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'국방AI'통합검색 결과 입니다. (53건)

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국방 AI 힘주는 기업들…군 인재 확보 속도전

인공지능(AI) 기업이 국방 시장 공략을 위해 군 출신 인재 확보에 나섰다. 군에서 쌓은 작전·정보 분석 경험을 AI 개발과 사업 전략에 접목해 현장 도입에 속도를 내겠다는 구상이다. 10일 업계에 따르면 마키나락스는 육사 여생도 1기 출신 예비역 대령을 영입했다. 육군 대령 출신인 김민성 국방사업본부장에 이어 군 전문 인력을 보강했다. 네이버도 지난 8월 김선호 전 국방부 차관을 상근 경영고문으로 영입했다. 육군 중장 출신인 김 전 차관은 합동참모본부 전력기획부장과 수도방위사령관 등을 거치며 군 전력 기획과 국방 정책 업무를 맡았다. 위성영상 AI 분석 기업 에스아이에이(SIA)는 군 출신 판독관 경험을 영상 분석에 활용한다. 군 출신 인재는 정책·사업 자문과 현장 분석 등 여러 업무에 참여하고 있다. AI가 찾은 물체, 군 경험으로 의미 분석 SIA에서 북한 분석을 맡는 엔케이 인사이트 팀에는 30여년간 북한 정보 업무를 담당했던 군 출신 전문가가 참여한다. 판독관은 영상에 나타난 시설과 장비, 움직임을 살펴 정보를 읽어내는 역할을 한다. 위성영상에서 차량을 찾아내는 작업과 그 이동이 무엇을 뜻하는지 분석하는 작업은 다르다. 차량을 식별한 뒤에는 과거 영상과 주변 시설, 평소 활동을 함께 살펴야 한다. AI가 찾아낸 정보를 해석하는 과정에 오랜 판독 경험이 쓰인다. 군 업무에 맞는 AI를 개발할 때도 현장 이해가 필요하다. 개발자가 영상에서 여러 물체를 찾는 기능을 만들더라도 군 사용자는 특정 장비나 변화만 먼저 확인해야 할 수 있다. 어떤 정보를 골라 어떤 순서로 보여줄지 정하는 과정에서 군 경험자가 개발팀과 요구사항을 조율할 수 있다. 마키나락스는 군 지휘통제체계와 최전방 경계작전 지원, 해군 함정 AI 참모 등을 국방 AI 적용 사례로 소개했다. 공장 설비와 작업 환경에 맞춰 AI를 개발해온 경험을 군 업무로 넓히고 있다. 군 경험은 이러한 기술을 사업으로 연결하는 과정에도 쓰인다. 기업은 군에서 필요한 기능을 파악하고 예산과 도입 절차에 맞춰 개발·실증 계획을 세워야 한다. 네이버는 김 전 차관 영입 당시 정부·정책 조직 운영 경험이 공공 AI 전환 사업에 기여할 것으로 기대한다고 밝혔다. 네이버클라우드는 지난 6월 국방 AX 전담 조직을 꾸렸다. 7월에는 네이버·네이버클라우드·한국항공우주산업(KAI)이 방산 특화 AI 모델을 공동 개발하기로 했다. 전담 조직과 협력사를 확보한 데 이어 군 정책 경험을 갖춘 인사를 영입하며 사업 기반을 넓혔다. 군 수요에 맞춰 개발·실증…정부도 사업 확대 정부도 군 수요와 민간 AI 기술을 연결하는 사업을 확대하고 있다. 국방부는 올해 'AI 응용제품 신속 상용화 지원사업(AX 스프린트)'을 통해 경계작전과 정보·의료·군수·정비 등 20개 과제를 추진한다고 밝혔다. 국방부는 군에서 필요한 기능과 데이터 준비 상황, 민간 기술 수준을 고려해 과제를 구성했다. 기업이 기술을 개발하고 군 현장에서 적용 가능성을 확인하는 방식이다. 내년 말까지 정부 사업비 400억원을 투입하며, 과제별 수행 기간은 12개월 또는 18개월이다. 군과 기업이 함께 개발하고 시험할 공간도 마련하고 있다. 국방부는 지난달 12일 판교에 첫 국방 AI 전환(AX) 거점을 열었다. 이곳에서는 위험지역 물자 수송과 폭발물 처리, 화생방 정찰 등에 활용할 피지컬 AI를 연구·실증한다. 국방부는 판교를 포함해 용산·대전·부산·양재 등 5개 지역에 거점을 구축하는 계획을 추진하고 있다. 민간 기업·대학·연구기관은 지휘통제와 군수지원, 항공기 결함 분석 등 군별 수요에 맞춰 공동 연구와 실증에 참여한다. 정부는 관련 예산도 늘렸다. 내년 정부 예산안에 반영한 AI·유무인 복합체계 예산은 7727억원으로 올해 4968억원보다 55.5% 증가했다. AI와 함께 사람이 운용하는 장비와 무인장비를 연결하는 체계까지 포함한 규모로 국회 심의를 거쳐 확정된다. 해외도 군 인재 확보…개발부터 현장 운용까지 연결 해외 기업도 군과 안보 기관을 이해하는 인재에게 주요 사업을 맡겨왔다. 오픈AI는 지난 2일(현지시간) 댄 드리스콜 전 미국 육군 장관을 국가안보 현대화 수석고문으로 영입한다고 발표했다. 국가안보 분야 AI 활용과 동맹국 협력을 자문하는 자리다. 오픈AI는 드리스콜이 내부 팀에 각국 안보 기관 현장 수요를 설명하는 역할도 맡는다고 밝혔다. 팔란티어는 2024년 미 해병대 정보장교 출신인 마이크 갤러거 전 하원의원을 국방사업 책임자로 영입했다. 안두릴은 2023년 군에서 신기술 개발·도입을 이끌었던 닐 서굿 예비역 육군 중장을 영입해 방공·대드론·지휘통제 분야 사업 전략 등을 맡겼다. 안두릴은 공식 홈페이지에서 군 복무 경험자가 전체 인력 중 12% 이상이라고 밝혔다. 안두릴 관계자는 "군 출신 인재들은 군 경험을 활용해 실제 사용자 요구에 맞는 제품을 만드는데 실제로 기여하고 있다"고 설명했다.

