EagleEye

EagleEye 제품소개

EagleEye는 펀진이 개발한 합성데이터 생성 플랫폼입니다. 실제 환경에서 확보하기 어렵거나 수집 비용이 높은 데이터를 AI로 생성하여 객체 탐지·식별 등 다양한 AI 모델의 학습과 성능 고도화를 지원합니다.

특히 국방 분야에서는 보안, 훈련 여건, 희귀 표적, 기상·지형 조건 등의 제약으로 원하는 데이터를 충분히 확보하기 어렵습니다. EagleEye는 필요한 객체와 배경, 환경조건을 사용자가 직접 설정해 학습 목적에 맞는 데이터를 생성함으로써 이러한 데이터 부족 문제를 보완합니다.

학습 목적에 맞는 합성데이터 생성

EagleEye는 단순히 사실적인 이미지를 만드는 생성형 AI가 아니라 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터를 만드는 데 초점을 맞춘 플랫폼입니다.

Text-to-Image, Image-to-Image뿐 아니라 객체의 위치와 방향, 배치 등을 사전에 지정하는 Layout-to-Image 방식을 지원하여 학습 목적에 필요한 장면을 세밀하게 구성할 수 있습니다.

예를 들어 특정 군용 객체가 산악, 도심, 해안 등의 환경에 등장하는 상황이나 야간·악천후처럼 실제 촬영이 어려운 조건을 반복적으로 생성할 수 있습니다. 부족한 클래스나 희귀 상황의 데이터를 추가하여 기존 데이터셋을 보완하는 데이터 증강에도 활용할 수 있습니다.

데이터 조건 설정 → 합성데이터 생성 → 품질 확인 → AI 모델 학습 → 성능 검증

이러한 과정을 반복하여 필요한 데이터와 AI 모델을 지속적으로 고도화합니다.

MLOps·LLMOps까지 연결되는 AI 개발 환경

EagleEye는 합성데이터 생성에만 머무르지 않고 AI 모델 학습과 운영까지 연결할 수 있도록 MLOps와 LLMOps 기능을 함께 제공합니다.

MLOps를 통해 생성된 데이터를 활용한 컴퓨터 비전 모델의 학습·검증과 데이터셋 및 모델 관리 등을 지원합니다. LLMOps는 사용자의 자연어 프롬프트를 이해하고 생성 조건에 반영하는 언어·생성형 AI 모델의 운영과 고도화를 지원합니다.

즉,

합성데이터 생성 → 데이터 관리 → AI 모델 학습·검증 → 모델 운영·배포

로 이어지는 AI 개발 라이프사이클을 하나의 환경에서 지원하는 구조입니다.

국방 AI 데이터 부족 문제 해결

EagleEye는 실제 데이터 확보가 특히 어려운 국방 분야에서 활용되고 있습니다.

2024년 육군인공지능센터가 실험부대로 참여한 AI 기반 합성데이터 생성기술 실증사업에 적용됐으며, 이후 군 시험평가를 거쳐 군사용 적합 판정을 획득하고 2025년 육군인공지능센터에 납품됐습니다.

군 내부의 폐쇄망 및 온프레미스 환경에서도 데이터를 생성·관리할 수 있도록 구성되어 외부 클라우드 활용이 제한되는 국방 환경에서도 AI 학습 인프라를 구축할 수 있습니다.

이후 GS인증 1등급과 국방기술품질원의 DQ마크 인증을 획득했으며, 산업통상자원부 절충교역 추천품목에도 선정됐습니다.

KWM과 연계되는 AI 학습 인프라

EagleEye는 펀진의 AI 지휘결심지원체계 KWM에 적용되는 AI 모델을 고도화하는 데이터 인프라 역할도 수행합니다.

실제 전장에서는 기존 AI가 학습하지 않은 신규 표적이나 새로운 지형·환경이 등장할 수 있습니다. 이때 EagleEye를 활용해 필요한 표적과 환경조건을 반영한 합성데이터를 생성하고, FAIP를 통해 해당 데이터로 AI 모델을 추가 학습·검증한 뒤 KWM에 적용할 수 있습니다.

EagleEye 데이터 생성 → FAIP 모델 학습·검증 → KWM AI 모델 적용

2025년 KCTC 전투실험에서도 새로운 표적 및 변화된 전장환경에 대응하기 위해 EagleEye와 FAIP를 이용한 AI 모델 추가 학습·배포 방식이 적용됐습니다.

이미지에서 다중모달 합성데이터로

EagleEye의 적용 영역은 이미지 중심의 합성데이터에서 다양한 센서 데이터로 확대되고 있습니다.

펀진은 기존 이미지·영상 데이터 생성 기술을 기반으로 RF 주파수 스펙트럼 등 실제 환경에서 확보하기 어려운 데이터를 AI로 생성할 수 있도록 기술을 고도화하고 있습니다.

향후에는 영상, 전자기스펙트럼 등 서로 다른 종류의 센서 데이터를 학습에 활용할 수 있는 다중모달 합성데이터 환경으로 확장하여 객체인식뿐 아니라 전자기 신호 분석, 정찰 및 다양한 Physical AI 모델의 학습을 지원하는 방향으로 발전하고 있습니다.

EagleEye는 결국 데이터를 단순히 생성하는 도구가 아니라, 부족한 현실 데이터를 AI로 보완하고 새로운 AI 모델을 빠르게 학습·검증할 수 있도록 지원하는 AI 데이터 인프라를 지향합니다. 특히 실제 데이터 확보가 어렵고 높은 신뢰성이 요구되는 국방 분야에서 합성데이터와 MLOps를 연결하는 것이 핵심입니다.