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“AI는 수개월마다 바뀌는데”…국방AX도 ‘구독’으로 계속 최신화해야

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김현아 기자I 2026.09.18 15:19:07

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[네이버클라우드 국방 AI 세미나] ②유경범 전무
"기존 무기 획득체계로 최신 AI 담기 어려워”
“일회성 구축보다 구독으로 지속 개선”
“군수·교육·행정부터 퀵윈”
국방망 데이터는 ‘맥락’ 부족, FDE로 보완

[이데일리 김현아 기자] “국방에서 소버린(Sovereign·주권) AI는 선택이 아니라 생존 조건입니다. AI를 직접 만들고 하이퍼스케일 데이터센터를 구축·운영하는 국내 대표 IT 기업으로서 국방 AX(AI 전환)를 지원하겠습니다.”

유경범 네이버클라우드 전무(국방사업 총괄)는 18일 네이버클라우드가 개최한 국방 AI 전략 세미나 ‘디펜스 AI 데이(Defense AI Day)’에서 이같이 밝혔다.

AI 기술이 수개월 단위로 바뀌는 만큼 국방 무기체계도 도입 후 지속적으로 AI를 최신화할 수 있어야 한다는 것이다.

유경범 네이버클라우드 전무(국방사업 총괄)는 18일 네이버클라우드가 개최한 국방 AI 전략 세미나 ‘디펜스 AI 데이(Defense AI Day)’에서 발표하고 있다. 사진=이데일리 김현아 기자
유경범 네이버클라우드 전무(국방사업 총괄)는 18일 네이버클라우드가 개최한 국방 AI 전략 세미나 ‘디펜스 AI 데이(Defense AI Day)’에서 발표하고 있다. 사진=이데일리 김현아 기자
사진=이데일리 김현아 기자
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외산 오픈소스 ‘백도어’ 경고

유 전무는 특정 AI 모델 하나에 의존하기보다 데이터·컴퓨팅·클라우드를 아우르는 소버린 AI 생태계가 필요하다고 강조했다.

특히 폐쇄망 환경에서 보안 제약을 우회하기 위해 외산 오픈소스를 활용하는 관행에 우려를 나타냈다.

그는 “폐쇄망 안에서 실데이터 접근이 막혀 있다 보니 외산 오픈소스를 활용해 우회 개발하는 경우가 많다”며 “이는 라이선스 정책 변경으로 갑자기 과금 폭탄을 맞거나, 백도어(Backdoor)를 통해 우리 군의 데이터가 유출될 잠재적 리스크가 매우 크다”고 말했다.

유 전무는 “자체적으로 라지 랭귀지 모델(LLM)을 만들고, 하이퍼스케일 데이터센터를 설계·구축·운영하며 클라우드 기술까지 다 보유한 나라는 미국과 중국을 제외하면 우리나라밖에 없다”며 네이버의 풀스택(Full-stack) 역량을 강조했다.

국가 차원의 역량을 모으기 위해서는 파편화된 사업 발주 관행도 바꿔야 한다고 주장했다.

유 전무는 “각 군과 연구소에서 인프라, 모델, 데이터 등 ‘조각난 발주’가 너무 많이 이뤄지고 있다”며 “우리보다 국방 예산이 20배나 많은 미국조차 자본집약적인 AI의 특성을 고려해 소수 기업에 역량을 결집하고 있다”고 말했다.

이어 “우리 역시 전체를 조망할 거버넌스(컨트롤타워)를 세워 GPU 등 핵심 자원을 한데 모아야 한다”고 제언했다.

네이버클라우드는 이를 위해 민간의 기술 역량을 ‘결집·연결·실증·진화’하는 구조로 엮어 국방 소버린 AI를 단계적으로 구현한다는 구상이다. 인프라와 AI 모델, 애플리케이션 등 각 영역의 전문 역량을 결집하고, 개발한 AI 모델은 폐쇄망 환경에서 군 데이터와 안전하게 연결해 데이터와 모델에 대한 통제권을 군이 확보할 수 있도록 지원한다는 것이다.