2026.11.10 11:53김동원 기자

[K-국방 AX] AI·드론이 이끄는 초연결 전장…AUSA 2026서 본 미래전

미국 워싱턴 D.C. 월터 E. 워싱턴 컨벤션센터. 10월 12일부터 14일까지 미국육군협회(AUSA) 연례 전시회가 열린 전시장 천장에는 무인헬기가 매달려 있었다. 그 아래에서는 우크라이나군 관계자들이 전장에서 운용하는 소형 드론들을 소개했다. 자주포와 장갑차 곁에는 드론 발사대와 요격드론, 레이다가 함께 놓여 있었다. 필자가 2019년 이곳을 찾았을 때도 전시장은 첨단 무기로 가득했다. 다만 그때는 개별 플랫폼이 더 눈에 들어왔다. 7년이 지난 올해는 플랫폼 간 연결과 통합운용 구상이 특히 두드러졌다. 드론이 먼저 보고, AI가 판단을 돕고, 화력이 정확하게 때리고, 무인체계가 장병 대신 위험을 감당한다. 하늘과 땅, 사람과 기계가 하나의 망으로 묶이는 '초연결'의 전장이었다. 필자는 2019년, 2022년, 2023년, 2025년, 그리고 올해까지 다섯 차례 AUSA를 찾았다. 러시아·우크라이나 전쟁 이전인 2019년에도 3만 명 이상이 찾는 대규모 행사였다. 그러나 필자가 현장에서 느낀 긴장감은 올해와 달랐다. 전쟁이 시작된 뒤 분위기는 달라졌다. 2023년에는 4만 1000명이 등록해 역대 최다를 기록했다. 지난해에는 미국 연방정부 셧다운 속에 행사가 열려 미 육군 참가자들의 출장비를 주최 측 기부로 지원해야 했다. 올해 전시장에는 750여 개 전시가 들어섰고 현장에서는 최근 몇 년 사이 가장 많은 국방·안보 관계자가 모였다는 이야기가 나왔다. 전시장의 온도는 곧 안보의 온도다. 우크라이나와 중동 전쟁은 끝나지 않았고 중국·러시아·북한의 AI·무인전력 발전도 심상치 않다. 세계 국방 관계자들이 같은 질문을 들고 워싱턴에 모인 셈이다. 우리 간부들이 오래 머문 곳 필자는 올해 AUSA에 군 간부 15명과 함께 다녀왔다. 이들은 성균관대에서 '국방 AI 소요기획·사업관리 과정'을 밟고 있다. 18주 동안 AI 기초부터 사회·산업 전반의 AI 적용 사례까지 공부하고 스스로 연구보고서를 써서 학술대회에서 발표하는 과정이다. 앞으로 우리 군이 어떤 AI 체계를 어떻게 확보할지 기획하고 관리할 사람들이다. 전시장에서는 우리 국방 관계자들의 모습도 쉽게 눈에 띄었다. 모두 부스를 하나하나 찾아다니며 드론과 무인지상차량, 기존 장비를 무인화하는 시스템, AI 기반 지휘통제·타격통제 체계를 살폈다. 관심은 개별 무기의 성능을 넘어 센서와 지휘통제, 타격수단을 하나로 엮는 방식에 쏠렸다. 같은 무기라도 무엇과 어떻게 연결되느냐에 따라 전투력이 달라진다. 미래 전장 경쟁이 무기 한 대가 아니라 체계 전체의 싸움이라는 사실을 현장에 선 모두가 실감하는 듯했다. 하늘과 땅, 사람과 기계가 하나로 묶인다 올해 전시장을 관통한 흐름은 세 가지 연결이었다. 첫째, 유인 플랫폼과 무인체계의 연결이다. 헬기와 전술차량이 드론을 싣고 다니며 띄우는 '모선'이 되고 있다. 미 육군은 행사 기간 '항공 유·무인 협업과 발사형 효과체'를 주제로 공식 세션을 열었다. 헬기가 위험한 적 방공망 안으로 직접 들어가지 않고, 먼저 띄운 드론으로 표적을 찾고 타격하는 개념이다. 시코르스키는 블랙호크 헬기에서 드론을 운용하는 미래 구상을 내놓았다. 무인지상차량이 드론을 싣고 전진해 이동식 발사 거점이 되는 체계도 등장했다. 사람이 탄 플랫폼은 더 멀리 보고 더 안전해진다. 무인체계 활동 범위가 넓어질수록 인간의 지휘·감독과 교전통제 원칙도 그만큼 중요해진다. 둘째, 탐지와 판단, 요격의 연결이다. 필자가 보기에 가장 붐빈 분야는 대드론이었다. 저비용 자율 드론 여러 대가 한꺼번에 몰려오면 한 발씩 막는 방어로는 감당하기 어렵다. 레이다와 광학센서가 찾고, AI가 위협을 분류하고, 전파교란과 요격드론, 기관포가 겹겹이 막는 다층 방어가 기본 조건이 됐다. 기존 제트 추진방식을 고체 로켓 추진으로 바꾼 요격드론 '코요테' 개량형, 폭약 대신 그물로 드론을 잡는 이스라엘 IAI의 요격체, 전술차량에 탑재해 운용하는 요격드론이 잇달아 나왔다. 미국의 한 신생기업은 요격체를 초기 연간 1만 2000발 규모로 생산하겠다는 계획을 내놓았다. 셋째, 영역과 영역의 연결이다. 공중과 지상, 전자기 스펙트럼과 우주를 넘나들며 센서와 타격수단을 하나의 그물처럼 엮는 '킬 웹'과 다영역작전이 여러 세션의 화두였다. 미국 육군은 지상전력이 여러 영역의 효과를 한곳에 모으는 '수렴'을 새로운 싸우는 방식의 첫머리에 올렸다. 개방형 구조와 AI 기반 결심 지원, 엣지 컴퓨팅이 그 연결을 떠받치는 기술로 꼽혔다. 가장 상징적인 장면은 우크라이나관이었다. 올해 처음으로 우크라이나 방산기업들이 독립 전시관을 열었고 17개 기업이 공중·지상 드론과 통신장비를 들고 왔다. 전쟁을 치르고 있는 나라가 전장에서 검증한 연결의 기술을 북미 최대 지상군 전시회에 내놓은 것이다. 연결을 위해 판을 바꾸는 미국 미국은 새 무기 몇 종을 사는 데 그치지 않고, 연결을 가능하게 하는 조직과 산업, 조달 방식을 함께 바꾸고 있다. 먼저 조직이다. 피트 헤그세스 미국 전쟁부(국방부) 장관은 지난 9월 30일 무인·자율전을 전담하는 4성 장군급 '자율전쟁사령부' 창설 계획을 발표했다. 2027년 10월 1일까지 세우는 것이 목표다. 미 육군은 행사에 앞서 10월 초 '미래·자율체계사령부(FASCOM)' 설립 방침을 발표했고 행사에서는 기존 미래·개념사령부를 재지정해 그 임무를 구체화했다. 무인기 운용 인력과 로봇 기술 준사관 등 자율체계 전문인력도 늘리고 있다. 행사 마지막 날에는 전쟁부 장관과 육·해·공군 장관(육·해군은 장관 대행)이 한 무대에 올라 자율전의 미래를 논의했다. 군종의 벽을 넘어 연결하겠다는 의지다. 다음은 산업이다. 애덤 텔 육군장관 대행은 개막 연설에서 "정부 속도로는 육군을 진화시킬 수 없다"며 "기업 속도로 진화시켜야 한다"고 말했다. 이어 "육군의 가장 큰 획득 사업은 미국의 혁신 역량과 매끄럽고 마찰 없는 공생 관계를 구축하는 것"이라며 "내년 초에는 방산업체들이 생산 능력을 겨루는 '제조 로데오'를 열어 공급망의 약한 고리를 찾겠다"고 했다. 마지막은 조달 방식이다. 미 육군은 올해 장병이 온라인 쇼핑하듯 필요한 드론을 고르는 '드론 마켓플레이스'를 열었다. 텔 대행은 개막 연설에서 이 마켓플레이스가 넉 달간 약 8억 달러의 거래를 기록했고 "장병의 주문이 며칠 만에 도착한다"고 소개했다. 전 검증한 품목과 계약을 활용해 구매 절차를 줄인 결과다. 텔 대행은 "앞으로 우리가 사는 모든 것에는 개방형 구조를 적용하겠다"고도 했다. 특정 업체에 묶이지 않고 서로 다른 체계가 데이터를 주고받으며 소프트웨어와 부품을 계속 바꿔 끼울 수 있게 하겠다는 뜻이다. 개방형 구조는 상호운용성과 지속적인 개량을 뒷받침하는 초연결의 핵심 기반이다. 미국도 아직 시행착오 중이다 그렇다고 미국이 정답을 찾았다고 보기는 이르다. 자율전쟁사령부 창설에는 의회 승인이 필요하다. 2027 회계연도 예산요청안에는 드론 우위 확보와 관련해 536억 달러(71조 2800억원)가 담겼지만, 요청액이 곧 확정된 예산은 아니다. 공급망도 숙제다. 헤그세스 장관은 미국이 우크라이나에서 많은 것을 배웠다면서도 "중국산 부품이 많이 들어가 있어 우크라이나에 있는 모든 것을 그대로 쓸 수는 없다"고 선을 그었다. 연결된 체계는 강하지만, 그 연결의 한 고리라도 믿을 수 없으면 전체가 흔들린다. 변화의 성패는 발표가 아니라 실제 부대에서 작동하는 능력으로 판단해야 한다. 미국이 보여준 것은 완성된 답이 아니라 방향을 정하고 빠르게 움직이려는 의지였다. 워싱턴에 선 K-방산 이 변화 한가운데에 한국 기업도 서 있었다. 개막일인 10월 12일, 한화 부스에서는 한화디펜스USA와 미 육군이 K9 차륜형 자주포의 미국형 시제품에 개발·시험 단계 명칭 'XM1776'을 부여하는 명명식을 열었다. 1776은 미국이 독립을 선언한 해다. 건국 250주년을 맞은 올해, 미 육군이 한국 기술을 바탕으로 한 시제품에 그 숫자를 붙였다. 앞의 'X'는 개발·시험 단계 장비라는 뜻으로, 시험을 거쳐 정식 채택되면 빠진다. 속도도 눈에 띈다. 한화는 지난 8월 시제품 공급계약을 맺고 10월 시제 1호기를 납품했다. 세계 곳곳에서 2500문 넘게 운용된 K9의 검증된 기술이 바탕에 있었기에 가능한 속도다. 드론이 표적을 찾고 AI가 사격을 돕는 초연결 전장에서, 빠르게 쏘고 빠르게 자리를 옮기는 화력의 가치는 더 커졌다. 한화는 미국 안에 통합·시험시설과 탄약공장 구축을 추진하며, 수출을 넘어 미국 국방 산업기반의 일부로 들어가려 하고 있다. 한화시스템은 AI로 초소형 드론을 탐지·식별하는 단거리 능동위상배열(AESA) 레이다를 북미 시장에 처음 선보였다. 연결된 방어망의 '눈'이 될 수 있는 체계다. LIG D&A는 별도 전시관 대신 행사 기간 중 미국 방산 신생기업과 유도로켓 '비궁'의 추진체계 공동개발 협약을 맺으며 현지 협력에 집중했다. 시제품 계약과 현지 협력 확대는 K-방산의 미국 시장 진입 가능성을 분명히 보여준다. 초연결 시대가 던진 네 가지 질문 워싱턴 전시장은 우리에게 네 가지 질문을 던졌다. 첫째, 우리는 무기가 아니라 연결을 준비하고 있는가. 우리 군이 보유한 전차와 자주포, 장갑차는 세계 정상급이다. 여기에 드론의 눈과 AI의 판단, 무인체계를 결합하고 육·해·공과 우주, 사이버를 하나의 망으로 엮으면 같은 전력의 운용효과를 크게 높일 수 있다. '무엇을 새로 사느냐'만큼 '이미 가진 것과 어떻게 연결하느냐'가 중요하다. 둘째, 연결된 방어망을 갖추고 있는가. 북한이 미사일·방사포와 무인기를 함께 동원한 타격훈련을 실시했다고 발표하는 한반도에서 대드론 방어는 선택이 아니다. 탐지와 결심, 요격이 분절되면 방어효율이 크게 떨어진다. 셋째, 연결을 지킬 수 있는가. 연결이 강할수록 그 연결을 끊으려는 공격도 거세진다. 전자전과 사이버 공격, 믿을 수 없는 부품은 초연결 전장의 가장 약한 고리다. 넷째, 이 변화를 이끌 사람을 기르고 있는가. 조직과 제도를 바꾸는 것도, 새로운 체계를 기획하고 연결하는 것도 결국 사람이다. 함께 간 간부들은 미래 전장을 미리 보고 돌아왔다. 머지않아 이들이 우리 군의 AI 소요를 기획하고 사업을 이끌게 된다. 전시장에서 본 미래가 우리 장병의 손에 닿기까지 얼마나 걸릴 것인가. 그 답을 찾는 일은 이 시리즈 후반부에서 다시 이어가고자 한다. 다음 편부터는 시선을 한반도 주변으로 돌린다. 4편에서는 중국을 살펴본다. 우크라이나 장비 속 중국산 부품을 두고 미국이 고민하는 이유, 그리고 거대한 산업생태계를 군사력으로 연결하는 중국의 '규모의 위협'을 다룬다.

2026.11.03 17:03김병규 컬럼니스트

오픈AI, 전 美 육군 장관 영입…국방 AI 공략 힘 싣는다

오픈AI가 전직 미국 육군 장관을 영입해 국가안보 분야 인공지능(AI) 활용을 확대한다. 군과 안보 기관에서 필요한 업무를 파악하고 미국 동맹국과 협력해 행정 업무와 정보 분석 등에 AI를 적용하도록 지원할 계획이다. 오픈AI는 댄 드리스콜 전 미국 육군 장관이 신설 직책인 '국가안보 현대화 담당 수석 고문'으로 합류한다고 밝혔다. 드리스콜은 경영진과 외부 협력사에 첨단 AI를 국가안보와 사이버 보안에 활용할 방안을 자문한다. 그는 정부와 산업계, 학계, 동맹국 기관을 연결하는 역할도 맡는다. 각국 안보 기관이 현장에서 어떤 기술을 필요로 하는지 오픈AI 내부에 전달하고, AI 도입에 필요한 정책과 전략 수립을 지원할 예정이다. 오픈AI는 이번 영입에서 미국 동맹국과 협력을 강조했다. 기술을 공급하는 데서 나아가 각 기관이 업무와 운영 체계에 맞춰 AI를 책임 있게 활용하도록 돕겠다는 설명이다. 드리스콜 전 장관은 제26대 미국 육군 장관으로 재임하며 현역과 주방위군, 예비군을 포함한 병력 약 100만 명과 민간 직원 26만 5000명 이상을 담당했다. 육군 운영과 자원 배분을 총괄했으며 신기술 도입과 군수품 조달 개혁, 전력 현대화를 추진했다. 그는 AI를 활용할 업무로 서류 작업 감축과 정보 분석, 신속한 정보 전달을 꼽았다. 국가안보 요구가 빠르게 바뀌는 만큼 현장 인력이 필요한 정보를 제때 확보하도록 지원해야 한다는 취지다. 이번 인사는 오픈AI가 추진하는 '데이브레이크' 프로그램과도 연결된다. 오픈AI는 이 프로그램을 통해 동맹국 및 협력 기관과 사이버 공격 대응 역량을 높이고 필수 서비스를 보호하는 작업을 진행하고 있다고 설명했다. 드리스콜 전 장관은 "미국과 동맹국이 우리 안전을 지키는 사람들을 위해 이 기술을 책임 있게 활용하도록 돕고자 오픈AI에 합류한다"고 밝혔다.

