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[IT뉴스]“전장 데이터 넘치는데 판단은 더 복잡”…네이버클라우드, ‘국방 온톨로지’ 제시

온카뱅크관리자

2026-09-18 16:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [네이버클라우드 국방 AI 전략 세미나]④이소은 이사 기존 체계 바꾸지 않고 데이터 연결…AI가 전장 맥락 파악 포격·미상 선박 등 실전형 데모로 데이터 융합 과정 시연 
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 [이데일리 김현아 기자] 드론과 위성, 레이더 등 감시·정찰 장비가 늘면서 전장에 쏟아지는 데이터도 급증하고 있다. 하지만 데이터가 많아질수록 지휘관의 판단은 오히려 복잡해진다. 서로 다른 센서와 부대에서 들어오는 정보를 하나로 모으고 관계와 의미를 파악하는 데 시간이 걸리기 때문이다.
 이소은 네이버클라우드 디펜스 AI 플랫폼 이사는 18일 네이버클라우드가 개최한 국방 AI 전략 세미나 ‘디펜스 AI 데이(Defense AI Day)’에서 “전장의 주도권은 누가 전장을 더 빠르게 이해하고 판단과 결심으로 연결하느냐의 문제”라며 “성공적인 국방 AI는 화려한 AI 모델보다 그 전 단계인 국방 데이터의 연결과 구조화에서 시작한다”고 말했다.
 그는 “미국 국방부 역시 JADC2(합동전영역지휘통제)와 GIDE(글로벌 정보 우위 실험)를 통해 흩어진 데이터를 하나로 연결하고 전장 이해를 앞당기는 과정을 실증해 왔다”고 설명했다.
 네이버클라우드는 이를 위해 △데이터 패브릭 △국방 온톨로지 △지휘 결심 지원으로 이어지는 3단계 구조를 제시했다. 흩어진 데이터를 연결하고, 데이터 사이의 관계와 맥락을 파악한 뒤 지휘관의 결심을 지원하는 방식이다.
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 <img alt="이소은 네이버클라우드 이사가 18일 네이버클라우드가 개최한 국방 AI 전략 세미나 ‘디펜스 AI 데이(Defense AI Day)’에서 강연하고 있다. 사진=이데일리 김현아 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/18/Edaily/20260918165038512spsw.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KI2fvQ9UIM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/18/Edaily/20260918165038512spsw.jpg" width="658">
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 이소은 네이버클라우드 이사가 18일 네이버클라우드가 개최한 국방 AI 전략 세미나 ‘디펜스 AI 데이(Defense AI Day)’에서 강연하고 있다. 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 기존 체계 바꾸지 않고 데이터부터 연결
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 첫 단계는 흩어진 데이터를 실시간으로 연결하는 ‘데이터 패브릭(Data Fabric)’이다.
 네이버클라우드는 각 부서가 독립적으로 운영하는 망분리 환경에서 데이터를 복제하거나 별도 시스템으로 옮기지 않고, 원래 위치에 둔 채 가상화 기술로 연결하는 방식을 제시했다. 기존 C4I 체계나 보안 환경을 크게 바꾸지 않으면서 텍스트·영상·음성 등 서로 다른 데이터를 하나의 상황으로 묶는 방식이다.
 이렇게 연결된 데이터 사이의 관계와 의미를 파악하도록 만드는 것이 ‘국방 온톨로지(Ontology)’다.
 예를 들어 특정 표적이 식별되면 표적 정보만 보여주는 데 그치지 않고 주변 부대와 전력, 지형, 과거 유사 징후 등을 함께 분석한다. 이를 통해 해당 표적이 현재 작전에서 어떤 의미를 갖는지 파악할 수 있다는 설명이다.
 이 이사는 “참모진이 여러 정보를 일일이 대조해 보고서를 작성하던 병목을 크게 줄일 수 있다”며 “이를 위해 한국형 표준 온톨로지를 사전에 구축해 뒀다”고 설명했다.
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 음성 무전부터 어선 영상까지…흩어진 정보 연결
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 이날 행사에서는 디펜스 AI 플랫폼이 실제 전장 상황에서 어떻게 작동하는지를 보여주는 시나리오도 공개됐다.
 첫 번째는 적의 포격 상황이다. 대포병 레이더가 포착한 포격 정보에 음향·지진 센서 분석 결과, TOD(열상장비)와 폐쇄회로TV(CCTV) 영상, 초소에서 들어온 음성 무전까지 하나의 상황판으로 통합했다. 음성 무전은 음성인식(STT)을 통해 문자로 변환됐다.
 두 번째는 해상에서 다수의 미상 선박과 비행체가 발견된 상황이다. 해군·해경 선박 레이더와 공군 레이더 정보에 민간 어선의 제보 영상, 출격한 전투기의 촬영 영상까지 결합했다.
 서로 다른 출처의 데이터를 하나의 상황으로 묶은 뒤 온톨로지를 적용해 ‘해상 경계 시험 및 사전 정찰이 의심된다’는 맥락을 도출하는 과정도 시연했다.
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 사진=이데일리 김현아 기자
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 데이터 공유 넘어 ‘지휘관 결심’ 지원
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 데이터를 연결하고 상황을 분석하는 데서 끝나지 않는다. 분석된 정보는 지휘관의 결심을 지원하는 단계로 이어진다.
 상급·인접·예하 부대가 보안 권한에 따라 같은 전장 상황을 볼 수 있도록 공통상황인식(COP)을 공유하고, 임무와 지형 등 작전 조건을 반영해 여러 대응 방책(COA)을 비교·시뮬레이션한다. 판단 과정에서는 데이터 원출처와 교전규칙(ROE) 등 근거도 함께 제시한다.
 이 이사는 국방 AI에서는 시스템 구축뿐 아니라 지속적인 운영 역량도 중요하다고 강조했다.
 그는 “시스템 구축보다 더 어려운 것이 24시간 365일 무중단 운영”이라며 “새로운 무기나 센서가 추가되고 데이터가 급증하더라도 지식체계를 계속 확장할 수 있는 운영 역량이 필수적”이라고 말했다.
 AI가 지휘관을 대신하는 것이 아니라 판단을 뒷받침하는 역할을 해야 한다는 점도 강조했다.
 이 이사는 “수많은 데이터 속에서 마지막 명령을 내려야 하는 결단의 무게는 그 어떤 첨단 AI도 대신할 수 없으며, 결심은 언제나 지휘관 사람의 몫”이라며 “영상 분석과 음성 인식 등에 뛰어난 스타트업들과 플러그 앤 플레이 방식의 생태계를 구축해 지휘관의 결심을 돕겠다”고 밝혔다.
 김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
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