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'AI 국방'통합검색 결과 입니다. (257건)

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"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

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

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

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

펀진, AI 페스타서 월드모델 기반 KWM 고도화 방향 제시

펀진이 군 현장에서 축적한 전장 데이터를 월드모델 기반 시뮬레이션과 결합해 인공지능(AI) 지휘결심지원체계 '킬 웹 매칭(KWM)'을 고도화한다. 펀진은 10월 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 2026' 국방 AI 특별관에 참가해 월드모델을 활용한 KWM의 고도화 방향을 제시한다고 30일 밝혔다. 펀진은 이번 전시에서 AI 기반 방책 추천과 월드모델 기반 워게임, 자체 시뮬레이터를 연계한 기술을 선보인다. 다양한 전장 정보를 AI가 분석해 대응 방책을 추천하고 가상의 전장환경에서 방책별 상황을 모사·검토해 지휘관의 의사결정을 지원하는 방식이다. 펀진은 국방 AI 고도화를 위해 필요한 데이터 확보에도 주목하고 있다. 국방 분야는 보안과 운용환경의 특수성으로 전장에서 발생할 수 있는 다양한 상황의 데이터를 충분히 확보하거나 반복적으로 재현하기 어렵다는 설명이다. 이에 펀진은 전투실험과 합동화력훈련 등에 참여해 군 현장과 훈련에서 기술을 운용하며 경험과 데이터를 축적해 왔다. 실제 환경에서 확보하기 어려운 데이터는 월드모델 기반 시뮬레이션으로 보완하며 기술을 고도화하고 있다. 김득화 펀진 대표는 "우리 군과 현장에서 직접 경험과 데이터를 축적하는 동시에 월드모델을 활용해 현실에서 확보하기 어려운 데이터를 보완하고 있다"며 "전장과 가상 전장에서 축적되는 데이터를 연결해 KWM의 방책 추천과 시뮬레이션 역량을 고도화하고, 지휘관의 보다 신속하고 합리적인 의사결정을 지원하는 국방 AI 기술로 발전시킬 것"이라고 말했다.

2026.09.30 15:34이나연 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

[인터뷰] 오행록 세종대 교수 "AI 사이버전 시대, 사람은 '결정'에 집중해야"

