MakinaRocks가 17일부터 대전 컨벤션 센터에서 시작되는 ‘2024 대한민국 국방 산업발전전시회’에 참가할 예정입니다.
전시회는 공공, 민간 부문 및 군사 공동체 간의 중요한 네트워킹 허브 역할을 하며, 국방 능력을 강화하기 위한 목적으로 진행됩니다. 올해 이 이벤트는 대전광역시, 육군교육사령부, 육군물자사령부 및 한국 국방 MICE 연구소가 공동으로 주최하며 230개 이상의 방위 산업사들이 참여할 것입니다.
지난해 말 국방부는 방위 혁신 4.0 계획의 다섯 가지 주요 컨텐츠 중 하나로 “AI 중심의 핵심 고급 전력 확보”를 지목하고, 2028년까지 110조원의 투자를 발표했습니다. 그러나 여전히 방위 분야에서 AI의 적용은 데이터 보안, AI 전문가의 부족, 교전 상황에서의 실시간 대응, 예산 제약 등 여러 어려움에 직면하고 있습니다.
전시 기간 동안 MakinaRocks는 방위 AI 작업을 최적화하도록 설계된 ‘Runway’라는 AI 플랫폼을 공개할 예정이며, 이는 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 환경을 지원하는 유연성을 갖추고 있습니다. 이 솔루션은 비인종 및 인종 군사 시스템, 군수 공급망, 사이버 침입 탐지, 군사 작전을 위한 대형 언어 모델을 위해 보호된 네트워크 환경에서도 신속한 배포 및 통합을 지원할 것입니다.
여기에 직관적인 GUI 기능을 제공하는 Runway에는 군사 작전 솔루션 최적화를 위한 AutoML, 실시간 객체 이상 감지를 위한 주석 및 다양한 무기 시스템과 군사 하드웨어에 맞는 배포를 위한 EdgeOps와 같은 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능들은 AI 기술 개발자뿐만 아니라 군사 분야 전문가와 의사 결정자도 AI를 전문가 수준으로 효과적으로 사용할 수 있도록 하여 간편함과 경제성을 모두 갖추게 할 것입니다.
MakinaRocks의 윤성호 대표는 국방 산업 전시회가 기업의 글로벌 AI 기술 전문성 및 성공을 나눌 수 있는 기회임을 강조하며, 특히 제조업 분야에서의 결과에 중점을 두고 방위 혁신을 이끌며 ‘실세계 AI’를 통해 기술적으로 선진 무장군 발전에 기여하겠다는 약속을 재확인했습니다.
주요 질문 및 답변:
– MakinaRocks가 방위 산업 전시회에서 AI 플랫폼 ‘Runway’를 공개하는 목적은 무엇입니까? MakinaRocks는 ‘Runway’가 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 환경에 적합한 시스템으로 방위 AI 작업을 최적화할 수 있다는 것을 보여주려는 것으로, 이를 통해 비인종 및 인종 군사 시스템, 군수 공급망, 사이버 침입 탐지를 포함한 다양한 영역에서 군사 능력을 향상시킬 수 있습니다.
– 방위 분야에서 AI를 실시하기에 어려운 점은 무엇입니까? 군사 데이터의 민감성으로 인해 보안 문제, 전문화된 AI 전문가의 부족, 교전 상황에서의 실시간 대응 필요, 예산 한계 등이 AI의 적용을 어렵게 만드는 요소입니다.
– ‘Runway’는 방위 산업에 무엇을 제공합니까? ‘Runway’는 AutoML, 실시간 이상 감지 및 EdgeOps와 같은 기능을 제공하여 다양한 군사 시스템에 AI를 효율적으로 배포할 수 있게 합니다. 이는 AI 기술 개발자와 군인이 AI를 쉽고 경제적으로 활용할 수 있도록 합니다.
주요 도전과 논란:
군사 분야에 AI를 도입하는 것은 복잡한 도전에 직면하게 됩니다:
– 데이터 보안: 군사 데이터의 민감성으로 인해 침해와 남용을 방지하기 위한 강력한 보안 프로토콜이 필요합니다.
– AI 전문성: 군사 분야에 AI를 구현할 수 있는 전문가의 부족은 기술 채택을 제한합니다.
– 실시간 대응: 교전 상황에서의 즉각적인 의사 결정이 필요한 만큼 현재 AI 응용프로그램에는 중요한 문제가 있습니다.
– 예산 제약: 정교한 AI 시스템을 개발, 통합 및 유지하기 위해서는 광범위한 자금 지원이 필요합니다.
MakinaRocks ‘Runway’의 장점:
– 유연한 배포: 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경과 호환됨으로써 다양한 군사 요구에 다양성을 제공합니다.
– AutoML: 자동화된 기계 학습으로 AI 응용프로그램의 개발을 간소화합니다.
– EdgeOps: 다양한 군사 시스템에 대한 배포를 효율적으로 처리하여 다양한 군사 상황과 하드웨어에 필수적인 것입니다.
단점:
– 복잡한 통합: 레거시 군사 시스템에 AI를 통합하는 것은 복잡한 과정일 수 있습니다.
– 보안 위험: 모든 AI 시스템은 사이버 위협에 완전히 면역이어야 하며, 특히 방위 분야에서는 특히 어려울 수 있습니다.
– 선순응 비용: 새로운 기술에 대한 투자는 비용 효율성 혜택을 실현하기 전에 상당할 수 있습니다.
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