2024.09.24
최근 방위 산업에서 인공지능(AI)의 역할은 빠르게 커지고 있으며, 이는 방위 시스템의 효율성 향상과 정확한 예측 기능을 가능하게 하고 있습니다. 예를 들어, K-방산 기업들의 성장도 이에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다. LIG 넥스원은 사우디아라비아에 32억 달러 규모의 방산 계약을 체결하며 큰 성과를 거두었고, 이러한 사례는 방위 산업 내 AI 활용이 실질적인 성과로 이어지고 있음을 보여줍니다. AI 기술은 특히 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 적시에 최적의 결정을 내리는 데 큰 기여를 하고 있으며, 이는 무인 시스템, 자율 주행 전투 차량, 그리고 사이버 보안 분야에서 매우 중요합니다.
성공적으로 개발한 방위 AI 케이스는 어떤 것들이 있을까요? 아래 몇 가지 사례에 대해 소개해드립니다.
HADES High Accuracy Detection and Exploitation System
출처: Bombardier Defense/US Army.
영국 방산 기업 BAE Systems 에서 개발한 HADES 는 고정밀 탐지 및 데이터 분석 시스템입니다. 주로 적의 미사일 발사와 공중 위협을 예측하고 대응하는 데 사용되는데, 지난 달에는 미국 시에라 네바다 코퍼레이션(SNC)에 의해 봄바디어 글로벌 6500 비즈니스 제트기에 공중 정보, 감시 및 정찰 임무를 위한 감지 기술을 통합하는 임무를 맡기도 했습니다.
HADES 는 더 높이, 더 빨리, 더 멀리 비행하며 다중 모드의 데이터를 통합하고, 적 미사일과 공중 위협에 대한 조기 경보와 실시간 대응을 가능하게 하는 것이 주목적입니다. 이 시스템은 공중, 지상, 해상에 배치된 다양한 센서로부터 데이터를 수집하고, 이를 실시간으로 처리해 고정밀 경고 및 탐지 기능을 제공합니다.
HADES 가 제공하는 정밀한 탐지 및 예측 기능은 주로 아래와 같은 머신 러닝과 딥러닝 기반의 알고리즘에 의해 구동됩니다:
- 강화 학습(Reinforcement Learning): 이 시스템은 끊임없이 센서 데이터에서 학습하며, 각 상황에서 최적의 대응을 찾는 데 있어 의사 결정 트리와 정책 경로 최적화 기법을 사용합니다. 이를 통해 시스템은 반복적으로 적의 패턴을 학습하고, 향후 발생할 위협을 예측할 수 있는 능력을 발전시킵니다.
- 의사 결정 트리(Decision Trees): HADES 는 수집 된 데이터를 분류하고 분석할 때 의사 결정 트리를 사용하여 각 상황에서 발생할 가능성이 있는 다양한 시나리오를 평가합니다. 이를 통해 적의 행동을 예측하고 실시간 대응을 위한 최적의 결정을 내리게 됩니다.
- 다중 모달 데이터 분석(Multi-Modal Data Fusion): HADES 는 레이더, 영상 센서 등 여러 소스에서 데이터를 수집하여 이를 결합함으로써 더욱 정확한 탐지 능력을 갖춥니다. 이러한 데이터 융합을 통해 단일 소스보다 더 정밀한 정보 제공이 가능하며, 복합적인 데이터를 실시간으로 처리하여 적의 움직임을 빠르게 파악할 수 있습니다.
HADES 의 주요 강점 중 하나는 다양한 센서 데이터를 통합하여 위협을 조기에 탐지하고 대응할 수 있는 높은 정확도입니다. 정확한 퍼센트 수치는 BAE Systems 의 공식 보고서에 명시되어 있지는 않지만, HADES 는 공중 위협을 탐지하는 데 있어 상당히 높은 신뢰도를 자랑하며, 강화 학습을 통해 지속적으로 성능을 향상시키는 점이 주목됩니다. 특히 실시간 대응과 다중 데이터 소스의 융합으로 인해 오탐지율(False Positive)이 줄어들고, 예측 능력이 점점 정밀해지고 있는 것으로 알려져 있습니다.