2026.11.03 16:59김동원 기자

유럽서 번진 군사용 AI 통제권 논란…팔란티어 "강제 종료 기능 없다"

팔란티어 테크놀로지스가 미국산 군사용 인공지능(AI)을 계속 사용할 수 있느냐는 유럽 내 우려를 해소하기 위해 나섰다. 우크라이나 군용 위성통신 제한으로 미국 기술에 대한 의존 문제가 불거지자 자사 AI는 미국 정부도 임의로 중단할 수 없다고 강조했다. 22일(현지시간) 로이터에 따르면 팔란티어는 북대서양조약기구(NATO·나토)가 사용하는 군사용 AI에 외부에서 시스템을 강제로 끄는 '킬 스위치'가 없다고 밝혔다. 소프트웨어를 구매한 고객이 운용 권한을 전부 갖고 팔란티어 도움 없이도 독립적으로 사용할 수 있다고 설명했다. 우크라이나는 지난주 군용 위성통신 서비스 '스타실드' 이용이 제한돼 러시아 공격을 막는 요격 드론 운용 등에 차질을 빚었다고 전했다. 스타실드는 미국 스페이스X가 운영하는 스타링크 위성망을 활용하는 통신 서비스다. 우크라이나에 따르면 빠르게 이동하는 장비에서 통신 단말기가 작동하지 않았다. 일부 우크라이나·유럽 당국자는 미국이 정치적 이유로 통신 이용을 제한한 것 아니냐고 의심했다. 도널드 트럼프 미국 대통령이 우크라이나에 러시아 정유시설 공격 중단을 요구한 뒤 제한이 발생했기 때문이다. 다만 정치적 지시에 따른 조치인지는 확인되지 않았다. 로이터는 이번 사태로 유럽 정책 당국자들 사이에서 미국산 국방 기술에 대한 의존 우려가 커졌다고 보도했다. 군사작전에 필요한 장비와 기술을 확보해도 공급자가 사용을 막으면 자국 방어에 차질을 빚을 수 있어서다. 나토는 이미 팔란티어가 개발한 군사용 AI '메이븐 스마트 시스템'을 사용하고 있다. 메이븐은 위성과 레이더 등이 수집한 정보를 분석한다. 군 지휘관이 전장 상황을 파악하고 작전을 빠르게 결정하도록 돕는다. 나토는 지난해 유럽연합군최고사령부에서 사용하기 위해 메이븐을 구매했다. 팔란티어는 메이븐을 구매한 고객이 운용 권한을 전부 갖는다고 강조했다. 고객은 팔란티어 도움 없이도 시스템을 사용할 수 있으며 회사나 미국 정부가 외부에서 작동을 멈출 수 없다고 설명했다. 독일과 프랑스는 나토 회원국이지만 미국 기업에 대한 의존을 우려해 자국 군에는 메이븐을 도입하지 않았다. 독일 사이버사령관은 지난 4월 민간기업 직원이 국가 군사 데이터베이스에 접근하도록 허용할 수 없다며 메이븐을 구매하지 않겠다고 밝혔다. 팔란티어는 자사 직원에게 시스템 운용을 맡길지도 고객이 결정한다고 밝혔다. 루이스 모즐리 팔란티어 영국·유럽 담당 수석부사장은 전날 벨기에 브뤼셀에서 진행한 로이터 인터뷰에서 운용에 참여하는 직원은 해당 국가 국적을 갖고 보안 심사를 통과해야 한다고 설명했다. 모즐리 수석부사장은 "우리 없이도 시스템을 완전히 독립적으로 운용할 수 있다"며 "전 세계 군과 기업 고객 가운데 그렇게 사용하는 사례가 많다"고 말했다.

2026.10.23 10:37김동원 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

펀진, 전장에 'AI 두뇌' 심는다…정찰·지휘·무인체계 하나로

펀진이 적 신호를 찾고 전장 상황을 분석한 뒤 지휘관의 판단과 드론·화력체계 운용까지 돕는 국방 인공지능(AI) 기술을 공개했다. 전장에서 정보를 찾는 단계부터 대응 수단을 정하고 실제 임무를 수행하는 과정까지 AI로 연결했다. 펀진은 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI 페스타 2026' 국방 AI 특별관에서 AI 기반 지휘결심지원체계 '킬웹매칭(KWM)'과 국방 AI 플랫폼 'FAIP' 등을 선보였다. 전장에서는 여러 센서와 정찰 장비에서 많은 정보가 동시에 들어온다. 펀진 기술은 이 가운데 필요한 정보를 AI가 분석해 위협 위치와 상황을 파악하고 지휘관이 어떤 전력을 투입할지 판단하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 군에서 AI를 쓰기 위한 데이터·개발 기술도 함께 선보였다. 실제로 군사 데이터를 충분히 확보하기 어려운 만큼 합성데이터를 만들고 AI 모델을 학습·검증해 현장에 적용하는 방식이다. 적 신호 찾고 드론에 임무까지…AI가 지휘관 판단 돕는다 펀진의 AI 기반 지휘결심지원체계는 '킬웹매칭(KWM)'이다. 전장에서 들어오는 정보를 AI가 먼저 정리하고 지휘관이 대응 방법을 결정할 수 있도록 필요한 정보를 제시한다. 전자기 스펙트럼 정찰체계 'KWM-오셀롯'은 카메라 영상 대신 무선주파수(RF) 신호를 이용한다. 주변에서 발생하는 전파를 탐지한 뒤 AI가 어떤 종류의 신호인지 분석하고 발생 위치를 추정한다. 카메라로 직접 보이지 않는 대상이라도 전파 신호를 내보내고 있다면 위치를 파악하는 데 활용할 수 있다. 펀진은 오셀롯을 2025년 육군 과학화전투훈련단(KCTC) 전투실험에 적용했으며 올해 합동화력훈련에서도 실시간 시연했다고 밝혔다. 찾아낸 정보를 실제 임무로 연결하는 기술도 있다. 유·무인 복합체계 지휘통제 솔루션 'KWM-stA'는 작전 지역과 위험 요소를 분석해 드론과 UGV가 수행할 임무와 이동 경로를 만든다. 일례로 특정 지역을 정찰해야 할 경우 AI가 작전 환경을 분석해 어떤 무인체계를 어디에 투입할지 정하는 과정을 지원한다. 사람이 일일이 모든 정보를 비교하는 대신 AI가 먼저 선택지를 좁혀주는 것이다. 다만 표적 타격처럼 중요한 단계는 AI가 독자적으로 결정하지 않는다. 사람이 최종적으로 확인하는 '휴먼 인 더 루프' 방식을 적용해 타격 여부 등 주요 판단에는 사람의 통제를 거치도록 했다. 화력 운용도 같은 방식이다. AI가 보유한 화력 자원의 상태와 사거리, 표적 우선순위를 비교해 어떤 자산을 활용할 수 있는지 제시한다. 지휘관은 여러 자산의 정보를 일일이 비교하기보다 AI가 정리한 결과를 바탕으로 판단할 수 있다. 데이터 부족하면 가상으로 만든다 국방 AI를 개발할 때는 학습데이터 확보부터 쉽지 않다. 실제 전장 상황이나 군 장비 데이터를 원하는 만큼 수집하기 어렵고 보안상 외부로 가져가기도 힘들기 때문이다. 펀진은 이 문제를 합성데이터로 보완하고 있다. 합성데이터 생성 플랫폼 '이글아이'는 실제와 유사한 상황을 가상으로 만들어 AI가 학습할 데이터를 생성한다. 펀진은 육군 인공지능센터에 AI 기반 합성데이터 생성 플랫폼을 구축한 사례도 소개했다. 전장 상황을 미리 예측하는 기술도 개발하고 있다. 'FAIP-MIN&D'는 지형과 전파 환경, 전술 교리, 무기체계 등의 정보를 AI가 학습해 다음 상황이 어떻게 전개될지 예측하는 국방 특화 월드모델 플랫폼이다. 이 플랫폼은 특정 지역의 전파 환경이 어떻게 달라질지, 현재 상황에서 어떤 위협이 커질 수 있는지 등을 AI가 분석해 지휘관 판단을 돕는다. 학습한 모델은 레이더와 전자전 장비, 전자광학·적외선(EO·IR) 카메라, 지휘통제체계 등에 적용할 수 있도록 했다. AI를 만들고 관리하는 과정도 하나로 묶었다. 'FAIP 스튜디오'는 데이터를 준비하고 AI를 학습·검증한 뒤 실제 시스템에 배포하는 과정을 관리한다. AI 모델을 한 번 만들어 끝내는 것이 아니라 현장에서 나온 데이터를 반영해 계속 개선할 수 있도록 한 플랫폼이다. 펀진 관계자는 "국방 AI는 모델 하나의 성능보다 데이터를 수집하고 판단한 뒤 실제 지휘통제와 무인체계까지 연결하는 것이 중요하다"며 "전장에서 AI가 실제 임무를 지원할 수 있도록 전체 기술 체계를 고도화하고 있다"고 말했다.

