미 국방부는 AI를 핵심 예산 우선순위로 지정했으나, 국방 획득 체계는 기술 발전 속도에 맞춰 AI 시스템을 조달, 시험 또는 실전 배치하도록 설계된 적이 없습니다. 당사의 업무는 AI가 국방 프로그램 사무국 및 항공우주 기관의 작전 요구사항과 만나는 접점에 초점을 맞춥니다. 슬라이드 형태의 전략 문서나 거버넌스 프레임워크가 아닌, 상용 시스템에서는 결코 직면하지 않는 중대한 결과를 초래하는 환경에서 AI 시스템을 검증하고, 배치하며, 규정을 준수하도록 만드는 엔지니어링 규율을 제공합니다.
FY2026 AI 예산은 실재하지만, 이를 집행할 역량은 부족합니다
미 펜타곤은 134억 달러 를 FY2026 예산안에서 AI 및 자율성에 배정했습니다. 이는 이러한 역량을 위한 최초의 전용 예산 편성입니다. 의회는 98억 달러 를 자율 및 무인 시스템용으로 승인했습니다. 해군만 해도 AI 지출에 3억 800만 달러 를 추가하여 전년 대비 22.7% 증가했습니다. 자금은 실재합니다. 문제는 국방 획득 체계가 기술의 빠른 진화 속도에 맞춰 AI 시스템을 조달, 검증 또는 야전 배치하도록 구축되지 않았다는 점입니다.
이것들은 파일럿이 아닌 양산 프로그램입니다:
- 육군은 2026년 3월에 Anduril 과 최대 200억 달러 규모의 Lattice AI 플랫폼 10년 계약을 체결하여 120 건이 넘는 개별 조달 절차를 통합했습니다.
- Palantir 는 제1다영역기동부대에 첫 2대의 TITAN AI 기반 표적 식별 지상 기지를 납품했으며, 이번 회계연도 내에 본격 양산 결정이 예상됩니다.
- Shield AI의 Hivemind 자율비행 소프트웨어는 현재까지 26 개 기체 등급을 조종했습니다.
- 공군은 미션 자율성 패키지를 CCA 시제기에서 시험 중이며, 총 8억 440만 달러 의 FY26 통합 예산이 지원됩니다.
그러나 자체 시스템에 AI를 통합하는 프로그램 사무국들은 다른 현실에 부딪힙니다. 전통적인 TEMP 체계와 겉도는 CDAO 시험평가 프레임워크, 정책 문서에서는 명확해 보이지만 구체적인 센서 융합 알고리즘에 적용하면 모호해지는 책임 있는 AI 요구사항, 프로그램이 필요로 하는 규모에 미치지 못하는 비밀취급 인가 AI/ML 인력 부족입니다.
국방 AI는 기존 T&E로는 해결할 수 없는 시험 문제를 안고 있습니다
전통적인 시험평가는 결정론적 동작을 전제로 합니다. 동일한 입력은 동일한 출력을 냅니다. 그러나 ML 기반 시스템은 확률론적입니다. 시험장에서 차량을 다음 정확도로 분류하는 컴퓨터 비전 모델도: 97% 정확도 전자전(EW) 효과로 입력 데이터 분포가 변하면 예측 불가능하게 저하될 수 있습니다(당사의 기술 연구를 참조하십시오: 적대적 공격에 대한 AI 견고성 엔지니어링).
정책 환경은 여전히 격차를 좁히는 중입니다. CDAO는 T&E 전략 프레임워크를 발표했고, 파인버그 차관보는 도입을 가속화하기 위해 2025년 8월 CDAO를 다음 조직 산하로 재편했습니다: USD(R&E) . 그러나 2026년 4월 GAO 감사 에 따르면 조사 대상 4대 주요 기관 중 AI 획득의 교훈을 수집하는 곳은 없었습니다. 미 국방부가 2026년 1월 발표한 AI 전략은 속도를 강조하지만, 안전 연구계는 군사 에이전틱 AI가 운용자가 감지할 수 없는 방식으로 평가에 저항하는 '통제의 환상'을 야기한다고 경고합니다.
