 생태계 조성에 본격 나서는 모양새다. 협력센터는 서울(용산·합참), 경기(판교·육군), 충청(대전·육군), 경상(부산·해군·해병대), 서울(양재·공군) 5대 권역에 설치된다. 각 센터는 국방망·폐쇄망·인터넷망으로 구분된 3개 구역으로 구성되며 폐쇄망 구역엔 엔비디아 B200급 그래픽처리장치(GPU) 서버와 머신러닝·보안 운영관리(MLSecOps) 기반 AI 개발 플랫폼, 국방데이터 안심존이 갖춰진다. 최종 선정된 기관은 군·산·학 협의체 운영, 국방 AI 프로젝트 기술 컨설팅, 데이터 전처리, 소프트웨어(SW)마이스터고·SW중심대학 대상 실습 교육 지원까지 총괄해야 한다. 성과 지표로는 5개소 인프라 구축과 활용 만족도 80% 이상이 공통 요구된다. 이번 사업 범위가 넓고 요구 역량이 다층적인 만큼 컨소시엄 구성이 사실상 필수일 전망이다. 코난테크놀로지는 대학 두 곳과 컨소시엄을 구성해 지원에 나선 것으로 확인됐다. 육군교육사령부 AI 화력운용시스템 개발·실증, 공군 AI 기반 수집·분석체계, 해병대 공중무인체계 영상분석 등 수십 개 군 관계기관과 AI 사업을 수행한 레퍼런스를 앞세워 교육·기술 컨설팅 파트에서 존재감을 발휘할 전망이다. 펀진은 참여 의사를 밝히면서도 컨소시엄 구성안은 공개하지 않았다. 군 특화 AI 모델 개발과 합성데이터·데이터 전처리, 지휘결심지원 분야에 강점을 보유한 만큼 유력 후보로 꼽힌다. 국방 데이터 기반 AI 실증 경험을 앞세워 공동 개발영역 핵심 역할을 노릴 것으로 업계는 보고 있다. 머신러닝 운영관리(MLOps)·보안 플랫폼 구축에 특화된 마키나락스도 참여할 가능성이 높다. 국방과학연구소(ADD) 무기체계용 MLSecOps 환경구축 사업을 수주한 바 있어 이번 사업 핵심 요구사항과 결이 맞다는 평가다. 방산 업계에서도 이번 사업을 예의주시하고 있다. LIG D&A(옛 LIG넥스원)는 무기체계 연동과 AI 기반 전력화 역량을 앞세워 국방 AI 생태계 참여를 적극 모색 중이다. 업계는 사업 수주 여부를 떠나 정부 주도로 국방 AI 인재 풀이 확대될수록 다방면의 협력 기회가 늘어날 수 있다는 데 주목한다. IITP는 이달 중 사전 검토를 거쳐 4월 말 선정 평가를 진행하고, 5월 중 국방AI인재양성사업 선정 결과를 확정·통보할 예정이다. 유재관 LIG D&A 연구위원은 "인구 감소로 군 병력뿐 아니라 엔지니어 숫자도 줄고 있다"며 "방산 계약학과 등을 통해 인재 확보에 나서는 상황에 정부가 이 사업으로 AI 인재를 양성하면 이후 공동 연구로 이어질 수 있어 업계에 큰 도움이 된다"고 말했다.

2026.04.13 15:33이나연 기자

정부, 해군작전사에 AX 주문…"'K-팔란티어' 만들자"

