국방 AI를 위한 실제 합성데이터 생성 사례 훈련에서는 100점,
실전에서는 0점인 AI? |
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실전에서도 100점의 AI를 개발하고 싶은 분들은 이번 뉴스레터를 주목해주세요!
국가 안보를 지키는 국방 AI!
페블러스는 합성데이터로 국방 AI를 지킵니다. 🫡
페블러스는 해양 전략에 활용되는 선박 데이터부터 전차 데이터까지, 다양한 국방 데이터셋을 개선하고 있습니다. |
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그 중에서도 이번 뉴스레터에서 소개할 국방 AI 데이터셋 사례는 조금 특별해요.
바로 모 국가기관의 요청에 따라 ‘드론 데이터셋’을 개선한 사례입니다! |
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국방 AI 개발 시, 데이터에서 나타나는 한계는? |
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한 마디로 요약하자면...
다른 산업과 비교했을 때 국방 데이터 자체가 유독 수집하기 까다롭습니다.
1) 현실 데이터가 부족합니다.
- 전쟁 자체가 희귀하고 긴급한 상황이죠.
- 전쟁의 현장을 체계적으로 기록하기란 현실적으로 불가능에 가깝습니다.
- 특히 이번 군용 드론 데이터셋 구축이 어려웠던 이유가 있습니다.
기존에 존재하는 드론 데이터셋
- 대부분 '드론이 직접 촬영한' 영상이나 이미지입니다.
- 항공 촬영, 지형 탐사를 위해 드론의 카메라가 아래를 내려다보며 찍은 데이터죠!
이번 프로젝트에서 필요했던 드론 데이터셋
- 드론을 탐지하고 추적하기 위해 '군수용 드론 자체가 피사체로 촬영된' 데이터가 필요했습니다.
- 하늘을 날고 있는 드론의 형상이 필요했어요.
2) 보안 문제로 실제 데이터를 참조하기 어렵습니다.
국방 데이터는 군사기밀보호법에 근거하여 군사 비밀로 분류되어 있습니다.
즉 단순한 영상이나 로그 파일도 폐쇄망 환경에서만 처리할 수 있어요.
그로 인해 문제가 발생합니다.
데이터의 품질과 정밀도에만 집중하다가 보안 규정을 간과하는 것이죠.
데이터셋 구축 과정에서 기밀 정보가 외부 네트워크로 나가서 처리된다면?
👉 군사기밀보호법 위반에 해당할 수 있습니다. |
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국방 AI 맞춤형 전략!
드론 데이터셋을 구축한 전략 4가지 |
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페블러스가 이번 국방 AI 적용 사례에서 사용한 전략은 총 8가지인데요.
뉴스레터는 총 8가지 전략 중 4가지를 다루었고,
기본 전략 2가지, 심화 전략 2가지로 분류해보았습니다.
- 기본: 이 글을 읽고 계신 담당자님도 곧바로 실천할 수 있는 합성데이터 생성 노하우
- 심화: 쉽게 실천하기 어려운, 페블러스만의 기술적 노하우
기본 전략: 쉽게 따라할 수 있는 합성데이터 생성 전략
1) 랜덤 자동 배치로 자연스러운 비행 장면을 구현했습니다.
드론 여러 대의 비행 동선, 위치, 크기가 일정하게 겹친다면?
👉 비현실적이고 인위적인 느낌이 듭니다.
- 이를 방지하기 위해 비행 동선과 드론 간 거리를 랜덤으로 자동 배치하는 시스템을 구축했어요.
- 매번 다른 구도의 장면이 자동으로 생성되어, 다양한 데이터를 확보했습니다!
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2) 다양한 시공간적 환경을 반영했습니다.
🔸전쟁은 시간과 장소, 날씨를 가리지 않고 발생합니다.
🔸데이터셋도 시간과 장소, 날씨를 가리지 않고 구축해야 합니다!
🔸페블러스는 주간 8개, 야간 8개, 총 16개의 HDRI 배경 이미지를 적용했습니다. |
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심화 전략: 페블러스만의 전문 노하우
“저희도 분명 자체적으로 CG로 합성데이터를 만들어 봤어요.
