펀진은 국방 인공지능(AI)의 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 월드 파운데이션 모델(이하 WFM) 기술 'FAIP-MIND(펀진 AI 플랫폼-MIND)'를 선보였다고 12일 밝혔다.
WFM은 실제 환경에서 확보하기 어려운 데이터를 물리 공식과 시뮬레이션 기반으로 가상 생성·학습하는 AI 기술이다. 단순 데이터 증강이 아닌, 물리세계의 환경과 상호작용을 AI가 이해하고 미래 상태를 예측할 수 있도록 학습시키는 것이 핵심이다.
펀진은 기존 AI 합성데이터 생성 플랫폼 '이글아이'에 이어 WFM 기술까지 적용해 국방 AI의 어려움으로 꼽히는 데이터 부족 문제 해결에 나선다는 계획이다.
'FAIP-MIND'에는 펀진의 머신러닝운영(MLOps) 플랫폼 'FAIP'가 적용돼 전파, 비전, 무기추천, 교리 학습 등 다양한 분야의 데이터를 기반으로 물리세계를 이해하고 최적의 의사결정을 지원한다고 회사는 설명했다.
세부적으로는 RF 신호 탐지·식별과 방향 탐지, 스펙트럼 분석 등을 수행하는 'FAIP-RadioMind', 객체 탐지·추적과 멀티모달 영상 융합 기능을 수행하는 'FAIP-VisionMind', 위협 평가와 무기·자산 추천을 지원하는 'FAIP-WTAMind', 전술·전투 절차와 교리를 학습하는 'FAIP-LessonMind' 등으로 구성된다.
특히 전파 분야 WFM 기술인 'FAIP-RadioMind'은 실제 전장 환경에서 확보하기 어려운 RF 탐지 데이터를 물리 기반 가상환경으로 생성하고 학습하는 방식으로 기술을 고도화한다.
AI 지휘결심지원체계인 '킬 웹 매칭(KWM)'에 적용되는 차세대 AI 기술인 'FAIP-WTAMind'도 공개할 예정이다. 화력 및 방공 분야에서 최적의 무기와 대응 수단을 추천하는 AI 모델 개발에 활용된다.
김득화 펀진 대표는 “미래 국방 AI는 데이터 학습이 아니라 물리세계를 이해하고 예측할 수 있는 AI 구조가 중요해지고 있다”며 “WFM 기술을 기반으로 국방 AI의 데이터 한계를 해결하고 실전형 AI 운용체계를 지속 발전시켜 나갈 계획”이라고 밝혔다.
정현정 기자 iam@etnews.com