정부가 해군·해병대 인공지능 전환(AX) 거점 중심으로 민·군 협업 체계 구축에 나섰다. 임문영 상근 부위원장은 8일 부산 해군작전사령부에서 해군·해병대 AX 가속화를 위한 고위급 간담회를 실시했다. 이번 간담회는 '대한민국 AI 행동계획'의 실행을 위한 군 작전 부대 첫 현장방문으로, 임 부위원장을 비롯해 심승배 국방·안보분과장, 곽광섭 해군작전사령관 직무대리 중장, 이용태 해군본부 정보화기획참모부장 등 고위급 관계자들이 참석했다. 간담회에선 최근 AI의 발전으로 인한 전쟁양상의 변화와 해군의 대응방향에 대한 토의가 이어졌다. 임 부위원장은 "최근 전쟁에서 지휘통제체계와 드론을 중심으로 AI가 접목돼 결심과 공격이 지능화되고 있다"고 말했다. 해군이 이러한 변화에 뒤처지지 않기 위한 방법론도 공유했다. 먼저 해군·해병대 AX 거점을 중심으로 정보·작전·군수 등 군 도메인 전문가와 민간 AI 전문가가 협업해 새로운 작전수행 방식과 무기체계를 기획·개발·발전시켜야 한다고 강조했다. 팔란티어 같은 기업을 탄생시키기 위해 AX 거점에 우수한 군 도메인 전문가들이 다수 근무하며 기업과 협업할 수 있는 여건을 마련해야 한다고도 덧붙였다. 임 부위원장은 미국-이란, 러시아-우크라이나 전쟁에서 효과를 입증한 메이븐스마트시스템(MSS)이 구글·팔란티어 등 민간 AI 기업과 군 정보 전문가의 협업 산물이라는 점을 예로 들었다. 이어 해군·해병대 AX 거점을 중심으로 무인체계 전용 해상실험장 구축 및 운영을 당부했다. 미 해군의 AI·무인체계 전담부대 TF-59가 민간 기업들과 해상 실험을 반복하며 운영 개념을 발전시키고 있다는 사례를 제시하며 한국의 조선해양 및 AI 산업역량을 결합할때 더 높은 성과를 낼 수 있다고 강조했다. 위원회는 "정부 차원의 역량을 AX 거점에 집중해 해군과 해병대가 영해는 물론, 주요 해상교통로에서 우리의 경제적 이익을 지키기 위한 AI 기반 첨단전력을 갖추도록 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

2026.04.08 17:58이나연 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

군사용 AI 법적 공백 메운다…국방 AI 안전연구조직 밑그림 본격화

정부가 '국방 인공지능(AI)법' 제정을 추진하는 가운데 국방 AI 안전을 지원·관리할 연구조직 신설 로드맵 수립이 본격화됐다. 20일 업계에 따르면 국방기술품질원은 최근 '국방 AI 안전연구조직 신설 기획 연구' 용역을 발주하고 관련 로드맵 수립에 착수했다. 국방기술품질원은 방위사업청 산하 전문연구기관으로 이번 연구를 통해 법 제정 이전에 조직 설립 청사진을 미리 확보하겠다는 구상이다. 국방 AI법 제정 논의는 이미 입법 절차에 진입한 상태다. 유용원 국민의힘 의원과 부승찬 더불어민주당 의원 등 33명이 '국방 AI법 제정안'을 공동 발의했으며 정부는 올해 2분기 관련 법안 제정을 추진 중이다. AI 생태계를 포괄적으로 규율하는 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)'이 있음에도 국방 부문의 별도 법제화가 추진되는 배경엔 현행법의 적용 한계가 있다. 지난 1월 시행된 AI 기본법은 국방·국가안보 목적 AI를 적용 대상에서 제외하고 있어 군사용·전장용 AI의 개발·운용·안전관리를 전담할 법적 근거가 미비한 상황이다. 이번 연구 과업은 크게 세 축으로 구성된다. AI 안전 개념 정립 및 국내외 동향 조사를 시작으로 안전연구조직 신설 로드맵 수립과 설립 추진기반 마련까지 단계적으로 수행한다. 로드맵엔 조직의 비전·전략·업무 범위 등 기본 방향과 핵심 기능 정의 및 운영모델 설계가 담긴다. AI 안전성 관련 정책·기법 연구·검인증·시험평가 지원 기능을 포괄하며 단기 및 중장기 발전 방안도 함께 제시해야 한다. 국제 흐름도 이번 연구의 배경으로 작용한다. 유엔(UN) AI 안전 결의안 채택과 유럽연합(EU) AI법 제정 등 AI 적용 체계에 대한 안전성 요구가 높아지는 상황 속 국정과제 추진에 따라 감시정찰·지휘결심 지원 등 군 내 AI 도입도 빠르게 확대되고 있다. 대통령 직속 국가AI전략위원회는 국방부·방위사업청 등과 협력해 전담조직 및 관리체계를 위한 별도 법제화를 권고한 상태다. 정부와 여야가 AI 기본법과 국방 AI법의 이중 구조 완성을 목표로 움직이는 상황에서 이번 연구는 그 조직적 기반을 선제적으로 마련하는 작업이 될 전망이다. 국방기술품질원은 "AI의 오작동·편향 등을 사전에 예방해 신뢰할 수 있는 AI 적용 무기체계를 획득하기 위해선 안전성 확보가 필수 요소"라며 "국방 AI 안전연구 기능 조직화 법적 기반 마련에 선제적으로 대응하기 위한 안전연구조직 신설 로드맵 수립이 시급하다"고 말했다.

