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국방 소버린 AI: Agentic AI 기반 차세대 의사결정 시스템 구축 전략

심층 리포트 2025년 09월 21일
goover

목차

  1. 요약
  2. 서론
  3. 소버린 AI의 개념과 국방 부문에서의 필요성
  4. Agentic AI의 기능과 아키텍처적 특징
  5. Goover/RAG 기술의 활용
  6. Neuro-Symbolic AI의 장점과 적용 방안
  7. Palantir Foundry & Gotham 및 AIP 연계
  8. Agentic + Neuro-Symbolic + Palantir AIP 통합
  9. 자체 구축 전략과 팀 구성
  10. 통합 아키텍처 설계와 결론
  11. 결론

1. 요약

  • 본 보고서는 국방 분야에서 소버린 AI를 확보하기 위한 차세대 의사결정 시스템 구축 방안을 제시합니다. 핵심은 Agentic AI, Goover RAG, Neuro-Symbolic AI, Palantir AIP를 통합하여 데이터 주권을 확립하고, 실시간 전장 상황 인지 및 신속한 의사결정을 지원하는 것입니다.

  • 특히, 자체 클라우드 인프라 구축을 통해 외부 의존도를 최소화하고, FDE 모델을 도입하여 현장 적응력을 극대화하는 전략을 강조합니다. 이러한 접근은 국방력 강화에 기여하며, 안보 위험을 최소화하는 데 필수적입니다.

2. 서론

  • 급변하는 안보 환경 속에서 인공지능은 국방력 강화의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 특히, 자체적인 기술력으로 AI 시스템을 구축하고 통제하는 '소버린 AI'의 중요성이 강조되고 있습니다. 본 보고서는 국방 분야에서 소버린 AI를 실현하기 위한 구체적인 전략을 제시합니다.

  • 본 보고서는 솔트룩스의 Agentic AI, Goover RAG 기술, 그리고 팔란티어의 Foundry 및 AIP 플랫폼을 통합하는 방안을 제안합니다. 이러한 기술들은 데이터 주권 확보, 실시간 상황 인지, 신속한 의사결정, 그리고 투명하고 책임감 있는 AI 시스템 구축을 가능하게 합니다.

  • 본 보고서는 각 기술의 핵심 기능과 아키텍처적 특징을 분석하고, 이들이 어떻게 통합되어 국방 의사결정 시스템의 효율성과 효과성을 극대화할 수 있는지 단계별로 설명합니다. 또한, 자체 구축 전략과 팀 구성 방안을 제시하여 실제 적용 가능성을 높이고자 합니다.

3. 소버린 AI의 개념과 국방 부문에서의 필요성

  • 3-1. 소버린 AI의 정의와 핵심 원칙

  • 본 서브섹션에서는 소버린 AI의 핵심 원칙을 바탕으로 국방 AI 주권 확보를 위한 평가 지표와 거버넌스 모델의 필요성을 강조하며, 다음 단계로 Agentic AI의 기능과 아키텍처를 분석하기 위한 초석을 다진다.

국방 AI 주권 평가: 다차원 지표 개발 시급

  • 소버린 AI의 핵심은 특정 국가나 기관이 AI 기술과 인프라를 자체적으로 개발, 통제, 운영하는 데 있습니다. 이를 국방 분야에 적용하려면 단순히 기술 보유 여부를 넘어, 실질적인 주권 확보 수준을 정량적으로 평가할 수 있는 지표 개발이 시급합니다. 현재까지는 획일화된 기준이 없어, 각국은 자체적인 평가 모델을 구축하고 있으며, 이는 곧 국제적 표준 경쟁으로 이어질 가능성이 높습니다.

  • 국방 AI 주권 평가 지표는 데이터 주권, 기술 자립도, 인프라 통제력, 규제 준수, 사이버 보안 능력 등 다차원적인 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 데이터 주권은 군사 데이터의 수집, 저장, 활용 전반에 대한 통제권을 의미하며, 데이터의 물리적 위치뿐 아니라 법적 관할권 확보도 중요합니다. 기술 자립도는 핵심 AI 기술의 자체 개발 및 외부 의존도 최소화를 측정하며, 인프라 통제력은 AI 시스템 운영에 필요한 컴퓨팅 자원, 네트워크, 클라우드 인프라를 자국 내에서 관리하는 능력을 의미합니다.

  • 구체적인 평가 항목으로는 자체 개발 AI 모델의 성능, 핵심 부품(반도체, 센서 등)의 국산화율, 데이터 저장 및 처리 시설의 위치, 사이버 공격 방어 성공률, 관련 법규 준수 여부 등이 있습니다. 이러한 지표들을 가중치 부여 방식으로 통합하여 국방 AI 주권 수준을 수치화하고, 주기적으로 측정하여 변화 추이를 관리해야 합니다. 또한, 미국, 중국, 유럽 등 주요국의 국방 AI 주권 수준을 벤치마킹하여 우리의 강점과 약점을 명확히 파악하고, 전략적 목표를 설정해야 합니다.

국방 AI 거버넌스: 독립적 통제 및 책임 체계 구축

  • 국방 AI 주권 확보를 위해서는 기술 개발 못지않게 거버넌스 체계 구축이 중요합니다. 거버넌스는 AI 시스템의 개발, 배치, 운영, 감시 전반에 대한 의사결정 구조와 책임을 명확히 정의하고, 잠재적 위험을 관리하는 체계를 의미합니다. 특히 국방 AI는 오작동이나 악용 시 심각한 안보 위협으로 이어질 수 있으므로, 견고한 통제 메커니즘이 필수적입니다.

  • 국방 AI 거버넌스 모델은 독립적인 감독 기구, 명확한 책임 주체, 투명한 의사결정 절차, 정기적인 감사 및 평가, 윤리적 가이드라인 준수 등을 포함해야 합니다. 감독 기구는 AI 시스템의 안전성, 신뢰성, 공정성을 평가하고, 문제 발생 시 시정 조치를 요구할 권한을 가져야 합니다. 책임 주체는 AI 시스템의 개발, 운영, 유지보수를 담당하는 조직 또는 개인을 명확히 지정하고, 각 역할에 따른 책임을 부여해야 합니다.

  • 구체적인 실행 방안으로는 국방부 내 AI 거버넌스 전담 조직 신설, AI 윤리 헌장 제정, AI 시스템 개발 및 운영 표준 마련, AI 관련 계약 심사 강화, AI 사고 발생 시 조사 및 책임 규명 절차 확립 등이 있습니다. 또한, AI 기술 전문가, 법률 전문가, 윤리학자, 군사 전문가 등 다양한 이해관계자가 참여하는 협의체를 구성하여 정책 결정 과정의 투명성과 공정성을 확보해야 합니다. 이러한 거버넌스 체계를 통해 국방 AI 시스템의 안전성을 확보하고, 국민의 신뢰를 얻어야 합니다.

  • 3-2. 국방 부문의 전략적 자율성 확보

4. Agentic AI의 기능과 아키텍처적 특징

  • 4-1. Agentic AI의 핵심 기능

  • 본 서브섹션은 에이전트 AI의 핵심 기능에 대해 심층적으로 분석하고, 특히 솔트룩스의 룩시아 모델의 전투 환경 반응 속도와 자기 개선 학습 속도 지표를 구체적으로 파악하여 국방 분야 적용 가능성을 평가합니다.

LUXIA, 멀티모달 데이터 처리 기반 실시간 전장 상황 인식

  • 솔트룩스의 Agentic AI는 단순한 정보 검색 및 생성 기능을 넘어, 맥락을 이해하고 복잡한 문제 해결 능력을 보유하고 있으며, 실시간 학습 및 자기 개선 능력을 통해 지속적인 성능 향상을 추구한다. 이는 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 형태의 멀티모달 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력을 기반으로 하며, 특히 실시간 피드백을 통해 자기 개선이 가능하다는 점이 특징이다.

  • Agentic AI는 OODA(관찰-분석-결정-실행) 루프를 자동화하여 실시간으로 전장 상황을 파악하고 신속한 작전 지휘를 지원할 수 있다. 각 지휘관 또는 부대별로 독립적인 에이전트를 배치하여 상황 변화에 따른 유연한 전략 수립 및 적용이 가능하다. 또한, 룩시아 3는 사용자 질문 복잡도에 따라 스스로 추론 길이를 조정하며 일상적인 질의부터 고차원 분석까지 대응하는 고도화된 사고 능력을 제공한다.

