정무경 디노티시아 대표 “방산 AIDC, 소버린 LLM·인프라·보안 기준 함께 갖춰야”

방산 분야에서 AI의 중요성이 확대되면서 국내 방산기업의 기밀 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 소버린 AI 인프라 구축이 핵심 과제로 부상하고 있다. 방위산업에서 AI가 경쟁력을 좌우하는 가운데, 국내 방산기업은 보안 문제로 최신 AI를 사실상 활용하지 못하는 상황인 것으로 전해졌다.

디노티시아는 방산기업의 데이터 활용을 지원하기 위해 방산 AI 데이터센터(AIDC)에 국산 AI 스토리지와 검색 특화 반도체를 공급할 계획이다. 이 같은 계획은 방산AIDC 협의체 출범과 관련한 논의와 맞물려 제시됐다.

정무경 디노티시아 대표는 21일 테크월드와의 인터뷰에서 방산AIDC 협의체 출범과 관련해 방위산업에서 AI가 경쟁력을 좌우하지만 국내 방산기업은 보안 문제로 최신 AI를 사실상 활용하지 못하고 있다고 설명했다. 이어 이 문제를 해결하려면 소버린 LLM과 인프라, 보안 기준을 동시에 구비해야 한다는 입장을 밝혔다.

정 대표는 해외와 비교할 때 국내 방산 분야에서 AI 활용이 확대되는 속도가 다르다고 지적했다. 특히 미국 국방 분야에서는 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다며 관련 사례를 제시했다.

미국 국방부는 팔란티어의 AI 기반 전장 지휘 체계인 '메이븐'의 계약 한도를 1년 만에 4억 8000만 달러에서 13억 달러로 확대했다. 정 대표는 작년 12월 개통한 국방부 전용 생성형 AI 플랫폼 'GenAI.mil'도 9개월 만에 전체 인력 300만 명 가운데 170만 명이 사용했다고 설명했다.

반면 국내 방산기업은 설계 도면과 기술 문서, 시험 데이터가 보안 대상에 해당한다. 이 때문에 외부 클라우드와 상용 AI 서비스를 활용하기가 어렵다.

정 대표는 기업별로 자체 GPU 인프라와 AI 모델, 시스템을 구축하는 방식은 중소·중견 협력사에는 사실상 불가능하다고 밝혔다. 이런 여건 속에서 디노티시아는 지난 7월 경상남도·창원특례시와 투자협약을 체결하고 창원 방산 특화 AIDC를 추진했다.

디노티시아는 방산AIDC 협의체에 참여했다. 정 대표는 창원 방산 특화 AIDC를 추진하는 과정에서 보안 기준과 제도, 수요, 인력이 함께 해결돼야 방산기업이 실제로 사용할 수 있는 AIDC가 성립한다는 점을 확인했다고 설명했으며, 이처럼 보안 기준·제도·수요·인력의 동시 해결 필요성을 확인한 점이 협의체 참여의 배경이 됐다고 밝혔다.

방산AIDC 협의체 운영 체계는 제도·인재양성·방산수요·기술·인프라·보안 등 5개 분과로 나뉘어 운영된다.

디노티시아는 이 가운데 기술·인프라 분과의 기술 제공자를 맡고 있다. 디노티시아의 공급 대상은 국산 AI 반도체 기반 제품과 AI 솔루션이다.

정 대표는 방산 AIDC의 핵심 인프라 중 하나로 스토리지를 꼽았다. 그는 방산 AIDC의 기밀 데이터가 실제로 저장되는 곳은 스토리지라고 설명했다.

정 대표는 디노티시아가 AI 스토리지 시스템을 개발하는 국내 유일 회사이며, AI 스토리지의 반도체부터 소프트웨어까지 직접 개발하는 세계 유일 회사라고 밝혔다. 디노티시아는 AI 스토리지를 통해 방산 AIDC에 성능·AI 메모리·데이터 보안을 제공할 계획이다.