2026.03.20 14:58이나연 기자

[기고] 국방 AI, 보안 도구는 있는데 체계가 없다

액티브엑스(ActiveX)는 한국 사이버보안 업계에 잔혹사로 남아 있다. 결제 버튼 하나를 누르려고 플러그인 10개를 깔고 재부팅까지 했는데, 돌아와 보니 세션은 끊기고 장바구니만 텅 비어 있던 기억이 누구나 한 번쯤 있을 것이다. 문제는 그 이후였다. 해킹 위협이 터질 때마다 패치를 덧댔고 패치 위에 또 패치를 올렸다. 결과는 누더기 보안이었다. 처음부터 근본 틀을 만들었다면 겪지 않았을 일이다. 불편함이 곧 보안이라는 잘못된 인식까지 심어준 대표적 사례로 기록된다. 지금 인공지능(AI) 보안에서 그 기시감이 다시 느껴진다. AI 자재명세서(AI-BOM), 레드티밍, 취약점 조율 공개 제도(CVD)까지 새로운 개념과 대책이 매일 쏟아지지만, 정작 현장에선 무엇부터 시작해야 할지, 어떤 대책이 우리 조직에 맞는지 감을 잡지 못한다. 대책이 늘어날수록 오히려 더 불안해지는 역설이 반복되고 있다. 국방도 예외가 아니다. AI 기반 피복 자동청구 시스템을 예로 들어보자. 과거엔 담당자가 경험에 의존해 중간 사이즈 몇 벌, 대 사이즈 몇 벌 식으로 일괄 청구했다. 이제는 AI가 입대 장병들의 신체 데이터와 실시간 재고 현황을 분석해 필요 수량을 자동으로 산출한다. 효율은 분명히 올라간다. 이 AI가 잘못된 데이터를 학습해 편향된 예측을 반복한다면 누가 이를 감지하고 통제할 수 있는가. 민간에서 AI가 틀리면 재고가 남지만 군에서 AI가 틀리면 장병이 맞지 않는 피복을 입고 전장에 나간다. 도입은 했지만 관리할 체계가 없다는 것, 바로 이것이 현장 불안의 뿌리다. 최근 주목받는 세 가지 보안 대책을 다시 살펴보자. AI-BOM은 AI 시스템을 구성하는 데이터, 모델, 알고리즘의 출처와 이력을 추적하는 명세서다. 공급망 투명성을 확보한다는 점에서 의미 있지만 납품된 AI가 실제 운용되는 순간부터는 손을 놓는다. 군 무기체계는 수십 년을 운용한다. 개발 단계에서 검증했다고 운용 내내 안전하다고 볼 수 없다. 레드티밍은 해커의 시각으로 시스템을 공격해 취약점을 찾아내는 실전적 검증 수단이지만 특정 시점의 스냅샷에 불과하다. 작전 환경이 바뀌고 적의 공격 방식이 진화하면 처음부터 다시 시작해야 한다. 한 번 통과했다고 영구 인증이 되는 구조로는 빠르게 진화하는 AI 위협을 따라갈 수 없다. CVD는 민간에서 효과적이지만 국방엔 그대로 적용할 수 없다. 취약점을 외부에 공개하는 순간 작전보안이 뚫리고, 화이트해커를 가장한 적의 합법적 침투 경로가 된다. 국방형 CVD는 내부 화이트팀에 한정한 폐쇄형 프로세스로 재설계돼야 한다. 세 가지 대책은 각각 정보시스템 수명주기의 특정 지점을 담당하고 있다. AI-BOM은 개발 단계, 레드티밍은 시험평가 단계, 국방형 CVD는 운용 단계다. 하지만 이들을 하나로 꿰는 체계가 없다면 각자의 임무는 수행하되 전체는 연동되지 않는다. 이 모든 대책을 하나로 구동하는 것이 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 개발한 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)다. 업계식으로 표현하면 AI 보안의 운영 체제(OS)다. AI-BOM, 레드티밍, 국방형 CVD는 그 위에서 실행되는 개별 기능들이다. RMF라는 토대 위에서 각각의 대책이 제자리를 찾고, 서로 연결되며, 전 주기적으로 작동한다. RMF의 강점은 확장성이다. 지금의 보안 대책만 담는 틀이 아니라 앞으로 등장할 신기술도 같은 방식으로 편입된다. 딥페이크, AI 워터마킹, 모델 붕괴 탐지처럼 생소한 개념도 RMF의 식별·측정·관리 기능 안에서 새로운 위험 항목으로 자리를 잡는다. 어떤 위협이 등장해도 RMF라는 토대는 그것을 흡수할 준비가 되어 있다. RMF는 위험도에 따라 통제항목을 늘리거나 줄일 수 있다. 고위험 시스템은 공급망·모델·운용 전 단계를 정밀 검증하고, 저위험 시스템은 핵심 항목 몇 개만 빠르게 점검하는 차등 전략이다. 무겁다는 오해와 달리, 조직의 위험 수준에 맞게 경량화해서 운용할 수 있다는 점도 RMF의 실용적 강점이다. 우리는 이미 답을 알고 있다. 액티브엑스가 남긴 교훈은 단순하다. 위협이 터질 때마다 패치를 덧대는 땜질식 접근이 아니라 처음부터 근본 틀이 있어야 한다는 것이다. 이번엔 다행히 그 틀이 이미 존재한다. 국방은 K-RMF 위에 AI RMF를 얹어 사이버보안과 AI 신뢰성을 하나의 거버넌스 체계로 관리하면 되고, 민간은 이제 그 틀을 새로 만들 차례다. 불편함이 곧 보안이라는 잘못된 인식을 AI 시대에 되풀이하지 않으려면 지금 당장 근본 틀부터 세워야 한다. 액티브엑스의 잔혹사를 기억하는 사람이라면 누구나 알고 있다.