2026.10.07 10:48김동원 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

솔트룩스, 국방 AI '실행' 단계로…군사 에이전트·피지컬 AI 공개

솔트룩스가 군사 문서와 업무 시스템을 연결한 인공지능(AI) 에이전트와 드론·무인체계 학습용 국방 특화 피지컬 AI 데이터를 공개했다. 솔트룩스는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 국방 AI 특별관에서 군사 AI 에이전트와 국방 특화 피지컬 AI 데이터 구축 기술을 선보였다. 현장에는 군사 문서를 AI 에이전트에 연결하는 시연과 함께 드론·무인차량 등에 활용할 학습 데이터 구축 방식이 소개됐다. 솔트룩스는 그동안 공공과 기업을 중심으로 자체 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 온톨로지, AI 에이전트 사업을 확대해왔다. 이번 전시에서는 이 기술을 보안과 데이터 통제가 중요한 국방 환경에 적용하는 방향을 앞세웠다. 군에서는 내부 자료를 외부 상용 AI에 그대로 올리기 어려운 만큼 자체 데이터와 업무 시스템을 연결하면서도 접근 권한을 통제할 수 있는 AI가 중요하다. 솔트룩스는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 각각 업무 자동화와 무인체계 학습을 위한 축으로 제시했다. 군사문서 연결해 업무까지…'군사 에이전트' 공개 현장에서는 군사 업무에 AI 에이전트를 적용하는 과정이 시연됐다. 자체 LLM에 군사 문서를 지식으로 연결하고 필요한 외부 도구를 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 방식으로 추가하는 방식이다. 시연 화면에서는 '군사문서'를 AI가 참고할 자료로 등록하고 사용할 MCP 도구를 선택할 수 있었다. 단순히 군 관련 질문에 답하는 챗봇을 넘어 필요한 자료를 찾고 연결된 도구를 활용해 후속 업무까지 지원하는 데 초점을 맞췄다. 솔트룩스는 기업과 기관이 자체 데이터와 업무 시스템, 외부 도구를 AI와 연결할 수 있는 에이전트 플랫폼을 개발하고 있다. 국방 분야에서도 AI가 접근할 자료와 사용할 기능을 정해 업무에 맞는 에이전트를 구성하는 방식으로 활용할 수 있다. 드론·무인체계 학습할 '국방 피지컬 AI 데이터' 구축 또 다른 전시 축은 국방 특화 피지컬 AI 데이터였다. 드론과 무인차량, 감시·정찰 장비 등 실제 공간에서 움직이는 AI가 학습할 데이터를 군 임무 환경에 맞게 구축하는 사업이다. 현장 자료에는 드론과 무인차량, 감시·정찰, 지휘지원, 군수·물류, 정비·훈련 등이 활용 분야로 제시됐다. 영상과 음성, 센서 등 현장에서 나오는 데이터를 수집한 뒤 보안 처리와 전문가 검수를 거쳐 AI 학습과 평가에 활용할 수 있도록 만드는 방식이다. 일반 AI 학습 데이터와 달리 국방 데이터는 실제 임무 환경을 반영하면서 보안 기준도 충족해야 한다. 솔트룩스는 생성형 AI 중심의 국방 적용에서 나아가 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 활용할 데이터 영역까지 사업을 넓히고 있다. 솔트룩스 관계자는 "군에서 AI가 실제로 쓰이려면 보안과 업무 연계가 함께 해결돼야 한다"며 "우리는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 중심으로 국방 AI 적용 범위를 확대하고 있다"고 말했다.

2026.10.06 17:00김동원 기자

일론 머스크, 美 국방부 미래전 설계 나선다…1년 만에 정부 복귀

일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)가 미국 국방부 미래전 설계에 나선다. 도널드 트럼프 미국 대통령과 공개적으로 충돌한 지 약 1년 만의 정부 공식 업무 복귀다. 1일(현지시간) 워싱턴포스트와 가디언에 따르면 머스크는 미국 국방부 미래전 연구 프로젝트 '프로젝트 메리디언' 공동 책임자로 참여한다. 팔머 럭키 안두릴 창업자와 뉴트 깅리치 전 미국 하원의장도 공동 책임자를 맡는다. 머스크가 정부 역할을 맡는 것은 정부효율부(DOGE) 활동을 마친 이후 처음이다. 그는 DOGE를 이끌며 연방정부 지출 삭감을 추진했지만 이후 트럼프 대통령의 대규모 감세·지출 법안을 공개 비판하면서 두 사람의 관계가 틀어졌다. 공개 설전까지 벌였던 두 사람은 이후 관계를 회복했다. 머스크는 최근 다시 백악관과 접촉을 늘리고 있다. 이번 주에는 다른 기술기업 경영진과 함께 백악관에서 열린 인공지능(AI) 안전 회의에도 참석했다. 프로젝트 메리디언은 미래 전장의 변화를 분석하고 미군에 필요한 무기와 기술을 찾기 위해 120일간 진행된다. 미국 국방부 최고기술책임자(CTO) 에밀 마이클이 총괄하며 산업계와 학계·정책 분야 전문가들도 참여한다. 프로젝트 참여자들은 미래 전장을 분석해 미군이 우위를 확보하는 데 필요한 무기와 기술을 제안한다. 권고안을 담은 보고서는 내년 1월 말까지 피트 헤그세스 미국 국방장관에게 제출할 예정이다. 머스크와 럭키는 미래전에 대한 구상도 공개적으로 밝혀왔다. 머스크는 드론과 극초음속 미사일이 미래 전쟁에서 중요한 역할을 할 것으로 전망했다. 럭키는 21세기 후반에는 지하 전투가 벌어지고 잠수함이 물속을 이동하듯 지하를 이동하는 차량이 등장할 수 있다고 내다봤다. 안두릴이 이 같은 지하 이동 시스템의 작동 가능한 시제품을 이미 보유하고 있다고도 밝혔다. 두 사람이 세운 기업은 모두 미국 국방부와 사업 관계를 맺고 있다. 스페이스X는 2018년부터 미국 우주 프로그램의 주요 계약업체로 활동해왔으며 트럼프 행정부가 추진하는 탄도미사일 방어체계 '골든돔' 사업에도 참여하고 있다. 안두릴도 무인항공기와 수중 드론 등 자율 무기체계를 개발하며 미국 연방정부의 방산 계약을 수주해왔다. 미국 국방부와 계약 관계에 있는 기업의 경영진이 미래 무기와 기술을 검토하는 자리에 참여하면서 이해충돌 우려도 제기됐다. 가디언은 스페이스X와 안두릴이 미국 연방정부의 국방 계약으로 수익을 얻는 상황에서 두 창업자에게 미래전 구상에 영향력을 행사할 수 있는 역할이 주어졌다고 지적했다. 헤그세스 장관은 프로젝트 출범 당시 "미국은 세계 최고의 혁신가와 고위 지도자·기술자들을 보유하고 있다"며 "이들이 미국의 전쟁 수행 능력에서 가장 큰 격차와 기회를 찾아낼 것"이라고 말했다.

2026.10.02 10:46김동원 기자

美, 자율전투사령부 만든다…드론·AI 전력 한곳서 총괄

미국이 드론과 인공지능(AI) 기반 무기를 전담하는 4성 장군급 '자율전투사령부' 신설을 추진한다. 30일(현지시간) 로이터통신에 따르면 피트 헤그세스 미국 국방장관은 이날 연설에서 미군의 드론과 로봇 등 자율체계 역량을 통합하는 자율전투사령부 신설 계획을 발표했다. 새 사령부는 4성 장군이 지휘하며 각 군에 흩어진 자율·로봇 전력을 미군 전체로 확대하고 조달과 실제 작전을 연결하는 역할을 맡는다. 자율전투사령부가 출범하면 미군의 12번째 통합전투사령부가 된다. 미군이 새로운 통합전투사령부를 만드는 것은 2019년 우주사령부 이후 처음이다. 미국 국방부는 의회와 관련 절차를 거쳐 2027년 10월 1일까지 사령부를 출범시키는 것을 목표로 잡았다. 자율전투사령부 신설에는 최근 전장에서 확인된 드론의 영향이 반영됐다. 러시아·우크라이나 전쟁에서는 값싼 드론이 정찰과 공격에 대규모로 투입되면서 전장의 무기 운용 방식이 빠르게 변화했다. 헤그세스 장관은 특정 드론을 확보하는 것보다 전장에서 기술을 계속 시험하고 개선할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요하다고 밝혔다. 문제는 무기를 개발해 실제 부대에 보내기까지 걸리는 시간이다. 미국 국방부는 기존 획득 체계가 드론과 AI 기술의 변화 속도를 따라가지 못한다고 보고 자율전투사령부를 통해 무기 조달과 작전 운용을 더 밀접하게 연결하기로 했다. 정식 사령부 출범에 앞서 '프로젝트 아쟁쿠르'도 가동한다. 미국 국방부는 자율체계 사업을 통합 관리하던 조직을 프로젝트 아쟁쿠르로 전환해 새로운 무기 획득 방식을 먼저 시험한다. 전투요원과 엔지니어·기업이 함께 장비를 시험하고 개선하며 의사결정과 예산 권한을 일선 부대와 전투사령부에 더 가깝게 두는 방식이다. 군 인력 체계도 자율전 확대에 맞춰 바꾼다. 육군과 해군 공군에는 자율체계를 전문적으로 다루는 직무 체계를 만들고 관련 인력이 전문성을 쌓을 수 있는 경력 경로를 마련할 계획이다. 다만 자율전투사령부 출범까지는 미국 의회의 입법 절차가 남아 있다. 미국 상원 군사위원회가 마련한 2027 회계연도 국방수권법안에는 로봇·자율체계를 담당하는 별도 통합전투사령부를 설치할 수 있도록 하는 내용이 이미 담겼지만 법안은 아직 확정되지 않았다. 헤그세스 장관은 "우크라이나의 교훈은 특정 유형의 드론 하나가 전쟁에서 승리한다는 것이 아니다"라며 "조달과 작전을 대규모로 결합하겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 17:14김동원 기자

김덕진 소장 "국방 AI 에이전트, 후방 행정부터 단계적으로 적용해야"

