AI 기반 분산형 OODA 루프 검색

2024 국방 AI 플레이북²은 국방이 해결해야 할 6가지 뚜렷한 ‘문제 영역’을 규명합니다. 이러한 모든 영역에서는 파편화된 데이터 환경에서 관련 정보에 신속하게 액세스하는 능력이 필수적입니다. 해당 문제 영역은 다음과 같습니다.

1. 인식(방대한 센서 데이터에서 패턴 감지)

2. 이해(비정형 정보에서 인사이트 도출)

3. 예측(과거 데이터를 기반으로 결과 예상)

4. 시뮬레이션(계획 수립을 위한 시나리오 탐색)

5. 생성(기존 데이터 패턴에서 콘텐츠 생성)

6. 결정(목표 달성을 위한 실행 자동화)

데이터 메시를 통합 데이터 계층이자 AI의 기반으로 구현하여, 국방 기관은 더 스마트하게 업무를 수행하고 시스템 간 상호 운용성을 확보하며 작전 지휘관과 의사 결정권자를 더 잘 지원할 수 있도록 OODA 루프를 강화할 수 있습니다. 여기에 AI 역량이 결합되면, 데이터 메시 접근 방식은 작전상의 우위를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.

국방 AI 플레이북 기고자인 레이첼 싱글턴(Rachel Singleton) 해군 준장은 국방부가 역량을 강화하고 생산성을 향상하며 전략적 이점을 극대화할 수 있는 AI의 막대한 잠재력을 인식하고 있다고 강조합니다.²

OODA 루프의 관찰 단계에서 지휘관은 여러 도메인에 걸쳐 산재한 방대한 양의 원시 데이터, 센서 피드, 네트워크 로그, 그리고 인텔리전스 보고서를 바탕으로 상황 인식을 구축합니다. 데이터는 서로 다른 형식으로, 각기 다른 시스템에 저장되어 있는 경우가 많습니다. 그 결과, 사일로화된 데이터 세트를 수동으로 연관 지어야 하므로 인사이트 확보에 걸리는 시간이 길어지고 가시성이 제한되며 사각지대가 발생하게 됩니다.

데이터 메시 접근 방식은 향상된 가시성을 제공하고 데이터 사일로를 제거하여 데이터가 상주하는 위치에 관계없이 임무 수행에 필수적인 쿼리에 거의 실시간으로 해답을 얻을 수 있게 해 줍니다. 이 시스템은 센서와 시스템에서 데이터를 수집 , 정규화 및 색인하여 정보에 즉시 액세스하고 통합 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 

국방팀은 분산 검색 기능을 사용하여 보안 등급 경계, 클라우드 및 명령에 걸쳐 여러 시스템을 즉시 조회할 수 있으며, 데이터를 안전한 환경 밖으로 이동시키지 않고도 로컬 보안 통제를 실행할 수 있습니다. 이는 정보가 이동하거나 복제되지 않음을 의미합니다. 대신, 데이터는 원래 위치에 그대로 머물러 있으면서도 전체적인 관점에서 검색하고 활용할 수 있는 상태가 됩니다.

데이터 메시 접근 방식을 통해 시간, 공간, 지리, 규정 준수 수준 또는 기타 속성을 포함한 모든 관련 데이터를 몇 시간이 아니라 몇 분 안에 쿼리하고 분석할 수 있습니다.

OODA 루프의 방향 설정 단계에서 데이터 수집은 더 이상 문제가 아닙니다. 관건은 분석, 해석 및 맥락 파악입니다. 

국방 기관은 처리와 분석이 쉽지 않은 방대한 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 수동 프로세스는 시간이 많이 걸리고 위험합니다. 하지만 임무 수행에는 민첩성과 신속한 인사이트가 필요합니다.

AI 기능은 오리엔테이션 단계에서 핵심적이며 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다. 

• 필터링 

• 대용량 데이터 분석 

• 보고 및 요약 자동화 

• 문서 비교 수행

• 검색 향상

• 중요한 임무에 필요한 맥락 제공

사이버 보안 분야에서 AI는 데이터의 양에서 명확성으로 초점을 전환하여 국방 팀이 위협을 보다 효과적으로 탐지할 수 있도록 돕습니다. 대량의 경고를 빠르게 분석하여 오탐으로 인한 잡음을 줄이고, 잠재적 공격 징후가 있는 경보를 그룹화하여 조사 시간을 단축해 줍니다.