2026.03.19 11:34안상현 컬럼니스트

국방 안보, 'K-AI'로 무장…민·관·군 AI 대전환 본격화

정부가 국내 기업의 독자적인 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 국방 핵심 안보 체계에 전격 도입한다. 민간의 최첨단 AI 기술력을 국방 분야로 이식해 군 경쟁력을 강화하는 동시에 대한민국을 글로벌 AI 안보 허브로 도약시키겠다는 전략적 행보로 풀이된다. 국가인공지능전략위원회와 과학기술정보통신부, 국방부는 지난달 30일 '국방 AX 정책간담회'를 열고 속도감 있는 국방 인공지능 전환(AX) 추진 방향을 논의했다. 이날 간담회에는 임문영 국가AI전략위 부위원장, 류제명 과기정통부 2차관, 이두희 국방부 차관 등 관계자들이 참석했다. 참석자들은 국가 안보 차원에서 국방 전반의 AX 확산이 필수적이라는 데 인식을 같이했다. 국방 AX는 국방 경쟁력과 국가 AI 경쟁력을 동시에 높일 수 있는 핵심 과제다. 이에 따라 ▲독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 AI 개발 ▲컴퓨팅 인프라 지원 ▲선도 사례 공유 등에서 정책적 협력을 심화하기로 했다. 정부는 올해 1분기 중 국방 분야 공개 데이터를 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀에 제공한다. 모델 고도화를 가속하고 현장 활용 가능성을 확대할 방침이다. 중장기적으로는 독자 모델을 바탕으로 한 국방 특화 AI 모델 개발을 목표로 정책 공조를 강화한다. 임문영 부위원장은 "국방 AX는 현재 마련 중인 대한민국 인공지능 행동계획(안)의 핵심 사안"이라며 범정부 차원의 뒷받침을 약속했다. 류제명 2차관 역시 "세계적 수준의 AI 역량을 국방으로 확장하는 실행력이 결합될 때 AI 강국으로 도약할 수 있다"며 선도적 지원을 강조했다. 이두희 차관은 "지금을 AI 발전의 골든타임으로 인식하고 국방 전반에 AI를 단계적으로 도입하는 국방 AX를 추진 중"이라고 밝혔다. 이 차관은 "국방 AI 대전환은 궁극적으로 국가 AI 발전에도 크게 기여할 것"이라고 부연했다.

2026.02.01 14:16이나연 기자

[유미's 픽] AI 무장한 美 육군, '타이탄' 전장 배치 본격화…韓은 아직 준비 중?