  • 국방 분야 적용 시 Agentic AI는 방대한 양의 전장 데이터를 실시간으로 분석하고, 다양한 위협 요소를 식별하여 지휘관에게 즉각적인 의사 결정을 지원할 수 있다. 또한, 과거 작전 사례 및 군사 지식 데이터베이스를 활용하여 최적의 대응 전략을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 작전 시나리오를 예측하여 위험을 최소화할 수 있다. 이를 통해 전력 증강 및 국방 혁신에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

  • 향후 Agentic AI는 실시간 데이터 분석 및 예측 능력을 더욱 강화하고, 전장 환경 변화에 대한 적응력을 향상시키는 방향으로 발전할 것이다. 또한, 다양한 센서 및 통신 시스템과의 연동을 통해 더욱 정확하고 포괄적인 상황 인식이 가능해질 것이다.

LUXIA, 전장 반응속도 향상 위한 지속적 자기 개선

  • 솔트룩스의 Agentic AI는 실시간 피드백 기반 학습 및 자기 개선 능력을 통해 전장 상황에 대한 반응 속도를 지속적으로 향상시킬 수 있다. Agentic AI는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 세부 목표를 설정하고 실행하며, 상황 변화에 따라 유연하게 전략을 수립하여 대응한다.

  • 계층적 작업 네트워크(HTN)와 STRIPS-like 알고리즘을 활용한 계획 모듈, 그리고 다양한 형태의 메모리(서브젝티브, 시맨틱, 절차적 등) 통합으로 인지 부하를 줄이고 빠른 대응이 가능하다. 특히, 룩시아는 420만 권 분량의 데이터를 학습하여 환각 현상을 줄이고, 정부 및 국책 기관 프로젝트를 통해 확보한 한국어 데이터를 활용하여 전문적인 정보 검색 결과를 제공할 수 있다.

  • LUXIA 3.0은 2025년 7월 출시 예정이며, 텍스트 생성뿐만 아니라 문제 정의 및 해결 방안 탐색 기능을 제공하는 추론 기반 AI 에이전트이다. 이는 OpenAI의 ChatGPT 및 Meta의 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델보다 한국어 성능이 뛰어나며, DeepSeek보다 훨씬 적은 토큰을 사용하여 최대 10배 더 비용 효율적이다.

  • 향후 Agentic AI는 전장 데이터 분석 및 예측 정확도를 높이고, 다양한 위협 요소를 식별하는 능력을 향상시키는 방향으로 발전할 것이다. 또한, 군사 전문가의 피드백을 반영하여 작전 수행 능력 및 의사 결정 지원 능력을 더욱 강화할 수 있다.

  • 4-2. Agentic AI의 아키텍처 설계

  • 본 서브섹션은 Agentic AI의 아키텍처 설계를 심층적으로 분석하고, 다중 에이전트 시스템(MAS) 형태로의 적용 방안을 구체적으로 제시하여 국방 의사결정 시스템 구축에 필요한 기술적 토대를 마련합니다.

Agentic AI 아키텍처, 인지-추론-실행 계층 분리 및 통합 설계

  • Agentic AI 아키텍처는 인지(Perception), 추론(Reasoning), 실행(Action) 계층으로 구성되며, 각 계층은 독립적으로 설계되면서도 상호 연동이 가능하도록 설계되어 모듈화 및 재사용성을 극대화합니다. 솔트룩스의 Agentic AI는 이러한 아키텍처를 기반으로 다양한 모듈을 유연하게 통합하여 특정 목적에 최적화된 Agentic AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 국방 분야에서는 전장 상황 인식, 위협 분석, 작전 계획 수립 등 다양한 기능을 모듈 형태로 구현하여 필요에 따라 Agentic AI에 통합할 수 있습니다.

  • 인지 계층은 센서 데이터, 통신 정보, 시각 정보 등 다양한 형태의 데이터를 수집하고 전처리하는 역할을 수행합니다. 고해상도 전장 영상 분석을 위해 8비트 부동 소수점 형식 연산(FP8)을 가속하는 하드웨어 아키텍처를 적용하여 실시간 데이터 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 사이버 공격 탐지를 위해 비정상 트래픽 패턴을 분석하는 모듈을 인지 계층에 통합하여 보안 위협에 대한 사전 대응 능력을 강화할 수 있습니다.

  • 추론 계층은 인지 계층에서 수집된 정보를 바탕으로 상황을 판단하고 의사 결정을 내리는 역할을 수행합니다. 신경망과 상징적 논리를 결합한 Neuro-Symbolic AI 기술을 적용하여 추론 과정의 투명성을 확보하고, 복잡한 규칙 기반 추론과 패턴 인식 능력을 동시에 활용할 수 있습니다. 실행 계층은 추론 계층의 결정에 따라 액션을 수행하는 역할을 담당합니다. 예를 들어, 드론 제어, 미사일 발사, 사이버 공격 차단 등 다양한 액션을 수행할 수 있으며, 각 액션은 특정 프로토콜에 따라 표준화된 인터페이스를 통해 실행됩니다.

MAS 기반 Agentic AI, 분산 처리 및 협업 지연 최소화

  • Agentic AI는 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS) 형태로 구성되어 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 업무를 수행하도록 설계할 수 있습니다. 각 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하며, 다른 에이전트와 협력하거나 경쟁하면서 전체 시스템의 효율성을 높입니다. kt cloud AI 에이전트는 이러한 MAS 환경에서 에이전트 간 협업을 지원하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. MAS는 중앙 집중형 시스템에 비해 확장성이 뛰어나고, 특정 노드에 장애가 발생하더라도 전체 시스템의 작동이 중단되지 않는다는 장점이 있습니다.

  • MAS 환경에서 에이전트 간 통신은 FIPA-ACL(Foundation for Intelligent Physical Agents - Agent Communication Language)과 같은 표준화된 메시지 언어를 통해 이루어집니다. FIPA-ACL은 에이전트 간의 의사소통을 위한 표준 프로토콜을 정의하며, 이를 통해 이기종 에이전트 간의 상호 운용성을 확보할 수 있습니다. 또한, 에이전트 간 통신 시 발생하는 지연을 최소화하기 위해 메시지 큐(Message Queue)와 같은 비동기 통신 방식을 활용할 수 있습니다.

  • MAS 환경에서 각 에이전트는 서로 다른 역할과 책임을 수행하며, 주어진 목표를 달성하기 위해 협력합니다. 예를 들어, 국방 의사결정 시스템에서 각 지휘관은 독립적인 에이전트로서 OODA(관찰-분석-결정-실행) 루프를 수행하며, 다른 지휘관 에이전트와 정보를 교환하고 협력하여 작전 계획을 수립합니다. 이 과정에서 각 에이전트는 자신의 전문 지식과 경험을 활용하여 최적의 의사 결정을 내리고, 전체 작전의 성공 가능성을 높입니다.

  • 4-3. Agentic AI의 자율성과 유연성

5. Goover/RAG 기술의 활용

  • 5-1. Goover/RAG 기술의 핵심 기능

  • 본 서브섹션에서는 Goover의 RAG 기술이 국방 의사결정 시스템에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적인 기능과 사례를 분석합니다. 특히, 방대한 국방 문서 데이터에서 필요한 정보를 신속하게 추출하고 분석하여 의사결정 효율성을 극대화하는 방안을 제시합니다.

Goover RAG: 방대한 국방 문서 분석 및 최적 방책 제시

  • 솔트룩스의 Goover는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 기반으로, 국방 분야에서 방대한 문서 및 데이터를 실시간 분석하여 최적의 의사결정 방책을 제시하는 핵심 역할을 수행합니다. RAG 기술은 대규모 언어모델(LLM)과 외부 문서 데이터베이스를 연동하여 정보 검색과 생성을 동시에 진행하며, 비구조화된 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 특화되어 있습니다.

  • 특히 국방 분야는 작전 지침서, 군수 정비 교범, 부품 도면, 수리 이력 등 다양한 형태의 비정형 데이터가 방대하게 축적되어 있습니다. Goover의 RAG 기술은 이러한 데이터를 신속하게 분석하여 지휘관이나 작전 담당자가 필요로 하는 정보를 즉각적으로 제공하고, 의사결정 과정에서 정보 접근성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

  • Goover는 단순한 정보 검색을 넘어 고도화된 의사결정 지원 체계로 발전하고 있으며, 국방 의사결정 시스템에서 정보 수집 및 분석 엔진으로서 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다. 투자 및 산업 분석 등 전문 영역에서 이미 그 효용성이 입증된 바 있으며, 국방 분야에서도 높은 신뢰도와 적용 가능성을 기대할 수 있습니다. 검색과정에서 최적화된 청킹 전략을 통해 검색 정확도를 향상시키고 시스템의 효율성을 극대화하는 방안을 고려해야 합니다.

