Anduril Lattice OS (2025-09-15)

1. 부: Lattice OS의 패러다임 - 소프트웨어 중심의 전장

현대전은 데이터의 폭증과 전장 환경의 다변화로 인해 과거와는 근본적으로 다른 패러다임을 요구하고 있다. 이러한 변화의 중심에 Anduril Industries가 제시하는 Lattice OS가 있다. Lattice OS는 단순한 지휘통제(C2) 시스템을 넘어, 국방 역량의 중심을 하드웨어에서 소프트웨어로 이동시키는 혁신적인 개념을 담고 있다. 본 보고서는 Lattice OS의 기본 철학, 기술적 아키텍처, 핵심 역량, 생태계, 그리고 전략적 함의를 심층적으로 분석하여 미래 국방 기술의 청사진을 제시하고자 한다.

1.1 국방 운영체제(Operating System for Defence)의 정의

Lattice는 가장 어려운 임무에 자율성을 제공하는 개방형 국방 운영체제(Operating System for Defence)로 정의된다.1 이는 Anduril의 핵심 철학을 압축적으로 보여주는 용어다. 전통적인 국방력 증강 방식은 특정 임무를 위해 고도로 전문화된 소수의 고가 플랫폼, 즉 전투기, 함선, 전차와 같은 하드웨어를 개발하고 획득하는 데 초점을 맞추어 왔다.2 이 모델은 개발 기간이 길고 비용이 막대하며, 한번 배치된 후에는 새로운 위협에 대응하기 위한 성능 개선이 매우 제한적이라는 본질적인 한계를 가진다.

Lattice OS의 등장은 이러한 하드웨어 중심의 국방 모델과의 명백한 단절을 선언한다. 이는 국방 역량의 문제를 하드웨어 획득의 문제에서 소프트웨어 플랫폼 개발의 문제로 재정의한다. “운영체제“라는 용어는 의도적인 전략적 선택이다. 컴퓨터의 운영체제(OS)가 다양한 하드웨어(CPU, RAM, 저장장치)를 추상화하고 공통된 환경을 제공하여 수많은 응용 프로그램(소프트웨어)이 구동될 수 있게 하는 것처럼, Lattice OS는 다양한 국방 자산(드론, 센서, 무인 차량 등)을 ’주변기기’로 취급하고, 이들을 통합 제어하는 중앙 소프트웨어 두뇌 역할을 수행한다.4

이러한 접근 방식은 “소프트웨어 정의 하드웨어(software-defined hardware)“라는 개념으로 구체화된다.5 하드웨어 자체의 성능도 중요하지만, 그 하드웨어를 어떻게 운용하고 다른 자산과 어떻게 연결하여 시너지를 창출하는지가 전장의 승패를 가른다는 인식이다. Lattice OS라는 플랫폼 위에서 새로운 위협 탐지 알고리즘, 자율 협력 비행 패턴, 최적화된 임무 계획 등의 기능은 소프트웨어 업데이트만으로 신속하게 추가되거나 개선될 수 있다.5 이는 수십 년에 걸친 하드웨어 교체 주기에 익숙한 전통적인 국방 산업에서는 상상하기 어려운 속도와 유연성이며, 실리콘밸리의 기술 스타트업이 가진 빠른 반복(iteration)과 지속적인 개선(continuous improvement) 문화를 국방 분야에 이식하는 것이다.7

결론적으로, Lattice OS가 ’국방 운영체제’로 명명된 것은 단순한 수사적 표현이 아니다. 이는 군사력의 핵심이 더 이상 물리적 플랫폼 자체가 아니라, 그 플랫폼들을 지능적으로 연결하고 통제하는 소프트웨어 계층에 있음을 선언하는 패러다임의 전환이다. Anduril은 이 통합 계층을 장악함으로써, 기존 방산 업체들이 개별 시스템을 납품하고 복잡한 통합 용역으로 수익을 창출하던 비즈니스 모델을 근본적으로 뒤흔들고 있다.8

1.2 이해-결심-행동(Understand-Decide-Act) 순환

Lattice OS의 핵심 기능은 전장에서의 의사결정 과정을 가속화하고 최적화하는 것이다. 이는 “데이터를 정보로, 정보를 이해로, 이해를 결심으로, 그리고 결심을 행동으로” 전환하는 일련의 과정을 통해 구현된다.1 이 과정은 운영자가 ‘이해(Understand)’, ‘결심(Decide)’, ’행동(Act)’의 순환을 기계의 속도로 수행할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.9 이는 군사 전략의 고전적 모델인 OODA 루프(Observe-Orient-Decide-Act)를 인공지능과 자율성으로 재해석한 것이다.

