방산 특수성 반영한 AI 레디 데이터 구축 추진
방위사업청이 인공지능(AI)이 별도의 추가 정제 없이 즉각적으로 학습과 분석을 수행할 수 있는 'AI 레디(Ready)' 데이터로의 전환 작업을 시작한다. 국방 및 방산 데이터의 특수성을 고려한 전용 표준 모델을 정립하고, 이를 관리할 거버넌스 체계를 새롭게 구축하기 위한 목적이다.
2일 군 당국에 따르면, 방사청은 이러한 목표를 달성하기 위한 'AI 레디 데이터 구축 방안 연구 용역'을 공식 발주했다. AI 레디 데이터란 인공지능 모델이 바로 활용할 수 있도록 높은 완성도를 갖춰 가공된 데이터를 의미한다. 정부는 이미 지난해 9월부터 행정안전부를 필두로 공공데이터 분야에 이 개념을 도입하여 각 부처의 특성에 맞는 관리 기준을 마련해 오고 있다.
기존 공공데이터 가이드라인의 한계 극복
이번 연구는 2027년 본격적으로 시행될 'AI 레디 데이터 구축사업 실행계획'에 앞서, 데이터 표준화 모델을 정립하고 거버넌스 체계를 구체화하기 위해 진행된다. 방사청은 기존 행정안전부의 가이드라인이 일반적인 공공데이터를 기준으로 설계되어 있어, 보안성이 매우 높거나 민감한 정보를 포함하는 방산 데이터에 그대로 적용하기에는 무리가 있다고 판단했다. 특히 획득 과정이나 군수정비, 방산업체 정보 등 방위사업만의 업무 특수성을 반영할 필요성이 제기된 것이다.
또한 도면이나 영상처럼 비정형 형태가 많은 국방·무기 데이터의 특성상 AI가 직접 학습하기에 어려움이 크고, 현재 청 내부의 통합된 데이터 표준이 부재하다는 점도 이번 연구를 추진하게 된 주요 배경이다. 관련 가이드라인을 재정비하는 작업이 시급한 상황이다.
민간 기술 협력 가속화 및 미래 로드맵 수립
데이터 정비가 완료되면 보안 문제와 데이터 파편화로 인해 높았던 민간 AI 기업 및 방산업체와의 기술 협력 문턱도 낮아질 것으로 보인다. 비정형 국방 데이터를 표준 규격으로 가공함으로써, 민간의 최신 초거대 AI 알고리즘이나 정비·감시용 AI 모델을 무기체계에 신속하게 이식할 수 있는 토대가 마련되기 때문이다.
방사청은 이번 연구를 통해 행안부의 기존 가이드라인과 내부 데이터 환경 사이의 격차를 면밀히 분석할 예정이다. 획득 및 군수정비 등 업무 영역별로 데이터가 어떻게 보유되어 있는지 조사하고, 방위사업청에 최적화된 관리 범위와 보안 및 품질 기준을 설정하게 된다. 또한 국방 데이터 전용 표준 규칙을 만들고, 데이터 본체와 메타데이터, 보안 정보를 통합한 패키지(AIRD Pack) 구성 기준도 제시할 계획이다. 아울러 국내외 실증 사례를 검토해 내부 규정을 정비하고, 외부 자문위원이 참여하는 거버넌스 협의체 운영 방안도 마련한다. 최종적으로는 2027년 실증 본사업을 위한 연도별 로드맵과 대상, 예산 산정 근거를 포함한 제안요청서 초안을 작성하여 사업의 실행력을 확보할 구상이다.