국방 RAG 인덱싱: 실시간 요구 충족과 지연시간 최소화

  • 국방 분야에서 RAG 시스템의 성공적인 구축을 위해서는 신속한 인덱싱 속도와 낮은 검색 지연시간을 확보하는 것이 필수적입니다. 특히 전장 상황과 같이 실시간 정보 분석 및 의사결정이 요구되는 환경에서는 데이터 인덱싱 속도가 시스템의 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용합니다. 델 테크놀로지스와 엔비디아는 RAG 솔루션을 신속하게 설계, 개발, 구현 및 테스트하여 더 나은 의사 결정을 지원하는 가속 서비스를 제공하고 있습니다.

  • 따라서 국방 RAG 시스템 구축 시에는 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 색인화할 수 있는 최적의 인덱싱 기술을 적용해야 합니다. 임베딩 기반 검색(Vector Similarity Search)은 자연어 문장이나 단어를 벡터 형태로 변환하여 유사도를 측정하는 방식으로, BERT, Sentence Transformers 등 다양한 모델로부터 얻을 수 있으며, FAISS나 Annoy 같은 벡터 인덱싱 라이브러리를 통해 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 검색할 수 있습니다.

  • 또한 NetApp AFF A-시리즈 시스템과 같은 고성능 스토리지를 활용하여 데이터 접근 속도를 높이고, 분산 벡터 저장 및 검색, 쿼리 최적화 기술, 캐싱 메커니즘, 부하 분산 등을 통해 검색 성능을 극대화해야 합니다. 실제 시스템 구축 시에는 데이터 양, 쿼리 빈도, 시스템 자원 등을 고려하여 최적의 인덱싱 파라미터를 설정하고 지속적인 성능 모니터링 및 튜닝을 통해 안정적인 시스템 운영을 보장해야 합니다.

Goover RAG 검색 지연시간: 실시간 전장 대응 능력 확보

  • 국방 환경에서 Goover RAG 시스템의 검색 지연시간은 실시간 전장 상황에 대한 대응 능력을 결정짓는 중요한 요소입니다. 특히, 신속한 의사결정이 요구되는 상황에서는 검색 지연시간이 몇 초만 지연되어도 작전 수행에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, Goover RAG 시스템은 최소한의 지연시간으로 필요한 정보를 제공할 수 있도록 설계되어야 합니다.

  • 최적의 성능을 위해서는 엔비디아 마이크로서비스를 사용한 RAG 설계에 부합하는 가속 서비스를 통해 데이터 평가 및 준비, LLM 구축 및 검색 시스템 구현, 검색 시스템 최적화, 포괄적인 시스템 테스트 및 구성 등의 과정을 최적화해야 합니다. 또한, GPU를 활용한 검색 가속, 인덱싱 최적화, 캐싱 기술 적용 등을 통해 검색 지연시간을 최소화해야 합니다.

  • 실제 시스템 구축 시에는 다양한 시나리오를 설정하여 검색 지연시간을 측정하고, 목표 성능을 만족하지 못할 경우 시스템 아키텍처, 인덱싱 방식, 하드웨어 사양 등을 재검토하여 최적의 성능을 확보해야 합니다. 또한 주기적인 성능 테스트 및 모니터링을 통해 시스템의 안정성을 유지하고, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다.

  • 5-2. 국방 부문에서의 Goover/RAG 적용 사례

  • 본 서브섹션에서는 Goover의 RAG 기술이 국방 의사결정 시스템에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적인 기능과 사례를 분석합니다. 특히, 방대한 국방 문서 데이터에서 필요한 정보를 신속하게 추출하고 분석하여 의사결정 효율성을 극대화하는 방안을 제시합니다.

Goover RAG: 방대한 국방 문서 분석 및 최적 방책 제시

  • 솔트룩스의 Goover는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 기반으로, 국방 분야에서 방대한 문서 및 데이터를 실시간 분석하여 최적의 의사결정 방책을 제시하는 핵심 역할을 수행합니다. RAG 기술은 대규모 언어모델(LLM)과 외부 문서 데이터베이스를 연동하여 정보 검색과 생성을 동시에 진행하며, 비구조화된 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 특화되어 있습니다.

  • 특히 국방 분야는 작전 지침서, 군수 정비 교범, 부품 도면, 수리 이력 등 다양한 형태의 비정형 데이터가 방대하게 축적되어 있습니다. Goover의 RAG 기술은 이러한 데이터를 신속하게 분석하여 지휘관이나 작전 담당자가 필요로 하는 정보를 즉각적으로 제공하고, 의사결정 과정에서 정보 접근성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

  • Goover는 단순한 정보 검색을 넘어 고도화된 의사결정 지원 체계로 발전하고 있으며, 국방 의사결정 시스템에서 정보 수집 및 분석 엔진으로서 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다. 투자 및 산업 분석 등 전문 영역에서 이미 그 효용성이 입증된 바 있으며, 국방 분야에서도 높은 신뢰도와 적용 가능성을 기대할 수 있습니다. 검색과정에서 최적화된 청킹 전략을 통해 검색 정확도를 향상시키고 시스템의 효율성을 극대화하는 방안을 고려해야 합니다.

국방 RAG 인덱싱: 실시간 요구 충족과 지연시간 최소화

  • 국방 분야에서 RAG 시스템의 성공적인 구축을 위해서는 신속한 인덱싱 속도와 낮은 검색 지연시간을 확보하는 것이 필수적입니다. 특히 전장 상황과 같이 실시간 정보 분석 및 의사결정이 요구되는 환경에서는 데이터 인덱싱 속도가 시스템의 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용합니다. 델 테크놀로지스와 엔비디아는 RAG 솔루션을 신속하게 설계, 개발, 구현 및 테스트하여 더 나은 의사 결정을 지원하는 가속 서비스를 제공하고 있습니다.

  • 따라서 국방 RAG 시스템 구축 시에는 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 색인화할 수 있는 최적의 인덱싱 기술을 적용해야 합니다. 임베딩 기반 검색(Vector Similarity Search)은 자연어 문장이나 단어를 벡터 형태로 변환하여 유사도를 측정하는 방식으로, BERT, Sentence Transformers 등 다양한 모델로부터 얻을 수 있으며, FAISS나 Annoy 같은 벡터 인덱싱 라이브러리를 통해 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 검색할 수 있습니다.

  • 또한 NetApp AFF A-시리즈 시스템과 같은 고성능 스토리지를 활용하여 데이터 접근 속도를 높이고, 분산 벡터 저장 및 검색, 쿼리 최적화 기술, 캐싱 메커니즘, 부하 분산 등을 통해 검색 성능을 극대화해야 합니다. 실제 시스템 구축 시에는 데이터 양, 쿼리 빈도, 시스템 자원 등을 고려하여 최적의 인덱싱 파라미터를 설정하고 지속적인 성능 모니터링 및 튜닝을 통해 안정적인 시스템 운영을 보장해야 합니다.

Goover RAG 검색 지연시간: 실시간 전장 대응 능력 확보

  • 국방 환경에서 Goover RAG 시스템의 검색 지연시간은 실시간 전장 상황에 대한 대응 능력을 결정짓는 중요한 요소입니다. 특히, 신속한 의사결정이 요구되는 상황에서는 검색 지연시간이 몇 초만 지연되어도 작전 수행에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, Goover RAG 시스템은 최소한의 지연시간으로 필요한 정보를 제공할 수 있도록 설계되어야 합니다.

  • 최적의 성능을 위해서는 엔비디아 마이크로서비스를 사용한 RAG 설계에 부합하는 가속 서비스를 통해 데이터 평가 및 준비, LLM 구축 및 검색 시스템 구현, 검색 시스템 최적화, 포괄적인 시스템 테스트 및 구성 등의 과정을 최적화해야 합니다. 또한, GPU를 활용한 검색 가속, 인덱싱 최적화, 캐싱 기술 적용 등을 통해 검색 지연시간을 최소화해야 합니다.

  • 실제 시스템 구축 시에는 다양한 시나리오를 설정하여 검색 지연시간을 측정하고, 목표 성능을 만족하지 못할 경우 시스템 아키텍처, 인덱싱 방식, 하드웨어 사양 등을 재검토하여 최적의 성능을 확보해야 합니다. 또한 주기적인 성능 테스트 및 모니터링을 통해 시스템의 안정성을 유지하고, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다.

6. Neuro-Symbolic AI의 장점과 적용 방안

  • 6-1. Neuro-Symbolic AI의 핵심 장점

  • 이 서브섹션은 Agentic AI, Goover RAG 기술, 팔란티어 AIP 연계 전략을 효과적으로 통합하기 위한 핵심 요소로, Neuro-Symbolic AI의 역할과 장점을 구체적으로 분석합니다. 특히, 데이터 효율성과 해석 가능성이라는 두 가지 측면에서 국방 의사결정 시스템에 미치는 긍정적인 영향을 심층적으로 다룹니다.

