저희 일인 AI 스타트업 딥네트워크는 Stable Diffusion XL, NeRF, 그리고 GAN을 조합하여 군사 표적의 피아식별을 위한 최적의 합성 데이터 생성 노하우를 보유하고 잇고 이를 방산 분야에서 합성 데이터 생성 사업화하기 위한 개발 세부 노하우 정보 를 제공할 수 있습니다.
1️⃣ 기본 전략: 어떤 파운데이션 모델을 선택할 것인가?
합성 데이터를 생성하는 AI는 기본적으로 GAN(Generative Adversarial Network), Diffusion Model, NeRF(Neural Radiance Field) 등을 활용할 수 있습니다.
- GAN 기반: StyleGAN3, BigGAN → 고해상도 표적 이미지 생성
- Diffusion 기반: Stable Diffusion, Latent Diffusion Model(LDM) → 노이즈를 통해 다양한 변형 이미지 생성
- NeRF 기반: 3D 표적 데이터 생성 및 센서 모델링
➡️ 결론: 방산에서 피아식별을 위한 이미지 생성에는 Stable Diffusion 기반 모델이 적합함. 단, 레이더/적외선 데이터 생성은 NeRF 및 GAN 기반 모델을 병행해야 함.
2️⃣ 파인튜닝 전략: 어떤 방식으로 튜닝할 것인가?
Stable Diffusion 계열 모델을 기반으로 하되, LoRA(LoRA: Low-Rank Adaptation) 및 DreamBooth를 활용한 도메인 튜닝이 필수.
- LoRA: 가벼운 모델 튜닝으로 경량화 & 빠른 학습 가능
- DreamBooth: 소량의 데이터로 특정 표적(전투기, 전차 등) 스타일 생성
- ControlNet: 특정 위치, 포즈, 형태 제어
✅ 파인튜닝 구성
- 베이스 모델 선택: SDXL 1.0 (Stable Diffusion XL) + ControlNet
- LoRA 적용: 특정 무기체계, 전투기 등 표적 특성 반영
- DreamBooth 학습: 특정 위장 패턴, 전장 환경 반영
- ControlNet 활용: IR/EO 센서 데이터 및 특정 각도 생성
➡️ 결론: 방산 도메인에서는 LoRA + DreamBooth + ControlNet을 병행하여 튜닝해야 최적 성능이 나옴.
3️⃣ 학습 알고리즘 동작 구조: 어떻게 학습을 설계할 것인가?
Stable Diffusion 모델의 기본적인 Latent Diffusion Model(LDM) 구조를 활용하되, 방산 데이터를 위한 특수 강화 학습 전략을 적용해야 함.
✅ 학습 알고리즘 설계
- 데이터 증강(Data Augmentation): 적외선(IR) 및 EO(전기광학) 데이터를 증강
- IR 데이터: GAN + NeRF 활용하여 생성
- EO 데이터: Standard Augmentation + Domain Randomization 적용
- UNet 개선: 미세 표적 특징 학습을 위해
- Standard SDXL에서 UNet 해상도 조정
- Attention Layer를 표적 중심으로 가중치 증가
- Latent Space Optimization: 무기체계 및 위장 패턴에 맞춰 가중치 조정
- Multi-View Consistency: 피아식별을 위해 다양한 각도에서 동일한 객체를 생성하도록 학습
➡️ 결론: 기존 LDM 구조에서 IR/EO 데이터에 특화된 증강 + UNet 개선 + Multi-View 학습을 병행해야 함.
4️⃣ 손실 함수 설계: 어떤 방식으로 최적화할 것인가?
Stable Diffusion의 기본 손실 함수인 VLB(Variational Lower Bound) Loss를 유지하되, 방산 도메인 특화 Feature Matching Loss 및 Contrastive Loss를 추가해야 함.
✅ 손실 함수 설계
- 기본 손실 함수
- VLB Loss: 기본적인 Latent Diffusion Loss
- L2 Loss: 생성 이미지와 실측 데이터 비교
- 방산 특화 손실 함수
- Feature Matching Loss: 표적의 윤곽 및 중요 특징 보존
- Contrastive Loss: 피아식별을 위해 표적 간 차별성을 극대화
- LPIPS(Perceptual Loss): 무기체계 세부 특징 유지
➡️ 결론: VLB Loss + Feature Matching Loss + Contrastive Loss 조합이 방산 합성 데이터 생성에 최적화됨.
5️⃣ 학습 데이터: 어떤 데이터를 얼마나 준비해야 하는가?
방산 데이터는 일반적으로 획득이 어렵고 보안 규제가 강함. 따라서 오픈소스 + 생성 데이터 조합으로 학습해야 함.
✅ 데이터 확보 전략
- 공개 데이터셋 활용
- DOTA (Defense Object Detection in Aerial Images)
- xView (Satellite Imagery Object Detection)
- FLIR ADAS (IR 자동차 감지 데이터)
- Synthinel-1 (Synthetic Satellite Image Dataset)
- 자체 데이터 생성
- Unreal Engine, Unity 활용한 가상 시뮬레이션 데이터
- NeRF 기반 3D 데이터 생성
- 군사 기관 협업
- KAI, 국방과학연구소(ADD) 등과 협력하여 실측 데이터 확보
➡️ 결론: 방산 도메인의 경우 공개 데이터 + 자체 합성 데이터 + 협업 데이터의 3단계 조합이 필요.
6️⃣ 사업화 및 모델 배포 전략
방산 도메인에서는 실시간 AI 모델 배포 및 온프레미스 구축이 필수.
✅ 배포 방식
- 클라우드 기반 AI 훈련 (Azure, AWS GovCloud)
- 온프레미스 배포 (NVIDIA Jetson, Orin, DGX)
- 국방망 보안 준수 (Air-Gapped System 구축)
➡️ 결론: 실시간 대응이 필요한 방산 도메인에서는 클라우드 학습 + 온프레미스 배포 + 보안 강화된 운영이 핵심.
7️⃣ 결론 및 개발 로드맵
✅ 모델 선정: SDXL + ControlNet + LoRA 기반 학습
✅ 학습 설계: IR/EO 데이터 특화 증강 및 Multi-View 학습
✅ 손실 함수: VLB Loss + Contrastive Loss 적용
✅ 데이터 확보: 공개 데이터 + 합성 데이터 + 기관 협업
✅ 배포 전략: 온프레미스 + 클라우드 하이브리드 구축
💡 다음 단계
- 방산 특화 표적 데이터셋 정리 및 수집
- LoRA 및 ControlNet 활용한 초기 모델 훈련
- Unreal Engine 기반 가상 합성 데이터 생성
- 국방망 환경에서 온프레미스 배포 테스트
이렇게 진행하면 99점짜리 방산 AI 모델을 설계하고 사업화까지 연결 가능.
일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO / CTO 장석원 sayhi7@daum.net 010 3350 6509
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