인공지능(AI) 에이전트가 사이버 공격 과정에 직접 개입하면서 사이버전의 시간 단위가 달라지고 있다. 사람이 탐지하고 분석해 대응하는 기존 방식만으로는 AI가 만들어내는 공격 속도를 따라가기 어렵다는 지적이다. 국방 사이버방어에서도 AI를 활용하되, 판단 근거를 확인하고 사람이 통제할 수 있는 구조를 함께 갖춰야 한다는 목소리가 나온다. 오행록 세종대 컴퓨터공학과 교수는 최근 서울 광진구에서 지디넷코리아와 만나 "사이버 공간 곳곳에 AI 에이전트를 심어놓고 일을 맡긴 뒤 사람은 승인이나 의사결정을 하면 된다"며 "AI 에이전트가 추천하는 결과도 근거 있는 자료여야 하고 신뢰성이 있어야 사람이 그 결과를 믿고 의사결정을 할 수 있다"고 밝혔다. 오 교수는 1989년 국방 분야 연구를 시작해 약 37년간 국방정보체계와 지휘통제체계, 상호운용성, 사이버작전 관련 연구를 수행했다. 지난 7월 국방과학연구소(ADD)에서 퇴직한 뒤 현재는 세종대 교수로 재직하고 있다. AI 사이버전, '탐지'에서 '결정'으로 오 교수는 AI가 사이버전에 가져올 가장 큰 변화로 공격과 방어의 속도와 규모를 꼽았다. 기존에는 '탐지-분석-보고-승인-조치' 과정에 사람의 시간이 필요했지만, AI 에이전트가 분석과 대응을 나눠 수행하면 같은 인력으로 더 많은 상황을 동시에 다룰 수 있어서다. 이에 따른 사람의 역할도 바뀌어야 한다고 봤다. 모든 경보를 사람이 확인하는 대신 AI가 반복적인 분석과 대응을 맡고 사람은 의사결정이 필요한 지점에서 승인하는 방식이다. AI에 자율성을 부여할 때는 '되돌릴 수 있는가'를 기준으로 삼아야 한다는 게 오 교수의 생각이다. 반복적이고 복구 가능한 작업은 AI에 맡길 수 있지만 통신 차단이나 계정 정지처럼 되돌리기 어려운 조치는 사람의 판단을 거쳐야 한다는 것이다. 오 교수가 군용 AI의 핵심 조건으로 꼽은 요소도 AI가 내린 판단을 사람이 신뢰하도록 해주는 '설명 가능성'이다. 오 교수는 AI 성능 평가 체계에 대해 "개별 모델의 탐지 정확도보다 어떤 데이터를 근거로 판단했는지, 다른 체계와 어떻게 연결되는지, 사람이 어디에서 개입할지를 같이 설계해야 한다"며 "해당 판단이 실제 임무에 어떤 영향을 미치는지까지 살펴봐야 한다"고 강조했다. AI 방어의 기반은 데이터…지식그래프로 연결해야 오 교수가 제안하는 'AI·지식그래프 기반 차세대 사이버방어체계 아키텍처'는 이같은 방향을 구체화한 방법론이다. 온톨로지로 자산·계정·공격기법·임무 등의 관계를 구조화하고 지식그래프로 여러 출처의 정보를 연결한 뒤 AI의 분석·추론 결과에 근거를 부여한다. 기존에는 개별 로그나 보안장비의 탐지 결과를 중심으로 이상 징후를 파악하는 경우가 많았다. 여러 정보를 하나의 구조로 연결하면 해당 사건이 어떤 공격 경로로 이어지고 어떤 자산과 임무에 영향을 미치는지까지 파악할 수 있다는 게 오 교수의 설명이다. 탐지에 그치지 않고 분석 결과를 대응으로 연결할 수 있는 기반을 만드는 셈이다. 이 구상은 향후 AI 에이전트 기반 사이버방어로 확장하기 위한 기술적 기반이기도 하다. 오 교수가 제안한 '사이버-유무인 복합체계(MUMT)'는 사람 작전요원과 AI 에이전트를 한 팀으로 편조해 운용하는 개념이다. 사이버 공간 곳곳에 탐지·분석·헌팅·대응 역할을 맡는 AI 에이전트를 배치하고 지휘관이나 분석관은 각 단계에서 필요한 판단과 승인을 담당한다. 이 내용을 담은 'AI 기반 다출처 사이버 인텔리전스 융합분석 및 능동대응 기술' 과제는 지난 2024년 12월 국방기술진흥연구소 기획을 거쳐 내년 중 정식 착수를 목표로 하고 있다. 오 교수는 "기술만 개발한다고 되는 게 아니라 운용개념과 조직, 교육·훈련까지 준비해야 한다"며 "AI가 사이버전의 속도를 바꾸고 있는 만큼 지금부터 준비해야 한다"고 강조했다.