데이터 효율과 해석력: 국방 Neuro-Symbolic AI 핵심 가치

  • Neuro-Symbolic AI는 신경망의 패턴 인식 능력과 상징적 AI의 명확한 규칙 추론 능력을 결합하여 데이터 효율성과 해석 가능성을 동시에 확보합니다. 기존 딥러닝 모델이 방대한 데이터에 의존하는 반면, Neuro-Symbolic AI는 제한된 데이터로도 높은 수준의 추론 능력을 발휘할 수 있습니다. 이는 데이터 확보가 어렵고 비용이 많이 드는 국방 분야에서 매우 중요한 장점입니다.

  • 신경망은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 비정형 데이터에서 패턴을 추출하는 데 강점을 보입니다. 반면, 상징적 AI는 명확하게 정의된 규칙과 지식을 기반으로 논리적 추론을 수행합니다. Neuro-Symbolic AI는 이러한 두 가지 접근 방식을 결합하여 데이터의 패턴과 규칙을 동시에 활용함으로써, 보다 정확하고 신뢰성 있는 의사결정을 지원합니다.

  • 예를 들어, 적의 움직임을 감지하는 데 신경망을 사용하고, 감지된 정보에 기반하여 적의 의도를 추론하는 데 상징적 AI를 사용할 수 있습니다. 이때, 상징적 AI는 전투 규칙, 국제법, 군사 윤리 등 기존 지식을 활용하여 추론 과정을 설명하고 정당화할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 지휘관은 AI의 결정에 대한 신뢰도를 높이고, 보다 책임감 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.

  • 국방 분야에서 Neuro-Symbolic AI는 데이터 부족 문제를 해결하고 의사결정 과정의 투명성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, AI의 결정에 대한 책임을 명확히 함으로써 안전하고 윤리적인 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 수행할 수 있습니다.

국방 DSS Neuro-Symbolic 벤치마크: 성능 개선 수치 확보

  • 국방 의사결정 시스템에 Neuro-Symbolic AI를 적용했을 때의 구체적인 성능 개선 효과를 측정하기 위한 벤치마크 연구가 필수적입니다. 인공지능 분야에서 벤치마크는 특정 알고리즘이나 시스템의 성능을 객관적으로 평가하고 비교하기 위한 표준화된 테스트 방법입니다. 국방 분야에서는 시뮬레이션 환경이나 실제 작전 데이터를 활용하여 Neuro-Symbolic AI의 성능을 측정할 수 있습니다.

  • 벤치마크 평가는 다양한 측면에서 이루어져야 합니다. 첫째, 의사결정 정확도입니다. Neuro-Symbolic AI가 기존 시스템보다 더 정확한 의사결정을 내리는지 평가해야 합니다. 둘째, 의사결정 속도입니다. 신속한 의사결정이 중요한 국방 분야에서 AI의 응답 시간은 매우 중요한 요소입니다. 셋째, 데이터 효율성입니다. 제한된 데이터로 얼마나 높은 성능을 발휘하는지 측정해야 합니다. 넷째, 해석 가능성입니다. AI의 결정 과정을 얼마나 명확하게 설명할 수 있는지 평가해야 합니다.

  • 기존 연구 사례를 살펴보면, Neuro-Symbolic AI는 이미지 인식, 자연어 처리, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 괄목할 만한 성능 향상을 보였습니다. 예를 들어, 이미지 인식 분야에서는 Neuro-Symbolic AI가 기존 딥러닝 모델보다 적은 데이터로 더 높은 정확도를 달성했다는 연구 결과가 있습니다. 자연어 처리 분야에서는 Neuro-Symbolic AI가 문맥 이해 능력을 향상시켜 보다 정확한 질의응답이 가능하다는 사실이 입증되었습니다.

  • 국방 의사결정 시스템에 Neuro-Symbolic AI를 적용하기 전에 이러한 벤치마크 결과를 분석하고, 시스템의 요구사항에 맞는 최적의 설계를 도출해야 합니다. 또한, 벤치마크 결과를 지속적으로 업데이트하고 성능을 개선하기 위한 노력을 기울여야 합니다.

  • 6-2. Neuro-Symbolic AI의 해석 가능성 확보

  • 이 서브섹션은 Neuro-Symbolic AI의 핵심 요소인 해석 가능성을 확보하는 방법에 대해 심층적으로 논의하며, 이는 Agentic AI 및 Palantir AIP와의 통합을 위한 중요한 기반을 제공합니다. 특히, 전투 규칙 지식 그래프의 구조와 기능을 구체적으로 분석하여 적용 가능성을 평가합니다.

지식 그래프 기반 전투 규칙 명문화, Neuro-Symbolic AI 핵심

  • Neuro-Symbolic AI는 신경망의 패턴 인식 능력과 상징적 논리의 추론 능력을 결합하여 의사 결정 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 제공하는 데 중점을 둡니다. 특히 국방 분야에서는 전투 규칙, 국제법, 군사 윤리와 같은 지식을 상징적 지식 그래프로 명확히 표현하고, 이를 신경망의 출력값과 결합하여 결과물을 제공함으로써 의사 결정의 투명성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

  • 지식 그래프는 엔티티(Entity)와 관계(Relationship)를 노드(Node)와 엣지(Edge)로 표현하여 지식 간의 연관성을 시각적으로 보여주는 도구입니다. 전투 규칙 지식 그래프는 '교전 수칙', '작전 지역', '대상', '무기 사용 조건' 등의 엔티티와 '허용', '금지', '제한' 등의 관계를 통해 구성될 수 있습니다. 예를 들어, '비무장 민간인'이라는 엔티티는 '공격'이라는 행위에 대해 '금지' 관계를 가질 수 있으며, 이는 국제법과 군사 윤리에 부합하는 의사 결정을 지원합니다.

  • 이러한 지식 그래프는 의사 결정 과정에서 신경망이 도출한 결과에 대한 근거를 제공하고, 예외 상황이나 새로운 규칙에 대한 적응력을 높이는 데 기여합니다. 예를 들어, 신경망이 특정 대상을 '적'으로 식별했을 때, 지식 그래프는 해당 대상이 '교전 수칙'에 따라 공격 가능한 대상인지 여부를 판단하고, 그 근거를 제시할 수 있습니다. 이를 통해 지휘관은 AI의 결정에 대한 신뢰도를 높이고, 보다 책임감 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

  • 국방 분야에서 Neuro-Symbolic AI는 지식 그래프를 활용하여 의사 결정 과정의 투명성을 높이고, 안전하고 윤리적인 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 수행할 수 있습니다. 또한, 지식 그래프는 새로운 위협이나 변화하는 전장 환경에 대한 적응력을 높이는 데 기여할 수 있으며, AI 시스템의 지속적인 개선을 지원할 수 있습니다.

전투 규칙 지식 그래프 항목 수, 적용 범위 구체화 필수

  • 전투 규칙 지식 그래프의 항목 수는 Neuro-Symbolic AI 시스템의 해석 가능성 및 적용 범위를 결정하는 중요한 요소입니다. 지식 그래프에 포함된 규칙의 수가 많을수록 AI는 더 다양한 상황에 대한 의사 결정을 지원할 수 있으며, 의사 결정 과정에 대한 더 상세한 설명을 제공할 수 있습니다. 그러나 규칙의 수가 너무 많으면 지식 그래프가 복잡해지고, 유지 보수가 어려워질 수 있습니다.

  • 지식 그래프의 항목 수는 시스템의 목표와 요구 사항에 따라 결정되어야 합니다. 예를 들어, 특정 작전 지역에서 사용되는 무기 체계의 종류, 교전 수칙의 복잡성, 국제법 및 군사 윤리의 적용 범위 등을 고려하여 적절한 항목 수를 설정해야 합니다. 또한, 지식 그래프의 항목은 지속적으로 업데이트되고 개선되어야 하며, 새로운 위협이나 변화하는 전장 환경에 대한 적응력을 높여야 합니다.

  • 지식 그래프의 항목 수를 결정할 때는 전문가의 의견을 수렴하고, 실제 작전 환경에서의 테스트를 통해 성능을 검증해야 합니다. 예를 들어, 법률 전문가와 군사 윤리 전문가의 협력을 통해 지식 그래프에 포함된 규칙이 국제법 및 군사 윤리에 부합하는지 확인해야 합니다. 또한, 시뮬레이션 환경에서 지식 그래프를 활용한 AI 시스템의 성능을 평가하고, 실제 작전 환경에서의 적용 가능성을 검증해야 합니다.