당사의 접근법은 프로그램 관리자가 마일스톤 결정을 내리는 데 필요한 검증 근거를 마련하도록 설계된 AI T&E 방법론을 구축하는 것입니다. 현실적인 적대적 조건에서의 운용 시험과 시험평가 조직 및 야전 운용 부대 모두를 만족시키는 엄밀한 실패 모드와 성능 한계 문서화를 수행합니다. GPS 거부 또는 전자전 환경의 자율 시스템을 위해 이상적인 시험 조건이 아닌 특정 위협 프로파일에 대응하는 센서 융합 복원력 및 자율 의사결정 검증을 설계합니다. 이 접근법은 다음에 입증되어 있습니다: GPS 거부 드론 자율비행 시연.
국방 하드웨어에서의 엣지 추론은 엔지니어링 문제입니다
데이터센터의 A100에서 실행되는 트랜스포머 모델은 크기, 무게 및 전력(SWaP) 제약을 받는 무인기 페이로드에서 작동할 수 없습니다. 다음 프로세서의 연산 예산은: Jetson Orin 또는 Qualcomm RB5 한 자릿수 TOPS 단위로 측정됩니다. 열 관리는 이제 핵심 제약사항입니다. 밀폐형 플랫폼에서 추론 발열은 성능을 절반으로 저하시킵니다.
클라우드 모델에서 배치 가능한 엣지 모델로 전환하려면 다음이 필요합니다:
- 양자화 — 정확도와 지연 시간 모두에 영향을 미치는 INT8, INT4 및 GPTQ/AWQ 간의 균형;
- 프루닝 및 지식 증류;
- 다음 환경 조건에 따른 검증: MIL-STD-810H .
비밀 네트워크 내 오픈소스 도구에 대한 보안 규제는 문제를 더욱 가중시킵니다. 상용 클라우드에서 작동하는 MLOps 파이프라인은 다음과 같은 망에서 구동되지 않습니다: SIPR 또는 JWICS. 당사는 초기 단계부터 이러한 제약을 고려한 엣지 추론 파이프라인을 설계합니다. 대상 하드웨어에 맞춘 모델 최적화, 열 및 전력 제약 하에서의 추론 벤치마킹, 그리고 배포 대상인 기밀 네트워크 환경(SIPR 또는 JWICS)에 특화된 검증 워크플로를 제공합니다(기술 백서 참조: 자율 드론을 위한 GPS 거부 환경 항법).
CMMC 2.0은 이제 AI를 포함하며, 22만 계약업체는 준비되지 않았습니다
CMMC 2.0 준수는 CUI를 취급하는 방위산업체들에게 이미 최대 난제였습니다. 2026년에 이는 더 까다로워졌습니다. FY2026 NDAA 는 방위산업체에 AI 보안 프레임워크를 부과하고 4개 범주의 AI 전용 보안 통제를 추가했습니다:
- 프롬프트 주입 공격을 방지하기 위한 데이터 입력 검증 및 정제;
- 다중 인증 기반 모델 접근 통제;
- 종합적인 AI 출력 모니터링 및 로깅;
- 적대적 공격 방어 조치.
국방부는 다음 기한까지 의회에 진행 상황을 보고해야 합니다: 2026년 6월 16일. 대다수 상용 AI 서비스가 CUI 처리 요건을 충족하지 못하는 표준 클라우드에서 운영되기 때문에 어려움은 가중됩니다. 상용 API를 통해 추론을 실행하는 것은 자체 통제 범위를 벗어난 인프라로 통제 데이터를 전송하는 행위입니다. 섀도우 AI 는 감사에서 가장 빈번한 지적 사항입니다. 비밀취급 인가 인원이 CUI 연결망에서 승인되지 않은 AI 도구를 사용하는 사례입니다.
