'없는 전장'까지 만들어 훈련한다…軍, AI로 야간·악천후·적 장비 학습

AI 학습데이터 검증·보강체계 구축…2027년까지 실증
GOP 경계 등 감시정찰 AI에 적용…생성형 AI로 희귀 상황 보완

2026년 을지훈련에서 육군 50사단 초기대응반과 기동타격대원들이 K806 차륜형장갑차로 현장에 도착, 내부에 있는 테러범을 진압하기 위해 달려가고 있다. ⓒ 뉴스1 최창호 기자

(서울=뉴스1) 허고운 기자 = 우리 군이 실제 작전환경에서 확보하기 어려운 야간·악천후 상황이나 미확인 적 장비 등의 모습을 생성형 인공지능(AI)으로 만들어 AI 기반 무기체계 학습에 활용하는 방안을 추진한다.

11일 군 당국에 따르면 육군 시험평가단은 'AI 학습 데이터 품질평가 검증·보강 기술 실증' 사업을 추진하고 있다. 사업기간은 2027년 10월까지이며, 총사업비로 약 9억 원을 투입한다.

이번 사업의 핵심은 군이 보유한 AI 학습데이터를 자체적으로 검사하고, 부족한 부분은 생성형 AI로 새로운 데이터를 만들어 채우는 체계를 구축하는 것이다.

육군은 현재 국방 분야에서 AI 학습데이터의 품질을 평가·검증할 수 있는 체계와 조직 등 인프라가 미흡하다고 보고 있다. 민간에서는 관련 품질인증이 이뤄지고 있지만 군사 데이터는 보안 문제로 외부기관에 검증을 맡기는 데 한계가 있다는 판단에서다.

현재 군의 학습데이터 품질 관리는 수작업 라벨링과 데이터 분류·빈도 분석에 크게 의존하고 있다. 육군은 새 체계를 통해 학습데이터의 다양성·불균형성·편향성·충분성 등을 자동으로 평가할 계획이다.

육군은 특히 군사용 이미지에서 지형·기상·날씨 등 작전 환경과 객체의 행동·수량 등의 특징을 추출하고, 부족한 영역이 확인되면 생성형 AI가 이를 보완하는 합성데이터를 만들기로 했다.

예를 들어 야간이나 악기상, 미확인 적 장비처럼 실제 작전환경에서 확보하기 어려운 희소 데이터를 만들어 기존 학습데이터에 추가할 수 있다. 객체·종류·수량·위치뿐 아니라 배경환경, 기상조건, 시간대 등을 달리한 이미지 생성도 가능하다.

또한 저품질 데이터는 재분류하거나 노이즈를 제거해 복원하고, 특정 환경에 편향된 데이터는 합성데이터로 보완하거나 중복 데이터를 새로운 데이터로 대체하는 방안도 육군은 추진 중이다.

육군은 사업의 구체적인 적용 대상으로 GOP 과학화경계시스템 등 AI 기반 감시정찰 전력을 제시했다. 실제 현장 시험만으로는 다양한 전장상황을 충분히 재현하기 어렵고, 희귀 데이터를 직접 수집하려면 막대한 비용과 노력이 든다는 점에서 합성데이터 활용 필요성이 크다고 판단했다.

군 관계자는 "새 체계는 외부와 독립된 군 내부망에서 운용할 것"이라며 "실증을 통해 데이터 품질 관리 역량을 확보하고, 향후 AI 성능을 개선해 나갈 계획"이라고 말했다.

hgo@news1.kr