이문기 코난테크놀로지 이사 “국방 AI, 정보 탐색부터 보고서 초안까지 자동화”

코난테크놀로지는 국방 AI 플랫폼을 구축하고 있다. 이 플랫폼은 국방 정보분석 과정에서 반복 비중이 큰 단계로 꼽히는 공개정보 수집 자동화, 번역 자동화, 보고서 초안 작성 자동화 기능을 갖추는 방향으로 추진되고 있다. 목적은 반복적 자료 탐색·정리 부담을 경감하는 데 있다.

회사는 이를 통해 분석관의 업무 중심을 자료 수집·정리에서 정보 검토·판단으로 옮기도록 지원한다는 구상을 세우고 있다. 이문기 코난테크놀로지 데이터사이언스사업부 이사는 지난 8일 테크월드 인터뷰를 진행했으며, 이 자리에서 국방 정보분석 업무 자동화 방향과 신뢰성 확보 방안을 설명했다.

이문기 이사는 코난테크놀로지에서 약 23년간 데이터 수집 업무를 수행했고, 약 12년 전부터는 분석 업무를 담당해 왔다. 데이터사이언스사업부는 국내외 뉴스 분석과 온라인 자료 분석을 맡고 있으며, 기업 공급망 위험, 정책 여론, 해외 매체 반응 등을 분석 대상으로 삼아 왔다. 코난테크놀로지는 이 같은 민간·공공 분야 경험을 축적해 왔으며, 이를 국방 정보분석에 적용하고 있다.

회사는 지난 9월 국방부 'AI 응용제품 신속 상용화 지원(AX-Sprint)' 사업 내 공개정보(OSINT) 자동수집·분석 과제에 착수하고 회사-IITP 협약을 체결했다. 총사업비는 25억 원이며 사업 기간은 17개월이다. 구축 대상은 북한·해외 국방·안보 분야 공개정보 분석 플랫폼이다.

이와 연계해 오는 11월 13일 서울 용산 나인트리 로카우스에서 '제5회 국방 AI 서밋'이 개최될 예정이다. 이 행사에서는 전출처 정보분석 플랫폼 '코난 아르고스(Konan ARGOS)'를 소개·시연한다.

행사에서는 공개정보 분석업무 고도화 방안도 논의할 예정이다. 회사는 과제 추진과 함께 관련 기술과 활용 방안을 선보일 계획이다.

코난테크놀로지는 2006년 해군 검색엔진 사업을 시작으로 국방 분야 검색·정보관리 기술을 축적해 왔다. 이후 검색에 자연어처리(NLP)를 결합했으며, 사업 영역을 정보분석으로 확대했다.

이 이사는 LLM의 등장으로 과거 구현 난도가 높았던 기능의 개발 용이성이 확대됐다고 설명했다. 그러면서 다른 기업들의 유사 기능 제공 가능성도 확대됐다고 봤다. 이에 따라 기존 기술기업의 차별화 과제가 심화됐다고 연결했다.

이 이사는 LLM 이후의 기술 발전 수준이 예상 밖이었다고 밝혔다. 또 NLP 전공자들 사이에서는 세상이 완전히 뒤집힌 수준으로 체감된다고 설명했다.

이 같은 변화는 업무 처리 방식의 변화로도 이어지고 있다. 기존 방식은 정해진 절차 기반으로 자료를 분석한 뒤 사람이 결과를 확인하는 형태였다. 현재는 여러 작업의 자동 연계가 가능해졌고, 분석 결과에 LLM 의견을 추가하는 방식도 가능해졌다.

국방 정보분석에서는 자료 탐색이 우선 개선 대상 업무로 거론된다. 자료 탐색 업무에는 필요한 정보의 지속 확인과 보고 내용 선별, 신뢰도 검토가 필요하다. 다만 이 업무는 시간 소요가 큰 문제점이 있다.

외국어 자료는 선별된 뒤 번역을 거쳐 내부에 전달된다. 분석관은 번역 자료를 종합해 보고서를 작성한다.

특이 상황이 발생하면 추가 자료를 취합하고 상세 보고서를 작성할 필요가 있다. 이 경우 특이 상황 시 업무 부담이 증가한다.

이 이사는 탐색·번역·보고서 초안 작성은 자동화가 가능하다고 밝혔다. 다만 초안의 검토·수정과 최종 보고서 완성은 분석관의 책임이라고 설명했다. 또 최종 판단을 AI가 대체하는 것은 아직 어렵다고 밝혔다.

OSINT는 뉴스·웹사이트·공개 보고서 등 자료를 수집·분석해 필요 정보를 도출하는 활동이다. 언론 보도는 주요 분석 자료로 활용된다.

이 과정에서는 같은 정보의 반복 인용 여부를 구분하는 일이 중요하고, 독립된 출처 확인 여부를 구분하는 일도 중요하다. 신뢰도 평가는 보도 건수보다 정보 원출처 확인에 중점을 둔다. 코난테크놀로지는 자료 간 유사도 분석으로 중복을 축소할 계획이며, 같은 사건 기사를 묶어 관련 정보를 함께 검토할 계획이다.