2026.09.28 11:25이나연 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

[AI는 지금] "전장서 스스로 학습한다"…AMD가 점찍은 AI 창업자, 이번엔 방산 시장 출격

유럽 최대 인공지능(AI) 기업 중 하나였던 사일로AI를 AMD에 매각한 피터 살린 네스트AI 창업자 겸 회장이 이번에는 전장 AI 시장에 뛰어들었다. 우크라이나 전쟁에서 드론과 자율무기, 지휘통제 소프트웨어의 중요성이 커지자 핀란드의 AI 기술과 나토(NATO·북대서양조약기구) 동부전선 국가들의 작전 경험을 결합해 '유럽판 전장 AI'를 구축하려는 모습이다. 유럽 방산 AI 기업 네스트AI(NestAI)는 23일 공식 뉴스룸을 통해 에스토니아 수도 탈린에 연구개발(R&D) 사무소를 열기로 했다고 발표했다. 이곳에서 1년 넘게 운영해 온 현지 조직을 공식화하고 오는 2027년까지 엔지니어와 전문가를 25명 이상으로 늘릴 계획이다. 살린은 핀란드 AI 기업 사일로AI를 공동 창업한 인물로, 지난 2024년 약 6억6500만 달러에 사일로AI를 AMD에 매각했다. 당시 유럽 민간 AI 기업 인수 사례 가운데 최대 규모로 평가됐다. 살린은 사일로AI 매각 이후 지난해 네스트AI를 설립하고 사업 영역을 국방으로 옮겼다. 네스트AI는 노키아와 핀란드 국영 투자사 테시로부터 1억 유로를 유치했으며 현재 200명이 넘는 엔지니어와 과학자를 두고 있다. 핀란드군을 비롯해 사브·파트리아 등 유럽 방산기업과도 협력하고 있다. 네스트AI가 개발하는 핵심 제품은 전장용 적응형 운영체제 '네스트OS'다. 이 제품은 무인체계와 지휘통제 시스템에서 발생하는 작전 데이터를 AI가 지속적으로 학습해 변화하는 전황에 대응하도록 설계됐다. 기존 군용 소프트웨어는 새로운 위협이나 작전 요구가 발생하면 개발사가 업데이트를 제작하고 검증과 배포 절차를 거쳐야 한다. 네스트OS는 통신망이 불안정하거나 중앙 서버와 연결하기 어려운 상황에서도 현장에 배치된 AI가 데이터를 학습하고 성능을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 또 개방형·모듈형 구조를 적용해 여러 국가와 방산기업이 개발한 시스템을 연동할 수도 있다. 특정 기업의 기술에 종속되지 않고 각국이 자국 데이터와 작전 경험을 활용해 AI를 통제하는 소버린 AI 전략이 반영됐다. 이처럼 네스트AI가 적응형 AI 개발에 나선 것은 우크라이나 전쟁을 거치며 전장 소프트웨어의 개발 속도가 중요해졌기 때문이다. 드론과 전자전 장비, 대응 전술이 빠르게 바뀌면서 수개월 또는 수년에 걸쳐 소프트웨어를 개선하는 기존 방식으로는 작전 요구를 따라가기 어려워진 상태다. 이에 통신이 제한된 상태에서도 작동하고 새로운 위협에 빠르게 적응하는 AI가 현재 핵심 군사 역량으로 떠올랐다. 네스트AI는 이런 수요를 핀란드의 AI·통신 기술과 결합해 사업화하고 있다. 2025년부터 핀란드군과 데이터 중심 지휘통제와 지능형 무인체계에 적용할 AI를 공동 개발하고 있으며 노키아와는 이동형 5G망에 네스트OS를 연동하고 있다. 통신이 제한되거나 전자 공격을 받는 전장에서도 지휘통제와 임무 계획, 위협 탐지가 가능한 기술을 구현하는 것이 목표다. 개발 범위도 핀란드에서 주변 동맹국으로 넓히고 있다. 네스트AI는 지난 6월 핀란드 국방부, 에스토니아군과 의향서를 체결하고 적응·학습형 AI와 지휘통제 지원, 자율·무인체계를 공동 개발하기로 했다. 서로 다른 국가의 군사 시스템을 연동하고 향후 다른 동맹국도 참여할 수 있는 협력 구조를 마련한다는 구상이다. 이번 탈린 R&D 사무소 설립은 당시 합의한 공동개발을 현지에서 지속하기 위한 후속 조치다. 네스트AI는 에스토니아군과 방산기업, 연구기관 가까이에서 현지 작전 환경과 운용 요구를 파악하고 이를 네스트OS 개발에 반영할 계획이다. 에스토니아 진출은 나토 동부전선 전반으로 개발 거점을 확대하려는 전략과도 연결된다. 네스트AI는 지난 8월 스웨덴에 진출한 데 이어 이달 라트비아와 에스토니아로 사업 범위를 넓혔다. 핀란드의 AI·통신 기술에 각국 군의 운용 경험을 결합해 유럽이 자체 통제할 수 있는 국방 AI 체계를 구축하려는 것이다. 살린 회장은 "유럽의 소버린 국방 AI를 한 국가가 독자적으로 구축하기 어렵다"며 "AI를 실제로 운용할 군과 가까운 곳에서 개발해야 전장의 변화를 소프트웨어에 빠르게 반영할 수 있다"고 말했다.

