최근 방위 산업은 전세계적인 지정학적 위기와 맞물려 많은 관심을 받고 있습니다. 특히, 공간정보 AI 기술은 국방 기관이 지리공간 데이터를 분석하고 처리하는 방식을 바꾸고, 전례 없는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 글에서는 공간정보 영상 AI 기술이 방위 산업에 미치는 영향과 단점, 이 기술을 구현하는 과정에서 발생하는 문제들에 대해 알아볼 것입니다.
공간정보 AI란 무엇인가?
공간정보 AI기술이란 공간과 관련된 정보를 분석하고 관련된 문제를 해결하는 AI 기술을 말합니다. 공간정보 데이터는 GPS, 측량 데이터, 위성 데이터 등 다양한 정보를 포괄합니다. 공간 정보 데이터는 위성, 드론, 센서 및 기타 장치를 포함한 다양한 출처에서 가져올 수 있습니다. 그리고 기계 학습 운영(MLOps)은 데이터 준비부터 배포까지 AI 워크플로우를 자동화하는 것을 말합니다.
공간정보 MLOps는 이 두 분야의 교차점으로, 공간정보 기술과 MLOps를 결합하여 위치 기반 모델의 정확성과 효율성을 향상시켜 군사 조직이 지리공간 데이터 분석에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 위치 데이터를 분석, 처리, 시각화하는 프로세스를 전산화함으로써, 분석가들은 공간정보 데이터에서 패턴, 동향 및 이상 현상을 식별하는 것을 간소화하여 이전에는 사람의 힘에 의존해야 했던 데이터 분석을 매우 빠르고 정확하게 수행할 수 있게 되었습니다.
공간정보 MLOps의 사용은 ISR(정보, 감시 및 정찰)을 비롯한 군사 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 최근 각 국의 군대는 최근 이 기술을 도입하여 전장에 대한 빠르고 정확한 이해를 얻고, 적군의 움직임을 모니터링하고자 노력하고 있습니다.
ISR에서의 공간정보 MLOps의 중요성이 커지고 있습니다.
19세기부터 군사 작전에서는 지도 등 지리 정보가 핵심적이었습니다. 1차 세계대전 이후부터는 항공 정찰 정보가 매우 중요해졌고, 최근도 전선통제기, 경전투기를 통한 항공 정찰이 전장에서 가장 중요한 임무 중 하나로 여겨지고 있습니다. 공간 정보를 통해 군대는 지형 정보, 전략적인 장소의 위치, 적군 병력의 위치와 움직임 등 정보를 수집할 수 있습니다.
냉전시대 이후부터는 위성 및 기타 고급 기술이 등장함에 따라, 공간정보 데이터의 종류는 더욱 다양해졌고, 정찰 및 감시에 광범위하게 활용되기 시작됐습니다. 분석가들은 대량의 공간 데이터를 수집하여 상황 인지 및 의사 결정을 수행할 수 있게 되었다.
최근 방위 산업은 머신러닝과 인공 지능에 기반을 두고 공간 데이터의 분석 과정을 새로운 차원으로 확장하고 있다. 또한, 그 발전과 함께, 공간 정보 기반 머신러닝 기술 업체들이 ISR에서 새로운 강력한 솔루션으로 떠오르고 있습니다. 이러한 기업들은 최신 딥러닝 알고리즘을 활용하여 공간 정보 데이터를 정확하게 분석하려고 하고 있습니다.
옴니스랩스의 CEO 문귀환 대표는 딥 러닝 알고리즘을 활용한 물체 감지 및 식별 기술에 대해 흥미로운 발전이 있다고 말했습니다.
"최근 딥러닝 기반 사물 인식 알고리즘은 방위 산업 및 국토 안보에 그 어떠한 기술보다도 큰 영향을 미칠 것으로 예상되고 있습니다. 무인기, 정찰 위성을 통해 적군의 위치를 정확히 파악하는 것은 아군을 보호하고, 정확한 위치로 포격을 유도할 수 있는 가장 안전하고 정확한 방법입니다. 이미 유럽, 미국, 중국 등지에서는 공간정보 영상 데이터 분석 기술이 활발히 방위 산업 분야에 도입되고 있습니다."
문귀환, 옴니스랩스 주식회사의 CEO.
또한, 공간정보 MLOps 기업들은 군인들이 데이터 획득 및 분석, 인지 과정에 쉽게 접근하고 흥미를 느낄 수 있도록 노력하고 있습니다. 그들은 사용자 친화적 인터페이스를 개발하여 비전문가들도 빠르고 효율적으로 공간정보 데이터를 확인할 수 있도록 노력하고 있습니다.
요약하면, 공간정보 MLOps 기업들은 방위 산업 분야의 디지털 전환을 선도하고 있습니다.
앞으로 분명 공간정보 MLOps는 방위 산업 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다.
방위 산업 분야에서 공간정보 MLOps 기술이 가져올 수 있는 혁신.
방위 산업 분야에서 공간정보 AI 기술이 가진 잠재력은 무한합니다. 하지만, 대표적인 혁신들은 다음과 같습니다:
- 디지털화 : 공간정보 영상 데이터를 AI를 기반으로 분석할 경우, 분석된 데이터는 디지털 데이터이기 때문에, 다른 소프트웨어, 애플리케이션과 통합하기도 용이합니다. 예를 들면, 분석된 데이터를 전투원의 모바일 장치에 보내고, 알람, 포격 유도 등을 하는 과정 역시 디지털 장치와 공간정보 AI 기술을 연동하여 수행할 수 있습니다.