국방 분야에 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'를 단계적으로 도입해야 한다는 제안이 나왔다. 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장은 28일 서울 피스앤파크컨벤션에서 열린 '장병e음 성과공유회'에서 "AI는 이제 질문에 답하는 기계에서 실제 일을 수행하는 동료로 진화하고 있다"며 "국방에서는 후방 행정과 복지부터 적용해 안정화한 뒤 지휘·참모, 궁극적으로 전장·무기체계까지 단계적으로 넓혀갈 수 있다"고 말했다. 김 소장은 AI 에이전트 활용이 필요한 배경으로 병력 감소를 꼽았다. 현역 인력이 줄어드는 상황에서 사람이 반복적으로 처리하는 후방 행정과 복지 업무 일부를 AI에 맡기면 제한된 인력을 다른 업무에 활용할 수 있다고 진단했다. 장병e음은 AI 에이전트로 확장할 수 있는 서비스 기반을 갖추고 있다. 국방부가 처음으로 민간 클라우드를 활용해 구축한 장병 통합 플랫폼으로 여러 군 정보시스템에 흩어진 행정·복지·의료·교육 서비스를 하나로 연결했다. 10월부터는 생성형 AI도 적용된다. 장병은 군 규정과 복지 정보를 대화형으로 찾고 휴가·교육·교통 등 필요한 서비스를 안내받을 수 있다. AI 에이전트가 적용되면 역할은 더 넓어진다. 외부 시스템과 연동해 예약이나 신청을 직접 처리하고 이용자의 상황에 따라 필요한 일을 먼저 제안할 수 있다. 휴가를 앞둔 장병에게 AI가 먼저 버스 예약 시점을 알려주고 동의를 받으면 실제 예약까지 처리하는 사례가 대표적이다. 지금은 예매 사이트로 연결하는 수준이지만 AI 에이전트가 적용되면 안내에서 실행까지 이어질 수 있다. 김 소장은 적용 범위를 한꺼번에 넓히기보다 후방 행정과 복지부터 시작해야 한다고 강조했다. 비교적 반복적인 업무에서 운영 경험을 쌓은 뒤 지휘·참모로 범위를 넓히고 이후 전장과 무기체계까지 단계적으로 적용하자는 취지다. AI가 예약이나 신청 등 실제 업무를 처리하려면 관련 시스템과 데이터에 접근할 권한도 필요하다. 정보를 찾는 AI와 실제 시스템에 접속해 업무를 처리하는 AI는 필요한 데이터와 실행 권한의 범위가 다르기 때문이다. 김 소장은 "단순히 권한을 위임하는 것을 넘어 어디까지 권한을 줄 것인지, 어디에서 막을 것인지, 어떤 구조로 통제할 것인지에 대한 설계가 중요해지고 있다"고 지적했다. 그는 군의 엄격한 보안 체계를 AI 에이전트 통제에 활용할 수 있다고 봤다. 접근 가능한 데이터와 시스템을 미리 정하고 AI가 허용된 범위 안에서만 업무를 수행하도록 하는 방식이다. 김 소장은 "사용 경험은 개인적으로 이뤄지더라도 시스템은 국방의 설계에 따라 움직여야 한다"며 "어떤 AI 모델이 들어오더라도 데이터와 통제 구조를 내부에서 제대로 갖추는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.28 17:13김동원 기자

군 생활, 이제 AI에 묻는다…장병용 AI 10월 가동

한국지능정보사회진흥원(NIA)과 국방부가 10월 말부터 장병 통합 서비스 플랫폼 '장병e음'에 생성형 인공지능(AI)을 적용한다. NIA는 28일 서울 피스앤파크컨벤션에서 장병e음 성과공유회를 열고 10월 서비스에 적용할 AI 기능을 공개했다. 사용자는 AI를 통해 군 규정과 복지 정보를 대화형으로 찾고 휴가와 교육, 교통 등 개인 상황에 맞춘 안내를 받을 수 있다. 장병e음 구축을 맡은 메가존 컨소시엄의 박명근 PM은 이날 AI 서비스를 직접 시연했다. 군무원의 위험근무·항공수당 지급 기준을 입력하자 AI가 국방 데이터에서 수당 금액과 자격 요건을 찾아 정리하고 답변에 활용한 근거 문서까지 함께 제시했다. 군 복무 기간이나 명예 전역 신청 방법도 대화형으로 확인할 수 있다. 명예 전역을 질문하면 신청 시기와 방법부터 필요한 서류와 문의처까지 관련 문서를 바탕으로 알려준다. AI 기반 맞춤 서비스도 제공한다. 휴가를 앞둔 장병에게 관련 이벤트와 여행 코스를 추천하고 장소 위치를 안내한다. 보유한 휴가증을 확인한 뒤 고속버스 예매 서비스로 연결하는 기능도 선보였다. 교육 분야에서는 현재 수강 중인 과목과 진도율을 확인할 수 있다. 자기개발을 위한 도서를 추천하고 선택한 책의 정보와 같은 작가의 다른 책도 안내한다. 장병e음은 입영 전부터 복무 중과 전역 후까지 여러 곳에 흩어진 국방 서비스를 한 곳에서 이용할 수 있도록 만든 플랫폼이다. 서비스 대상은 현역 장병뿐 아니라 군 가족과 군무원, 입영 대상자, 예비역 등 약 700만 명이다. 사업은 2024년 시작됐다. NIA는 2023년 국방 정보통신기술(ICT) 혁신 전담기관으로 지정된 뒤 국방부와 장병e음 구축에 나섰다. 여러 시스템에 나뉘어 있던 인사와 행정, 복지, 의료, 교육 서비스를 민간 클라우드 기반의 하나의 플랫폼으로 연결했다. 지난 2월에는 모바일 신분증과 인사·행정 등을 포함한 32개 핵심 서비스를 담은 베타 서비스를 열었다. 국방 분야 최초로 모바일 신분증을 도입하고 군경력증명서와 전역증 등 종이로 발급하던 증명서도 스마트폰에서 확인할 수 있도록 했다. 서비스 개시 이후 장병과 군 가족 가입자는 41만 5000명으로 늘었고 누적 이용 건수는 340만 건을 넘어섰다. 민간 병원 진료비 청구와 학점 취득 강좌 등이 많이 이용된 서비스로 집계됐다. 행정 처리 시간도 줄었다. 기존에는 일부 증명서를 발급받기 위해 신청부터 담당자 확인과 승인까지 최대 2주가 걸렸지만 장병e음에서는 모바일 앱을 이용해 1~2분 안에 처리할 수 있도록 했다. 10월 본 서비스에서는 AI 챗봇과 전자지갑 기반 모바일 증명서 발급 등 14개 고도화 서비스를 추가한다. 이에 따라 장병e음에서 제공하는 서비스는 모두 46개로 늘어난다. 장병e음은 민간 클라우드를 기반으로 구축됐다. 주사업자인 메가존 컨소시엄이 플랫폼 구축을 맡고 네이버클라우드는 인프라를, 카카오엔터프라이즈는 그래픽처리장치(GPU) 서비스를 제공했다. 서로 다른 민간 클라우드 자원을 활용하는 멀티클라우드 방식이다. 생성형 AI도 이 멀티클라우드 환경에서 구동된다. 클라우드의 GPU 자원과 국방 데이터, 장병e음 서비스를 연계해 이용자의 질문을 이해하고 관련 정보를 찾아 답하도록 구성했다. 군 환경에 맞춘 보안과 운영 체계도 적용했다. 이용량에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 늘리거나 줄이는 동적 할당 기능을 적용했으며 보안 랜딩존과 관제 대응 체계를 구축했다. NIA와 메가존 컨소시엄은 10월 중 보안 측정을 거쳐 같은 달 말 본 서비스를 시작할 예정이다. 서비스 개시 이후에는 이용 현황을 점검하고 AI 답변 정확도를 지속적으로 높일 계획이다. 박명근 메가존 PM은 "이번 전력화 핵심은 GPU 기반 생성형 AI"라며 "클라우드의 GPU 자원을 활용해서 국방 데이터와 실제 서비스 플랫폼이 자연스럽게 연동되도록 국방 환경에 맞는 AI 운영 기반을 구성했다"고 말했다.

2026.09.28 14:57김동원 기자

코난테크놀로지, AI페스타26서 국방 정보분석 AI 공개

코난테크놀로지가 국방 정보분석 업무를 지원하는 인공지능(AI) 플랫폼을 공개한다. 코난테크놀로지는 다음달 6일부터 사흘간 서울 코엑스에서 열리는 'AI페스타26' 국방AI특별관에 참가한다고 28일 밝혔다. 행사에서는 국방 정보분석관을 위한 전출처 정보 융합분석 플랫폼을 선보인다. 이 플랫폼은 여러 출처에서 들어오는 정보를 한곳에 모아 분석할 수 있도록 지원한다. 정보분석관은 서로 다른 출처의 자료를 종합해 필요한 정보를 파악할 수 있다. 연내 정식 출시를 앞두고 있으며 이번 행사에서는 비공개 시연을 진행한다. 최근 수주한 공개정보(OSINT) 자동수집·분석 사업도 소개한다. 코난테크놀로지는 이달 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '국방부 AI 응용제품 신속 상용화 지원' 사업에서 공개정보 자동수집·분석 서비스 과제를 수주하고 플랫폼 구축에 착수했다. 북한과 해외 국방·안보 분야 공개 정보를 자동으로 수집·처리·번역하고 AI로 분석해 군 정보분석관 업무를 지원할 예정이다. 32개 언어를 지원하는 실시간 AI 통역 솔루션 링고엑스도 선보인다. 자체 음성인식과 번역 기술을 활용한 솔루션으로 다국적 훈련이나 국방 외교 현장에서 서로 다른 언어를 사용하는 인원 간 의사소통을 지원한다. 행사에서는 실제 대화 상황을 가정해 실시간 통역 기능을 시연한다. 코난테크놀로지는 2006년 해군 검색엔진 사업을 시작으로 약 20년간 국방 정보화 분야에서 100건 이상의 사업을 수행했다. 최근에는 국방전략사업부를 재편하고 국방 분야에 특화한 AI 솔루션 개발을 확대하고 있다. 김태형 코난테크놀로지 국방·전략사업부장은 "이번 AI페스타26 국방AI특별관 참가는 코난테크놀로지가 20여 년간 축적해 온 정보분석·언어 AI 기술이 국방·안보 현장에서 실질적으로 구현되고 있음을 보여주는 자리"라며 "국방 현장의 실무자들이 정보분석 기술을 직접 체감하고 실제 도입까지 이어지는 계기가 되길 기대한다"고 말했다.