2026.09.23 15:38장유미 기자

펀진, 육군교육사령부와 AI로 미래 전투발전 모색한다

펀진이 육군교육사령부와 미래 전장환경에 대응하기 위한 국방 첨단기술 협력에 나선다. 펀진은 지난 18일 육군교육사령부 전투발전부와 미래 전투발전 및 국방 첨단기술 분야 상호 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약은 인공지능(AI)을 비롯한 첨단기술의 국방 분야 활용을 확대하고 미래 전장환경에 대응하기 위해 마련됐다. 양측은 AI·클라우드·무인화 등 신기술 분야 기술 교류와 자문을 비롯해 미래 전투발전을 위한 연구개발, AI 기반 전투실험 분야에서 협력할 계획이다. 장병과 군무원을 대상으로 한 AI·클라우드 교육과 국방과학기술 발전을 위한 세미나·워크숍 등 AI 역량 강화 활동도 추진한다. 펀진은 국방 분야에서 축적한 AI 기술과 현장 적용 경험을 바탕으로 육군교육사령부와 기술 교류를 이어갈 예정이다. 펀진은 AI 지휘결심지원체계 '킬 웹 매칭(KWM)'을 비롯해 전자기 스펙트럼 분석, 무인체계 임무통제, 합성데이터 등 국방 분야에 특화된 AI 기술을 개발하고 있다. 개발자가 직접 군 현장과 훈련을 경험하고 기술을 검증하는 방식으로 국방 AI의 현장 적용 가능성도 높이고 있다. 김득화 펀진 대표는 "AI를 비롯한 첨단기술은 미래 전투발전을 이끄는 중요한 기반"이라며 "육군교육사령부와 지속적으로 교류하며 대한민국 국방 AI 기술 발전에 기여하겠다"고 말했다.

2026.09.21 17:16이나연 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

미래전장용 작전 AI플랫폼 첫 시연…"분석서 지휘까지 20초"