국방 조직은 종종 연결이 제한적이거나 전혀 없는 상태에서 운영되지만 여전히 데이터를 이해하고 작업해야 합니다. 검색 증강 생성(RAG)은 단절되고 간헐적이며 제한된(DIL) 환경과 에어갭 환경에서도 조직 소유의 데이터와 선택한 언어 모델을 기반으로 한 안전한 자연어 상호 작용을 가능하게 합니다. 

신뢰할 수 있는 내부 소스를 기반으로 출력을 생성하여 RAG는 방향 설정 단계를 강화하고 환각 위험을 줄일 수 있습니다. 군 지휘관과 참모는 단순히 링크나 대시보드가 아닌, 신뢰할 수 있는 데이터 세트에서 직접 추출되고 인용 정보가 포함된 답변을 제공받습니다. 이는 과거의 보고서, 군사 교리, 그리고 센서 입력값으로부터 도출된 실질적인 맥락 인텔리전스입니다.

OODA 루프의 결정 단계에서는 사용 가능한 인사이트를 기반으로 방향을 설정합니다. 국방 지도자에게 이는 종종 가장 중요하고 시간에 민감한 단계가 되는데, 임무를 진전시키기 위해 정보를 토대로 결정을 내리고 조치를 취해야 하기 때문입니다.  

이 단계에서 Elastic AI Assistant는 전력 승수 역할을 하여 복잡하고 파편화된 데이터를 명확한 지침과 지원으로 전환합니다. 여러 소스의 데이터를 지능적으로 수집하고 의사 결정자에게 보고서, 시각화 및 분석을 제공할 수 있습니다.

AI 어시스턴트를 통해 국방 조직은 광범위한 기술 교육에 시간과 비용을 투자하지 않고도 더욱 민첩하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 이는 빠르게 사용자의 업무 효율성을 높이고 의사 결정을 지원하며, 특히 매 순간이 중요한 역동적인 환경에서 더욱 빛을 발합니다.

OODA 루프의 실행 단계에서는 결정이 실행으로 전환됩니다. 실행에 초점을 맞추며, 선택된 방책을 수행하고 그것이 의도한 대로 구현되도록 보장합니다. 이 단계에서는 협업과 조율이 핵심입니다.

복합적인 작전에서 협업은 공동의 이해에 달려 있습니다. 데이터 메시 접근 방식은 분산된 정보에 대한 실시간 보안 액세스를 제공할 뿐만 아니라 협업을 촉진할 수 있습니다. 국방 분야에서 이는 서로 다른 부대, 파트너, 연합군 또는 부처 간의 행동을 조율하는 데 특히 중요합니다. 이를 통해 모든 사람이 최신 정보에 접근하고 동일한 전략을 따르며 동일한 데이터에 대한 가시성을 확보할 수 있도록 보장합니다. 

역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 속성 기반 액세스 제어(ABAC) 권한과 같은 강력한 액세스 제어를 통해 조직은 개방성과 보안 사이의 균형을 유지할 수 있습니다. 이는 적기에 적절한 인원에게 정확한 정보를 제공하여, 정보에 기반한 조율된 의사 결정과 행동을 내릴 수 있게 해 줍니다.

데이터의 문제가 곧 임무의 문제로 직결되는 환경에서는, 수동적이고 비용이 많이 들며 시간이 소요되는 프로세스를 보안이 강화된 실시간 분산 검색으로 교체하는 것이 매우 중요합니다. AI는 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 국방 분야의 의사 결정권자들에게 상당한 이점을 제공합니다.

이러한 변화를 지원하기 위해, 데이터 메시 아키텍처, 분산 검색, 그리고 RAG 역량을 지금 바로 도입할 수 있습니다. 이는 기존 시스템에 소급 적용이 가능하여, 오늘날의 임무 우위를 확보하면서 AI 중심의 미래 국방 환경을 준비할 수 있게 해 줍니다.

Elastic은 전 세계 국방 기관에서 신뢰를 받으며, 향상된 검색, 더 빠른 인사이트, 예측 경보 및 확장 가능하고 안전한 임무 기반을 제공합니다. 오늘 저희 전문가와 상담하세요!

데이터 메시, AI 기반 검색, 인사이트가 어떻게 국방 의사 결정 체계를 재편하고 있는지 살펴보세요. 국방 지도자들과 함께한 전략적 대담 시리즈의 일부인 '신속한 결정' – 국방 지도자가 실시간 인사이트를 위해 데이터를 통합하는 방법을 시청하세요.