2026.09.28 10:30김동원 기자

마키나락스, 군 전장망에 생성형 AI 적용…UFS서 운용 검증

군 합동작전을 지원하는 지휘통제체계에 생성형 인공지능(AI)이 적용됐다. 마키나락스는 합동참모본부와 한국군합동지휘통제체계(KJCCS)에 자사 AI 운영체제(OS) 런웨이를 적용하고 '2026 을지 자유의 방패(UFS)' 연습 기간 실제 군 운용 환경에서 실증했다고 28일 밝혔다. KJCCS는 우리 군의 합동작전을 지원하는 주요 지휘통제체계다. 일반 행정과 보급, 인사 등에 사용하는 국방망보다 보안 수준이 높은 전장망에서 운용된다. 전장망은 외부 인터넷과 분리된 폐쇄망이어서 생성형 AI를 적용하려면 보안과 기술 요건도 한층 까다롭다. 이번 사업에서 마키나락스는 KJCCS 내부에 AI 모델과 서비스를 개발·운영할 수 있는 환경을 구축했다. 런웨이 2.0을 기반으로 외부 인터넷에 연결하지 않고도 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 했다. 군은 이 환경에서 자체 개발한 AI 서비스 '제다이J'를 운용했다. KJCCS에 축적된 자료를 생성형 AI로 검색하는 기능도 적용했다. 이용자가 자연어로 질문하면 관련 자료를 찾아 출처를 바탕으로 답변하는 방식이다. 이들 AI 기능은 UFS 연습 기간 실제 군 운용 환경에서 사용됐다. 군은 연습 현장에서 제다이J 등을 활용하며 외부 인터넷과 분리된 전장망에서도 생성형 AI를 운용할 수 있는지 검증했다. 런웨이 기반 환경은 데이터센터뿐 아니라 이동형 서버와 작전 현장의 엣지 장비까지 연결하는 구조로 확장할 수 있도록 설계됐다. 중앙 데이터센터에만 의존하지 않고 작전 환경에 따라 여러 장비에서 AI를 운용하기 위한 구조다. 윤성호 마키나락스 대표는 "전장망은 높은 수준의 보안과 독립적인 운영환경이 요구돼 AI 기술을 적용하기 가장 까다로운 영역 중 하나"라며 "이번 시범 적용을 통해 KJCCS에서 군 자체 개발 AI 모델을 운영할 수 있는 기반을 마련하고 UFS 연습이라는 실제 군 운용 환경에서 활용 가능성을 검증했다"고 말했다. 이어 "국방 AI 경쟁력은 특정 AI 모델 하나가 아니라 새로운 모델과 서비스를 지속적으로 도입하고 안전하게 운영할 수 있는 기반을 갖추는 데서 나온다"면서 "국방 폐쇄망에서도 다양한 AI 기술을 신속하고 안정적으로 적용할 수 있는 환경을 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.09.28 10:12김동원 기자

美법원, 국방부 손 들어줬다…'클로드 금지' 유지

미국 법원이 인공지능(AI) 기업 앤트로픽의 클로드를 업무에 사용하지 못하도록 한 국방부 조치 필요성을 인정했다. 25일(현지시간) CNN과 로이터 등에 따르면 워싱턴DC 연방항소법원은 미 국방부와 앤트로픽 소송에서 국방부 손을 들어줬다. 국방부가 앤트로픽을 국가안보상 '공급망 위험'으로 판단하고 클로드를 국방부 시스템과 관련 계약에서 배제한 데 충분한 근거가 있다고 봤다. 양측은 클로드를 군에서 어디까지 사용할 수 있느냐를 두고 갈등을 이어왔다. 국방부는 법적으로 허용되는 모든 용도에 클로드를 사용할 수 있어야 한다고 요구했다. 반면 앤트로픽은 완전 자율 살상무기와 미국인에 대한 대규모 국내 감시에는 클로드를 쓰지 못하도록 자체 제한을 뒀다. 국방부가 문제 삼은 것은 이 제한이 실제 작전에 영향을 줄 수 있다는 점이었다. 군이 필요한 작업을 요청해도 앤트로픽이 정한 안전기준 때문에 클로드가 이를 수행하지 않을 수 있다고 판단했다. 국방부는 이를 이유로 앤트로픽을 공급망 위험으로 지정했다. 항소법원도 이러한 우려를 인정했다. 앤트로픽이 클로드에 넣은 제한 때문에 정부가 요청한 작업을 수행하지 못한 실제 사례가 여럿 있었다고 밝혔다. 해외 군사작전에서도 클로드를 사용할 수 있는지를 놓고 양측이 충돌한 적이 있다. 법원은 이러한 상황에서 국방부가 클로드를 필요한 방식으로 안정적으로 사용할 수 있을지 우려할 수 있다고 판단했다. 앤트로픽이 악의적으로 군의 AI 사용을 방해하려 했는지는 공급망 위험 판단에 결정적 문제가 아니라고 봤다. 앤트로픽은 자사가 AI 안전에 대한 입장을 고수했다는 이유로 정부가 보복했다고 주장했지만 법원은 받아들이지 않았다. 국방부가 문제 삼은 것은 앤트로픽 의견이 아니라 군이 중요하다고 본 사용조건을 회사가 받아들이지 않았다는 점이라고 판단했다. 이번 판결은 재판부 3명 가운데 2명 찬성으로 결정됐다. 반대 의견을 낸 판사는 앤트로픽이 실제 클로드를 이용해 국가안보를 위협할 가능성이 충분히 확인되지 않았다고 지적했다. 앤트로픽은 추가 법적 대응을 검토하고 있다. 회사 측은 "다른 연방법원은 이미 정부의 별도 지정 조치가 불법이라고 판단했다"며 "우리 입장에 확신을 갖고 있으며 추가 심리를 포함한 모든 선택지를 검토하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.26 16:00김동원 기자

AI 오판에 미·중 군사 충돌 직전까지…미군, 군용기까지 띄웠다

인공지능(AI)이 잘못 분석한 정보로 미국과 중국 간 군사 충돌이 벌어질 뻔한 사실이 뒤늦게 드러났다. 18일(현지시간) CNN에 따르면 올해 봄 미국과 이란 전쟁 당시 중동을 항해하던 중국 선박이 핵무기 프로그램 관련 부품을 운송하고 있다는 정보보고서가 미군 내부에 공유됐다. 미군은 이를 토대로 해당 선박을 차단하기 위한 작전 준비에 들어갔다. 상황은 실제 작전 직전까지 갔다. 무장한 미군 병력은 중국 선박에 올라탈 준비를 했고 군용기도 이미 출격했다. 그러나 작전 실행 직전 보고서를 다시 검토하는 과정에서 정보가 잘못됐다는 사실이 확인되면서 작전은 실행되지 않았다. 문제가 된 정보보고서는 미군 분석관이 AI를 활용해 작성한 것으로 밝혀졌다. 미국 특수작전사령부 소속 분석관은 미국 태평양 특수작전사령부에서 전달받은 중국 선박의 화물 정보를 챗봇에 입력해 분석을 맡겼다. 챗봇은 해당 화물을 핵무기 프로그램과 관련된 것으로 잘못 식별했다. 분석관은 챗봇을 이용해 공개 정보와 미국 정부가 보유한 기밀 신호정보를 함께 분석했다. 이후 AI를 다시 활용해 분석 결과를 미군의 표준 정보보고서 형식으로 작성해 내부에 공유했다. 잘못된 AI 분석은 정식 정보보고서에 담겨 실제 군사작전 준비의 근거가 됐다. 분석관이 어떤 챗봇을 사용했는지는 알려지지 않았다. 상용 AI 서비스인지 미국 정부가 자체 개발한 시스템인지도 확인되지 않았다. 미군과 정보기관은 정보 분석과 공격 표적 선정, 예산 관리, 군수·공급망 등 다양한 분야로 AI 활용을 넓히고 있지만 AI 사용 기준은 조직마다 다르다. 미국 정부 기관과 군 조직이 서로 다른 AI 도구와 지침을 사용하는 가운데 AI가 만든 정보를 어떻게 검증하고 사람이 어느 단계에서 개입해야 하는지에 대한 공통 기준도 마련돼 있지 않은 것으로 전해졌다. CNN에 당시 상황을 전한 관계자는 이번 사태에 대해 "거의 전쟁을 시작할 뻔했다"고 말했다.

2026.09.20 09:24김동원 기자

AI가 전장 읽고 대응책까지 제시…네이버클라우드가 그린 'AI 지휘소'