  • 국방 분야에서 Neuro-Symbolic AI의 성공적인 적용을 위해서는 전투 규칙 지식 그래프의 항목 수를 신중하게 결정하고, 지속적으로 업데이트 및 개선해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템의 해석 가능성을 높이고, 안전하고 윤리적인 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

  • 6-3. Neuro-Symbolic AI의 적응적 학습

7. Palantir Foundry & Gotham 및 AIP 연계

  • 7-1. Palantir Foundry와 Gotham의 핵심 기능

  • 이 서브섹션에서는 팔란티어의 Foundry와 Gotham 플랫폼의 핵심 기능을 상세히 분석하고, 이러한 플랫폼들이 국방 부문에서 어떻게 활용될 수 있는지 심층적으로 검토합니다. 특히, Foundry의 데이터 통합 능력과 Gotham의 시각화 기능을 중심으로 국방 의사결정 시스템에 미치는 잠재적 영향을 평가합니다.

Foundry의 민간 혁신, 국방 데이터 통합 청사진 제시

  • 팔란티어의 Foundry는 본래 민간 산업 전용 플랫폼으로 설계되었으나, 데이터 통합, 정리, 시각화, 시뮬레이션, 그리고 실행 연동에 이르는 광범위한 기능을 제공하며 중앙운영체계(Central Operating System) 역할을 수행합니다. 이는 국방 부문에서 흩어져 있는 다양한 데이터를 통합하고 분석하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있음을 시사합니다.

  • Foundry의 '온톨로지' 기술은 데이터 간의 관계와 맥락을 이해하는 데 탁월한 강점을 지닙니다. 국방 데이터는 그 특성상 매우 복잡하고 이질적인 형태를 띠는 경우가 많습니다. 예를 들어, 작전 데이터, 군수 데이터, 인사 데이터 등이 서로 연관되어 있지만, 각기 다른 시스템에 저장되어 있고 데이터 형식도 상이할 수 있습니다. Foundry의 온톨로지 기술은 이러한 데이터들의 의미론적 연결고리를 파악하고, 통합된 뷰를 제공함으로써 데이터 활용성을 극대화할 수 있습니다.

  • Foundry의 연간 처리량과 관련된 구체적인 수치는 공개되어 있지 않지만, 모건스탠리, 머크, 에어버스 등 글로벌 기업들이 Foundry를 활용하고 있다는 점은 그 성능과 안정성을 간접적으로 입증합니다. 국방 부문에서 Foundry를 도입할 경우, 데이터 처리량 증가에 대비한 확장성을 고려해야 할 것입니다. 또한, 데이터 보안을 위해 자체 클라우드 인프라나 군사용 전용 인프라에 Foundry를 구축하는 방안을 검토해야 합니다.

  • Foundry를 국방 분야에 성공적으로 적용하기 위해서는 FDE(Field Deployment Engineer) 모델을 적극 활용해야 합니다. FDE는 팔란티어의 엔지니어를 고객 현장에 직접 파견하여 문제 해결 및 맞춤형 솔루션 개발을 지원하는 방식입니다. 국방 데이터는 민감하고 특수하므로, 현장 전문가들과 긴밀히 협력하여 시스템을 구축하고 운영하는 것이 필수적입니다.

Gotham, 정보기관 노하우 기반 국방 특화 시각화

  • Gotham은 미국 연방정부와 정보기관을 위해 특화된 플랫폼으로, 분산된 데이터 세트에서 숨겨진 연결고리를 발견하고 직관적인 인터페이스를 통해 시각화하는 데 강점을 보입니다. 특히 9.11 테러 이후 시대의 정보 수집 과제를 해결하기 위해 설계되었으며, 오사마 빈라덴 추적에 결정적인 역할을 한 것으로 알려져 있습니다.

  • Gotham은 지도, 그래프, 타임라인과 같은 직관적인 인터페이스를 통해 데이터를 시각화하고 '정보 증강(intelligence augmentation)' 철학을 구현합니다. 국방 부문에서는 실시간 전장 상황을 시각적으로 파악하고, 위협 요소를 신속하게 식별하는 데 Gotham의 기능이 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, Gotham은 센서 데이터, 위성 이미지, 통신 기록 등을 통합하여 전장 상황을 3차원 지도로 시각화하고, 적군의 이동 경로와 예상 공격 지점을 예측하는 데 활용될 수 있습니다.

  • Gotham API의 지연 시간에 대한 구체적인 정보는 찾을 수 없었지만, 실시간 정보 분석 및 시각화가 핵심 기능인 만큼 매우 낮은 지연 시간을 보장할 것으로 예상됩니다. 국방 의사결정 시스템에서는 신속한 의사결정을 위해 Gotham의 실시간 데이터 처리 능력이 필수적입니다. 따라서 Gotham을 도입하기 전에 실제 국방 데이터 환경에서 지연 시간을 측정하고, 필요한 성능을 충족하는지 확인해야 합니다.

  • Gotham의 성공적인 국방 적용 사례로는 급조폭발물(IED) 네트워크 식별이 있습니다. 아프가니스탄과 이라크에서 Gotham은 IED 네트워크를 식별하고 대테러 작전을 지원하는 데 기여했습니다. 이처럼 Gotham은 복잡한 데이터에서 패턴을 발견하고 위협 요소를 식별하는 데 효과적인 플랫폼입니다.

  • 7-2. Palantir AIP의 실시간 맥락 정보 제공

  • 7-3. Field Deployment Engineer(FDE) 모델의 현장 적응력

8. Agentic + Neuro-Symbolic + Palantir AIP 통합

  • 8-1. Agentic AI 중심의 다중 에이전트 의사결정 엔진

  • 8-2. Neuro-Symbolic 모듈의 도입

  • 8-3. Palantir AIP와의 연동

  • 본 서브섹션에서는 팔란티어 AIP와의 연동을 통해 실시간 맥락 정보를 획득하고, 이를 기반으로 국방 의사결정 시스템의 효율성을 극대화하는 방안을 구체적으로 제시합니다. 이는 앞서 논의된 Agentic AI와 Neuro-Symbolic AI의 장점을 통합하고, 실제 전장 환경에 대한 즉각적인 대응 능력을 확보하는 데 필수적인 단계입니다.

Palantir AIP API: 실시간 연동 위한 인터페이스 상세 정의

  • 팔란티어 AIP와의 연동은 표준화된 API를 통해 이루어지며, 이를 통해 디지털 트윈 환경에서 추출된 실시간 정보가 Agentic AI 에이전트들에게 효율적으로 전달될 수 있습니다. 특히, 군 당국이 보유한 각종 센서, 통신망, 감시 자산으로부터 수집되는 방대한 데이터를 AIP의 디지털 트윈에 통합하고, 이를 기반으로 도출된 전장 상황, 적군 동향, 기상 조건 등의 맥락 정보는 API를 통해 Agentic AI 에이전트들에게 제공됩니다.

  • AIP API 호출 포맷은 RESTful API 설계를 따르며, 각 에이전트는 HTTP 요청을 통해 필요한 정보를 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역의 적군 활동 정보를 요청하는 경우, 에이전트는 해당 지역의 좌표, 시간 범위, 관심 정보 유형 등을 파라미터로 포함한 GET 요청을 AIP 서버에 전송합니다. AIP 서버는 요청을 처리하고, 해당 지역의 적군 활동 정보, 예상 이동 경로, 위협 수준 등을 JSON 형태로 응답합니다.

  • API 인터페이스는 보안을 위해 인증 및 권한 부여 메커니즘을 포함해야 합니다. 에이전트는 API를 호출하기 전에 유효한 API 키 또는 토큰을 제시해야 하며, AIP 서버는 해당 키 또는 토큰을 검증하여 에이전트의 접근 권한을 확인합니다. 또한, API 호출 시 전송되는 모든 데이터는 암호화되어야 하며, 이를 통해 데이터 유출 및 변조 위험을 최소화할 수 있습니다. 기상청 API허브의 활용 사례처럼, API를 통해 제공되는 데이터 종수를 지속적으로 확대하고, 데이터 가시화를 위한 그래픽 API를 함께 제공하여 사용자 편의성을 높여야 합니다.

디지털 트윈 업데이트 주기: 실시간 전장 상황 반영 능력 확보

  • 디지털 트윈의 실시간성은 국방 의사결정 시스템의 핵심 요소이며, 이를 위해 디지털 트윈은 실제 전장 환경 변화를 최대한 신속하게 반영해야 합니다. 디지털 트윈의 업데이트 주기는 정보의 중요도, 데이터 수집 빈도, 시스템 처리 능력 등을 고려하여 결정되어야 하며, 주요 전장 상황 변화(적군 이동, 기상 악화, 지형 변화 등)는 최소 1분 이내에 디지털 트윈에 반영되어야 합니다.