동시에, ITAR 는 대부분의 프로그램이 직면하지 못한 병렬 컴플라이언스 문제를 야기합니다. 국무부의 DDTC 와 상무부의 BIS 는 AI 생성 기술 데이터가 다음 품목에 따른 통제 수출품에 해당하는지 여부에 대해 명확한 지침을 발표하지 않았습니다: USML. 방산 물자 사양서를 작성하기 위해 LLM을 사용하는 엔지니어는 인지하지 못한 채 '간주 수출(deemed export)'을 유발할 수 있습니다.
당사의 접근법은 CMMC 2.0 AI 통제, AI 워크플로의 ITAR 기술 데이터 관리, 그리고 DFARS 252.204-7012 사이버 보안 요구사항을 개별 체크리스트가 아닌 단일 통합 시스템으로 처리하는 컴플라이언스 아키텍처를 설계하는 것입니다. 엔지니어링 팀이 AI를 유효하게 활용하면서도 다음 평가를 충족하도록 보장합니다: C3PAO 평가 및 DDTC 감사.
민간 항공우주 분야도 동일한 기술적 난관에 직면해 있습니다
민수 분야에서는 항공사와 MRO 업체들이 예측 정비, 기단 관리, 공급망 건전성을 위해 AI에 투자하고 있습니다. 글로벌 MRO 수요는 다음 속도로 증가하고 있습니다: 2035년까지 연평균 성장률 3.2%, 엔진 분야가 애프터마켓을 주도하고 있습니다. AI 기반 상태기반정비(CBM)는 장비 고장을 예측하고 비계획 가동 중단을 줄이며 자산 수명을 연장할 것으로 기대됩니다. 관건은 다음과 같습니다: 30년간 축적된 혼합 기단의 이종 센서 데이터를 단순 노이즈가 아닌 실질적 정비 권고를 도출하는 모델로 통합하는 것입니다.
공급망 무결성은 시급한 사안이 되었습니다. 2026년 3월 런던 법원은 핵심 항공전자 및 제어 시스템에 위조 전자 모듈을 유통한 공급업체에 유죄를 선고했습니다. 2026 NDAA 는 국방장관에게 AI 공급망 내 '위조 부품 또는 데이터 포이즈닝 위험'에 대응하는 프레임워크 수립을 지시했습니다. 디지털 트윈은 시각화 도구에서 작전 의사결정 시스템으로 전환되고 있으나, 비계획 정비를 실질적으로 감축하려면 지속적인 센서 데이터 통합, 검증된 물리 기반 모델, 현장 정비사가 신뢰할 수 있는 계획 인터페이스가 필수적입니다.
당사는 국방 프로그램에서 요구되는 검증 엄격성을 민간 항공우주에도 그대로 적용합니다. 실제 고장 이력 데이터에 기반해 검증된 예측 정비 모델, 부품이 정비 라인에 투입되기 전에 이상을 감지하는 공급망 검증 파이프라인, 기단 계획을 위해 신뢰성 높은 시뮬레이션을 도출하는 디지털 트윈을 구축합니다.
주계약업체, 플랫폼 벤더, 컨설팅 펌이 남긴 사각지대
세 부류의 공급자들은 각기 다른 사각지대를 남깁니다. 이 작업에는 깊이 있는 ML 엔지니어링 역량과 국방 도메인에 대한 능통함이 동시에 요구되지만, 기존 업체들은 이를 충족하지 못합니다.
