[현장] 코난, 국방 AI 플랫폼 2.0 구상…"연산·개발 환경 강화 추진"

조이환 기자 2025. 7. 16. 12:35
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국방 인공지능(AI) 플랫폼이 실전 개발 수요를 감당하지 못하는 가운데 이를 보완하기 위한 고도화 전략이 제시됐다.

이를 해결하기 위한 고도화 방향은 ▲시계열 센서·항적 데이터를 감당할 수 있는 데이터 웨어하우스·레이크 기반 구축 ▲정제 작업의 유연성을 높이기 위한 오픈소스 도구 다변화 ▲VS 코드 등 고급 개발 환경의 병행 제공 ▲모델 개발 이후 자동 연계가 가능한 국방 AI 표준 추론 서비스 체계 신설 등 네 가지로 제시됐다.

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"폐쇄망 운영 한계 고려한 인프라·추론 서비스 개선 필요"…전용 센터 등 제안 나와

(지디넷코리아=조이환 기자)국방 인공지능(AI) 플랫폼이 실전 개발 수요를 감당하지 못하는 가운데 이를 보완하기 위한 고도화 전략이 제시됐다. 제한된 인프라와 폐쇄망 운영 조건을 극복할 구조 전환이 필요하다는 문제의식이 공유됐다.

코난테크놀로지는 16일 서울 용산 전쟁기념관에서 '국방 AI 테크 서밋 2025'를 열고 국방 AI 기술 전략과 구축 사례를 공개했다. 이날 발표자로 나선 박정선 이사는 국내 최초 국방지능형 플랫폼의 설계를 총괄한 실무자로, AI 플랫폼의 기술적 구조, 한계, 차세대 고도화 방안을 설명했다.

국방지능형 플랫폼은 지난 2023년 83억원 규모 예산으로 5개월 만에 폐쇄망 내에 구축된 상태다. 현재는 컴퓨팅처리장치(CPU) 12대, 그래픽처리장치(GPU) 3대 기반의 가상화 환경에서 운영되며 약 30개의 AI 프로젝트를 동시에 개설할 수 있다. 웹 기반의 데이터 업로드, 자동 암호화, 라벨링 도구 제공 등 AI 개발의 기본 흐름은 갖췄지만 실질적인 고도화 여력은 제한적이라는 평가다.

국방 인공지능(AI) 플랫폼이 실전 개발 수요를 감당하지 못하는 가운데 이를 보완하기 위한 고도화 전략이 제시됐다. (사진=조이환 기자)

박 이사는 가장 큰 병목으로 '연산 자원 부족'을 꼽았다. 현 시스템은 엔비디아 'H100' GPU 16장을 기반으로 구성돼 있는데 이는 생성형 모델 하나조차 안정적으로 구동하기 어려운 수준이다. 학습·정제·추론·배포까지 이어지는 전체 개발 사이클을 포괄하기엔 인프라 자체가 턱없이 부족하다는 설명이다.

이를 해결하기 위한 고도화 방향은 ▲시계열 센서·항적 데이터를 감당할 수 있는 데이터 웨어하우스·레이크 기반 구축 ▲정제 작업의 유연성을 높이기 위한 오픈소스 도구 다변화 ▲VS 코드 등 고급 개발 환경의 병행 제공 ▲모델 개발 이후 자동 연계가 가능한 국방 AI 표준 추론 서비스 체계 신설 등 네 가지로 제시됐다.

현장의 비효율성도 언급됐다. 박 이사는 보안 출입에만 1~2시간이 소요되고 실제 개발 가능한 시간이 하루 3시간 내외에 불과하다고 지적했다. 특히 민간 협력사가 프로젝트에 투입될 경우 사전 승인 절차나 인증 체계에서도 병목이 발생한다는 점도 과제로 제시됐다.

박정선 이사는 "단순한 장비 증설보다는 개발자들이 몰입할 수 있는 전용 공간 등 물리적 환경을 단계적으로 갖춰나갈 필요가 있다"며 "실제 운영과 개발 간 간극을 좁히려면 인프라와 운용 방식 모두에 대한 개선이 병행돼야 한다"고 강조했다.

조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)

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