[인공지능] 국방도 무인화가 화두, PHYSICAL AI 란?

"국방도 무인화가 화두"···마음AI, 국방용 피지컬AI 조명

김문환 부사장 14일 서울 코엑스서 열린 '2025 국제AI대전'서 발표

인공지능(AI) 끝판왕이라고도 불리는 피지컬 AI(Physical AI)에 대한 국내외 관심이 크다. 피지컬 AI는 인간 수준의 의사결정 능력을 지닌 AI가 실제 기계나 로봇과 같은 실물 하드웨어에 적용돼 다양한 작업 환경 속에서 스스로 상황을 인지하고 판단해 행동까지 수행하는 것을 의미한다.우리나라를 비롯해 글로벌 기술 경쟁의 핵심 분야로 부상 중이다. 국내에서는 마음AI가 이 분야 리딩기업으로 활동중이다.

14일 서울 코엑스에서 개막한 '2025 국제인공지능대전'에서 마음AI 김문환 부사장(CTO)이 국방 분야에 적용할 수 있는 피지컬AI를 소개해 관심을 모았다. 이날 김 부사장은 '국방을 움직이는 기술, 피지컬AI의 시대'를 주제로 발표했다.

마음AI는 AI가 단순히 인지나 판단에 머무르지 않고 현장에서 실시간으로 반응하고 작동하는 지능, 즉 피지컬AI로 진화했다면서 이번 행사에서 전시 부스도 마련했다. 자사의 세 파운데이션 모델 ▲MAAL(다국어 적응 언어모델) ▲SUDA(온디바이스 음성대화형 AI) ▲WoRV(비전-언어 기반 자율제어 AI)를 바탕으로 국방 현장에 특화한 AI 기술 실체를 선보였다.

발표에서 김문환 부사장은 "국방에서 무인화가 화두다. 본격적으로 무인체계가 도입되고 있다"고 짚었다. 함정을 예로 들며 승조원을 대체하는 자율기술(오토노미)이 부각하고 있다면서 오토노미 기술의 3대 요소로 ▲인지(Perception) ▲판단(Decision) ▲행동(Action)을 꼽았다.


 "AI가 꽃길만 걸은 게 아니다"며 약 70년 역사를 가진 AI의 기술 발전 흐름도 분석했다. 지난 70년간 AI는 두번의 붐을 거쳐 현재 세번빼 붐 시기를 맞고 있다. 1기 붐때는 인퍼런스(추론)가, 2기 붐때는 전문가시스템이 각광을 받았다. 딥러닝이 나오면서 AI는 3기 붐 시대를 맞고 있다. 김 부사장은 본인이 00학번이라면서 "당시에는 AI를 하면 먹고 살지 못했다"고 회고했다.

이어 사람을 대체할 수 있는 오토노미 기술이 개발되면서 무인화가 완성, 사람수준 정도까지 왔다면서 "모든 오토노미를 AI로 구현하는 시대가 왔다"고 강조했다.

국방AI 발전 방향도 제시했다. 김 부사장에 따르면, 2010년 이전부터 많은 무인체를 만들었고, 초기 연구는 플랫폼 개발에 초점을 맞췄다. 2010년 무인화가 미국 국방부 S&T의 우선순위로 올라온데 이어 2011년에 처음으로 무인화에 대한 시스템적인 접근이 이뤄졌고, 무인화의 신뢰성에 대한 이슈도 시작됐다. 2012년에는 무인화의 과학적 접근 방법에 대한 변화가 발생, 전면 수정이 이뤄졌다. 또 미 국방부 산하 고문역할을 하는 자문위원회인 DSB(Defence Science Board)는 자율성 수준 개념 폐기 제안과 개발구조 개선(플랫폼과 자율 소프트웨어 분리 획득), 개방형 아키텍처와 정부 소유 소스코드 확보 등을 제안하기도 했다.

김 부사장은 군 입장에서는 무인체를 얼마나 신뢰할까 하는 이슈가 있다면서 신뢰 및 이해 공유가 필요하다면서 기술적 도전 사항으로 ▲기계와 인간 사이의 자연스러운 양방향 대화모드 ▲인지적으로 문제가 없는 행동 ▲상호작용 수준의 동적인 변화 등을 꼽았다. 전체 함정의 20%를 무인화하겠다는 군의 비전도 소개했다.

