포티투마루가 국방 특화 AI 기술을 바탕으로 국방 분야의 디지털 전환 사례를 선보였다. 7월 28일 국회의원회관에서 열린 ‘AWC: AI for Defense’ 포럼에서 포티투마루는 항공·군수 설계 자동화와 지식 기반 운용 사례를 중심으로 ‘소버린 국방 AX(AI Transformation)’의 방향성을 제시하며, AI 기반 국방 혁신의 구체적 청사진을 공개했다. 이날 포럼은 국방 분야의 AI 기술 적용 가능성과 미래 전략을 조망하는 자리로, 팔란티어(Palantir), 다쏘시스템(Dassault Systèmes), 한화에어로스페이스, SIA, 퀀텀에어로 등 국내외 주요 방산 기업들이 참석했다. 포티투마루는 국내 대표 생성형 AI 기업으로 초경량 언어모델(sLLM), 검색증강생성(RAG), 문서 자동화 기술을 접목한 실증 사례를 발표하며 주목을 받았다. 김동환 포티투마루 대표는 발표에서 “국방과 방위산업의 디지털 전환은 선택이 아닌 생존의 문제”라며 “실전 데이터를 학습한 내재형 LLM과 RAG 기반의 소버린 국방 AX는 기술 주권 확보의 출발점이자, 빠르게 변화하는 전장 환경에 대응하기 위한 핵심 전략”이라고 강조했다. 포티투마루는 현재 한국항공우주산업(K
아파치 2.0 라이선스 적용해 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있어 디노티시아가 한양대학교 AIHA 연구실과 공동으로 개발한 AI 양자화 알고리즘 평가 플랫폼 ‘QLLM-INFER’를 오픈소스로 공개했다. 이번 플랫폼은 아파치 2.0 라이선스를 적용해 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있도록 구성됐으며, 깃허브(GitHub)를 통해 배포된다. 대규모 언어모델(LLM)의 활용이 급증하고 있는 가운데, 고성능을 유지하면서도 경량화된 모델 구현을 위한 양자화 기술의 중요성이 부각되고 있다. 양자화는 연산 정밀도를 낮추는 방식으로, 연산 속도는 높이고 메모리 사용량은 줄이는 데 핵심적인 역할을 한다. 하지만 지금까지의 연구는 알고리즘별 평가 환경과 조건이 제각각이라 실제 활용 시 적합한 기술을 비교하고 선택하는 데 한계가 있었다. QLLM-INFER는 이러한 문제를 해결하기 위해 동일한 조건에서 다양한 양자화 기법의 성능을 객관적으로 평가할 수 있도록 고안됐다. 디노티시아와 한양대는 최근 3년간 학계와 산업계에서 가장 주목받은 양자화 기술 여덟 가지를 선별해 이를 세 가지 유형으로 구분해 분석했다. 평가 방식은 가중치와 활성화값을 함께 줄이는 방식, 가중치만
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