전 세계 곳곳에서 인공지능(AI)을 앞세운 '첨단 국방 기술(디펜스 테크)' 관련 산업이 빠르게 성장하고 있는 가운데 미국 육군이 팔란티어 테크놀로지스와 함께 시장 흐름을 주도하고 나섰다. 차세대 전술지휘 시스템을 발 빠르게 도입함으로써 현대전의 판도를 빠르게 바꿔나가는 분위기다. 9일 블룸버그통신 등 주요 외신과 업계에 따르면 팔란티어는 지난 3월 7일 '타이탄' 2대를 미국 육군에 성공적으로 납품했다. '타이탄'은 전술제대 정보융합 타격체계로, 다양한 센서로 전투 관련 데이터를 수집하고 AI 기반 알고리즘을 통해 분석한 다음 실시간으로 병사들에게 전략적 정보를 제공하는 전투 지휘 차량이다. 위성, 지상 감시 등 수 많은 이종 센서 데이터를 자동으로 수집, 분석하고 머신러닝 기반 알고리즘으로 표적을 식별·우선 순위화한다. 업계 관계자는 "'타이탄'은 센서와 슈터가 하나로 연결돼 자동화 표현 처리 시간을 획기적으로 단축시킨다"며 "특히 기존의 인간 중심 분석 체계보다 더 빠르고 정확한 판단을 가능하게 해 분·초 단위로 변화하는 전장 상황에서 우위를 확보할 수 있게 돕는다"고 설명했다. 팔란티어는 지난해 초 세계 최대 방산 기업이던 RTX(레이시온)를 제치고 미국 육군으로부터 '타이탄' 10대를 미군에 공급하는 계약을 수주해 눈길을 끈 바 있다. 당시 계약 규모는 무려 1억7천840만 달러(약 2천378억원)에 달했다. 덕분에 팔란티어는 지난해부터 최근까지 주가가 급상승해 상승률은 1년새 465.04%에 달했다. 시가총액도 2천821억 달러로 ,전통적인 방산 기업인 RTX(1천723억 달러)나 록히드마틴(1천111억 달러)을 넘어섰다. 미국 육군은 지난해 8월 '타이탄' 1대를 도입한 것을 시작으로 올해 2대, 나머지는 내년까지 순차적으로 납품 받을 예정이다. 10대 중 기본형 5대는 '험비' 후속 차량인 '합동경량전술차량(JLTV, Joint Light Tactical Vehicle)'에 설치돼 일부 위성 정보에 접근 가능하다. 고급형 5대는 전술 트럭에 탑재되며 우주 기반 정찰 센서와 연결돼 더 많은 실시간 데이터를 활용할 수 있다. 이번 일은 미국이 추진하는 '합동 전영역 지휘통제(JADC2)' 전략의 핵심 구성 요소로, 각 군간 실시간 데이터 공유와 자동화된 타격 체계를 통합하려는 계획의 일환이다. 미국 육군은 '타이탄' 도입을 통해 ▲전장 상황 인식 강화 ▲표적 식별 자동화 ▲지휘결심 지원 ▲공군·해군 등과 통합 타격 체계 구축 등의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 샘 크로우 팔란티어 최고기술책임자(CTO)는 "'타이탄'은 인간 지휘관의 판단을 보완하고 가속화하는 도구로, 현대전의 판도를 바꿀 시스템"이라며 "'타이탄'이 전통적인 지휘소를 데이터 중심의 지능형 플랫폼으로 전환시키는 열쇠"라고 평가했다. 이 같은 미군의 진화는 우리나라 군 당국에도 큰 자극이 되고 있다. 우선 국방부는 지난해 말부터 'AI 기반 지휘통제체계 개발사업'을 시작했다. 국방과학연구소(ADD)는 ▲센서-사수 간 연동 체계 ▲자동 표적 식별 ▲지휘결심 지원 알고리즘을 국산화하고 있다. 또 한국형 'AI 기반 합동 지휘통제체계' 구축 로드맵도 오는 2030년까지 단계적으로 추진되고 있다. 최근 한미연합훈련에서는 미군의 일부 '타이탄' 데이터 처리 기술 개념을 시범 적용해 양국 간 데이터 연동 및 AI 기반 작전계획 수립 절차를 실험했다는 사실도 알려졌다. 하지만 일각에선 우리나라가 아직 갈 길이 멀다고 지적했다. ▲제대별 감시센서들의 정보 미통합, 인력에 의존한 정보 분석 ▲충분한 고려 절차 없이 직관적인 타격수단 선정 ▲표적정보 유통 시 지체시간 발생, 적시적인 타격 제한 등이 현장에서 여전히 이뤄지고 있어서다. 업계 관계자는 "우리나라 군은 오직 인력에 의해서만 정보들이 판별돼 결국 레이더로 탐지한 표적이 실제 적군인지, 아군인지 명확하게 분류하기 어렵다는 한계가 있다"며 "이런 정보들을 하나로 융합해 AI가 자동으로 분석할 수 있게 한다면 빠르고 정확한 판단뿐 아니라 인력 감축 효과도 누릴 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "우리 군은 긴박하게 돌아가는 전투 현장에서 충분한 고려 시간 없이 지휘관 및 참모의 직관적인 판단에 의존할 수밖에 없다는 것도 아쉬운 점"이라며 "AI가 자동적으로 분석해 최선의 방책을 추천해 적시적소에 타격을 할 수 있는 방안에 대해 고려해 봐야 할 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "센서와 슈터가 하나로 연결돼 시간을 단축시키고 자동화 표현 처리가 된다면 작전 반응 시간을 좀 더 빠르게 할 수 있을 것"이라며 "해외에선 AI와 머신러닝을 통해 센서와 슈터까지 시간을 기존 20~30분 걸리던 것을 약 20초 이내로 단축시켰다는 것을 (우리 군도 고려해) 봐야 한다"고 제언했다. 또 다른 관계자는 "'타이탄'은 단순한 무기체계가 아니라 '지휘 체계의 AI 전환점'"이라며 "한국도 데이터 통합과 전장 AI 응용에서 더 적극적인 기술투자가 필요하다"고 평가했다.

