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[IT뉴스][AI클로즈업] LIG D&A·한화시스템, 국방 AI 사업 놓고 맞대결… 승부처는 데이터·통합력

온카뱅크관리자

2026-07-23 07:07:28

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 [디지털데일리 구아현·박재현기자] 242억원 규모 국방 인공지능(AI) 사업을 놓고 LIG 디펜스&amp;에어로스페이스(D&amp;A)와 한화시스템 컨소시엄이 맞붙었다. 양측 모두 LG AI연구원의 ‘엑사원’을 기반모델로 활용할 것으로 알려지면서 경쟁은 같은 모델을 군 임무에 얼마나 정교하게 특화할 수 있는지가 관건이다. 모델 고도화뿐 아니라 전장 데이터 표준화와 지휘통제체계 통합 역량이 최종 사업자를 가를 전망이다.
 23일 업계에 따르면 국방부가 발주한 ‘초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술 개발 사업’에는 LIG D&amp;A와 한화시스템을 각각 주축으로 한 두 컨소시엄이 지원했다. 총사업비는 242억5300만원이며 사업 기간은 오는 9월부터 2030년 2월까지 42개월이다. LIG D&amp;A 컨소시엄에는 LG AI연구원·삼성SDS·SK텔레콤 등이, 한화시스템 컨소시엄에는 네이버클라우드 등이 참여한 것으로 전해졌다. 제안서 평가가 진행 중이며 이르면 이달 중 우선협상대상자가 가려질 전망이다.
 사업 범위는 국방 특화 초거대 AI 모델 플랫폼과 데이터 패브릭·지식베이스 구축이다. 범용 국방 거대언어모델(LLM)과 합동 전장 LLM을 개발하고 텍스트·영상·음성·센서·레이더 정보를 융합해 실시간 전장 상황 인식과 예측, 위협 평가, 대응 방책 생성, 무기체계 추천·할당을 지원한다. 개발된 플랫폼은 향후 한국군 지휘통제체계(KCCS)에 적용될 예정이다. 아울러 향후 범정부 독자 AI 파운데이션 모델이 개발되면 이를 연계·전환할 수 있도록 진화적인 시스템 구조를 설계하도록 했다.
 ◆ 두 컨소시엄 모두 엑사원 기반 국방 LLM 개발
 LIG D&amp;A 컨소시엄은 지휘통제체계 통합 역량에 LG AI연구원의 모델 기술, 삼성SDS의 데이터·시스템통합 역량, SK텔레콤의 AI 인프라와 네트워크 기술을 결합하는 형태로 분석된다.
 한화시스템 컨소시엄은 C4I와 감시정찰·레이더·센서 역량에 네이버클라우드의 AI·클라우드 플랫폼을 연결하는 구도다. 센서에서 생성된 원천정보를 데이터 플랫폼과 AI 모델을 거쳐 지휘통제체계까지 연결하는 종합 역량이 강점으로 거론된다.
 구체적인 업무분장은 공개되지 않았다. 다만 양측 모두 개별 참여사의 기술보다 컨소시엄 전체가 모델과 데이터, 클라우드, 기존 지휘통제체계를 하나의 운용체계로 완성할 수 있는지가 평가의 핵심이 될 전망이다.
 실증 능력도 중요하다. 국방 AI는 연구실 평가만으로 성능을 판단하기 어렵다. 실제 군 운용 시나리오에서 데이터 접근권한과 응답속도, 근거 추적, 네트워크 단절 대응을 검증해야 한다. 최종적으로 지휘관의 판단 절차와 기존 작전업무를 방해하지 않으면서 의사결정을 지원해야 한다.
 두 컨소시엄 모두 국산 오픈웨이트 모델인 엑사원을 기반으로 국방 특화 AI를 개발할 것으로 알려지면서 이후 어떤 데이터를 추가 학습하고 지도 미세조정과 검색증강생성(RAG), 양자화·경량화, 추론 최적화를 어떻게 적용하느냐에 따라 정확도와 응답속도, 환각 발생률이 달라질 예정이다. LIG D&amp;A 컨소시엄에는 엑사원 개발사인 LG AI연구원이 직접 참여한다. 원천 모델 개발진이 국방 데이터 학습과 오류 분석, 모델 구조 최적화, 후속 업데이트에 관여할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다.