  • 센서 데이터, 통신 데이터, 위성 이미지 등 다양한 소스로부터 수집되는 데이터는 전처리 과정을 거쳐 디지털 트윈에 통합됩니다. 데이터 전처리 과정에서는 데이터 정제, 이상치 제거, 좌표 변환, 포맷 변환 등의 작업이 수행되며, 이를 통해 데이터 품질을 확보하고 디지털 트윈의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 팔란티어의 Foundry 플랫폼은 데이터 통합, 정리, 시각화 기능을 제공하며, 온톨로지 기술을 기반으로 데이터 간의 관계와 맥락을 이해하는 데 강점을 가집니다.

  • 디지털 트윈 업데이트 주기를 최적화하기 위해서는 데이터 수집, 전처리, 통합, 시각화 등 전체 파이프라인의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선해야 합니다. 병렬 처리 기술, 분산 컴퓨팅 기술, 캐싱 기술 등을 활용하여 데이터 처리 속도를 향상시키고, GPU 가속, 메모리 최적화 등의 방법을 통해 시각화 성능을 개선할 수 있습니다. 또한, 실시간 데이터 스트리밍 기술을 활용하여 데이터 수집 지연 시간을 최소화하고, 이벤트 기반 아키텍처를 적용하여 데이터 변화에 즉각적으로 대응할 수 있도록 시스템을 설계해야 합니다.

9. 자체 구축 전략과 팀 구성

  • 9-1. 국방 데이터 주권 확보 전략

  • 이 서브섹션은 국방 소버린 AI 시스템 구축을 위한 데이터 주권 확보 전략을 제시하며, 후속 서브섹션에서는 이를 실현하기 위한 구체적인 클라우드 인프라 구축 및 보안 방안을 심층적으로 다룹니다.

국방 데이터 국산 클라우드 이전, 기술 주권 확보 시급

  • 국방 데이터 주권 확보는 소버린 AI 시스템 구축의 핵심 전제 조건이며, 모든 학습 데이터와 운영 데이터는 국내 클라우드나 군사용 전용 인프라에 저장·관리되어야 합니다. 이는 외부 공급망 의존도를 낮추고 기술 독립성을 확보하기 위한 필수적인 조치입니다.

  • 특히 개인정보 보호법 및 군사기밀보호법 등 관련 규제를 철저히 준수해야 합니다. 국방 데이터는 민감한 정보가 포함되어 있으므로, 데이터 유출 방지를 위한 강력한 보안 체계 구축이 중요합니다. 물리적 보안뿐만 아니라 사이버 보안 위협에 대한 대비도 강화해야 합니다.

  • 국산 클라우드 도입은 데이터 주권 확보뿐만 아니라, 국내 IT 산업 생태계 활성화에도 기여할 수 있습니다. 정부는 국내 클라우드 기업 육성을 위한 정책 지원을 확대하고, 군-산-학 협력을 통해 기술 경쟁력을 강화해야 합니다. 이를 통해 국방 분야에서 필요한 특화된 클라우드 서비스를 개발하고, 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

군 클라우드 보안 인증, FedRAMP IL4 수준으로 강화

  • 국방 클라우드 도입 시에는 반드시 군 클라우드 보안 인증 기준을 충족해야 합니다. 현재 국정원은 클라우드 보안 정책을 전면 개선하여 중등급 보안 기준까지 완화하는 추세이지만, 군사 데이터의 중요성을 고려할 때 FedRAMP IL4 수준 이상의 보안 요구사항을 적용해야 합니다.

  • 미 국방부(DoD)는 클라우드 컴퓨팅 보안 요구사항 가이드(SRG)를 통해 클라우드 서비스 제공업체에 대한 엄격한 보안 기준을 제시하고 있습니다. 국내에서도 이러한 국제 표준을 참고하여 군 클라우드 보안 인증 체계를 고도화해야 합니다. 특히 데이터 암호화, 접근 통제, 감사 추적 등의 보안 기능을 강화하고, 주기적인 보안 취약점 점검 및 침해 사고 대응 훈련을 실시해야 합니다.

  • 클라우드 보안 인증을 획득한 서비스에 대해서도 지속적인 모니터링 및 평가가 필요합니다. 클라우드 환경은 끊임없이 변화하므로, 최신 보안 위협에 대한 대응 능력을 유지하기 위해 정기적인 보안 감사를 실시하고, 발견된 취약점을 신속하게 해결해야 합니다. 또한 클라우드 서비스 제공업체와 긴밀하게 협력하여 보안 사고 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다.

  • 9-2. Agentic AI 기반 다중 에이전트 의사결정 엔진 개발

  • 이 서브섹션에서는 국방 데이터 주권 확보를 전제로, 솔트룩스의 Agentic AI 기술을 활용하여 다중 에이전트 의사결정 엔진을 개발하는 구체적인 전략을 제시합니다.

솔트룩스 Agentic AI, 국방 의사결정 엔진 핵심 동력

  • 솔트룩스의 Agentic AI 기술을 국방 의사결정 엔진의 핵심 동력으로 활용하기 위해 각 지휘소별로 독립적인 에이전트를 배치하는 전략이 필요합니다. 이는 분산된 환경에서 각 지휘관의 의사결정 권한을 존중하면서도, 전체적인 목표 달성을 위한 협업을 가능하게 합니다.

  • 각 에이전트는 HTN(계층적 작업 네트워크) 기반 계획 모듈과 다양한 메모리 통합 모듈(서브젝티브/시맨틱/절차적 메모리 등)을 적용하여 상황 인지, 목표 설정, 계획 수립, 실행, 그리고 학습에 이르는 전 과정을 자율적으로 수행할 수 있어야 합니다. HTN 기반 계획 모듈은 복잡한 임무를 계층적으로 분해하고, 각 단계별 실행 계획을 수립하는 데 효과적입니다. 다양한 메모리 통합 모듈은 과거 경험, 현재 상황, 그리고 미래 예측을 종합적으로 고려하여 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

  • Agentic AI 에이전트는 실시간 피드백을 기반으로 자기 개선 능력을 갖추어야 하며, 복잡한 다단계 작전 수행이 가능하도록 설계해야 합니다. 이를 위해 강화 학습(Reinforcement Learning) 알고리즘을 적용하여 에이전트가 시행착오를 통해 스스로 최적의 전략을 학습하도록 유도해야 합니다. 또한, 멀티모달 데이터(Multi-Modal Data) 처리 능력을 강화하여 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 분석하고 활용할 수 있도록 해야 합니다.

  • 이러한 Agentic AI 기반 다중 에이전트 의사결정 엔진은 국방 부문에서의 신속하고 정확한 의사결정을 지원하며, 기술 독립성을 확보하는 데 기여할 수 있습니다. 솔트룩스의 Agentic AI 기술은 이미 다양한 산업 분야에서 검증된 바 있으며, 국방 분야에 특화된 맞춤형 개발을 통해 더욱 강력한 의사결정 지원 시스템을 구축할 수 있습니다.

  • 9-3. Goover/RAG 기반 정보 수집 및 분석 엔진 접목

  • 이 서브섹션에서는 Goover/RAG 기술을 접목하여 비정형 데이터를 효과적으로 분석하고 의사결정 효율성을 높이는 방안에 대해 논의합니다.

국방 문서 RAG, 핵심 정보 추출 시간 90% 단축 목표

  • 국방 분야는 방대한 양의 비정형 데이터, 즉 군수품 정비 매뉴얼, 작전 계획 문서, 전술 교범 등으로 가득 차 있습니다. 이 문서들은 지휘관의 신속한 의사결정을 위한 핵심 정보들을 담고 있지만, 기존의 수동 검색 방식으로는 필요한 정보를 적시에 획득하기 어렵습니다. Goover의 RAG 기술을 국방 분야에 도입하면, 이러한 정보 접근성을 획기적으로 개선하여 의사결정 시간을 단축하고 작전 효율성을 높일 수 있습니다.

  • RAG 기술은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 문서의 내용을 이해하고, 사용자의 질문에 가장 관련성 높은 정보를 실시간으로 검색하여 제공합니다. 단순히 키워드를 기반으로 문서를 찾는 것이 아니라, 질문의 의미를 파악하고 문서의 맥락을 분석하여 필요한 정보만을 추출합니다. 예를 들어, '특정 장비의 고장 원인'을 질문하면, RAG는 관련 정비 매뉴얼을 검색하고, 고장 원인과 해결 방법에 대한 핵심 정보만을 요약하여 제공합니다. 이는 기존 방식 대비 정보 획득 시간을 90%까지 단축시킬 수 있는 잠재력을 가집니다.

  • 국방 분야에 RAG 기술을 성공적으로 적용하기 위해서는, 군사 용어와 전문 지식에 특화된 LLM을 개발하고, 문서 데이터베이스를 최적화해야 합니다. 또한, 보안 및 데이터 유출 방지를 위한 강력한 보안 체계를 구축해야 합니다. 클라우독은 RAG 기술을 통해 사용자의 질의에 대해 연관 문서와 정보를 결합하여 답변을 제공하며, 기존 전문 검색(Full Text Search)을 대체하는 문서 검색 솔루션으로 평가받고 있습니다. 정부는 국산 클라우드 기업 육성을 위한 정책 지원을 확대하고, 군-산-학 협력을 통해 기술 경쟁력을 강화해야 합니다.

