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

흩어진 전장 정보 AI가 맥락까지 분석…대응 방안 비교해 지휘관 판단 지원

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.

성낙호 네이버클라우드 AI기술 총괄 전무는 "전체적인 전력을 '지능의 네트워크'로 볼 필요가 있다"고 말했다. (사진=지디넷코리아)

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.

이소은 네이버클라우드 이사는 "현재 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 결심에 필요한 전장의 이해를 더 빠르게 만드는 것"이라고 밝혔다. (사진=지디넷코리아)

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.