"합성데이터, 국방에 꼭 필요"···'국방데이터 네트워크' 5차 행사 열려

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작성자최고관리자 댓글댓글 0건 조회조회 527회 작성일 24-06-27 00:20

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강남역 인근 모두의 연구소 캠퍼스서..."상황과 장단점 고려 목적에 맞게 써야"


"국방 분야에 생성AI 사용이 꼭 필요합니다. 하지만 목적에 맞게 써야합니다."

한국국방연구원(KIDA) 국방데이터연구단과 과실연 AI미래포럼이 공동 주최하고 한국IT서비스학회와 모두의 연구소가 후원한 '국방데이터 혁신 네트워크 2024년 5차 네트워크 토크' 행사가 20일 서울 강남역 인근 모두의 연구소 강남캠퍼스에서 합성데이터를 주제로 열렸다. 행사는 온라인으로도 중계됐다.

이날 행서에서 기조 강연을 한 조호진 젠젠에이아이(GenGenAI) 대표는 생성AI를 활용한 국방 분야 이미지·비디오 합성데이터 생성·평가·활용 방안을 소개했다. 합성 데이터(Synthetic data)는 실제 데이터의 통계적 특성과 패턴을 모방해 인위적으로 생성한 데이터다. 개인이나 단체의 실제 정보를 포함하지 않고 기존 데이터를 기반으로 하는 알고리즘이나 모델을 사용해 생성한다. 특히 데이터가 부족한 국방 분야에서 활용성이 높을 것으로 전망된다.

조 대표는 영상 데이터 부족을 해소하기 위해 목업과 플라스틱 모델 등을 사용하고 있지만 한계가 있다고 짚었다. 또 3D 시뮬레이션도 렌더링을 아무리 잘해도 성능이 떨어진다면서 "올바른 AI학습 데이터 확보가 중요하다"고 강조했다. 이어 조 대표는 올바른 AI학습 데이터를 확보하려면 "데이터간 관련성, 양과 질, 다양성, 윤리 및 법적 문제를 고려해야 한다"고 말했다.


조호 젠젠에이아이 대표가 발표를 하고 있다.

 조 대표가 설립한 젠젠에이아이는 이미지&비디오 창조, 변환, 합성 등 3가지 방식으로 빅데이터를 형성하고 있다. 조 대표는 "우리 회사는 EO(광학)와 IR(적외선)을 동시에 수집하는 멀티모달 생성이 가능하다. 이를 활용해 폭발물 표적도 만들었다"면서 "2~4주간의 기간만 준다면 훨씬 많은 품질 좋은 데이터 생성이 가능하다"고 밝혔다.

조 대표에 이어 인피닉 박준형 대표가 '국방AI를 위한 합성데이터 구현 및 활용 방안'을 주제로 발표했다. 인피닉은 인공지능 플랫폼 전문기업이다. 자체모델을 얹어 솔루션화해 공급하고 있다. 2005년 설립했고 본사는 서울 금천구에 있다. 임직원은 320여명이다. 박 대표는 "우리 회사는 자율주행의 리얼 데이터를 가장 많이 다뤄본 회사"라며 "2017년부터 국내서 퀄컴하고 비즈니스를 하면서 자율주행 분야에 본격 뛰어들었다"고 운을 뗐다.

특히 인피닉은 12개 요소기술이 들어간 플랫폼을 만들어 시장에 공급하고 있다. 박 대표는 "플랫폼을 만들면서 가장 중요하다고 생각한 건 거버넌스"라며 "자율주행 국방과 같은 고신뢰성 인공지능을 만들려면 한번 개발에 끝나는게 아니라 지속적으로 기술을 고도화하는 작업이 중요하다"고 밝혔다. 이어 AI 개발시 데이터가 너무 많거나 적고 적절한 경우가 없다면서 "너무 많다는 건 정리가 안돼 있다는 것"이라며 이를 해결하기 위한 기술을 보유하고 있다고 말했다.

인피닉은 모델 개발에 집중하게 해주는 개발도구인 'AI스튜디오'를 보유하고 있다. 데이터 수집과 관리부터 AI모델 학습, 배포에 이르는 생애주기 전 과정을 모니터링해주고 관리하는 풀스택 플랫폼이다. 또 여러개 센서를 가지고 신뢰성있는 인공지능을 만드는 '센서 퓨전(Sensor Fusion)' 기술도 갖고 있다. '센서 퓨전'은 복수의 감지 기술을 이용해 주변 환경에 대해 정확하고 믿을 수 있는 데이터를 생성하는 기술로 박 대표는 "국방 분야에 센서퓨전이 반드시 필요하다"고 짚었다.



박준형 인피닉 대표가 발표를 하고 있다.

이외에 인피닉은 군중제어 추적 기술과 다중 객체 추적 기술, 무인 회전 기술 같은 인공지능 기술을 갖고 있다. 박 대표는 "다중 객체 기술 경우 25개 객체를 동시에 추적해 맵을 그릴 수 있다"면서 "객체 수를 50개로 늘려나가는 기술도 개발중"이라고 설명했다. 인피닉은 현재 인공지능 기반 탐지 결심 지원 시스템(AETEM, AI Enabled Tactical Edge for MUM-T)을 개발중인데 박 대표는 이를 소개하며 "우리 내부에서는 AETEM이라고 부른다. 크게 메인과 엣지로 구성돼 있다고 소개했다.

이어 합성데이터가 증강형(분포 추정, 분포 근사,임베딩)과 생성형(3D모델링, 디지털트윈) 등이 있다며 "합성데이터를 국방AI에 적용하려면 상황과 장단점을 고려한 방식을 잘 선택해야 한다"면서 "국방AI에서 생성데이터 사용은 반드시 필요하다. 하지만 목적에 맞게 생성해야 한다"고 짚었다.

방은주 기자ejbang@zdnet.co.kr