2025.05.09 16:14장유미 기자

AI 조종사가 F-16 몬다…퀀텀에어로, KAI에 최첨단 무인 기술 공급

퀀텀에어로가 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 인공지능(AI) 파일럿 기술 개발을 가속화한다. 미국 방산 AI 선두 기업 쉴드AI와의 전략적 협력을 기반으로, 차세대 국군 무인 전투체계의 혁신을 이끌 수 있게 됐다. 퀀텀에어로는 KAI에 AI 파일럿 개발 프로그램 '하이브마인드 엔터프라이즈(HME)'를 공급하는 계약을 체결했다고 20일 밝혔다. HME는 쉴드AI가 개발한 AI 파일럿 소프트웨어 개발 키트(SDK)다. 이 기술은 조종사의 개입 없이도 전투기가 자율적으로 임무를 수행할 수 있도록 설계됐다. AI 파일럿 기술은 이미 미군의 다양한 무인 항공기에 적용돼 성능을 검증받은 바 있다. MQ-20, X-62, MQ-35A, MQM-178 등 여러 기종에서 실제 운용되며 자율 비행 역량을 입증했다. AI 기반 무인 전투기 개발이 세계적으로 활발해지는 가운데 국군 역시 독자적인 전투 AI 기술 확보에 속도를 내고 있다. 퀀텀에어로는 이번 계약을 통해 국내 방산 AI 시장에서의 입지를 더욱 공고히 할 계획이다. 이 회사는 지난해 6월 대한민국 해군과 협력해 독도함에서 쉴드AI의 수직이착륙 무인기(V-BAT) 전투 실험을 성공적으로 수행하며 기술력을 인정받았다. 또 현대로템, 한화에어로스페이스, 대한항공, 한화시스템, 페리지에어로스페이스 등 국내 주요 방산 대기업들과 비밀유지협약(NDA)를 체결하고 협력을 확대하고 있다. AI 기반 전투체계는 미래 전장 환경을 변화시킬 핵심 기술로 평가받는다. AI 파일럿은 전장 상황을 스스로 분석하고 최적의 전술을 결정해 조종사의 개입 없이도 임무를 수행할 수 있다. 유·무인 복합 작전과 차세대 공중전에서 필수 기술로 자리 잡을 전망이다. 퀀텀에어로는 글로벌 방산 AI 시장에서의 경쟁력 확보에도 주력하고 있다. 현재 쉴드AI의 한국 독점 기술 파트너로 활동하며 해외 최첨단 AI 기술을 국산화해 국내 방산 기업과 군에 공급하는 역할을 맡고 있다. 최근에는 37억원 규모의 투자를 유치하며 설립 1년 만에 총 누적 투자금 47억원을 기록하는 등 성장세를 보이고 있다. 쉴드AI는 미국의 대표적인 방산 AI 기업으로, 팔란티어 등 글로벌 방산 기업과 협력하며 AI 자율비행 기술을 개발하고 있다. 지난 2023년 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 AI 공중전 프로젝트에서 AI 파일럿이 인간 조종사를 뛰어넘는 성과를 기록한 바 있다. 또 우크라이나 전장에서 AI 무인기를 활용해 러시아의 재밍과 방공망을 무력화하는 성과를 거뒀다. 회사는 최근 기업 가치가 7조7천억원으로 평가되며 글로벌 방산 AI 시장에서 입지를 강화하고 있다. 한화자산운용도 소액 투자자로 참여하는 등 국내 방산 기업들과의 연계 가능성이 커지고 있다. 전동근 퀀텀에어로 이사회 의장은 "세계 최첨단 AI 기술을 도입해 국군의 전력 발전에 빠르고 효과적으로 기여할 것"이라며 "이번 KAI와의 협력을 발판 삼아 AI 전투기 개발에 핵심 역할을 수행할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.20 17:48조이환 기자

