국방 AI 개발 사례 — 해군 정비 AI와 CCTV 100대 통합관제

해군 정비 AI는 무엇을 해결했나요?

국방망 폐쇄 환경에서 정비 매뉴얼 조회와 고장 예측이 수작업에 의존하고 있었습니다. 현장 근무자가 빠르게 판단하도록 돕는 시스템이 필요했습니다.

ITF는 경량 LLM과 음성 인식·합성을 온프레미스 환경에 맞게 최적화해 배포했고, 정비 절차를 자연어로 검색하고 음성으로 안내받는 AI Agent를 만들었습니다. 현장 실증으로 정비 절차 검색 시간 단축과 고장 예측 정확도를 검증했습니다. 자세한 내용은 해군 함정·헬기 정비 AI 사례에 있습니다.

육군 수리온 헬기 PoC(2024.10~2025.03)에서는 양손을 쓰는 정비사가 음성으로 교본을 검색하고, AR로 부품 위치와 절차를 눈앞에 안내받는 흐름을 구현했습니다.

CCTV 100대 통합관제는 어떻게 만들었나요?

넓은 기지에 설치된 CCTV 100대와 드론 영상을 관제요원이 눈으로 지켜보기에는 범위가 넓어 이상 상황을 놓칠 위험이 컸습니다. ITF는 YOLOv5 기반 다중 객체 추적과 Ray 분산 병렬처리로 100채널을 동시에 실시간 분석하고, 감지 결과를 디지털트윈 지휘통제 맵에 통합했습니다.

결과는 100채널 동시 실시간 처리 검증, 이상행동·화재·비산물·차량 자동 감지 정확도 97% 이상입니다(CCTV 100대 통합관제 사례). 그보다 앞선 공군 주둔지 AI 경계 PoC(2022.10~2023.05)에서도 여러 CCTV 채널을 병렬 처리해 침입·이상행동 경보를 자동화했습니다.

폐쇄망에서는 무엇이 달랐나요?

• 외부 AI API를 쓸 수 없습니다 — 모델을 내부 서버에 올려야 하므로, 정확도와 함께 가벼운 모델을 고르는 것이 중요했습니다.
• 채널이 늘어도 실시간이어야 합니다 — 분산 처리 구조로 채널 수가 늘어도 지연이 커지지 않게 했습니다.
• 공개 범위가 제한됩니다 — 무인수상정 과제처럼 수치와 화면을 공개하지 않는 경우가 많아, ITF 포트폴리오의 국방 과제 썸네일은 흐리게 처리합니다.

ITF 대표는 해군 함정 정비 AI 선임연구원으로 일했고, CCTV 100대 AI 관제 모델을 설계했습니다. 팀 구성은 회사소개에 있습니다.

국방에서 쓴 기술은 민간에서 어떻게 쓰이나요?

같은 영상 분석·폐쇄망 배포 기술은 제조·에너지 과제에도 쓰였습니다. 농심 AI 자동화 시스템은 제조 라인 영상으로 외관·이물을 실시간 판별하고 애매한 건만 사람이 확인하게 했습니다. 발전 설비 예측경보 시스템은 사내 폐쇄망 서버에서 빌드·배포했고, CCTV 인물 재식별 모듈은 GPU 한 장(GTX 1660 Ti) 환경에서 기존 영상분석 시스템을 멈추지 않고 붙였습니다. 이런 AI 개발은 AI 개발 서비스에서 맡습니다.

국방 AI·XR 사례

국방·공공개발 완료

육군 수리온 헬기 AI 정비 지원 PoC

수리온 헬기 정비 절차를 음성으로 검색하고, AR로 부품 위치와 절차를 눈앞에 안내받는 AI 정비 지원 PoC다.

국방·공공개발 완료

해군 함정·수리온 헬기 정비 AI

국방망 연동 환경에서 정비 절차를 음성·자연어로 검색·안내하고 고장을 예측하는 AI Agent.

국방·공공개발 완료

CCTV 100대 + 드론 AI 통합관제

기지 100대 CCTV·드론 영상을 실시간 병렬처리 — 이상행동·화재·조류·차량 자동 감지.

국방·공공개발 완료

LIG 무인수상정 원격정비 지원체계

무인수상정(USV) 함대의 상태를 한 화면에서 통합 관제하고, 떨어진 곳에서도 정비를 지원하는 플랫폼이다.