인공지능(AI)이 지구 전체의 변화를 읽어내는 시대가 열렸다. 위성영상 분석 전문기업 에스아이에이(SIA)가 10억 개의 매개변수(parameter)를 가진 멀티모달 AI 모델인 지리공간 파운데이션 모델(Geospatial Foundation Model, GFM)을 최초 공개하며 위성영상을 위한 'GPT'를 현실화했다는 평가를 받고 있다. 단순한 기술 혁신을 넘어, 국방 및 안보 분야에서 실질적인 '소버린 AI(Sovereign AI)' 시대를 여는 핵심 동력이 될지 주목된다.
SIA의 전태균 대표는 지난 9월 2일 위성활용콘퍼런스 2025 기조연설에서 '국가안보를 위한 AI 혁신'을 주제로 GFM 구축 전략과 AI 비전을 발표했다. GFM은 위성, 항공기, 드론 등 다양한 센서가 수집한 방대한 데이터를 통합 학습해 전 지구적 규모에서 변화를 탐지하고 분석하는 대규모 AI 모델이다.
기존 위성영상 분석 방식은 센서나 과업별로 전용 모델을 따로 개발해야 하는 한계가 있었다. 하지만 SIA의 GFM은 광학(EO), 레이더(SAR), 하이퍼스펙트럼(HSI) 등 여러 위성 데이터를 통합 분석하는 범용 AI 엔진으로, 이같은 불편함을 해소했다. 따라서 주야간이나 기상 조건에 관계없이 빠르고 정확한 정보 분석이 가능하다는 장점을 갖는다.
현재 글로벌 시장에서는 IBM(Prithvi-EO), 구글 딥마인드(AlphaEarth), 유럽우주국(ESA, Terramind) 등 굵직한 기업과 기관들이 유사한 모델 개발에 경쟁적으로 뛰어들고 있다. 그러나 이들 모델이 주로 기후, 환경 등 학술 및 산업 연구에 초점을 맞추는 반면, SIA의 GFM은 국방과 안보, 방위산업 현장에 직접 적용할 수 있는 '실전형 모델'이라는 점에서 차별화된다.
특히 IBM과 NASA가 공동 개발한 'Prithvi-EO-2.0'은 약 3억~6억 파라미터 수준으로 기후 분석과 재난 탐지에 활용되는 데 그친다. 반면, SIA의 GFM은 10억 파라미터 규모로, 국방 ISR(정보·감시·정찰), 재난·안전, 인프라·도시 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 보여준다.
SIA의 GFM은 이미지(Vision)와 언어(Language) 기반의 멀티모달 AI(VLM)로 진화하며 단순한 영상 분석을 넘어섰다. SIA가 자체 개발한 RS-Agent를 활용하면 텍스트 질의형 분석과 자동 보고서 생성이 가능해진다. 예를 들어 사용자가 "최근 북한 미사일 기지 건설 현황을 알려줘"라고 텍스트로 질문하면, AI가 위성 데이터를 분석해 관련 정보를 찾아내고 보고서를 자동으로 만들어주는 식이다.
이러한 기술은 기후 변화, 도시 분석, 재난 대응은 물론, 국가 안보 등 전 지구적 문제 해결에 실질적으로 기여할 수 있는 가능성을 열어준다. SIA는 글로벌 파트너사인 플래닛(Planet), 막사(Maxar), 아이스아이(ICEYE) 등과 연계된 위성 공급망을 통해 국방 고객이 원하는 시점과 해상도에 맞춰 분석을 제공할 수 있다고 밝혔다.
SIA는 GFM을 구글 어스 엔진(Google Earth Engine), 마이크로소프트 애저(Azure), 아마존웹서비스(AWS) 등 주요 클라우드 플랫폼에 배포하여 누구나 쉽게 활용할 수 있는 AI 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획이다.
전태균 대표는 GFM을 “위성영상을 위한 'GPT'”라고 비유하며, "방위산업에 최적화된 구조는 해외 기업 대비 SIA만의 독보적인 경쟁력"이라고 강조했다. SIA는 방대한 위성, 산업, 학술 데이터를 바탕으로 글로벌 지리공간 파운데이션 모델 시장을 선도해 나가겠다는 포부를 밝혔다.
이번 GFM 공개는 단순 기술 개발을 넘어, 위성이 스스로 관측 대상을 결정하고 변화를 기록하는 '자율 관측 시대'라는 새로운 비전을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이는 데이터와 AI 주권을 확보하려는 각국의 전략과도 맞닿아 있어, SIA가 소버린 AI 시대를 여는 핵심 동력으로서 국가 혁신과 글로벌 경쟁력 강화에 기여할지 주목된다.
하지만 아직 상용화 초기 단계인 만큼, 실제 국방 및 안보 현장에서 GFM이 얼마나 실질적인 효용성을 보여줄지는 지켜봐야 할 부분이다. 기존 시스템과의 연동 문제, 데이터 보안 이슈 등 넘어야 할 과제들도 남아있어, 향후 SIA의 기술 고도화와 시장 확장 전략에 관심이 쏠린다.
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