네이버클라우드가 레이더와 드론, 위성, CCTV 등에서 쏟아지는 전장 정보를 하나로 연결해 인공지능(AI)이 상황과 위험을 분석하고 지휘관의 판단을 돕는 국방 AI 체계를 제시했다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 전장 데이터를 연결해 AI가 이해하고 지휘관의 판단까지 지원하는 기술을 공개했다. 개별 무기나 AI 모델에 기능을 추가하는 데 그치지 않고 전장 정보 수집부터 분석, 지휘결심 지원까지 하나의 흐름으로 묶었다. 성낙호 네이버클라우드 AI기술 총괄 전무는 "전체적인 전력을 '지능의 네트워크'로 볼 필요가 있다"며 "개별 요소의 지능을 높이는 것도 중요하지만 한 명의 똑똑한 사람이 회사나 군을 다 바꾸는 게 아니듯 전체 조직의 조화로운 운용이 먼저 선행돼야 한다"고 말했다. 정보는 늘었는데 판단은 더 복잡해졌다 전장에는 과거와 비교하기 어려울 만큼 많은 정보가 실시간으로 들어온다. 드론과 위성 영상, 레이더와 각종 감시자산, 지형과 기상 정보까지 지휘관이 확인해야 할 데이터가 계속 늘고 있다. 하지만 정보는 서로 다른 시스템과 네트워크에 흩어져 있다. 지휘소에서는 필요한 자료를 체계마다 찾아낸 뒤 서로 대조하고 교리나 과거 사례와 비교해 의미를 해석해야 한다. 정보가 많아질수록 하나의 상황으로 정리하는 과정도 복잡해진다. 이소은 네이버클라우드 이사는 "현재 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 결심에 필요한 전장의 이해를 더 빠르게 만드는 것"이라며 "전장의 주도권은 누가 전장을 더 빠르게 이해하고 그 이해를 더 빠른 판단과 결심으로 연결하느냐의 문제"라고 말했다. 성 전무는 여러 드론에서 들어오는 영상과 위성, 레이더 정보를 AI가 동시에 분석하는 상황을 예로 들었다. 사람이 각각의 자료를 취합하고 다시 보고하던 과정을 줄이고 서로 다른 감시·정찰 자산의 정보를 하나의 전장 상황으로 빠르게 묶는 데 AI를 활용하는 방식이다. AI부터 넣지 않는다…흩어진 데이터부터 연결 네이버클라우드가 제시한 과정은 먼저 흩어진 데이터를 연결하는 데서 시작한다. 이어 각각의 정보가 서로 어떤 관계인지 AI가 이해하도록 정리하고 이를 토대로 전장 상황을 분석해 지휘관에게 판단 자료를 제공한다. 이 가운데 데이터를 연결하는 기술이 '데이터 패브릭', 정보의 의미와 관계를 정리하는 기술이 '국방 온톨로지'다. 이 이사는 "AI는 기술의 시작이 아니라 마지막 단계"라며 "데이터를 연결하고 데이터의 의미를 정의하며 데이터 간 관계와 맥락을 구조화해야 한다"고 밝혔다. 첫 단계에서는 각 부대와 시스템에 흩어진 정보를 연결해야 한다. 국방 환경에서는 장비와 기관마다 데이터 형식과 통신 방식이 다르고 망도 분리돼 있다. 드론과 위성, 각종 센서에서 실시간으로 들어오는 대규모 정보도 함께 처리해야 한다. 이를 위해 기존 군 시스템을 모두 바꾸거나 데이터를 한곳으로 옮기지는 않는다. 네이버클라우드는 데이터가 있는 원래 위치와 보안 정책을 유지하면서 필요한 정보만 실시간으로 연결하는 방식을 제시했다. 24시간 가동되는 기존 지휘·감시체계를 유지한 채 AI가 필요한 데이터를 불러와 활용하도록 한다. 데이터를 연결한 다음에는 정보 사이의 관계와 맥락을 파악해야 한다. 하나의 표적이 발견됐다면 주변에 어떤 부대와 전력이 있는지, 지형은 어떤지, 과거 비슷한 움직임이 있었는지까지 함께 살펴야 현재 상황이 작전상 무엇을 뜻하는지 판단할 수 있다. 국방 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 네이버클라우드는 부대와 전력, 자산, 교범 등을 미리 구조화한 한국형 표준 온톨로지도 준비하고 있다. 처음부터 지식체계를 새로 만드는 부담을 줄이고 실제 군 데이터를 연결해 한국군에 맞는 지식망을 구축한다. 포격 잡히자 레이더·CCTV·음성보고 한데 모였다 네이버클라우드는 이날 가상의 포격 상황을 통해 이 기술이 지휘소에서 어떻게 움직이는지 보여줬다. 포격 징후가 포착되자 레이더 정보와 감시장비 분석 자료, CCTV 영상, 초소에서 들어온 음성 보고가 하나의 상황으로 묶였다. 음성 보고는 자동으로 문자로 바뀌어 다른 정보와 함께 분석됐다. 위성 영상이나 추가 정찰 자료가 들어오면 기존 정보와 연관성을 분석해 상황을 계속 갱신한다. 주변 부대와 전력, 지형과 정찰 정보까지 더해 포격 발생 사실뿐 아니라 후속 행동 가능성과 위험을 판단하는 데 필요한 자료로 정리했다. 여기서 AI는 여러 대응 방안을 만들어 비교한다. 각 방안의 임무 목표와 예상 효과, 위험 요소, 필요한 전력과 실행 조건 등을 보여주고 관련 교리와 작전·정보·군수 참모의 의견도 함께 제시한다. 판단에 활용한 근거와 출처 역시 지휘관이 직접 확인하도록 했다. 두 번째 시연에서는 미상의 선박과 드론이 해상에 나타난 상황을 가정했다. 해군과 해경 레이더, 공군 감시정보, 주변 어선의 제보 영상과 추가 정찰 자료를 하나로 묶은 뒤 지형과 기상 정보까지 분석했다. 이후 여러 대응 방안을 만들어 지휘관이 비교하도록 했다. 연결 끊겨도 AI는 돌아가야…마지막 판단은 사람 AI가 지휘소에서 실제로 쓰이려면 데이터를 잘 분석하는 것만으로는 부족하다. 전장에서는 통신이 제한되거나 끊길 수 있어 중앙과 연결되지 않은 상황에서도 필요한 AI가 계속 작동해야 한다. 박종건 네이버클라우드 이사는 이를 위해 중앙 데이터센터뿐 아니라 작전 거점과 현장에도 임무에 필요한 AI 연산 자원을 배치하는 국방 특화 클라우드 구조를 제시했다. 중앙에서는 대규모 AI를 학습·운영하고 현장에서는 연결이 끊겨도 승인된 모델과 데이터를 활용해 임무를 이어가는 형태다. 다시 연결되면 현장의 데이터와 로그, 모델 상태를 확인해 필요한 정보를 중앙과 동기화한다. 새로운 AI 모델이나 소프트웨어 역시 자동으로 군 시스템에 적용하지 않고 실제 배포에 앞서 군의 검증과 승인을 거치도록 했다. AI 활용 범위가 넓어져도 최종 선택은 지휘관에게 남는다. 이 이사는 "AI는 방책을 결정하지 않는다"며 "여러 선택지와 효과, 위험을 함께 분석해 지휘관이 직접 비교하고 판단할 수 있도록 제공한다"고 말했다. 관련 교리와 자료 출처도 함께 보여줘 AI가 왜 해당 방안을 내놨는지 확인하도록 했다. 그는 "그 어떤 첨단 AI 기술도 그 결심의 무게를 감히 대신해 줄 수는 없다"며 "결심은 언제나 지휘관, 사람의 몫"이라고 말했다.

2026.09.18 13:46김동원 기자

"전장 AI 통제권 우리 손에"…네이버가 국방에 뛰어든 이유

네이버클라우드가 자체 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 국방 분야로 넓힌다. 민간에서 쌓은 AI 모델과 데이터센터, 클라우드 운영 경험을 바탕으로 군이 핵심 AI 기술을 직접 운용하고 통제하는 '국방 소버린 AI' 기반을 만들겠다는 계획이다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 국방 AI 사업에 나선 이유와 향후 전략을 공개했다. 자체 AI 모델뿐 아니라 이를 개발·운영하는 인프라까지 갖춘 역량을 국방에 적용해 군의 AI 전환을 지원하겠다고 밝혔다. 김유원 네이버클라우드 대표는 네이버가 검색과 AI 기술을 자체 개발해 온 과정과 국방에서 요구되는 '자주'를 연결했다. 김 대표는 "자주 국방의 자주와 소버린의 의미에 대해 소프트웨어 엔지니어들도 큰 뜻을 같이하고 있다"며 "우리가 만든 기반이 한국에만 머무르지 않고 전 세계로 퍼져나갈 수 있는 계기가 됐으면 좋겠다"고 말했다. AI '킬 스위치' 누가 쥐나…국방에선 통제권이 핵심 네이버클라우드가 국방 AI에서 먼저 짚은 문제는 '통제권'이다. AI가 국가 핵심 기술로 자리 잡고 전장에서 소프트웨어의 역할이 커질수록 데이터와 AI 모델, 이를 운영하는 플랫폼까지 군이 직접 통제해야 한다고 강조했다. 유경범 네이버클라우드 국방사업 총괄 전무는 이를 '킬 스위치를 누가 쥐느냐'의 문제로 표현했다. 전장에서 사용하는 핵심 소프트웨어의 통제권을 외부 사업자가 쥐고 있다면 정책 변경이나 서비스 중단 등이 군의 운용에도 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 각국이 데이터와 AI 모델, 플랫폼을 직접 통제하려는 움직임도 같은 흐름으로 설명했다. 외부 기술이나 오픈소스를 사용하지 말자는 뜻은 아니다. 어떤 모델을 어디에 적용하고 언제 업데이트할지, 문제가 생겼을 때 계속 운용할 수 있을지까지 군이 결정할 수 있는 기반을 갖추자는 취지다. 유 전무는 "AI가 국가 핵심 역량이 되면서 자주권을 지켜야 한다는 중요성이 강조되고 있다"며 "안보나 경제처럼 중요한 영역에서는 소버린 AI 역량을 갖춰야 할 필요성이 커지고 있다"고 말했다. 모델 하나로는 부족…네이버가 '풀스택' 내세운 이유 네이버클라우드는 국방 AI를 특정 모델 하나를 도입하는 사업으로 보지 않는다. AI 모델과 데이터, 애플리케이션뿐 아니라 이를 학습하고 운영하는 클라우드와 데이터센터까지 함께 갖춰야 실제 군에서 AI를 지속적으로 활용할 수 있다고 제시했다. 네이버가 국방 사업에 나선 배경에도 자체 기술 역량이 자리 잡고 있다. 네이버는 자체 거대언어모델(LLM)을 개발하고 이를 돌리는 데이터센터와 클라우드를 직접 구축·운영해 왔다. 김 대표도 AI 인프라부터 모델과 애플리케이션까지 자체 기술을 갖춘 점을 국방에서 활용할 기반으로 꼽았다. 다만 국방 AI 모든 영역을 네이버클라우드가 직접 맡겠다는 것은 아니다. 대규모 연산과 AI 모델 개발처럼 많은 투자와 인프라가 필요한 기반은 대기업이 맡고, 그 위에서 스타트업이 다양한 서비스를 개발하며 기존 무기체계와 지휘통제체계의 연결은 방산·체계 기업이 담당하는 역할 분담을 제안했다. 유 전무는 AI 분야에서는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, 모델 개발 역량을 여러 사업에 흩어놓기보다 필요한 자원을 모으는 것이 중요하다고 강조했다. 대규모 투자가 필요한 분야인 만큼 국가 차원에서 기업별 강점을 결집해야 기술 경쟁력을 높일 수 있다는 판단이다. 한번 납품하고 끝낼 수 없다…군과 함께 AI 개선 네이버클라우드는 기존 무기체계의 개발·조달 방식도 AI에 맞게 바뀔 필요가 있다고 제안했다. 무기체계는 오랜 개발과 시험, 조달 과정을 거치는 반면 AI 모델은 수개월 단위로 성능과 기능이 달라지기 때문이다. 한번 구축한 시스템을 장기간 사용하는 방식으로는 새 AI 기술을 계속 반영하기 어렵다. 네이버클라우드는 완성된 제품을 군에 넘기고 사업을 끝내기보다 실제 운용 과정에서 모델과 소프트웨어를 반복해 개선하는 방식을 제시했다. 이를 위해 공개된 군 관련 데이터와 비기밀 데이터로 모델과 도구를 먼저 개발한 뒤 군 내부에서 실제 데이터와 요구사항을 반영해 완성하는 방안도 내놨다. 현장배치엔지니어(FDE)가 군 내부에서 사용자와 함께 문제를 정의하고 AI를 수정·개선하는 역할을 맡는다. 작은 범위부터 실제 군 환경에서 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 제안했다. 네이버클라우드는 국방 AI 추진 방향을 ▲역량 결집 ▲신속한 전개 ▲실제 환경에서 실증 ▲지속적인 진화로 정리했다. 유 전무는 "한 번의 구축 사업보다는 지속적으로 개선하는 방식이 필요하다"며 "과거처럼 공급자와 수요자로 나뉘는 납품 방식이 아니라 군과 민간이 함께 진화하는 동반 성장 방식으로 가야 한다"고 말했다.