"軍, ROC 적용 너무 경직···신기술 도입 등 막아"

"국방 분야에서 ROC(Required Operational Capability)를 유연히 적용해야 합니다. 그렇지 않으면 불필요한 에너지 낭비가 너무 많고 국방 분야에서 AI같은 신기술 적용도 어렵습니다."(최경석 한화에어로스페이스 팀장, 하태준 현대로템 팀장) "미국 국방부 산하 국방고등연구계획국(DARPA)은 차세대 HMI(human-machine interface)의 핵심을 기계가 사람을 이해하는 것으로 보고 있습니다."(김래현 한국과학기술연구원(KIST) 국가기술전략센터장) "비전언어모델(VLM, Vision Language Model)은 쉬운 기술이 아닙니다. AI가 영상도 재현하고 이미지도 재현하니 뭔가 다 이해하고 있다고 생각하고 있는데 이는 착각입니다. 3분짜리 비디오를 AI에게 주고 질문을 해보세요 이해한 것이 맞는지 의심스러울 정도로 오답을 내는 경우가 빈번합니다."(최종현 서울대 전기·정보공학부 부교수) 한국국방연구원(KIDA) 군사발전연구센터와 과실연 AI미래포럼이 공동 주최해 8일 오후 서울 강남역 인근 모두의 연구소에서 열린 '2025년 1회 국방AI 혁신네트워크' 행사에서 신기술을 국방 분야에 도입 및 촉진하기 위한 여러 의견들이 제안됐다. 특히 AI기술을 로봇과 드론 같은 하드웨어에 적용하는 '임바디드AI(Embodied AI)'를 중점 다뤘다. 이날 행사는 한국IT서비스학회와 모두의 연구소, 지디넷코리아, 한국경제신문이 후원했다. 발제는 마음AI 이규민 이사와 코난테크놀로지 안민호 이사가 했다. 발제 후 산학연군 전문가들이 패널 토론을 했다. 이규민 이사는 자사가 보유한 3개 파운데이션 모델(MAAL-말, SUDA-수다, WoRV-워브)을 소개하고 국방 부문의 AI도입 현황과 예시를 소개했다. OECD의 2023년 전망을 인용해 AI가 대체할 일자리가 27%에 달한다고 말한 이 이사는 임바디드AI에 대해 "인공지능 시스템이 물리적인 실체를 가지고 실제 환경과 상호작용하고 인간의 육체적인 노동을 대체하는 패러다임"이라고 설명했다. 또 임바디드AI가 점점 더 인간과 가까워지고 있다면서 단순한 반복 업무는 물론 자율적이고 정교한 업무를 수행함은 물론 정서적 교감이나 창의 업무도 가능하다고 덧붙였다. 특히 이 이사는 MAAL(말), SUDA(수다), WoRW(워브)를 마음AI의 "3개 심장"이라고 언급하며 여러 서비스에 이미 구현했다고 강조했다. AI가 잘못된 데이터를 바탕으로 판단을 하거나 예기치 않은 상황에서 오작동을 하는 문제 등은 우리가 해결해야 할 과제라고 짚었다. 안민호 코난테크놀로지 이사는 임바디드AI에 대해 "보고 이야기하고 듣고 행동하고 사고할 수 있어야 한다"고 짚었다. 이어 무턱대고 장비에 탑재해 쓸 수 없으니 임바디드AI의 필수 구성요소가시뮬레이터라고 강조했다. 코난은 2023년 8월 자체 개발한 자사 초거대언어모델(LLM) '코난 LLM(Konan LLM)'을 출시한 바 있다. 이를 기반으로 국방 등 여러 분야에서 AI사업을 하고 있다. 안 이사는 DARPA가 시행한 AI와 사람조종사간 모의전투인 '알파독 파이팅'을 거론하며 "미 공군이 제일 가장 관심있어 하는 건 무인전투기도입계획인 CCA"라고 설명했다. 이어 F35 전투기 경우 개발에 1억달러가 들어가지만 무인기는 F35처럼 모든 걸 다 갖출 필요가 없어 개발비가 훨씬 적게 들어간다고 덧붙였다. 