국방 AI 플랫폼의 한계와 고도화 전략: 인프라 병목 현상 극복 및 실전 개발 수요 충족 방안
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본 콘텐츠는 국방 분야의 인공지능(AI) 기술 도입 및 플랫폼 구축을 담당하는 IT 전문가, 관련 솔루션 공급업체, 기술 개발 전략을 수립하는 기획자 및 의사결정권자에게 실질적인 인사이트를 제공합니다. 특히 제한된 인프라 환경에서 AI 개발의 병목 현상을 파악하고 이를 극복하기 위한 구체적인 고도화 전략을 모색하는 데 유용합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 트렌드
국방 인공지능(AI) 플랫폼이 실제 개발 수요를 감당하기 위한 인프라 및 기술적 한계를 드러내고 있으며, 이에 대한 고도화 전략 마련이 시급한 상황입니다.
주요 변화 및 영향
- 플랫폼 구축 현황: 2023년 83억원 예산으로 5개월 만에 폐쇄망 내 구축되었으나, CPU 12대, GPU 3대 기반의 제한적인 환경으로 약 30개의 AI 프로젝트 동시 개설 가능.
- 실질적 고도화 여력 제한: 웹 기반 데이터 업로드, 자동 암호화, 라벨링 도구 등 기본 기능은 갖추었으나 실질적인 AI 개발 및 고도화에는 제약.
- 병목 현상: GPU 자원 부족이 가장 큰 문제로 지적됨. 현재 엔비디아 H100 GPU 16장 구성으로는 생성형 모델 하나조차 안정적으로 구동하기 어려움.
- 전체 개발 사이클 지원 부족: 학습, 정제, 추론, 배포 전 과정에 필요한 인프라가 턱없이 부족.
트렌드 임팩트
국방 AI 플랫폼의 성능 향상 및 실질적인 활용도 증대를 위해서는 인프라 확충과 함께 개발 효율성을 높이는 전략이 필수적입니다. 제한된 환경에서의 성공적인 AI 기술 적용을 위해서는 아키텍처 전환 및 자원 관리 최적화 방안 모색이 중요합니다.
업계 반응 및 전망
코난테크놀로지에서 개최한 '국방 AI 테크 서밋 2025'를 통해 이러한 문제의식이 공유되었으며, 향후 국방 AI 생태계 발전을 위한 기술적, 구조적 개선 방안이 제시되었습니다. 특히 제한된 인프라를 극복하기 위한 구조 전환의 필요성이 강조되었습니다.
고도화 전략 방향
- 데이터 웨어하우스·레이크 기반 구축: 시계열 센서, 항적 데이터 등 대규모 및 다양한 데이터를 효과적으로 수용 및 관리.
- 오픈소스 도구 다변화: 데이터 정제 작업의 유연성 및 효율성 증대.
- 고급 개발 환경 병행 제공: VS Code 등 개발자 친화적인 환경을 제공하여 생산성 향상.
- 국방 AI 표준 추론 서비스 체계 신설: 모델 개발 이후 자동화된 배포 및 추론 연계.
📚 실행 계획
국방 AI 플랫폼의 GPU 및 컴퓨팅 자원 확충 계획을 수립하고, 단계별 증설 로드맵을 마련합니다. (예: 고성능 GPU 서버 도입, 클라우드 기반 자원 활용 검토)
인프라
우선순위: 높음
시계열 센서, 항적 데이터 등 국방 특화 데이터를 효과적으로 저장, 관리, 분석할 수 있는 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 구축 방안을 설계합니다.
데이터 관리
우선순위: 높음
데이터 전처리 및 모델 학습/정제 단계에서 활용할 수 있는 오픈소스 도구(예: Pandas, Spark, MLflow)의 도입 및 연동 방안을 검토합니다.
개발 환경
우선순위: 중간