국방AI의 변화 방향은 인식(퍼셉션)AI->인지(커그니션)AI->유니파이드AI->피지컬AI로 예상했다.

퍼셉션AI의 예도 들었다. 센서를 통해 보는 무인체계가 그것이다, 이어 인지AI의 예는 정보를 분석하고 판단하는무인체계를, 유니파이드AI의 예는 멀티모달 입력 기반 종합 판단을 예로 들었다. 또 피지컬AI는 판단을 넘어 행동까시 하는 무인체계라면서 해상자율전투함을 언급했다.

마음AI가 보유한 피지컬AI 제품인 SUDA와 WoRV의 의미도 짚었다. SODA는 에찌단에 들어가는 솔루션이다. 기본적으로 오디오 파운데이션 모델이다. 끊김없는(제로레이턴시) 음성 대화 등이 가능하다. '워브(WoRV)/VLA)는 스탠드얼론(독자제품)으로 엔드 투 엔드 자율주행을 위한 비전 랭귀지 액션모델(VLM)이다. 물리적 환경에서 행동을 예측하고 결정한다.


국방 쪽에서 10여년 근무했다면서 김 부사장은 국방AI의 가장 큰 문제로 ▲요구사항 불명확성(목표 설정 부족) ▲양질의 데이터 부족과 AI운용환경 미비(데이터와 인프라 부족) ▲현장 적응성 부족(실환경 적용 어려움과 운용자 신뢰 부족) ▲기술 수용 저항(부서간 협력 부족 등) 등을 들었다.

김 부사장은 가장 중요한 건 신뢰라면서 국방AI 발전 방향으로 'Verified Trust'를 제시, 강조했다. 신뢰와 함께 상상력도 강조했다. 상상하는게 중요하다.는 것이다. 미 공군성 장관은 무인SW가 지휘하는 전투기를 직접 탔다면서 우리도 이 같은 걸 보여줘야 한다면서 "어떻게 상상하는냐에 따라 현실이 되는 순간이 온다"면서 피지컬AI를 강조했다. 

 

○ 피지컬 AI: 개요 및 응용
https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-physical-ai/

What is Physical AI?

 

1. 정의 및 개념
피지컬 AI(Physical AI)는 인간 수준의 의사결정 능력을 갖춘 인공지능(AI)이 로봇이나 기계와 같은 실제 하드웨어에 통합되어 실세계 환경에서 자율적으로 인지, 판단, 행동하는 시스템을 의미합니다. 기존의 AI가 데이터 분석이나 패턴 인식과 같은 인지적 작업에 초점을 맞췄다면, 피지컬 AI는 인간 수준의 의사결정을 물리적 행동과 결합하여 환경과 동적으로 상호작용할 수 있게 합니다.

2. 피지컬 AI의 핵심 구성 요소
피지컬 AI 시스템은 특히 국방 응용 분야에서 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다: 
  1) 인지(Perception): 카메라, 레이더, 오디오 입력 등 센서를 통해 환경을 감지하고 해석하는 능력.
  2) 판단(Decision): 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 정보에 기반한 판단을 내리는 능력.
  3) 행동(Action): 판단에 따라 물리적 작업을 수행하는 능력, 예를 들어 탐색, 물체 조작, 기계 제어 등.

3. 피지컬 AI로의 AI 진화
피지컬 AI의 발전은 지난 70년간 AI의 세 번의 주요 "붐"을 통해 이루어졌습니다:
- 1기 붐(1950년대~1980년대): 추론(inference) 기반 시스템에 초점을 맞춰 규칙 기반 AI의 기초를 닦았습니다.
- 2기 붐(1980년대~2000년대): 미리 정의된 지식 베이스를 활용한 전문가 시스템이 주목받았습니다.
- 3기 붐(2010년대~현재): 딥러닝과 멀티모달 AI의 발전으로 더 정교한 인지와 의사결정이 가능해졌으며, 피지컬 AI로 이어졌습니다.

피지컬 AI는 AI가 정보를 처리할 뿐만 아니라 물리적 세계와 상호작용하며 인간의 역할을 대체하는 최신 단계입니다.

4. 국방 분야 응용
피지컬 AI는 무인 시스템과 자율성이 중요해지는 국방 분야에서 혁신적인 기술입니다. 주요 응용 사례는 다음과 같습니다:
- 무인 차량 및 함정: 인간의 개입 없이 탐색, 위협 탐지, 목표 공격이 가능한 자율 드론, 함정, 지상 차량.
- 자율 전투 시스템: 인지, 판단, 행동을 결합하여 임무를 수행하는 해상 자율 전투 함정.
- 물류 및 지원: 위험 환경에서의 물자 배달, 정찰, 유지보수를 위한 로봇.