정 대표는 방산 특화 모델 학습에는 도면·영상·센서 데이터 등 대용량 데이터를 GPU에 연속 공급해야 하고, 학습 중간 결과도 고속으로 저장해야 한다고 설명했다. 이어 스토리지가 저속일 경우 GPU 대기가 발생하고, AIDC의 최고가 자원이 낭비된다고 덧붙였다.

정 대표는 AI 답변의 신뢰성을 확보하려면 AI 추론 과정에서 데이터 검색이 중요하다고 강조했다. 추론 단계에서 신뢰 가능한 답변이 나오려면 수십 년 축적 도면·규격서·정비 이력에서 AI가 필요한 내용을 의미 기준으로 정확히 탐색해야 한다고 설명했다.

정 대표는 이를 위해 디노티시아가 직접 개발한 요소로 GS인증 1등급 벡터 데이터베이스 '씨홀스(Seahorse)', 세계 최초 검색 특화 가속기 칩 VDPU, AI 업무 맥락 축적용 에이전트 메모리 소프트웨어를 제시했다. 이어 이 3개 요소를 하나의 시스템으로 통합했다고 밝혔다.

정 대표는 데이터 보안도 핵심 요소라고 강조했다. 기업별 데이터 격리·암호화·접근 이력 관리를 강화할 계획이며, 해당 보안 기능을 스토리지 수준 강화 솔루션으로 제공할 계획이라고 덧붙였다.

정 대표는 국산 AI 반도체의 역할과 관련해서는 검색 영역을 강조했다. 또 VDPU·씨홀스가 방산 기밀 데이터 저장·검색을 담당한다는 점을 언급하며, 디노티시아의 VDPU와 씨홀스 AI 스토리지가 방산 AIDC에서 기밀 데이터의 저장·검색을 담당한다고 밝혔다.

VDPU는 검색 전담 반도체로, 방산기업의 도면·규격서·정비 이력에서 AI가 필요한 내용을 찾는 작업을 기존 CPU 대신 맡도록 제시됐다. AI가 필요한 내용을 찾는 방식은 벡터 검색이며, 기존에는 CPU가 이 벡터 검색을 처리했다.

디노티시아는 지난주 미국 'AI 인프라 서밋' 사례도 제시했다. 이 사례에서 VDPU 4장 탑재 서버는 CPU 전용 서버 대비 검색 처리량이 최대 5.77배였고, 호스트 CPU 사용량은 92% 감소했으며, 메모리 사용량은 73% 감소했다.

디노티시아는 이 같은 검색 성능 개선이 AI 답변 품질과 연산 효율 향상으로 이어진다고 설명했다. 검색 속도와 정확도가 향상되면 AI 답변 품질이 상승하고, 잘못 찾은 자료로 인한 GPU 재연산 낭비도 감소한다는 설명이다.

디노티시아는 방산 분야 강점으로 반도체부터 시스템 소프트웨어까지 자체 기술 확보를 제시했다. 정 대표는 VDPU와 씨홀스 AI 스토리지의 반도체·펌웨어·데이터베이스·시스템 소프트웨어를 디노티시아가 국내에서 직접 설계하고 있으며, 이에 따라 설계 자료·소스코드를 대상으로 국가 보안 검증이 가능하고 방산이 요구하는 보안 기능을 칩·시스템에 직접 반영할 수 있다고 밝혔다.

정 대표는 방산 특화 AI 데이터센터를 구축하려면 국내 산업계가 먼저 풀어야 할 항목으로 소버린 LLM, 소버린 인프라, 보안 기준을 제시했다. 그는 이와 관련해 앞서 기술 지원과 기능 개선의 국내 지속 가능성이 국제 정세와 무관해야 한다는 점을 강조했다.

정 대표는 이런 과제를 제시한 배경으로 자유무역 시대에서 블록화 시대로의 변화가 나타나고 있다고 설명했다. 그는 미국의 첨단 AI 반도체 수출통제 사례와 중국의 희토류 수출통제 사례를 언급했다.