두 사람 발제에 이의 패널토의도 열렸다. 패널로는 남승현 육군 군사혁신과장, 최경석 한화에어로스페이스 팀장, 하태준 현대로템 팀장, 최종현 서울대 교수, 김래현 한국과학기술연구원 국가기술전략센터장이 참여했다. 남승현 과장은 "미국을 방문해 팔란티어 같은 기업을 보고 우리는 왜 이런 기업이 없냐고 생각했는데 오늘 발표를 들으니 다소나마 안심이 된다"면서 "기술이 급변하고 있는데 국방 조직상 이런 신기술을 빨리 받아들이는데 한계가 있으니 산학연 협력으로 이 부분을 극복했으면 좋겠다"고 말했다. 최경석 팀장은 한화에어로스페이스가 무인수색차량 사업 등을 하고 있다면서 "우리가 개발중인 무기체계에 AI를 적용하는 것은 아직 만족할 만한 정도가 아니다"고 말했다. 아직 룰 베이스 기반이라는 것이다. 이어 "우리 연구소 역량은 충분한데 국방에 신기술 도입이 더딘 것은 가격 때문이라고 생각하며, 군의 경직 문화도 한 몫하고 있다"면서 군이 요구하는 ROC(Required Operational Capability)가 보다 유연해져야 한다고 강조했다. ROC는 작전운용성능으로 번역된다. 군사 전략 목표를 달성하기 위해 필요한 무기체계의 성능 수준과 능력을 정의한 것이다. 무기체계 획득 과정에서 해당 무기의 필요성, 운용 개념, 전력화 시기 및 소요량 등을 명시한 전력소요 제기서에 포함되며, 무기 개발 및 획득의 기준이 된다. 또 최 팀장은 방산비리라는 단어를 언급하며 "이 게 주홍글씨처럼 억누르고 있는 느낌이다. 이 단어의 부정성 때문에 국방분야가 도전적이고 혁신적인 걸 하지 못하고 있는 것 같아 안타까움이 있다"고 덧붙였다. 최 팀장에 이어 발언을 한 하태준 팀장도 "군의 ROC가 유연성이 없어 굉장히 힘들다"면서 "이때문에 애초 개발하려고 한 게 자동차인데 포클레인으로 가는 경우도 있다"며 아쉬워했다. 경직된 ROC 때문에 낭비되는 에너지가 너무 많고, 무엇보다 하루가 다르게 나오는 신기술 적용이 힘들다는 것이다. 하 팀장은 "신기술로 무장한 새로운 유니콘들이 계속 나오고 있는데 보수적인 국방 분야와 협업했으면 좋겠다"고 제안했다. 김래현 센터장은 사람과 기계간 협업을 연구하고 있다면서 "매우 필요한 분야"라고 밝혔다. 이어 AI가 강화학습을 할때, 변화한 환경에는 강화학습이 잘 안되는데, 이럴때 사람과 AI가 어떻게 협업할 지를 연구하고 있다고 말했다. 사람과 AI가 잘하는게 각각 다르다면서 "사람은 한번도 안 가본 곳도 쉽게 파악하는 능력이 뛰어나다. 또 윤리 의식과 메타인지의 자기 성찰도 있다. 사람과 AI간 시너지로 최적의 결과를 내는 연구를 수행하고 있다"고 들려줬다. 이어 지난 2000년부터 로봇과 컴퓨터 비전 연구를 해 온 최종현 교수는 "나는 로봇공학자는 아니다"고 전제하며 LLM과 VLM의 차이와 함께 VLM의 상용화가 쉽지 않다고 진단했다. 일부 데이터셋은 정확도가 90% 나오는 경우가 있지만 많은 데이터셋의 정확도가 50% 정도에 불과하다는 것이다. 또 모델을 작게 하는 것에 대해서도 "역시 어려운 분야"라며 "노력을 하고 있는 중이다. 노력을 하고 있다는 건 아직까지 안되고 있다는 것"이라고 짚었다.

2025.01.08 23:47방은주 기자

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