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방위산업 분야에서는 군사 작전, 무기체계, 감시·정찰 등에서 고도의 기술력이 필요합니다. 특히, 드론 영상·위성 이미지·레이더 신호 등 방대한 센서 데이터가 생성되고, 이를 실시간으로 분석해 위협 탐지, 목표 식별, 상황 예측 등을 수행해야 합니다. 그러나 군사·정부 차원에서 엄격한 보안 요건을 충족하면서, AI 모델을 지속적으로 업데이트·관리하기는 쉽지 않습니다.

MLOps는 이러한 데이터 처리 및 모델 운영을 자동화하고 협업을 체계화하는 솔루션으로, 방위산업처럼 보안이 민감한 환경에서도 온프레미스 기반의 고효율 AI 파이프라인을 구축할 수 있도록 돕습니다.

VESSL의 MLOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

위협 탐지·분류 자동화

• 드론 영상, 위성 이미지, 레이더 신호 등을 실시간으로 분석해 목표물을 자동 분류
• 모델 업데이트 시, 오탐·누락률을 지속적으로 모니터링해 성능 개선

작전 계획·시뮬레이션

• 다양한 지형·환경 시뮬레이션 데이터를 AI 모델로 학습해 최적 경로 및 위협 예측
• 실시간 조건 변화(날씨, 부대 위치 등)에 따라 즉각 재계산 가능

상황 인지(SA) 시스템 개선

• 다수의 센서·통신 로그를 통합해 상황 인지를 돕는 AI 비서 구축
• 지휘통제실에 실시간 모니터링 대시보드 제공, 경계·안전 임무 효율화

무인기(UGV·UAV) 자율주행 지원

• 무인 지상 차량(UGV), 무인 항공기(UAV) 등 자율주행 시스템에서 대규모 센서 데이터 처리
• 장애물 감지·경로 탐색 등 기능을 ML 모델로 자동화

해결 과제 정의

어떻게 하면 방위산업에서 보안이 민감한 환경에서도 대규모 센서 데이터를 효율적으로 처리하고, AI 모델을 신속하게 업데이트해 위협 탐지 및 자율 시스템을 강화할 수 있을까요?

대규모·다양한 센서 데이터 관리

• 드론 영상, 위성 이미지, 레이더·소나(Sonar) 신호 등 다종 데이터를 중앙 집중해 분석

온프레미스 기반 보안

• 외부망과 완전히 분리된 사내 인프라에서 GPU 클러스터 운영
• 보안 정책상 클라우드 연동이 어려울 수도 있음

지속적 모델 업그레이드

• 새로 감지되는 위협 사례나 전장 환경 변화 시 AI 모델에 즉시 반영
• 장기적으로 무인기·수송기·레이더 등 협업 시스템에 확장

솔루션

방위산업 분야의 민감 데이터·보안 요구를 충족하면서, 대규모 센서 데이터를 활용해 지속적 모델 학습을 가능케 하는 VESSL의 MLOps 솔루션은 다음 특징을 갖습니다.

MLOps 솔루션 개요

• 클러스터 관리 & 오토 스케일링
  • 온프레미스 GPU 서버에서 고성능 ML 작업 수행, 필요 시 온프레미스 내에서 스케일 아웃
  • 보안을 최우선 고려한 설치·컨설팅
• 데이터 파이프라인 자동화
  • 위성 이미지·드론 영상·레이더 신호 등 다양한 포맷의 데이터를 자동 ETL
  • 모델 학습→평가→배포를 워크플로우 형태로 자동화
• 협업 워크플로우 & 버전 관리
  • ML 엔지니어, 작전 분석관, 시스템 통제팀 등 여러 역할이 단일 대시보드에서 모델 상태 및 버전 확인
  • 모델·데이터 버전을 추적해 재현성 확보
• 실시간 모니터링 & 알림
  • 위협 탐지·오탐률·응답 속도 등 핵심 지표를 실시간 추적, 이상 발생 시 자동 알림
  • 연속적인 모델 고도화 가능

실제 도입 과정

한 방위산업체는 드론 영상·레이더 신호·지형 데이터를 활용해 위협 탐지 AI 모델을 운영하고자 했습니다. 외부 클라우드 사용이 제한되어 온프레미스 GPU 자원을 활용해야 하고, 군사 규정상 망 분리와 방화벽 설정이 필수였습니다. 하지만 매일 쌓이는 새 위협 사례를 반영하는 과정이 수작업 위주여서 정확도 저하와 재학습 지연이 빈번했습니다. 이제 VESSL의 MLOps를 도입해 폐쇄망 환경에서도 GPU 클러스터를 자동 관리하고, 센서 데이터 파이프라인과 연동된 모델 학습·배포 절차를 자동화하여 정확한 위협 탐지와 신속 업데이트를 동시에 달성했습니다.

해결하고 싶었던 문제

• 한 방위산업체는 드론 영상과 레이더 신호를 결합해 위협 탐지 AI 모델을 운영하고자 함
• 보안 정책상, 외부 클라우드 사용이 어렵고 온프레미스 GPU를 써야 함
• 새 위협 데이터가 주기적으로 들어오지만, 수동 파이프라인으로 모델 재학습이 느려 정확도 떨어짐

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 센서 데이터가 분산돼, 하나의 데이터 파이프라인(ETL)으로 일관 처리하기 어려움
• GPU 클러스터가 있지만, AI 특화된 오케스트레이션 툴이 부재
• 망 분리·방화벽·보안 설정이 복잡, 기존 CI/CD로는 모델 학습 자동화에 한계

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• VESSL MLOps를 온프레미스 환경에 맞춰 설치, 망 분리·방화벽 컨설팅 동시 진행
• 드론 영상·레이더 로그 자동 수집→ETL→모델 학습→평가→배포 파이프라인 구성
• GPU 클러스터 오토 스케일링으로, 대규모 데이터(훈련·실전 대비) 처리 가능
• 모델 성능(정확도, 오탐률) 실시간 추적, 기준 이하 시 알림 후 롤백

비즈니스 효과 창출 성공

• 모델 업데이트 주기가 수개월→수 주로 단축, 새 위협 사례 반영 속도↑, 오탐률 크게 감소
• 현장 부대에서 실시간 영상 분석으로 정확한 위협 인식·신속 대응
• 온프레미스 기반 ML 파이프라인으로, 데이터 유출 위험 최소화
• 무인 자율 시스템 등 추가 Use Case 발굴 용이

방위 산업에서의 Private LLMOps 적용 프로세스

이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 아래의 버튼으로 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

결론

방위산업에서는 보안이 최우선이고, 다양한 센서 데이터를 실시간으로 처리해 정확한 모델을 운영해야 합니다. VESSL의 MLOps 플랫폼을 도입하면, 온프레미스 환경에서 데이터 파이프라인과 모델 운영을 자동화할 수 있어 지속적인 모델 업데이트와 GPU 자원 효율화가 가능합니다. 이를 통해 위협 탐지, 작전 계획, 무인기 자율주행 등 군사 역량을 크게 강화할 수 있습니다.

VESSL이 보안 요건과 분산 데이터를 동시에 만족하는 온프레미스 MLOps 도입을 함께 고민하고, 효율적 해결을 지원해 드립니다.