5. 사례 연구: 마음AI의 기여
국내 피지컬 AI 선도 기업인 마음AI는 2025년 서울 코엑스에서 열린 국제인공지능대전에서 국방 응용 기술을 선보였습니다. 마음AI의 김문환 부사장(CTO)은 발표를 통해 자사 기술을 소개했습니다. 마음AI의 주요 기반 모델은 다음과 같습니다:
- MAAL(다국어 적응 언어모델): 다국어 소통과 이해를 지원.
- SUDA(온디바이스 음성대화형 AI): 실시간 명령 및 제어를 위한 제로 레이턴시 음성 상호작용을 가능하게 하는 오디오 기반 모델.
- WoRV(비전-언어 기반 자율제어 AI): 탐색 및 환경 상호작용과 같은 엔드투엔드 자율 작업을 위한 비전-언어-행동 모델(VLM).

이 모델들은 복잡한 실세계 시나리오에서 자율적으로 작동하며, 상황 인식과 신속한 대응 요구를 충족합니다.

6. 개발 과제
피지컬 AI는 잠재력이 크지만 국방 분야에서 여러 도전에 직면해 있습니다:
1. 불명확한 요구사항: 목표와 목적이 모호하여 시스템 설계에 어려움을 겪음.
2. 데이터 및 인프라 부족: 고품질 데이터 부족과 AI 운영 환경의 미비.
3. 현장 적응성 부족: 실세계 조건에의 적용 어려움과 운용자의 신뢰 부족.
4. 기술 수용 저항: 부서 간 협력 부족 등 조직적 장벽.

7. 기술적 과제
신뢰할 수 있는 피지컬 AI 시스템을 구현하기 위해 다음 기술적 과제를 해결해야 합니다:
- 자연스러운 인간-기계 상호작용: 기계와 인간 간 원활한 양방향 소통.
- 인지적으로 안정적인 행동: AI 행동이 예측 가능하고 인간의 기대에 부합해야 함.
- 동적 상호작용: 빠르게 변화하는 환경과 운영 요구에 적응.

8. 미래 방향
국방 AI의 발전은 다음 단계를 거칩니다:
1. 인지 AI(Perception AI): 센서 기반 무인 시스템에 초점.
2. 인지 AI(Cognition AI): 데이터 분석과 판단에 초점.
3. 통합 AI(Unified AI): 멀티모달 입력을 통한 종합적 의사결정.
4. 피지컬 AI: 인지, 판단, 행동을 결합한 완전 자율 시스템.

피지컬 AI가 미래 국방 시스템을 주도할 것으로 전망하며, 해군 함정의 20% 무인화를 목표로 제시했습니다. 검증된 신뢰(Verified Trust)를 통해 시스템의 신뢰성과 안정성을 확보하는 것이 중요하며, 상상력을 통해 혁신적인 응용을 구상하는 것도 강조됩니다.

 

What is Physical AI?

 

예를 들어, 미국 공군 장관이 AI 조종 전투기에 직접 탑승한 사례는 상상력의 중요성을 보여주고 있으며,
이러한 글로벌 트렌드는 한국 기업의 노력과 맞물려 국방 요구를 충족하며 신뢰와 안정성 문제를 해결하고 있습니다.

영화 스텔스 정보 개봉 : 2005.07.28 등급 : 12세 이상 관람가 장르 : SF 액션 스릴러 국가 : 미국

영화 스텔스 정보 개봉 : 2005.07.28 등급 : 12세 이상 관람가 장르 : SF 액션 스릴러 국가 : 미국

피지컬 AI는 인지적 지능과 물리적 능력을 융합하여 복잡한 실세계 환경에서 자율적으로 작동하는 차세대 AI 기술입니다. 국방 분야에서는 무인 시스템으로의 전환을 주도하며, 마음AI와 같은 기업이 SUDA, WoRV와 같은 혁신 모델로 선도하고 있습니다. 신뢰, 데이터 품질, 적응성 과제를 극복하는 것이 잠재력을 실현하는 데 중요하며, "검증된 신뢰"와 상상력 있는 혁신이 핵심 원칙으로 작용합니다.