  • 궁극적으로 Goover/RAG 기술은 국방 분야에서 단순한 정보 검색 도구를 넘어, 지능형 의사결정 지원 시스템으로 진화할 수 있습니다. 실시간으로 변화하는 전장 상황을 분석하고, 과거 작전 사례와 교훈을 활용하여 최적의 작전 계획을 수립하는 데 기여할 수 있습니다. 이를 통해 국방력 강화와 국가 안보에 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다.

  • 9-4. Palantir AIP 연동 및 디지털 트윈 구축

  • 이 서브섹션에서는 앞서 논의된 데이터 주권 확보, Agentic AI 기반 의사결정 엔진, Goover/RAG 기술 기반 정보 분석 시스템을 통합하는 핵심 전략으로 팔란티어 AIP 연동 및 디지털 트윈 구축 방안을 제시합니다.

국방 디지털 트윈, AIP 연동으로 실시간 전장 상황 구현

  • 국방 분야에서 디지털 트윈은 단순히 가상 모델을 구축하는 것을 넘어, 실제 전장 상황을 실시간으로 반영하고 미래 상황을 예측하는 데 중요한 역할을 수행합니다. 팔란티어 AIP는 이러한 디지털 트윈 구축 및 활용에 최적화된 플랫폼으로, 국방부 또는 군 당국이 보유한 각종 센서, 통신망, 무기체계 데이터를 통합하여 실시간 전장 상황을 가상 공간에 구현할 수 있습니다.

  • AIP는 온톨로지 기반의 데이터 모델링을 통해 데이터 간의 관계와 맥락을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 다양한 시뮬레이션과 분석 기능을 제공합니다. 예를 들어, 특정 지역의 기상 조건, 지형 정보, 적군의 배치 현황, 아군의 전력 등을 종합적으로 고려하여 작전 성공 가능성을 예측하거나, 최적의 공격 경로를 탐색하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, AIP는 과거 작전 데이터와 시뮬레이션 결과를 학습하여 미래 작전 상황에 대한 예측 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

  • 팔란티어 AIP를 국방 디지털 트윈에 연동하면, Agentic AI 에이전트들은 실시간으로 변화하는 전장 상황에 대한 최신 정보를 제공받을 수 있습니다. 이를 통해 에이전트들은 더욱 정확하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있으며, 다양한 작전 시나리오에 대한 최적의 대응 방안을 모색할 수 있습니다. 궁극적으로 AIP 연동은 국방 의사결정 시스템의 효율성과 효과성을 극대화하고, 전력 증강에 기여할 수 있습니다.

폐쇄망 환경 AIP 구축, 보안성과 실시간 정보 융합 확보

  • 국방 데이터는 민감한 정보가 포함되어 있으므로, 팔란티어 AIP를 연동할 때는 폐쇄망 환경 구축이 필수적입니다. 이는 외부 네트워크로부터의 접근을 차단하고, 내부 데이터 유출을 방지하기 위한 중요한 보안 조치입니다. 팔란티어는 이러한 폐쇄망 환경 구축에 대한 풍부한 경험과 기술력을 보유하고 있으며, 국방 분야의 특수한 보안 요구사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

  • 폐쇄망 환경에서 AIP를 구축할 때는 데이터의 무결성과 가용성을 보장하기 위한 추가적인 보안 대책이 필요합니다. 데이터 암호화, 접근 통제, 감사 추적 등의 보안 기능을 강화하고, 주기적인 보안 취약점 점검 및 침해 사고 대응 훈련을 실시해야 합니다. 또한, AIP 시스템의 모든 구성 요소에 대한 보안 인증을 획득하고, 관련 법규 및 규정을 준수해야 합니다.

  • 폐쇄망 환경에서 팔란티어 AIP를 성공적으로 운영하기 위해서는, 국방부 또는 군 당국과 팔란티어 간의 긴밀한 협력이 필수적입니다. 양측은 데이터 공유, 시스템 통합, 보안 정책 수립 등 모든 단계에서 상호 협력하고, 지속적인 기술 지원 및 교육을 제공해야 합니다. 또한, 폐쇄망 환경의 특수성을 고려하여 AIP 시스템의 성능을 최적화하고, 실시간 정보 처리 능력을 향상시켜야 합니다.

AIP-Agentic AI 연동, 온톨로지 기반 지능형 의사결정 구현

  • 팔란티어 AIP와 Agentic AI 에이전트 간의 연동은 온톨로지 기반의 지능형 의사결정 체계를 구축하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다. AIP는 국방 데이터의 온톨로지를 구축하고, Agentic AI 에이전트들은 이 온톨로지를 활용하여 데이터 간의 관계와 맥락을 이해하고 추론할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트들은 더욱 정확하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있으며, 복잡한 작전 상황에 대한 최적의 대응 방안을 모색할 수 있습니다.

  • 온톨로지는 데이터의 의미를 명확하게 정의하고, 데이터 간의 관계를 구조화하는 지식 표현 체계입니다. AIP는 국방 데이터의 온톨로지를 구축하기 위해 다양한 데이터 모델링 기술과 시맨틱 웹 기술을 활용합니다. 예를 들어, 군사 용어, 무기 체계, 작전 절차 등에 대한 온톨로지를 구축하고, 이들을 상호 연결하여 지식 네트워크를 형성할 수 있습니다.

  • Agentic AI 에이전트들은 AIP가 제공하는 온톨로지를 활용하여 데이터의 의미를 이해하고, 추론 규칙을 적용하여 새로운 지식을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역의 지형 정보와 적군의 배치 현황을 분석하여 적군의 예상 이동 경로를 예측하거나, 과거 작전 사례와 현재 상황을 비교하여 최적의 공격 전략을 수립할 수 있습니다. AIP와 Agentic AI의 연동은 국방 의사결정 시스템의 지능화 수준을 획기적으로 향상시키고, 전력 증강에 기여할 수 있습니다.

  • 팔란티어의 강점은 온톨로지 기술에 있으며, 경쟁사들이 복잡한 데이터 전처리와 정제 과정에 어려움을 겪는 동안 팔란티어는 온톨로지 구조화 작업으로 비용과 시간을 획기적으로 절감할 수 있었습니다. International Data Corp.는 팔란티어를 작년 의사 결정 인텔리전스 플랫폼 시장의 선두 주자로 선정했습니다.

  • 9-5. 현장 적응력 강화: FDE 모델 도입

  • 이 서브섹션에서는 현장 적응력 강화를 위해 FDE 모델을 도입하는 방안에 대해 논의합니다.

팔란티어 FDE 모델, 군종별 특화 엔지니어링 지원 핵심

  • 팔란티어는 Field Deployment Engineer(FDE) 모델을 통해 엔지니어를 고객 현장에 직접 파견, 문제 해결 및 맞춤형 솔루션 개발에 집중합니다. 특히 국방 분야에서는 각 군종별 특성과 데이터의 민감성을 고려한 FDE 팀 구성이 중요합니다. 해군, 육군, 공군 등 각 군종별 시스템 운영 환경과 요구사항을 정확히 이해하는 전문 인력을 배치해야 현장 적응력을 극대화할 수 있습니다.

  • FDE 팀은 고객 조직의 실제 업무 흐름과 문제점을 세밀하게 파악하고, 팔란티어 플랫폼을 맞춤형으로 구성하는 역할을 수행합니다. 즉시 실행 가능한 코드와 솔루션을 개발하고, 현장에서 바로 시험 및 개선하는 과정을 통해 고객 만족도를 높입니다. 초기에는 고비용 서비스라는 비판도 있었지만, 현재는 팔란티어의 핵심 경쟁력으로 평가받고 있으며, 고객 충성도와 전환 비용을 높이는 효과를 가져오고 있습니다.

  • 국방 분야 FDE 팀은 시스템 아키텍처 설계자, 데이터 엔지니어, 보안 전문가, 법률 전문가 등으로 구성됩니다. 시스템 아키텍처 설계자는 전체 시스템의 구조를 설계하고, 데이터 엔지니어는 데이터 통합 및 분석을 담당합니다. 보안 전문가는 사이버 공격 및 데이터 유출 방지 대책을 수립하고, 법률 전문가는 관련 법규 및 규제 준수를 감독합니다. 팀 규모는 프로젝트의 복잡성과 범위에 따라 조정될 수 있지만, 각 분야별 전문 인력을 확보하는 것이 중요합니다. 예를 들어 해군 함정 시스템 구축 프로젝트에는 해군 시스템 전문가를 반드시 포함시켜야 합니다.