미래전장에서 인공지능(AI)이 단순한 정보 검색과 데이터 분석에서 한 발 더 나아가, 시시각각 변하는 전장상황을 이해하고 지휘관 판단을 지원하는 새로운 작전 AI 모델이 처음 공개됐다. 이 모델은 480초(8분) 걸리던 의사 결정시간을 단 20초로 확 줄였다. 전태일 대전대학교 정보보안학과 명예교수는 18일 대전 계룡스파텔에서 열린 '2026 국방 AX실증 융합기술 세미나'에서 기조강연1 강연자로 나서 '에이전틱 AI와 하네스 엔지니어링'을 주제로 미래전장과 국방 AI가 나아갈 방향을 제시하고, 군 실시간 작전 온톨로지 플랫폼(AROOP)의 최소 기능 시제품(MVP)을 시연, 관심을 끌었다. 이 행사는 국방소프트웨어협회(회장 황일선)와 국방산업연구원(원장 이종호), 지디넷코리아가 공동 주최했다. 하네스 엔지니어링은 AI가 여러 도구·데이터·시스템을 제대로 활용할 수 있도록 주변 환경과 연결 구조를 설계하는 기술을 말한다. '에이루프'는 전 교수와 온톨로지스트 조명대 박사가 하네스 엔지니어링 개념으로 공동 설계하고 개발한 작전지능 플랫폼이다. 수학적·논리적 관점에서 복잡한 작전상황과 의사결정 구조를 분석하고, 이를 온톨로지 기반의 관계·맥락 모델과 결합해 변화하는 전장상황을 실시간 작전맥락(Runtime Context)으로 구성하는 것이 핵심이다. 이날 시연에서는 최초 작전상황에 새로운 현장보고가 들어온 뒤 무인기 운용여건과 전술망 상태 등의 변화가 현재 작전상황에 반영되고, 변화된 상황을 토대로 복수의 방책(COA)을 비교해 지휘관 판단을 지원하는 과정이 소개됐다. 육군은 미래 지상전 환경에 대비해 기존 아미 타이거(Army TIGER)를 발전시킨 'Army TIGER+'를 추진 중이다. '아미 타이거+' 시범부대와 유·무인 복합체계 실증을 통해 미래 전투수행 방식을 단계적으로 검증하고 있다. 최근에는 분대급 유·무인 복합 실증을 시작으로 중대급·대대급으로 확대하는 계획도 추진 중이다. 전 교수 연구결과는 '아미 타이거+'가 구축하는 센서·AI·드론·로봇·전투원 연결 위에 작전지능 계층을 보완하는 접근법으로 '에이루프'의 가능성을 제시한 것. 전장에서는 현장보고, C4I, 무인체계, 센서 등에서 끊임없이 새로운 정보가 발생한다. 문제는 이러한 데이터를 단순히 수집하는 것을 넘어 기존 임무, 지휘관 의도, 전력상태, 작전계획 등과 연결해 “무엇이 달라졌으며, 그 변화 때문에 기존 판단 가운데 무엇을 다시 검토해야 하는가”를 의사결정해야 한다. 전 교수는 " “교리와 규칙, 임무와 전력정보 등으로 구성된 작전 온톨로지에 현장의 변화 데이터를 지속적으로 반영해 현재의 작전상태를 살아 있는 컨텍스트로 유지하는 것이 중요하다”며 "기존에는 분석과 재지휘 시간이 8분 정도 걸렸다면, 하이드레이션이 가미된 '에이루프'는 단 20초면 의사결정과 지원을 할 수 있다. 육군이 지향하는 선견·선결·선타가 가능하다"고 말했다. 이에 앞서 황일선 회장 개회사와 이종호 원장 환영사에 이어 황정아 국회의원(더불어민주당, 유성구을)이 축사했다. 기조강연 2에서 엄현필 HPE 이사는 '국방을 위한 데이터센터와 AI 설계 전략' 발표를 통해 "GPU 루빈 이후 냉각 시스템은 모두 수냉식으로 가고 있다"며 "엣지 단부터 데이터센터까지 구축이나 컨설팅 등에 경험이 많은 회사가 HPE"라고 소개했다. 또 주제강연은 ▲송동호 소프트온넷 대표가 '국방용 LLM에서 고정확 답변을 얻는 온톨리지 기술' ▲김익현 국방산업연구원 연구위원(리얼타임비쥬얼 수석연구원)이 '군 지휘결심 분야별 인공지능 개발 방향' ▲김도연 팀뷰어 상무가 '국방 디지털 전환의 새로운 기준' ▲정병창 한국기계연구원 책임연구원이 '온디바이스 AI기반 함정 사고대응 및 안전관리 기술' ▲박혜숙 한국전자통신연구원 미래국방AX연구실 책임연구원이 '지능적 신뢰통신·네트워크 기술 동향 및 개발 사례를 발표했다. 김도연 상무는 국방 엔드포인트에서의 운영 혁신을 위한 '팀뷰어 덱스(DEX)'를 소개, 관심을 끌었다. 이 '덱스'는 △이상징후 사전 탐지 및 자동 즉각 조치 △IT 리소스 고도화 △보안 위험 요소 선제 대응 △미사용 소프트웨어 라이선스 회수 등이 특징이다. 이와함께 이날 주최 측인 국방소프트웨어협회와 국방산업연구원, 지디넷코리아는 향후 국방 기술 향상 및 산업 활성화에 공동 기여하기로 하는 3자 업무협정을 체결했다.

2026.09.18 17:53박희범 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

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