2026.09.18 13:45김동원 기자

김선호 전 국방부 차관 "드론 다음은 지휘소, AI가 작전까지 바꾼다"

전선에서는 드론이 병사를 대신하고 지휘소에서는 인공지능(AI)이 작전을 계획한다. 전쟁이 달라지면서 군도 새로운 무기를 들여오는 데 그치지 않고 어떻게 싸울지부터 다시 설계해야 하는 상황에 놓였다. 김선호 전 국방부 차관은 18일 서울 신라호텔에서 열린 네이버클라우드 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 "이제는 전쟁·작전 수행 방식 자체를 바꿔야 된다"며 "완전히 새로운 방식, 완전히 새로운 시스템을 구상해야 될 것"이라고 밝혔다. 김 전 차관은 육군 중장 출신으로 합동참모본부 전력기획부장과 수도방위사령관을 거쳐 국방부 차관과 장관 직무대행을 지냈다. 네이버는 지난 8월 김 전 차관을 상근 경영고문으로 영입했다. 우크라이나 전장에선 이런 변화가 이미 현실이 됐다. 우크라이나군은 사람이 직접 들어가기 위험한 지역에 무인지상차량을 보내 폭발물을 운반하고 보급품을 나르며 부상병을 후송한다. 병력이 맡아온 고위험 임무를 로봇과 무인체계가 대신하는 범위도 넓어지고 있다. 문제는 변화 속도다. 상대가 새로운 드론을 투입하면 몇 주 안에 이를 막을 장비와 전술이 뒤따르고 다시 이를 피하는 기술이 등장한다. 반면 기존 군의 무기는 개발과 시험, 조달을 거쳐 실제 부대에 배치되기까지 수년이 걸리는 경우가 많다. 무인체계가 늘면서 병력을 운용하는 방식도 달라지고 있다. 김 전 차관은 "우크라이나 전쟁 초기에는 개별 드론을 대량 투입하는 모습이 두드러졌지만 최근에는 여러 무인체계에 AI를 결합하고 서로 연결해 운용하는 방향으로 전투 양상이 바뀌고 있다"며 "일부 전선에서는 대규모 병력을 앞세우는 대신 소수 인원이 여러 드론과 무인체계를 운용하는 모습도 나타났다"고 말했다. AI 역할은 무인체계 운용을 넘어 지휘 판단으로 넓어지고 있다. 전장에서 쏟아지는 데이터를 한데 모아 상황을 파악하고 위험을 짚은 뒤 적의 다음 행동을 예측해 지휘관에게 대응 방안까지 제시하는 단계다. 김 전 차관은 AI가 여러 작전 방안을 제시하고 각각의 결과까지 미리 계산하는 상황을 예로 들었다. 어떤 작전이 성공할 가능성이 높은지, 아군 피해는 얼마나 예상되는지, 작전에 필요한 시간과 현재 보유한 전력으로 실행할 수 있는지까지 분석해 지휘관의 판단을 돕는다는 설명이다. 지금은 이런 판단을 위해 지휘소 안의 여러 참모와 조직이 정보를 모으고 분석해 작전 방안을 만든다. AI가 이 과정에 들어오면 판단 속도뿐 아니라 참모 조직의 역할과 작전 절차, 지휘관이 결정을 내리는 과정까지 달라질 수 있다. 그는 이에 맞춰 지휘체계와 작전 절차, 인력 운용도 함께 바뀌어야 한다고 봤다. AI를 기존 무기나 장비에 적용하는 데 그치지 않고 군 전체의 운용 체계까지 함께 손봐야 실제 전력으로 연결할 수 있다고 강조했다. 민간 기술을 군에 적용하는 과정도 달라져야 한다. 군이 필요한 기술을 정하고 기업이 만들어 납품하는 데 그치지 않고 체계 설계부터 전력화와 야전 배치, 실제 운용까지 함께 참여해야 한다고 주문했다. 우리 군도 AI를 실제 작전과 연결하는 작업을 시작했다. 국방부는 올해 서울 용산과 판교, 대전, 양재, 부산 등 5곳에 국방 AX 거점을 구축하고 있다. 그는 "AX 거점도 단순한 AI 연구 공간으로 끝나서는 안 된다"며 "AI가 한국군과 적의 특성, 작전 지역과 실제 작전 수행 방법을 익히고 군 현장에서 반복적으로 시험·보완될 수 있어야 한다"고 강조했다. AI가 지휘관의 판단을 지원하는 범위가 넓어질수록 어디까지 맡길 것인지도 과제로 남는다. 그는 작전 분석과 방안 제시에는 AI를 활용하더라도 실제 결심과 명령까지 넘겨서는 안 된다고 선을 그었다. 김 전 차관은 "양보할 수 없고 양보해서는 안 되는 영역은 마지막에 결심하고 명령하는 것"이라며 "반드시 인간의 영역에 남아 있어야 한다"고 말했다.

2026.09.18 12:14김동원 기자

민관학, 방산 전용 AI 데이터센터 구축 추진…GPU·보안 공동 활용

군사기밀과 핵심 기술을 다루는 방산기업의 인공지능(AI) 전환을 지원하기 위한 전용 AI 데이터센터(AIDC) 구축이 추진된다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 보안 인프라를 공동으로 활용해 개별 기업의 비용 부담을 낮추고 민감한 데이터까지 안전하게 AI에 활용할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 17일 서울 여의도 국회도서관 대강당에서 열린 'K-방산 AX 도약을 위한 방산 AIDC 민·관·학 협의체 출범식'에서는 방산기업이 함께 사용할 AI 인프라 구축 방안이 논의됐다. 박선원, 허성무 더불어민주당 의원이 공동 주최하고 명지대, 창신대가 주관했다. 방산기업이 AI를 도입하려면 일반 기업과 다른 문제가 뒤따른다. 무기 설계와 생산 과정에서 나오는 데이터가 군사기밀이나 방산 핵심기술과 연결돼 있어 외부 클라우드에 맡기기 어렵다. 자체적으로 AI를 구축하려 해도 고성능 GPU와 높은 수준의 보안체계를 갖추는 데 상당한 비용이 든다. 방산 AIDC는 이러한 데이터를 보호하면서 여러 기업이 AI 연산 자원을 함께 사용하는 인프라로 추진된다. 자체 구축 여력이 부족한 중소·중견 방산기업도 AI를 활용할 수 있도록 진입 문턱을 낮추는 데 초점을 맞춘다. 방산 AIDC가 겨냥하는 것은 단순한 업무 효율화가 아니다. 생산·품질·물류 등 제조 현장의 AI전환(AX)부터 무기체계 자체의 지능화까지 뒷받침해 K-방산의 경쟁력을 끌어올리는 AI 기반시설로 활용한다는 목표다. 일반 데이터센터와 다른 방산 AIDC…핵심은 '보안' 방산 AIDC 민관학 협의체 의장을 맡은 류연승 명지대 교수는 일반 AIDC와 방산 AIDC를 가르는 기준으로 데이터의 성격과 보호 수준을 꼽았다. 방산 AIDC에서는 국방 데이터와 방산기술, 국방과학기술, 전략물자 관련 정보 등을 다룬다. 군사기밀보호법과 방위산업기술보호법 등 별도 법령과 보안 요구사항을 반영한 인프라가 필요한 이유다. 류 교수는 "방산 중소·중견기업이 자체적으로 AI 기술을 구축하려면 GPU를 확보하고 보안도 강화해야 하기 때문에 막대한 비용이 든다"며 "방산 AIDC가 구축되면 중소·중견기업이 저렴한 비용으로 AI를 안전하게 활용하는 공동 인프라 역할을 하게 된다"고 말했다. 허성무 더불어민주당 의원은 방산 분야의 AX를 제조공정과 무기체계 두 축으로 봤다. 생산 현장에 AI를 적용해 경쟁력을 높이는 동시에 무기체계 자체도 AI 기반으로 지능화해야 한다고 했다. 허 의원은 "방산업체들이 제조공정의 AX에 큰 관심을 보이고 있지만 제조 데이터를 안전하게 보호할 수 있느냐는 우려가 있다"며 "일반적인 데이터센터나 클라우드에 보관하기 어려운 만큼 두 분야의 AX를 뒷받침할 AI 데이터센터가 중요하다"고 말했다. AI 도입 나선 방산기업…"개별 투자에는 한계" 방산기업의 현장에서도 공동 AI 인프라에 대한 필요성이 제기됐다. 기업들은 스마트팩토리와 AI 자율제조 등으로 전환을 시도하고 있지만 투자비와 인력 문제를 개별적으로 해결하기 어렵다고 토로했다. 이원재 퍼스텍 전무는 "회사 차원에서도 AI 트렌드에 뒤지지 않기 위해 스마트팩토리, 생산·물류·품질 자동화, 전 직원 대상 AI 교육 강화 등에 노력하고 있다"면서도 "개별 기업 차원에서는 투자 재원의 부담과 인적·물적 한계로 가시적인 성과를 달성하지 못하는 것이 현실"이라고 말했다. 퍼스텍은 스마트팩토리를 비롯해 생산·물류·품질 자동화와 임직원 AI 교육 등을 진행하고 있다. HJ중공업도 AI 자율제조와 디지털트윈, 피지컬 AI, 스마트 유지·보수·정비(MRO) 등을 향후 AX 전환 과제로 꼽았다. 다만 중소·중견 조선소가 관련 기술과 인프라를 독자적으로 갖추기에는 한계가 있다며 정부의 연구개발(R&D)과 실증 인프라 지원을 요청했다. "국가가 먼저 짓고 공동 활용"…창원 100MW AIDC 추진 막대한 구축비를 고려해 방산 AIDC를 국가 차원의 공동 인프라로 조성하자는 제안도 나왔다. 정부가 기반 시설을 마련하고 기업과 정부기관, 연구자 등이 비용을 내고 함께 이용하는 형태다. 박선원 더불어민주당 의원은 "워낙 돈이 많이 들어 개별 기업이 할 수도 없다"며 "국가에서 먼저 짓고 기업들이 사용료를 지급하면서 정부와 연구자들도 함께 사용할 수 있는 인프라가 필요하다"고 말했다. 이날 출범한 협의체는 이러한 공동 인프라를 구축하는 데 필요한 제도와 기술, 보안체계를 구체화한다. 제도, 기술·인프라, 보안·인증, 수요·실증, 인재양성 등 5개 실무분과를 두고 방산기업 현장 수요와 법·제도상 걸림돌을 발굴한다. 방산 AIDC의 참조 아키텍처와 보안 기준, 표준 로드맵도 마련한다. 참여 기업과 기술 실증·검증을 거쳐 사업화로 연결하고 국방부와 과학기술정보통신부, 산업통상부의 AIDC 관련 부서와 협력 관계도 구축할 예정이다. 방산 전용 AIDC 건립은 창원에서 추진되고 있다. 경남도와 창원시는 지난 7월 디노티시아·디노코어·신화철강과 투자협약을 맺고 창원국가산업단지에 100MW급 방산 전용 AIDC를 건립하기로 했다. 총사업비는 1조 6555억원으로 2027년 7월 착공해 2030년 상반기 부분 가동, 2031년 최종 준공을 목표로 한다. 류 교수는 "우리 협의체는 단순 논의보다는 실행, 단일 과제에 머무는 것이 아닌 지속적인 축적, 참여 기관의 전문성 협업이라는 원칙을 가지고 활동하겠다"며 "방산기업이 국방 데이터를 안전하게 보호하고 AX 전환을 가속할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.17 15:24김동원 기자

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