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성균관대, 전차·총소리를 AI무기로…'국방 데이터랩' K- 방산선두 나선다

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3TB 기밀데이터 현대로템·한화 개방…3월 '피지컬 AI 실증랩' 전격 공개
이투데이

27일 경기도 판교캠퍼스에서 열린 성균관대학교 '국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나'에서 맹경무 인공지능기업협력센터장을 비롯한 성균관대·스페이스뱅크 관계자와 산·학·연·군 참석자들이 '피지컬 AI 실증 LAB' 현판 앞에서 기념촬영하고 있다.


성균관대학교가 대한민국 국방 AI의 게임체인저로 부상했다.

전차 이미지부터 총소리까지, 철통 보안 속에 잠들어 있던 군사기밀 데이터 3TB를 민간 방산기업에 전격 개방해 실전형 AI 개발을 이끈 성균관대가 27일 경기도 판교캠퍼스에서 '국방 데이터랩 운용 및 발전방안 세미나'를 열고, 다음 단계인 '피지컬 AI 실증랩' 구축 청사진까지 공개하며 국방 AI 생태계의 구심점 역할을 자임하고 나섰다.

이번 세미나는 성균관대와 육군교육사령부가 공동 운영 중인 국방 데이터랩의 성과를 산·학·연·관·군이 한자리에서 점검하고, 무인체계와 피지컬 AI 기반의 미래전력 발전 방향을 구체화하기 위해 마련됐다.

성균관대가 판교 스타트업캠퍼스에 제2국방데이터랩을 개소한 것은 2024년 4월이다. 방첩사령부의 철저한 보안통제 아래, 원본 데이터는 단 한 줄도 외부로 반출되지 않는다. 오직 AI가 학습한 결과물만 밖으로 나간다. 이 원칙하에 성균관대는 러시아 T-80U 전차 이미지, 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3TB 분량의 다급 보안데이터를 구축했다.

특히 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 국내 핵심 방산기업들이 이 데이터를 기반으로 화력운영시스템과 무인체계 객체탐지 기술을 성공적으로 개발하며 성과를 가시화했다.

맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 데이터 갈증이 매우 심각한 영역"이라며 "이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속가능한 협력 네트워크 터전이 되기를 바란다"고 강조했다.

이날 세미나에서 가장 주목받은 것은 성균관대의 다음 수(手)였다. 성균관대는 스페이스뱅크와 공동으로 3월 중 '피지컬 AI 실증랩'을 공개할 예정이다.

클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 축으로 다종 로봇을 통합 관리하는 이 실증랩은 △OTA 기반 원격 업데이트 △군 표준 DDS 통신 지원 △센서 데이터 보안 전송 △VLA 기반 명령 생성 등의 기능을 갖춰, 시뮬레이션 환경과 실제 물리 환경의 데이터를 비교·학습해 로봇의 실전 대응 능력을 극대화하는 체계로 구성된다. 로봇을 하드웨어가 아닌 '데이터' 중심으로 운영한다는 것이 성균관대의 핵심 전략이다.

김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 현재 육군 중심으로 분산 운영되는 데이터를 전군으로 통합하는 '전군 데이터 통합 허브' 구축을 국방부에 공개 촉구했다. 그는 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며 "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어, 국방부 차원의 독립적인 예산 편성이 시급하다"고 제언했다.

이준호 크라우드데이터 대표는 미국 국방부가 전통 방산업체 중심에서 팔란티어·스케일 AI 등 데이터 기반 신생 기술 기업으로 조달체계를 전환하고 있는 현실을 상기시키며 "중국은 이미 원격조작으로 수천 대 로봇의 피지컬 AI 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라고 경고했다. 그러면서 "우리 군도 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문인력 양성이 필수적"이라고 강조했다.

한편, 성균관대는 '군 특화 AI 교육과정'을 통해 양성된 인재들이 정예화된 데이터를 실무에서 활용할 수 있도록 거점대학의 역할을 지속적으로 강화하겠다는 방침이다.

맹 센터장은 "국방데이터랩과 새롭게 선보일 피지컬 AI 실증랩이 결합된 데이터 생태계는 K-방산의 기술적 우위를 확보하는 강력한 무기가 될 것"이라고 밝혔다.

[이투데이/경기인천취재본부 김재학 기자 ( Jo801005@etoday.co.kr)]

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