Project Maven
또 다른 성공 사례는 미 공군이 개발한 Project Maven 입니다.
Project Maven 은 미 국방부가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로, 주로 전장 상황에서의 실시간 영상 분석을 목적으로 합니다. Project Maven 은 군사용 무인 항공기(UAV)나 감시 장비가 촬영한 대규모 영상 데이터를 분석해 적의 활동을 실시간으로 탐지하는 역할을 합니다. 주로 지상 전투 상황에서 적군의 움직임을 추적하고, 신속한 의사 결정을 지원하기 위해 개발되었습니다. 이는 데이터의 자동 분석을 통해 인간 분석가가 놓칠 수 있는 작은 변화나 패턴까지 감지할 수 있는 것이 특징입니다.
Project Maven은 최신 딥러닝과 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 고정밀 객체 인식 및 분석을 제공합니다. 다음과 같은 주요 알고리즘들이 적용됩니다:
- YOLO (You Only Look Once): Project Maven 은 YOLO 와 같은 실시간 객체 탐지 알고리즘을 사용하여 영상 내에서의 물체를 빠르게 인식하고 추적합니다. YOLO 는 한 번의 분석으로 영상 속 객체의 위치와 종류를 파악하는 기술로, 실시간 성능에 최적화되어 있어 전장 상황에서 매우 유용합니다.
- 딥러닝 기반 영상 인식 모델: Project Maven 은 다양한 딥러닝 모델을 사용하여 영상 속 적군의 움직임을 학습하고 예측합니다. 이 시스템은 군사용 드론의 영상 데이터를 처리하여 사람이 분석하는 것보다 훨씬 빠르게 정보를 추출하고, AI의 학습을 통해 계속해서 정확성을 높여갑니다.
- 군사 작전 최적화: AI 를 통해 전투 상황에서 경로 최적화 및 타겟팅이 가능하며, 머신 러닝을 사용해 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터를 학습하고 개선된 결정을 내릴 수 있습니다. 특히, 머신 러닝 모델은 매 전투 후 피드백을 받아 성능을 높이고, 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
Project Maven 의 성능은 군사 작전에서 중요한 정확도와 신속성을 기반으로 합니다. 실시간으로 대규모 영상을 처리하며, 적군을 탐지하고 경고할 때 높은 수준의 정확도를 보입니다. 특히 YOLO 알고리즘은 객체 탐지에서 높은 성능을 보여주며, 여러 군사적 상황에서 약 90% 이상의 정확도로 목표물을 탐지할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 또한, 딥러닝 모델이 계속 학습하고 데이터가 추가되면서 그 성능은 시간이 지날수록 개선되고 있습니다.
방위 산업에서 AI 개발 시 중요한 것들은 무엇일까요?
방위 산업에서 AI 개발은 다른 산업에 비해 더욱 정교하고 복잡한 접근이 필요합니다. 간략하게 핵심 만을 이야기하자면,
첫 번째로 중요한 요소는 보안성입니다.
AI 시스템이 국가의 안전과 직결되기 때문에 사이버 보안과 데이터 보호는 최우선으로 고려해야 합니다.
두 번째는 실시간 처리 능력입니다.
전투 환경은 빠르게 변화하며, 초단위로 변화하는 상황에 맞춰 즉각적인 대응이 필요하기 때문에,
고성능 GPU 서버와 같은 빠른 연산 속도는 필수입니다.
마지막으로 데이터의 정확성입니다.
방위 AI 모델이 최적의 성과를 내기 위해서는 고품질의 데이터와 이를 바탕으로 한 정교한 AI 학습이 중요합니다.
바로 AI의 포세이돈 서버는 방위 AI 개발에 최적화된 고성능 수냉 멀티 GPU 서버입니다.
특히, 포세이돈 서버는 자연어처리(NLP)에 특화되어 있어, 복잡한 데이터 분석과 실시간 연산 처리에 탁월한 성능을 발휘합니다.