 한화시스템 컨소시엄은 공개된 엑사원 오픈웨이트를 활용해 자체적으로 모델을 고도화하는 구도다. 아울러 네이버클라우드는 별도로 국방 AI 모델을 개발하고 있어 엑사원 고도화 과정에 자체 학습·경량화·멀티모달 기술을 어떻게 결합하는지가 관전 포인트다. 다만 네이버클라우드 자체 모델이 이번 제안에 별도 모델로 포함됐는지는 공개되지 않았다.
 다만 국산 모델이라는 이유만으로 보안성이 자동으로 확보되는 것은 아니다. 학습 데이터 유출 방지와 사용자별 접근통제, 추론 기록 감사, 모델 취약점 대응, 공급망 검증 체계까지 함께 갖춰야 한다. RFP도 분산된 국방 데이터에 정책 기반 접근제어와 보안 통제를 적용하고, 데이터 흐름과 권한을 임무에 따라 관리하도록 요구한다.
 ◆ 파편화된 전장 데이터가 성능 좌우
 핵심은 전장 데이터다. 국방 LLM이 다뤄야 할 정보는 작전명령서와 교범 같은 문서에 그치지 않는다. 감시정찰 영상과 드론·위성 이미지, 무전 음성, 센서·레이더 신호, 부대 위치, 무기체계 가동 상태가 함께 들어간다.
 데이터 형식도 제각각이다. 각 군과 부대, 무기체계는 서로 다른 메시지 규격과 좌표·시간 체계, 보안등급을 사용한다. 같은 표적이나 사건도 체계에 따라 명칭과 데이터 구조가 다르면 AI가 하나의 상황으로 연결하기 어렵다.
 별도로 공개된 국방ICT 연구개발도 군 지휘통제체계가 KMTF·KVMF 등 군 독자 표준과 비표준 메시지 형식을 함께 사용해 전군 단위 데이터 연동에 한계가 있다고 진단했다. 무인기와 전술체계에는 C2DL·KVMF·STANAG 4586·MAVLink 등 복수 규격이 쓰이며, 육군 지상전술C4I체계도 40종 이상 무기체계와 여러 방식으로 데이터를 공유한다.
 데이터 패브릭은 이처럼 분산된 정보를 연결하는 기반이다. 원본 데이터를 모두 한곳으로 옮기지 않고 임무와 상황, 보안등급, 사용자의 역할과 권한에 따라 필요한 데이터만 탐색·결합한다. 지식베이스와 지식그래프는 부대·표적·무기체계·위치·작전명령 사이 관계를 구조화해 AI 판단의 근거를 추적하도록 지원한다.
 검증 가능성도 중요하다. AI가 특정 위협에 대응할 무기체계나 작전 방책을 추천했다면 어떤 센서 정보와 작전보고, 교리, 과거 사례를 근거로 결론을 냈는지 지휘관이 확인할 수 있어야 한다. 정보가 부족하거나 서로 충돌할 때 판단을 유보하는 기능도 필요하다.
 폐쇄망 운영도 난제로 꼽힌다. 국방 데이터는 외부 상용 클라우드로 전송하기 어렵고, 전술망은 연결이 끊기거나 대역폭이 제한될 수 있다. 중앙 데이터센터와 연결되지 않은 상황에서도 필요한 정보를 선별해 처리하려면 모델 경량화와 엣지 추론, 데이터 동기화 기술이 요구된다.
 ◆ 기술 90점·비용 10점… 후속 사업 겨냥한 실적 경쟁
 평가 구조는 기술 중심이다. RFP 평가표에 따르면 전체 100점 가운데 계획수립의 적정성이 28점, 기술보유 수준과 수행능력이 59점, 기관 재무능력이 3점, 비용평가가 10점이다. 비가격 평가가 90점을 차지한다.
 순수 제안가격 평가 배점은 5점이다. 반면 ‘보유 핵심기술의 우수성’은 14점으로 세부 항목 가운데 가장 높다. 유사 연구개발 실적과 특허·논문, 보유 장비 평가까지 합하면 과거 기술과 트랙레코드에 관련된 배점은 약 29점에 달한다.
 사업 규모에 비해 참여 기업이 많은 배경에는 후속 시장 선점 전략이 자리한다. 이번 사업에서 확보한 실적은 향후 KCCS 고도화와 국방 AI 데이터센터, 각 군 생성형 AI 구축사업에 참여할 때 핵심 레퍼런스로 작용할 수 있다.
 박진호 동국대학교 국방안전연구센터장은 “기업들은 이번 사업에서 국방 AI 레퍼런스를 확보해야 향후 KCCS 고도화와 국방 AI 데이터센터 등 후속 사업에서 유리한 위치를 차지할 수 있다고 판단했을 것”이라고 말했다. 이어 “RFP가 국방 소버린 AI 구현을 위해 국산 모델 활용과 향후 독자 AI 파운데이션 모델과의 연계를 요구한 점도 모델 선택에 영향을 미쳤다”며 “이 같은 조건과 실제 적용 가능성을 종합하면 엑사원이 현실적인 선택지로 검토된 것으로 보인다”고 설명했다.
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