  • FDE 팀은 단순히 기술 지원을 제공하는 것이 아니라, 고객과 함께 문제를 해결하고 솔루션을 개발하는 파트너로서의 역할을 수행해야 합니다. 고객의 피드백을 적극적으로 수용하고, 변화하는 요구사항에 신속하게 대응해야 합니다. 또한, FDE 팀은 본사 제품 개발팀과의 긴밀한 협력을 통해 현장 경험을 제품 개선에 반영하고, 새로운 기술 트렌드를 신속하게 적용해야 합니다.

  • 9-6. 보안 및 규제 준수 강화

10. 통합 아키텍처 설계와 결론

  • 10-1. 통합 아키텍처 설계

  • 10-2. 결론 및 권고안

  • 이 서브섹션은 국방 소버린 AI 의사결정 시스템 구축을 위한 최종 권고안을 제시하며, 이전 섹션에서 논의된 기술적 요소들을 통합하여 실제 구축 전략과 경제성 분석, 그리고 FDE 모델의 적용 효과를 구체적으로 제시한다.

Agentic AI 기반 다중 에이전트 시스템 구축 제언

  • 국방 부문 소버린 AI 의사결정 시스템은 Agentic AI를 중심으로 다중 에이전트 의사결정 엔진을 구축하는 것을 최우선 목표로 삼아야 한다. 각 에이전트는 HTN(계층적 작업 네트워크) 기반 계획 모듈과 다양한 메모리 통합 모듈을 갖추어 실시간 피드백 기반 자기 개선 능력을 확보해야 한다.

  • 솔트룩스의 Agentic AI 기술을 기반으로 각 지휘소별로 독립적인 에이전트를 배치하고, 상황 변화에 따라 스스로 세부 목표를 설정하고 실행하며, 유연하게 전략을 수립·적용할 수 있도록 설계해야 한다. 또한, 비정형 군수·작전 문서에서 의미 있는 정보를 신속하게 추출하기 위해 Goover의 RAG 기술을 활용해야 한다.

  • 이러한 다중 에이전트 시스템은 실시간 전장 인식과 신속한 작전 계획 수립을 지원하며, 복잡한 다단계 작전 수행이 가능하도록 설계되어야 한다. HTN 기반 계획 모듈과 서브젝티브/시맨틱/절차적 메모리 등의 통합 모듈은 인지 부하를 줄이고 빠른 대응을 가능하게 한다. 이 과정에서 외부 데이터나 플랫폼에 대한 의존성을 최소화하고, 자체 기술력을 통해 시스템을 구축하는 것이 중요하다.

자체 클라우드 구축 및 경제성 분석 필수

  • 소버린 AI 시스템의 핵심은 데이터 주권 확보에 있으며, 이를 위해 모든 학습 데이터와 운영 데이터는 국내 클라우드나 군사용 전용 인프라에 저장·관리되어야 한다. 개인정보 보호법 및 군사기밀보호법 등 관련 규제를 철저히 준수해야 한다.

  • 자체 클라우드 인프라 구축은 초기 투자 비용이 높을 수 있지만, 장기적으로 외부 클라우드 서비스 이용료를 절감하고 데이터 유출 위험을 방지할 수 있다. 또한, 시스템 운영의 유연성을 확보하고, 자체 기술 개발 역량을 강화할 수 있다.

  • 클라우드 서비스 지출이 가져올 경제 효과를 제대로 파악하기 위해 BCG는 직접 효과에서 파생되는 간접 및 유발 효과를 포함한 2개 카테고리를 분석했다. OECD 투입-산출표를 바탕으로 산업간, 부문간 거래관계를 활용하여 클라우드 서비스 공급업체와 산업별 클라우드 이용 기업이 경제의 다른 부문에서 지출을 늘릴 때 발생하는 간접 및 유발 효과 배수를 계산했다.

  • 국방 자체 클라우드 구축 비용 추산 시, 이러한 경제적 파급 효과를 고려하여 총 소유 비용(TCO)을 분석하고, 장기적인 관점에서 경제성을 평가해야 한다. 또한, 국내 클라우드 기술 기업과의 협력을 통해 기술 독립성을 확보하고, 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 실제로 구글 클라우드는 영국 국방부와 4억 파운드 규모의 소버린 클라우드 계약을 체결하여, 보안 및 AI 기능을 강화하고 있다.

Neuro-Symbolic AI 및 Palantir AIP 연동 전략

  • Agentic AI 중심의 시스템에 Neuro-Symbolic AI 모듈을 추가하여 결정 과정의 해석 가능성을 확보해야 한다. 전투 규칙이나 국제법·군사윤리 등을 상징적 지식그래프로 명문화하고 신경망 출력값과 결합하여 사람이 이해할 수 있는 형태로 결과물을 제공해야 한다.

  • 팔란티어 AIP와 연계하여 디지털 트윈 기반의 실시간 정보 제공 체계를 구축하는 것도 중요하다. 국방부 혹은 군 당국이 보유한 각종 센서·통신망 데이터를 AIP 디지털 트윈에 연결하고 그곳에서 추출된 정보를 Agentic AI 에이전트들에게 공급하도록 설계해야 한다. 이는 실제 전장 환경 변화에 즉각적으로 대응하며 항상 최신 정보에 기반한 의사결정 지원 체계를 구현할 수 있도록 한다.

  • Palantir의 온톨로지 기술은 다양한 데이터를 하나의 맥락 있는 구조로 통합하고 판단 기준과 규칙을 적용해 시뮬레이션을 수행한 뒤 문제 해결을 위한 의사결정을 내리는 데 매우 효과적이다. AIP는 각 기업의 데이터를 활용해 AI 에이전트를 구축하고 관리하며, 'AIP 에이전트 스튜디오', 'AIP 로직', 'AIP 평가', 'AIP 어시스트' 등으로 구성된다.

  • 다만, 팔란티어의 기술 도입 시에는 데이터 주권 및 보안 문제를 고려하여 신중하게 접근해야 하며, 자체 기술 개발 역량을 강화하는 방향으로 추진해야 한다.

FDE 모델 도입 및 현장 적응력 강화

  • Palantir가 채택한 Field Deployment Engineer(FDE) 모델처럼 현장 엔지니어링 지원팀을 구성하여 각 군종별로 파견해야 한다. 이 팀은 실제 운영 과정에서 발생하는 문제점을 즉각적으로 파악하고 코드나 알고리즘 변경 사항을 신속히 반영하도록 해야 한다.

  • FDE 모델은 국방 부문에서의 현장 적응력을 극대화하며, 기술 독립성을 확보하는 데 기여한다. 현장 전문가들과의 긴밀한 협력을 통해 시스템의 완성도를 높이고, 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.

  • Salesforce CEO인 Marc Benioff는 Palantir의 FDE 모델을 혁신적이라고 평가했지만, 높은 가격 정책에 대해서는 우려를 표명했다. 국방 부문에서는 예산 제약과 보안 요구사항을 고려하여 FDE 모델 도입 시 비용 효율성을 신중하게 검토해야 한다.

  • FDE 모델의 효과성 연구는 이러한 모델이 실제 운영 환경에서 얼마나 효과적인지 실증적으로 분석하는 데 초점을 맞추어야 한다. 삼성SDS는 자체 클라우드 플랫폼인 '삼성 클라우드 플랫폼'을 개발하고, 엣지 클라우드 환경을 제공하여 소규모 부대가 독립적으로 판단하고 작전을 수행할 수 있도록 지원하고 있다.

11. 결론

  • 국방 소버린 AI 의사결정 시스템 구축은 Agentic AI를 중심으로 다중 에이전트 시스템을 구축하고, Goover RAG 기술로 비정형 문서에서 의미 있는 정보를 추출하며, Neuro-Symbolic AI 모듈로 결정 과정의 해석 가능성을 확보하고, Palantir AIP 연동으로 실시간 맥락 정보를 제공받는 방식으로 이루어져야 합니다.

  • 핵심은 데이터 주권 확보를 위해 자체 클라우드 인프라를 구축하고 외부 의존도를 최소화하는 것입니다. 또한, FDE 모델을 도입하여 현장 적응력을 높이고, 실제 운영 환경에 맞는 맞춤형 개발 및 빠른 피드백 루프를 구축하는 것이 필수적입니다.

  • 본 보고서에서 제시된 아키텍처 설계와 구축 전략은 단순한 기술 도입을 넘어, 국방 특유의 보안·규제 환경과 실시간성·해석 가능성을 모두 만족시키는 통합적인 접근 방식입니다. 이를 통해 대한민국 국군은 급변하는 안보 환경에 효과적으로 대응하고, 미래 전장에서 우위를 확보할 수 있을 것입니다.

출처 문서