| 공급자 범주 | 대표 사례 | 남겨진 사각지대 |
|---|---|---|
| 방산 주계약업체(Primes) | Lockheed Martin, Northrop Grumman, Boeing | 자체 AI 역량을 구축 중이나 하드웨어 중심 조직입니다. 기계 및 전기 시스템 기반 문화에서 ML 수명주기 관리 및 AI T&E 방법론은 핵심 역량이 아니며, CCA 경쟁에서 요구되는 자율비행 소프트웨어도 전통적으로 외주에 의존해 왔습니다. |
| 플랫폼 벤더 | Anduril, Shield AI, Palantir, Skydio | 우수한 자율비행 제품을 개발하지만, Lattice를 도입하는 프로그램 사무국은 Anduril의 독자 아키텍처에 종속됩니다. 특정 작전 적합성이나 CDAO 책임 있는 AI 요건 충족 여부에 대한 독립적 제3자 검증은 지원하지 않습니다. |
| 대형 컨설팅 펌 | Accenture, Deloitte, Booz Allen | 미 국방부는 2025년 4월 이들과의 컨설팅 계약 중 다음 규모를 해지했습니다: 51억 달러 . BCG 조사에 따르면 항공우주 및 방위산업체의 70% 가 AI 채용을 핵심 난제로 꼽았으며, 대형 컨설팅 펌 역시 해결해야 할 인재 부족 문제에 스스로 직면해 있습니다. |
당사의 영역은 이러한 범주 사이에 위치합니다: AI 플랫폼에 대한 벤더 중립적 기술 평가, 프로그램 사무국을 위한 T&E 방법론 구축, 전술 하드웨어를 위한 엣지 추론 엔지니어링, 그리고 CMMC, ITAR, RAI를 통합한 컴플라이언스 아키텍처 설계입니다.
핵심 요약
- 국방 AI 예산은 대폭 증액되었으나(AI 및 자율성 134억 달러, 무인 시스템 98억 달러), 획득 절차, T&E, 인가된 AI 인력 확보는 여전히 뒤처져 있습니다.
- ML 시스템은 확률론적이므로 전통적 결정론적 T&E로는 검증할 수 없습니다. 마일스톤 통과를 위해서는 실전적 적대 환경과 GPS 거부 조건에서 입증된 AI 전용 방법론이 필요합니다.
- SWaP 제약 하드웨어(Jetson Orin, Qualcomm RB5) 배치는 엔지니어링 문제입니다. 양자화, 프루닝, 증류, 열 설계 및 SIPR/JWICS 대상 MIL-STD-810H 검증이 수반되어야 합니다.
- CMMC 2.0, FY2026 NDAA AI 통제 요건(2026년 6월 16일 의회 보고), ITAR/USML 기술 데이터 규정, DFARS 252.204-7012를 단일 컴플라이언스 체계로 통합해야 합니다.
- 민간 항공우주 분야 역시 동일합니다. 예측 정비, 위조 부품 차단, 디지털 트윈 구현 모두 검증을 최우선으로 하는 엄격한 엔지니어링을 요구합니다.
항공우주 및 국방
시청GPS 차단 환경 드론 자율비행: VIO, 엣지 AI 및 Blue UAS 통합 | Veriprajna
러시아의 R-330Zh 재머는 우크라이나 전선 전역에 걸쳐 수 킬로미터 규모의 GPS 차단 구역을 만들어냅니다. FCC는 2025년 12월 모든 외국산 드론에 대한 신규 인증을 차단했습니다. 미 육군은 경쟁적 전자기 환경을 감당할 수 있는 다른 인증 재고가 없었기 때문에 72시간 만에 Skydio X10D 2,500대를 구매했습니다.
자주 묻는 질문
CDAO T&E 체계가 기존 TEMP와 일치하지 않을 때 DoD 마일스톤 결정을 어떻게 통과합니까?
제도적 격차는 엄연합니다. CDAO 프레임워크는 AI 특화 평가용인 반면 기존 TEMP는 결정론적 거동을 전제합니다. ML 시스템은 데이터 분포와 작전 환경에 따라 성능이 변화합니다. 당사는 기존 TEMP 내에 배치 가능한 AI 전용 시험 계획을 수립하고, 구체적 성능 한계와 실패 모드를 문서화하여 CDAO와 시험평가 당국을 모두 충족하는 검증 증거를 제공합니다.
CMMC 2.0 AI 보안 프레임워크는 방위산업체에 무엇을 요구합니까?