이후 효과를 측정할 수 있는 임무 영역부터 단계적으로 성과를 실증하고, 현장 배치 엔지니어(FDE·Forward Deployed Engineer)와 함께 시스템을 운용하면서 성능을 지속적으로 개선해 나간다는 계획이다.

자원을 모은 뒤에는 민·군이 역할을 나눠 생태계를 구축해야 한다고 덧붙였다. 빅테크는 자본과 컴퓨팅 자원이 많이 필요한 인프라와 기반모델을 맡고, 스타트업은 AI 애플리케이션을 개발하며, 기존 무기체계와의 연동은 방산 체계기업이 담당하는 방식이다.

사진=이데일리 김현아 기자
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“한 번 구축 말고 구독으로”

유 전무가 제시한 구독형 모델은 AI의 빠른 발전 속도와 기존 무기 획득체계의 시간 차이를 줄이기 위한 방안이다.

기존 무기체계는 전력화까지 오랜 시간이 걸리는 반면 AI 모델은 수개월 단위로 개선된다. 구축이 끝날 때쯤이면 처음 도입한 AI가 구형이 될 수 있다는 것이다.

유 전무는 “소프트웨어 중심으로 전장이 변하면서 AI 모델 개선 주기는 수개월 단위로 극단적으로 짧아졌다”며 “현재의 무기 획득체계로는 최신 AI를 담기 어렵기 때문에 일회성 구축 사업보다는 구독을 통해 지속적으로 개선하는 접근이 필요하다”고 말했다.

도입 이후에도 최신 아키텍처와 보안 패치 등을 지속적으로 적용할 수 있도록 무기 획득체계 역시 소프트웨어의 변화 속도에 맞춰야 한다는 설명이다.

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국방 데이터는 ‘맥락’ 부족

국방망과 데이터 문제를 풀기 위한 방안도 제시했다.

유 전무는 “현재 군 데이터베이스에는 지휘관이 판단한 ‘결과값’만 저장돼 있고 왜 그런 판단을 했는지에 대한 ‘맥락(상황·환경)’이 빠져 있어 실질적인 AI 학습에 연계하기 어렵다”고 지적했다.

이를 보완하기 위해 국방망 밖에서 공개 데이터를 활용해 모델을 먼저 개발한 뒤 국방망 안에서 기밀 데이터를 결합해 완성하는 2트랙 전략을 제안했다.

이 과정에서 전진 배치 엔지니어(FDE·Forward Deployed Engineer), 즉 현장에 배치돼 군의 요구사항을 직접 해결하는 인력을 국방망 안에 투입한다는 구상이다.

AI 도입 효과를 빠르게 확인할 수 있는 분야부터 시작해야 한다는 제언도 내놨다.

유 전무는 “AI 도입 효과를 지휘부에 지속적으로 보여주기 위해 당장 데이터가 잘 확보돼 있는 군수, 교육, 행정 분야부터 빠르게 AI를 도입해 퀵윈(Quick Win)을 달성해야 한다”며 “좁은 범위라도 풀스택으로 실질적 작동을 증명해 나가는 ‘분할 정복’ 실증 전략이 필수적”이라고 말했다.

“납품 아닌 함께 진화”

유 전무는 한국은행과 한국수력원자력 등에서 수행한 폐쇄망 기반 AX 경험을 소개하며 국방 분야에서도 지속적인 협력을 강조했다.

그는 “과거의 단순 납품 방식인 공급자와 수요자의 관계가 아니라 동반 성장하는 방식이 필요하다”며 “네이버클라우드는 변화하지 않는 든든한 파트너로서 납품이 아닌 공동으로 성장하고 진화하는 군의 AX를 성공적으로 이끌어가겠다”고 말했다.

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