네이버클라우드가 민간 AI 기술을 군의 임무 환경에 적용·실증하는 국방 소버린 AI 전략을 제시했다. 자율무기체계 지능화와 실시간 데이터 기반 지휘결심 지원 방안을 공개하고, 군이 데이터와 AI 모델의 통제권을 유지할 국방 특화 클라우드 구상도 내놨다.
네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 '국방 AI 전략 세미나(Defense AI Day)'를 열었다.
네이버클라우드는 올해 국방 AX 사업화에 본격적으로 나섰다. 지난 3월 국방 특화 AI 기술 협력을 추진하고 6월 전담 조직을 꾸렸다. 이어 군사 데이터의 보안·통제 요구에 자체 AI 모델과 클라우드 역량을 적용하기 시작했다.
김유원 네이버클라우드 대표는 이날 세미나에 앞서 환영사를 통해 "군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결해 국방 현장의 문제 해결을 뒷받침하겠다"고 밝혔다.
이날 발표는 군이 AI 통제권을 유지하면서 민간 기술을 임무에 적용하고, 현장 경험을 반영해 개선하는 방안으로 이어졌다.
유경범 네이버클라우드 국방사업 총괄 전무는 '변화하는 전장 환경과 국방 소버린 AI 가속화 방안' 발표에서 "단순히 AI 모델 하나만이 아니라 이를 이루는 전체적인 운영 체계를 갖추는 것이 중요하다"고 강조했다. 전장 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 연결하고, 모델과 서비스가 군의 실제 임무에 쓰이도록 클라우드와 데이터센터까지 함께 설계해야 한다는 설명이다.
유 전무는 이어 민간의 기술 역량을 결집해 군의 폐쇄망에서 데이터와 모델을 안전하게 연결하고, 효과를 확인할 수 있는 임무부터 실증해야 한다고 제언했다. 이후 현장 배치 엔지니어가 군과 함께 시스템을 운용하며 요구사항을 반영하고 성능을 개선하는 방식이다.
이어 성낙호 네이버클라우드 AI 기술총괄 전무는 개별 장비의 성능 향상을 넘어 전력 전체를 하나의 지능 네트워크로 설계해야 한다고 강조했다.
성 전무는 개별 장비의 지능을 높이는 데 그치지 않고, 전력 전체를 하나의 지능 네트워크로 설계해야 한다고 강조했다. 서로 다른 센서와 무기체계가 수집한 정보를 하나의 전장 상황으로 이해하고, 연결된 전력 전체가 함께 움직이도록 해야 한다는 설명이다.
이를 위한 기술로는 영상과 센서 정보를 공간 정보로 재구성하는 공간지능과 행동 결과를 예측하는 월드모델을 제시했다. 성 전무는 월드모델을 활용해 특정 행동이 가져올 결과를 미리 시뮬레이션할 수 있다고 설명했다.
전장 데이터를 지휘관의 판단에 활용하려면 데이터의 의미와 관계부터 파악해야 한다는 제언도 이어졌다. 이소은 네이버클라우드 이사는 "AI는 기술의 시작이 아니라 마지막 단계"라며 데이터 패브릭으로 흩어진 군 데이터를 연결하고, 국방 온톨로지로 그 맥락을 구조화해야 한다고 강조했다.
데이터 패브릭은 기존 체계의 데이터를 옮기거나 복제하지 않고 필요한 정보를 연결하는 기술이다. 네이버클라우드는 이를 통해 각 체계의 보안 정책을 유지하면서 여러 출처의 전장 정보를 실시간으로 활용할 수 있도록 지원한다는 구상이다.
이 이사는 이날 데모 영상 두 편도 선보였다. 영상은 포격 발생과 해상 이상 징후를 각각 가정한 것으로, 네이버클라우드는 서로 다른 체계의 정보를 하나의 상황으로 연결해 분석하는 과정을 보여줬다. 포격 시나리오에서는 드론·CCTV 영상과 음성 보고를 토대로 복수의 대응 방책과 판단 근거를 제시했다. 해상 시나리오에서는 미상 선박·비행체의 레이더 정보와 어선의 제보 영상을 종합해 상황을 분석했다.
이 이사는 "AI가 방책을 대신 결정하는 것이 아니라 여러 선택지와 위험을 분석해 지휘관의 최종 결심을 지원한다"고 말했다.
마지막 발표자로 나선 박종건 네이버클라우드 이사는 앞서 소개된 AI 기술을 군 임무에 적용할 기반으로 국방 특화 클라우드를 제시했다. 박 이사는 "임무와 데이터, 정책에 대한 최종 통제권을 군이 유지해야 한다"고 강조했다. 중앙에서 AI 모델을 학습·평가한 뒤에도 군의 검증과 승인을 거쳐 임무 거점과 현장에 배포하겠다는 구상이다.
박 이사는 통신이 제한되거나 끊긴 상황에서도 승인된 AI 서비스와 필요한 데이터로 임무를 이어가야 한다고 설명했다. 현장에서 얻은 데이터를 모델 개선에 반영하되 개선된 모델을 다시 배포할 때도 군의 검증과 승인을 받도록 한다는 방침이다.
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