FY2026 NDAA는 CMMC 2.0 기본 요건 외에 프롬프트 주입 방지를 위한 입력값 정제, 다중 인증 기반 접근 제어, SIEM 연계 모니터링, 적대적 공격 방어 등 4대 AI 특화 통제를 의무화했습니다. 핵심 위험은 CUI 망에서의 비인가 섀도우 AI 사용입니다. 당사는 CMMC 경계 내에서 인가된 AI 역량을 안전하게 제공하는 아키텍처를 구축합니다.
SWaP 제약이 있는 전술 플랫폼에 클라우드 훈련 ML 모델을 어떻게 탑재합니까?
모델 최적화, 아키텍처 프루닝 및 지식 증류, 열·전력 프로파일링, MIL-STD-810H 환경 검증의 4단계로 진행됩니다. Jetson Orin이나 Qualcomm RB5에서 FP32를 INT8/INT4로 양자화할 때 발생하는 손실을 최소화하고, 밀폐 플랫폼 내 발열 문제를 해결하는 기밀망 MLOps 파이프라인을 구축합니다.
AI 모델의 출력물은 ITAR 통제 대상 기술 데이터로 간주됩니까?
국방 AI에서 가장 중요한 미해결 법적 쟁점입니다. ITAR상 방산물자 관련 정보는 생성 방식과 무관하게 기술 데이터로 분류될 수 있습니다. 정부의 명확한 지침이 부재한 상황에서는 보수적 해석이 필요하며, 상용 클라우드 API 호출 시 간주 수출 위험이 발생할 수 있으므로 온프레미스 또는 GovCloud 기반의 폐쇄형 워크플로를 설계합니다.
GPS 거부 분쟁 환경에서 자율 드론 항법을 어떻게 검증합니까?
GPS 거부는 현대 전장의 기본 전제입니다. 관성항법(IMU 오차 누적), 시각관성오도메트리(VIO), 지형참조항법의 복합적 한계를 고려해야 합니다. 단순한 GPS 차단을 넘어 실제 전파 방해와 스푸핑 환경에서 센서 융합 복원력과 자율 판단의 안전 한계를 실증하여 신뢰할 수 있는 시험 근거를 제시합니다.
방위사업 프로그램에서 Anduril Lattice와 Palantir AIP의 실질적 차이는 무엇입니까?
해결하는 영역이 다릅니다. Palantir AIP/TITAN은 센서 데이터 통합과 표적 지정을 통한 전장 인식 지원에 특화되어 있으며, Anduril Lattice는 이종 무인 체계의 자율적 통합 운용에 초점을 맞춥니다. 조달 목적에 맞춘 벤더 중립적 평가를 제공합니다.
이종 민간 항공기단에 적합한 예측 정비 AI를 어떻게 구축합니까?
세대별 항공전자 장비에서 발생하는 이종 데이터 정규화가 핵심입니다. 기체별 노후 패턴 매핑과 물리 기반 모델링을 결합하여 정비 현장이 신뢰할 수 있는 권고를 생성합니다. 2035년까지 연 3.2% 성장이 예상되는 MRO 시장에서 비계획 가동 중단을 실질적으로 억제합니다.
과도한 신뢰를 유발하지 않고 군사 의사결정 지원용 에이전틱 AI를 어떻게 시험합니까?
국방부의 에이전트 네트워크 구상에 발맞추어, 운용자가 AI의 권고를 맹신하지 않도록 불완전 정보 환경에서의 동작을 평가하고, 오류 발생 시 인간 개입 가능성과 추론 투명성을 검증하여 위험한 '통제의 환상'을 차단합니다.
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차세대 엔터프라이즈 AI 구축에 깊은 경험을 갖춘 팀과 협업하세요. 신뢰할 수 있는 AI 전략을 설계하고 구축하며 배포할 수 있도록 지원해 드리겠습니다.
Veriprajna 딥테크 컨설팅 은(는) 헬스케어, 금융, 규제 분야를 위한 안전 필수 AI 시스템 구축을 전문으로 합니다. 당사의 아키텍처는 확립된 프로토콜에 따라 검증되며 포괄적인 규정 준수 문서를 갖추고 있습니다.