정 대표는 이 같은 국제 정세에 따라 공급망과 가치사슬이 단절될 가능성이 있다고 밝혔다. 이어 방위산업은 이런 대외 변화에 의존하지 않아야 한다고 설명했다.

그는 방산 AI 핵심 기술의 자체 기술 확보가 최대 과제라고 말했다. 이런 맥락에서 정 대표의 첫 번째 과제로 소버린 LLM을 제시했다.

정 대표는 해외 최신 모델 다수가 외부 서버를 경유하는 서비스 형태라고 설명했다. 또 해외 최신 모델은 폐쇄망 반입이 곤란하다고 밝혔다.

그는 제공 기업의 정책이나 해당국 정부의 결정에 따라 접근이 제한될 가능성도 있다고 말했다. 이에 따라 방산 AIDC 내부에서 운용 가능한 국산 모델과 방산 데이터를 추가 학습할 수 있는 국산 모델이 필요하다고 강조했다.

정 대표는 두 번째 언급 주제로 소버린 인프라를 제시했다. 그는 모델·데이터 기반 요소로 반도체·스토리지·클라우드를 언급하며, 반도체·스토리지·클라우드의 국내 기술 확보가 필요하다고 설명했다.

그 연장선에서 디노티시아는 AI 스토리지를 직접 개발하고, 검색 반도체도 직접 개발하고 있다고 밝혔다. 정 대표는 이 같은 직접 개발의 이유가 소버린 인프라 확보에 있다고 설명했다.

정 대표는 마지막 강조점으로 보안 기준 마련을 들었다. 그는 현행 방산 보안 체계가 데이터의 자사 내부망 내 처리를 전제로 하고 있다고 짚었다. 이어 방산 AIDC에서 기밀 데이터를 활용한 AI가 필요할 경우 보안 요건 규정이 필요하고, 방산 AIDC의 기밀 데이터 AI 활용과 관련한 인증 주체 결정과 감독 주체 결정도 필요하다고 제기했다.

디노티시아 협의체 출범의 최대 기대 성과로는 창원 방산 특화 AIDC 구축이 제시됐다. 정 대표는 첫 번째 기대 성과가 창원 방산 특화 AIDC의 실질 구축이라고 밝혔으며, 해당 사업은 창원국가산업단지에서 100MW급으로 추진된다고 설명했다.

아울러 협의체의 논의 대상은 제도와 보안 기준이라고 밝혔다. 창원 방산 특화 AIDC는 협의체가 논의할 제도와 보안 기준의 첫 적용 사례를 목표로 하며, 정 대표는 창원 100MW급 AIDC를 방산 AI 표준 인프라 모델로 추진하겠다는 입장을 밝혔다.

정 대표는 방산 분야에서 기밀 유지를 전제로 AI를 활용할 수 있는 표준 인프라 모델 확립을 목표로 제시했다. 이어 사업 목표로는 방산 AIDC 데이터 인프라를 디노티시아의 AI 스토리지로 구축하겠다고 밝혔다.

정 대표는 방산기업의 기밀 데이터를 안전하게 저장하고, 해당 데이터를 기반으로 한 AI 학습·활용 인프라를 공급하는 사업을 추진하겠다는 입장을 나타냈다. 이와 함께 방산 환경에 맞춘 제품 고도화를 추진할 계획이라고 설명했다.

그는 방산 데이터가 도면·영상·센서 데이터가 혼합된 대용량 멀티모달 데이터라는 특성을 고려하겠다고 밝혔다. 또한 폐쇄망에서 학습과 추론을 모두 처리해야 하고, 높은 검색 정확도와 높은 보안 수준이 요구되는 방산 환경의 조건을 제품에 반영하겠다는 방침을 전했다.

출처: 테크월드뉴스 · 박규찬 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407275

참고자료

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