최근 건국대학교 및 건국대병원 연구팀이 미국 MIT, 뉴욕 공대 등 세계 유수 대학들을 제치고, 글로벌 권위의 IEEE 가 주최한 알츠하이머 질환 인공지능 평가 세계 대회에서 1위를 차지하는 데 중요한 역할을 했습니다. 포세이돈 서버 한 대로도 이처럼 복잡한 AI 모델 훈련과 추론을 성공적으로 수행해 최고 수준의 정확성을 입증했습니다. 이러한 성과는 방위 산업에서도 포세이돈 서버의 퍼포먼스와 신뢰성을 입증하는 사례가 될 것입니다.
또한 포세이돈 서버는 수냉 방식을 통해 고성능 GPU 를 안정적으로 운영하며, 서버의 과열을 방지하여 장시간 고성능 작업을 지속할 수 있는 환경을 제공합니다. 다중 GPU 구성을 지원하여 방대한 데이터를 빠르게 처리하고, AI 모델 훈련과 실시간 추론에 있어 강력한 성능을 발휘합니다.
마지막으로, 포세이돈 서버 구축과 내부 온프레미스 클라우드를 통해 다중 인원이 함께 연구를 진행하면서도 강력한 보안으로 안심하고 사용하실 수 있습니다.
BARO AI 전시부스 : KINTEX Hall 7, 중소기업관 7H-21
이번 DX KOREA 2024 에 참가하는 바로 AI 의 POSEIDON SERVER
전술 분석, 자율 무기 시스템, 정보 수집 및 분석 등 다양한 방위 AI 분야에서
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2024.09.24
최근 방위 산업에서 인공지능(AI)의 역할은 빠르게 커지고 있으며, 이는 방위 시스템의 효율성 향상과 정확한 예측 기능을 가능하게 하고 있습니다. 예를 들어, K-방산 기업들의 성장도 이에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다. LIG 넥스원은 사우디아라비아에 32억 달러 규모의 방산 계약을 체결하며 큰 성과를 거두었고, 이러한 사례는 방위 산업 내 AI 활용이 실질적인 성과로 이어지고 있음을 보여줍니다. AI 기술은 특히 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 적시에 최적의 결정을 내리는 데 큰 기여를 하고 있으며, 이는 무인 시스템, 자율 주행 전투 차량, 그리고 사이버 보안 분야에서 매우 중요합니다.
성공적으로 개발한 방위 AI 케이스는 어떤 것들이 있을까요? 아래 몇 가지 사례에 대해 소개해드립니다.
HADES High Accuracy Detection and Exploitation System
출처: Bombardier Defense/US Army.
영국 방산 기업 BAE Systems 에서 개발한 HADES 는 고정밀 탐지 및 데이터 분석 시스템입니다. 주로 적의 미사일 발사와 공중 위협을 예측하고 대응하는 데 사용되는데, 지난 달에는 미국 시에라 네바다 코퍼레이션(SNC)에 의해 봄바디어 글로벌 6500 비즈니스 제트기에 공중 정보, 감시 및 정찰 임무를 위한 감지 기술을 통합하는 임무를 맡기도 했습니다.
HADES 는 더 높이, 더 빨리, 더 멀리 비행하며 다중 모드의 데이터를 통합하고, 적 미사일과 공중 위협에 대한 조기 경보와 실시간 대응을 가능하게 하는 것이 주목적입니다. 이 시스템은 공중, 지상, 해상에 배치된 다양한 센서로부터 데이터를 수집하고, 이를 실시간으로 처리해 고정밀 경고 및 탐지 기능을 제공합니다.
HADES 가 제공하는 정밀한 탐지 및 예측 기능은 주로 아래와 같은 머신 러닝과 딥러닝 기반의 알고리즘에 의해 구동됩니다:
HADES 의 주요 강점 중 하나는 다양한 센서 데이터를 통합하여 위협을 조기에 탐지하고 대응할 수 있는 높은 정확도입니다. 정확한 퍼센트 수치는 BAE Systems 의 공식 보고서에 명시되어 있지는 않지만, HADES 는 공중 위협을 탐지하는 데 있어 상당히 높은 신뢰도를 자랑하며, 강화 학습을 통해 지속적으로 성능을 향상시키는 점이 주목됩니다. 특히 실시간 대응과 다중 데이터 소스의 융합으로 인해 오탐지율(False Positive)이 줄어들고, 예측 능력이 점점 정밀해지고 있는 것으로 알려져 있습니다.
