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펀진, 국방 AI 현장 검증·연구 성과 확대…아미타이거 훈련·ICTC서 기술력 입증

테크월드뉴스 · 2026년 10월 19일

지난 14일 경기도 양평훈련장에서 실시한 아미타이거플러스 미래전 통합 전투수행 훈련에서 AI와 로봇·무인체계가 활용되는 미래전투수행 모습이 공개됐다. [사진=펀진]

✦ AI 요약

펀진은 지난 14일 경기도 양평종합훈련장에서 열린 육군 '아미타이거 플러스(Army TIGER+)' 미래전 통합 전투수행훈련에 참가해 국방 AI 기술을 선보였다.

펀진은 AI 기반 지휘결심지원체계 'KWM(Kill-Web Matching)'의 현장 운용을 검증했고, 클라우드형 'KWM-CL'과 엣지클라우드형 'KWM-onP'가 정찰 자산의 표적 정보를 AI로 식별·융합해 전장 상황 분석과 대응 방책, 가용 자산 추천을 수행했다.

펀진은 지난 15일 제주에서 열린 국제학술대회 'ICTC 2026(International Conference on ICT Convergence)'에서 RF 기반 표적 위치추정 연구로 '우수 워크숍 논문상(Best Workshop Paper Award)'을 수상했으며, 이를 KWM-Ocelot과 KWM-onP 연계로 이어갈 계획이다.

펀진은 국방 AI 현장 적용·연구개발 성과를 확대하고 있다. 펀진은 지난 14일 경기도 양평종합훈련장에서 개최된 육군 '아미타이거 플러스(Army TIGER+)' 미래전 통합 전투수행훈련에 참가해, 현장 적용 대상인 국방 AI 기술을 선보였다. 이 과정에서 펀진은 AI 기반 지휘결심지원체계 'KWM(Kill-Web Matching)'의 현장 운용을 검증했다고 발표했다.

이번 육군 미래전 훈련에서는 AI 지휘결심지원체계가 운용됐다. 훈련에는 클라우드형 'KWM-CL'과 이동지휘소에 적용 가능한 엣지클라우드형 'KWM-onP'가 투입됐다. 'KWM-CL'과 'KWM-onP'는 정찰 자산이 수집한 표적 정보를 AI로 식별·융합하고, 전장 상황을 분석하며, 대응 방책과 가용 자산을 추천하는 기능을 수행했다.

펀진은 국제학술대회에서 RF 기반 표적 위치추정 연구로 수상하기도 했다. 이에 따라 펀진은 육군의 미래전 훈련에서 AI 지휘결심지원체계를 실제 현장에서 운용하며 검증한 데 이어, 국제학술대회 수상 성과까지 더하며 현장 실증과 연구개발 성과를 함께 확대하는 흐름을 보였다.

KWM-onP는 상위 지휘소와 통신 제한 상황에서도 독립 운용 가능하도록 설계됐다. 펀진은 본 훈련 준비 단계부터 개발자·실무진을 현장에 투입했고, 현장 배치 엔지니어(FDE) 전담 조직도 구성했다. FDE 전담 조직은 시스템 운영·네트워크 운영·기술지원을 수행했다.

훈련 중 발생한 문제와 군 요구사항은 애자일 방식으로 반영됐다. 펀진은 실제 군 환경에서는 통신망·장비 연동·작전 상황 변화 등 다양한 변수가 발생한다고 설명했다. 또 국방 AI 전력화 과정에서는 반복적 부대 실증과 현장 개선이 중요하다고 밝혔다.

회사는 신속사업을 활용한 검증된 민간 AI 기술의 조기 도입이 필요하다고 제안했다. 이어 부대 실증과 군 활용성 검증을 거쳐 후속 전력화로 연결할 필요가 있다고 제안했다. 아울러 전·평시 AI 체계의 지속 운용을 위한 군·민간 전문인력의 역할 마련이 필요하다는 입장과 함께, 이를 위한 지원 체계 마련도 필요하다는 입장을 밝혔다.

펀진은 현장 운용 성과 외 전자기스펙트럼 분야 연구 성과를 확보했다. 펀진은 지난 15일 제주에서 개최된 국제학술대회 'ICTC 2026(International Conference on ICT Convergence)'에 참가했다.

펀진은 RF 기반 표적 위치추정 연구로 '우수 워크숍 논문상(Best Workshop Paper Award)'을 수상했다. 수상 논문명은 '유·무인 복합체계에서 무인항공기(UAV) 기반 RF 신호원 위치탐지'다. 논문에는 펀진 김현철·감민·박재준 등 6명이 참여했다.

수상 연구는 드론에 탑재한 온디바이스 AI 모델을 활용해 RF 신호 수집을 수행하고, 수신신호강도(RSSI) 기반 신호 발생원 위치 추정 기술을 연구한 내용이다. 연구에는 위치추정 유효 신호 선별에 Top-K 방식을 적용하고, 위치추정에 가중 중심점 추정 기법을 적용했으며, 드론 비행 패턴별 위치추정 성능 비교·분석을 수행했다. 이는 무인 정찰자산 활용 RF 신호 탐지 정확도 향상을 목적으로 했다.

펀진은 해당 연구를 AI 기반 전자기스펙트럼 분석·위치탐지 솔루션 'KWM-Ocelot'과 연계할 계획이다. KWM-Ocelot은 RF 신호 탐지와 RF 신호 분류, RF 신호 분석, 위치추정을 지원한다. 또 드론 등 다양한 정찰자산이 수집한 전파정보 분석에 활용된다.

펀진은 정찰 단계에서 확보한 정보를 AI 지휘결심지원체계 KWM과 연결하는 방안을 추진하고 있다. 이는 상황인식부터 대응 방책 추천까지 이어지는 구조를 강화하기 위한 목적이다. 아울러 KWM-onP 연계도 추진하며, 다수 정찰자산이 수집한 표적정보를 융합해 전술 현장 의사결정에 활용하는 방향으로 기술 고도화를 계획하고 있다.

김득화 펀진 대표는 이번 수상의 의미로 RF 신호 분석·위치탐지 기술 연구 성과를 인정받았다고 밝혔다고 전했다. 또 KWM-Ocelot과 KWM-onP의 연계를 강화하겠다는 방침을 밝혔다고 전했다. 이어 유·무인 복합체계와 전술 현장에서 활용 가능한 국방 AI 기술 발전 의지도 밝혔다고 전했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408376