그런데 왜 AI 성능은 떨어지는 걸까요?”🤔
'디테일'을 잡아내지 못했기 때문입니다.
이번 드론 데이터셋 구축에서 사용된 심화 전략을 통해 그 방향성을 설명드리겠습니다.
1) 현실과 가상의 간극을 최소화해야 합니다.
그럴싸한 정도로는 부족합니다.
‘현실을 그대로 촬영한 듯한’ 합성데이터를 만들어야 합니다.
CG로 만든 드론 이미지, 영상
- 언뜻 보면 퀄리티가 좋다고 생각하게 됩니다.
- 다만 지나치게 완벽해서 오히려 비현실적입니다.
실제 군사 감시 카메라로 촬영한 드론 이미지, 영상
- 대기 중 미세먼지에 의한 흐린 현상이 드러납니다.
- 렌즈 주변부의 왜곡, 센서 노이즈 등도 자연스럽게 보입니다.
이러한 미묘한 차이점을 간과하고, 깨끗하기만 한 데이터를 사용한다면?
🔸AI는 깨끗한 합성데이터에서는 드론을 잘 탐지합니다.
그러나 실제 전장에서 노이즈와 흐림이 섞인 영상을 만나면?
🔸적 드론을 인식하지 못하는 상황이 발생할 수 있어요.
👉 훈련장에서 100점, 실전에서 0점인 AI가 되는 것이죠.
페블러스는 CG로 생성한 합성데이터를 2차적으로 실제와 가깝게 다듬습니다.
- 실제 감시 장비의 광학 특성에 맞게 렌즈 왜곡을 반영합니다.
- 대기 효과와 센서 노이즈를 추가합니다.
- 금속, 플라스틱 등 드론 소재별 빛 반사 특성까지 정밀하게 조절합니다.
역설적으로, 불완전한 느낌마저도 구현해야 비로소 완전한 합성데이터가 만들어집니다.
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2) 군사기밀보호법과 같은 규제를 학습하고 적용하고 있습니다.
'학습'이란? 단순히 규제 문서를 참고한다는 뜻은 아닙니다.
데이터 품질 관리 솔루션 데이터클리닉 2.0은 뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) 기반의 규제 대응 체계를 갖추고 있습니다.
- 뉴로(Neuro): 인공신경망의 학습 및 인식 능력
- 심볼릭(Symbolic): 규칙 기반의 논리적 판단
👉 데이터클리닉 2.0은 규제의 조건과 기준을 논리적인 규칙으로 정의합니다.
이러한 정의를 기반으로 인공신경망을 통해 데이터를 검증합니다!
군사기밀보호법은 물론, EU AI Act, 인공지능기본법 등 국내외 기준에 따라 데이터를 검증합니다.
이외에 기본, 심화별로 각각 또다른 전략들이 남아 있습니다.
그 내용이 궁금하시다면, 데이터클리닉 블로그에서 확인해보세요!
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- 국방 AI를 개발하고 싶지만, 데이터가 부족해서 막막하신가요?
- 보안 규정 때문에 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?
모든 문제, 페블러스 데이터클리닉으로 도와드리겠습니다.
실전에 바로 투입할 수 있는 국방 AI, 그 시작은 품질 높은 데이터에 있습니다.
1️⃣ 데이터클리닉 홈페이지에서 '문의하기' 버튼을 눌러주세요.
2️⃣ 데이터에 관한 고민을 말씀해주세요.
3️⃣ 영업일 기준 2~3일 내로 페블러스 내부의 데이터 과학자님이 직접 상담을 도와드리겠습니다.
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페블러스는 AI와 데이터 분석을 통해 다양한 산업의 문제를 해결하고,
더 나은 의사결정을 지원합니다.
📌 페블러스에 대해 더 알고 싶거나, 협업 및 파트너십을 논의하고 싶다면
언제든지 연락 주세요!
페블러스 드림 |
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