Project Maven
또 다른 성공 사례는 미 공군이 개발한 Project Maven 입니다.
Project Maven 은 미 국방부가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로, 주로 전장 상황에서의 실시간 영상 분석을 목적으로 합니다. Project Maven 은 군사용 무인 항공기(UAV)나 감시 장비가 촬영한 대규모 영상 데이터를 분석해 적의 활동을 실시간으로 탐지하는 역할을 합니다. 주로 지상 전투 상황에서 적군의 움직임을 추적하고, 신속한 의사 결정을 지원하기 위해 개발되었습니다. 이는 데이터의 자동 분석을 통해 인간 분석가가 놓칠 수 있는 작은 변화나 패턴까지 감지할 수 있는 것이 특징입니다.
Project Maven은 최신 딥러닝과 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 고정밀 객체 인식 및 분석을 제공합니다. 다음과 같은 주요 알고리즘들이 적용됩니다:
Project Maven 의 성능은 군사 작전에서 중요한 정확도와 신속성을 기반으로 합니다. 실시간으로 대규모 영상을 처리하며, 적군을 탐지하고 경고할 때 높은 수준의 정확도를 보입니다. 특히 YOLO 알고리즘은 객체 탐지에서 높은 성능을 보여주며, 여러 군사적 상황에서 약 90% 이상의 정확도로 목표물을 탐지할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 또한, 딥러닝 모델이 계속 학습하고 데이터가 추가되면서 그 성능은 시간이 지날수록 개선되고 있습니다.
방위 산업에서 AI 개발 시 중요한 것들은 무엇일까요?
방위 산업에서 AI 개발은 다른 산업에 비해 더욱 정교하고 복잡한 접근이 필요합니다. 간략하게 핵심 만을 이야기하자면,
첫 번째로 중요한 요소는 보안성입니다.
AI 시스템이 국가의 안전과 직결되기 때문에 사이버 보안과 데이터 보호는 최우선으로 고려해야 합니다.
두 번째는 실시간 처리 능력입니다.
전투 환경은 빠르게 변화하며, 초단위로 변화하는 상황에 맞춰 즉각적인 대응이 필요하기 때문에,
고성능 GPU 서버와 같은 빠른 연산 속도는 필수입니다.
마지막으로 데이터의 정확성입니다.
방위 AI 모델이 최적의 성과를 내기 위해서는 고품질의 데이터와 이를 바탕으로 한 정교한 AI 학습이 중요합니다.
바로 AI의 포세이돈 서버는 방위 AI 개발에 최적화된 고성능 수냉 멀티 GPU 서버입니다.
특히, 포세이돈 서버는 자연어처리(NLP)에 특화되어 있어, 복잡한 데이터 분석과 실시간 연산 처리에 탁월한 성능을 발휘합니다.
최근 건국대학교 및 건국대병원 연구팀이 미국 MIT, 뉴욕 공대 등 세계 유수 대학들을 제치고, 글로벌 권위의 IEEE 가 주최한 알츠하이머 질환 인공지능 평가 세계 대회에서 1위를 차지하는 데 중요한 역할을 했습니다. 포세이돈 서버 한 대로도 이처럼 복잡한 AI 모델 훈련과 추론을 성공적으로 수행해 최고 수준의 정확성을 입증했습니다. 이러한 성과는 방위 산업에서도 포세이돈 서버의 퍼포먼스와 신뢰성을 입증하는 사례가 될 것입니다.
또한 포세이돈 서버는 수냉 방식을 통해 고성능 GPU 를 안정적으로 운영하며, 서버의 과열을 방지하여 장시간 고성능 작업을 지속할 수 있는 환경을 제공합니다. 다중 GPU 구성을 지원하여 방대한 데이터를 빠르게 처리하고, AI 모델 훈련과 실시간 추론에 있어 강력한 성능을 발휘합니다.
마지막으로, 포세이돈 서버 구축과 내부 온프레미스 클라우드를 통해 다중 인원이 함께 연구를 진행하면서도 강력한 보안으로 안심하고 사용하실 수 있습니다.
BARO AI 전시부스 : KINTEX Hall 7, 중소기업관 7H-21
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