- 정확한 타겟 인식: 공간정보 영상 데이터를 분석함으로써 정보 분석가는 초고용량, 초고해상도의 위성, 항공 데이터를 1차적으로 제련하여 정보를 획독할 수 있고, 이를 바탕으로 전장에 대한 이해와 판단을 더욱 정확하게 내릴 수 있게 됩니다.
- 빠른 데이터 분석: 공간정보 영상 데이터 분석 AI 모델과 초고속 병렬처리 기술을 결합할 경우에는, 광범위한 지역에서 촬영된 수많은 고용량의 항공, 위성 영상을 빠르게 처리하여, 사람보다도 훨씬 빠르게 다양한 사물과 변화를 탐지해낼 수 있습니다. 전장은 변화무쌍하기 때문에, 빠르게 데이터를 분석하지 못할 경우, 분석된 정보는 의미가 없어지게 되며, 그 사이 아군은 위험해질 수 있기 때문에, 빠른 상황 분석은 매우 중요합니다.
- 작전 자동화, 무인화: AI 기술과 무인기, 무기체계 등은 함께 통합될 수 있습니다. 이를 통해, 군대의 무인화 및 자동화를 실현할 수 있으며, 이는 병역 자원이 부족한 많은 국가에서 필수적인 혁신입니다.
방위 산업 분야에서 공간정보 MLOps의 활용 예시.
공간정보 MLOps는 방위 산업과 다른 분야에서도 활발히 도입되고 있습니다.
- 타겟 인식: 공간정보 MLOps 알고리즘은 위성 및 드론 이미지를 분석하여 적군의 군사 자산(차량, 무기고, 탄약고 등)을 신속하고 더욱 정확하게 찾을 수 있도록 합니다.
- 선박 인식: 바다에는 수많은 밀수선, 영해를 침범한 선박, 미확인 선박이 존재합니다. 이러한 선박은 경우에 따라 매우 위험합니다. 하지만, 해양 활동 모니터링은 매우 어려운 과제합니다. 하지만 공간정보 AI 기술을 통해 위성, 항공 사진 및 기타 소스에서 데이터를 획득하고 이를 분석한다면, 이 모니터링 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
- 정보 분석: 군사 기관은 특정 지역의 변화 과정을 탐지하여, 적군의 동태를 파악하는 데 많은 투자를 하고 있습니다. 공간정보 AI 기술은 단순한 사물 탐지뿐만 아니라, 특정 지역의 변화를 탐지하고, 이 지역을 추출해낼 수도 있습니다.
- 작전 계획: 군사 작전 계획은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정입니다. 적군의 위치와 배치 상태를 확인할 수 있다면, 군사 작전을 세우는 과정에서 리스크를 줄일 수 있고, 효율적인 작전을 계획할 수 있습니다.
- 국경 감시: 공간정보 AI 기술은 국경을 모니터링하고 실시간으로 침입을 감지하여 잠재적인 보안 위협에 대한 더 빠른 대응 시간을 제공합니다. 특히 전통적인 감시 방법으로는 감시가 어려운 국경 지역에서 이 기술이 더 중요합니다.
- 지형 분석: 공간정보 MLOps 알고리즘은 위성 영상 및 지리 공간 데이터를 분석하여 언덕, 계곡, 물길 등과 같은 지형 특성을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 수뇌부가 효과적인 작전 계획을 입안하는 데 매우 중요합니다.
공간정보 MLOps 도입 과정에서 발생하는 문제.
방위 산업에서 공간정보 AI 기술을 적용하기 위한 노력이 이루어지고 있지만, 대부분의 기업들은 실제로 이 기술을 도입하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다:
- 데이터 품질: 공간정보 MLOps에서 데이터의 품질은 매우 중요합니다. 예를 들면, 위성 및 항공 사진의 해상도가 떨어질 경우, 사람과 마찬가지로 머신러닝 모델 역시 타겟을 식별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 데이터 크기: 위성, 항공 사진의 경우 그 용량과 해상도가 매우 큰 빅데이터로 볼 수 있습니다. 이러한 데이터는 일반적인 방식으로 처리할 수 없지만, 대부분의 공간정보 기업들은 컴퓨터과학에 대한 전문성이 부족하고, 해당 데이터를 처리하는 것 조차 어려워하고 있습니다.
- 기술 전문성: 공간정보 AI 기술 역시, AI 기술이기 때문에, 해당 기술의 개발 및 최적화는 AI 전문가가 수행하여야 합니다. 하지만, 현재 공간정보 산업 분야의 연구 인력들은 대부분 AI와 컴퓨터과학에 대한 지식이 부족한 측량, 물리학, 도시공학 전공자들로 이루어져 있습니다.
- 보안 및 개인 정보 보호: 공간정보 데이터는 일반적으로 국가 기관에서 다뤄지며, 민감한 정보를 담고 있는 경우가 많습니다. 군사 기관은 공간정보 MLOps 시스템 및 프로세스가 안전히 보호되고 있으며, 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 반대로, 군사 기관은 공간정보 소프트웨어 업체에 해당 기관 및 정부의 보안 규정을 준수할 것을 요구하기도 합니다.
결론
공간정보 MLOps 기술은 방위 산업을 혁신시키며, 새로운 인사이트와 빠른 상황 인식 능력을 제공합니다.
공간정보 MLOps를 구현하는 데는 많은 어려움이 있지만 기술의 잠재력은 매우 높으며, 이 기술은 향후 방위 산업 분야를 뒤흔들 것입니다.
Deep Block의 팀은 컴퓨터과학과 AI에 전문성을 가진 연구 인력을 바탕으로 공간정보 영상의 빠르고, 정확한 분석을 위한 연구를 끊임없이 수행하고 있으며, 앞으로도 공간정보 AI 기술 분야의 혁신을 이끌어나가기 위해 노력할 것입니다.