이 이사는 기사 출처 수를 판단하는 기준과 관련해 단일 제보를 그대로 수용·재가공한 보도는 원출처가 1개이고, 복수 경로의 별도 취재 기사면 출처가 다수라고 설명했다.

이에 더해 신뢰도 판단 방법으로는 기자의 과거 보도 이력과 매체의 보도 경향 등을 검토하고 있으며, 구체적 방법은 미확정인 상태라고 밝혔다. 또한 신뢰도 판단 방법은 약 12가지가 검토 대상이며, 이 가운데 적용하는 방안으로는 4~5개 방법의 검토 규모를 살펴보고 있다고 전했다.

이번 과제에서는 다국어 원문·번역 데이터와 북한어 사전, 군사용어 사전, 인물 인식 학습데이터, 장비 인식 학습데이터를 활용할 계획이다. 분석 결과 제공 항목으로는 근거와 원문 출처를 함께 제시하고, 분석관이 직접 확인할 수 있도록 설계했다.

아울러 이번 과제는 전술적 대응과 장기 정세 분석의 연결을 제시하는 방향이라고 설명했다. 이 이사는 기존 국방 사업의 경우 특정 부대 임무·정보원에 맞춘 전술적 요구가 다수였다고 부연했다.

대표 기능으로는 영상·이미지 기반 대상 식별과 현장 상황 맞춤 대응 지원이 제시됐다. 이들 기능은 개별 작전에 필요한 기능이라는 성격을 띤다.

코난 아르고스는 오는 11월 출시 예정인 다양한 정보원 종합·분석 기반 분석관 업무 지원 플랫폼이다. 회사는 코난 아르고스를 현장 전술 판단·장기 전략 판단 동시 지원 체계로 발전시킬 계획이다.

이 구조에서 OSINT 사업은 북한·주변국 움직임 장기 관찰 중심 정세 분석의 비중을 두고 있다. 분석 대상 공개정보는 미국·중국·일본·유럽·중동 등이며, OSINT 사업 구상은 공개정보 분석으로 국내 안보 영향을 파악하는 데 맞춰져 있다.

발언자는 OSINT의 성격이 전술보다 전략 측면에서 우세하다고 설명했다. 또 북한 움직임 탐지 방식·진위 판단을 검토하고, 한국에 미칠 영향과 주변국 상황을 함께 검토한다고 설명했다.

국방 AI 참모는 관련 정보 축적을 통해 지휘관 판단을 지원하는 방향으로 추진된다. 국방 AI 참모는 특정 상황의 도발 징후 해당 여부를 검토할 때 판단 근거를 제시하고, 동일 상황의 다른 해석 가능성 확인도 지원하는 기능을 맡는다.

이 이사는 축적된 정보를 바탕으로 질의·응답을 반복한다고 설명했다. 이어 반대 가설의 존재 여부를 검토하고, 반대 가설을 뒷받침하는 다른 사실도 종합적으로 검토한다고 밝혔다. 이 같은 과정을 거쳐 지휘관이 최종 판단을 내린다고 말했다.

그는 작전 이후에는 수행 내용을 문서화하고, 성과와 문제점도 문서화한다고 설명했다. 이렇게 남긴 기록은 시스템에 재반영된다고 밝혔다.

그는 기록을 다음 작전의 분석에 활용할 필요가 있다고 강조했다. 아울러 기록을 다음 작전의 의사결정에도 활용해야 한다고 강조했다.

이 이사는 방대한 자료를 지속적으로 확보하고 처리하며 필요한 정보를 추출해 온 경험이 사업 경쟁력이라고 평가했다. 또 소프트웨어 기능 개발의 용이성과는 별개로, 대량 데이터를 실제 업무에 활용하려면 별도의 역량이 필요하다고 설명했다.

그는 데이터 확보·분석 경험으로 사업을 확대하겠다는 방향을 밝혔다. 특히 대량 데이터의 확보와 실제 처리, 분석, 활용에 초점을 맞추고, 기업 공급망에서 발생할 가능성이 있는 위험을 사전에 판단·감지하는 분야로 특화를 추진하겠다고 말했다.

앞으로 데이터사이언스사업부는 국방 기관별 업무 맞춤 공개정보 분석 지원을 지속할 예정이며, 민간 사업도 확대할 예정이다. 민간 확대 분야는 공급망·해외 정세 변화 기반 위험 조기 파악이다.

이와 함께 코난테크놀로지는 코난 아르고스 중심 국방 AI 브랜드 체계 구축을 계획하고 있다. 국방 DX·AX 지원 OSINT 분석·의사결정 지원 플랫폼은 향후 'Konan-ARGOS by OSINT'(가제)로 브랜딩할 방침이다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408132

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