1. 이해 (Understand / Observe & Orient): 자동화된 전장 인식

현대 전장은 수천 개의 센서로부터 생성되는 데이터로 포화 상태에 있다.9 인간 운영자가 이 방대한 양의 원시 데이터를 실시간으로 처리하고 의미 있는 정보로 종합하는 것은 불가능에 가깝다. 이것이 바로 ‘인지 부하(cognitive load)’ 문제이다.10 Lattice는 이 ‘이해’ 단계를 자동화함으로써 문제를 해결한다. 수천 개의 센서와 데이터 소스로부터 들어오는 정보를 자율적으로 융합하고 분석하여, 지능적인 단일 공통 작전 상황도(Common Operating Picture, COP)를 ‘단일 창(single pane of glass)’ 인터페이스에 실시간으로 생성한다.1 이 과정에서 센서 융합, 컴퓨터 비전, 엣지 컴퓨팅, 머신러닝 등 다양한 AI 기술이 동원되어 전장 환경의 모든 관심 객체를 탐지, 추적, 분류한다.5 결과적으로 운영자는 무질서한 데이터의 ’소음(noise)’이 아닌, 정제되고 맥락화된 전장 상황을 즉각적으로 이해하게 된다.

2. 결심 (Decide): AI 기반 의사결정 지원

상황을 이해한 후에는 무엇을 할지 결정해야 한다. Lattice는 이 ‘결심’ 단계를 AI로 지원한다. 심층 학습 모델을 사용하여 운영자에게 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 분석된 상황에 기반한 ’권장 결심 지점(recommended decision points)’을 제시한다.1 예를 들어, 특정 위협에 대해 가장 효과적인 대응 자산과 공격 경로, 예상되는 부수적 피해 등을 계산하여 여러 가지 선택지를 제공하는 방식이다. 이는 인간 지휘관이 복잡한 변수들을 고려하는 데 필요한 시간을 극적으로 단축시키고, 더 나은 품질의 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 돕는다. 인간은 여전히 최종적인 결심의 주체로 남지만, AI가 유능한 참모로서 기능하여 결심 과정을 가속화하고 최적화하는 것이다.

3. 행동 (Act): 자율성을 통한 즉각적인 실행

일단 결심이 내려지면, ’행동’은 즉각적으로 이루어져야 한다. Lattice는 인간의 결심을 기계가 수행할 수 있는 구체적인 임무로 변환하고, 유인 및 무인 자산들을 실시간으로 지휘 통제하여 이를 실행에 옮긴다.1 예를 들어, 운영자가 특정 표적에 대한 공격을 승인하면, Lattice는 가장 가까운 공격 드론에 임무를 할당하고, 다른 정찰 드론에는 피해 평가 임무를 자동으로 부여하는 등 기계 대 기계(machine-to-machine) 차원의 조율을 수행한다. 이를 통해 결심이 행동으로 전환되는 데 걸리는 시간은 수 분 또는 수 시간이 아닌, 단 몇 초로 단축된다.1 한 명의 운영자가 다수의 자율 시스템을 효과적으로 통제하며 복합적인 임무를 수행할 수 있게 되는 것이다.3

결론적으로 Lattice의 ‘이해-결심-행동’ 순환은 OODA 루프의 각 단계를 AI와 자율성으로 압축하고 가속화하는 메커니즘이다. 이는 인간 운영자의 역할을 데이터 해석자에서 고차원적인 결심 감독관으로 격상시키며, 현대전의 핵심인 ’결정 우위(decision advantage)’를 확보하기 위한 가장 강력한 수단을 제공한다.

1.3 저비용 대량 전력(Affordable Mass) 달성

Lattice OS가 구현하고자 하는 궁극적인 전략적 목표는 ’저비용 대량 전력(Affordable Mass)’의 달성이다.3 이는 미국과 동맹국들이 직면한 국방의 구조적 딜레마, 즉 소수의 정교하고 비싼 유인 플랫폼에 의존하는 현재의 군사력 구조가 강대국과의 경쟁에서 경제적으로나 수적으로 지속 불가능하다는 문제의식에서 출발한다.3 적대국들은 서방의 소수 정예 자산을 탐지하고 파괴하기 위해 방대한 양의 첨단 무기를 개발하고 있으며, 이러한 수적 열세를 기존의 방식으로 극복하는 것은 한계에 봉착했다.

’저비용 대량 전력’은 이 문제에 대한 해법으로, “더 저렴하고, 더 지능적이며, 더 소모 가능한(attritable) 군사 시스템을 대량으로 생산, 운용, 유지할 수 있는 능력“으로 정의된다.3 이는 소수의 고가치 유인 플랫폼을 다수의 저가치 무인 플랫폼으로 대체하거나 보완하는 것을 의미한다. 예를 들어, 한 대의 5세대 전투기 대신 수백, 수천 개의 AI 탑재 드론을 운용하는 것이다. 이러한 접근은 전력의 양적 우위를 회복하고, 고가치 자산의 손실 위험을 줄이며, 적에게 훨씬 더 복잡하고 감당하기 어려운 전장 상황을 강요할 수 있다.

그러나 이러한 전략은 하나의 치명적인 난제를 안고 있다. 바로 ’통제’의 문제다. 한 명의 조종사가 한 대의 항공기를 조종하는 전통적인 모델은 수백 개의 드론을 운용하는 데 적용될 수 없다. 수많은 자율 시스템을 효과적으로 지휘하고 통제할 수 없다면, 이들은 전략적 자산이 아니라 관리 불가능한 골칫거리에 불과하다.

바로 이 지점에서 Lattice OS는 ’저비용 대량 전력’이라는 전략적 개념을 현실로 만드는 기술적 린치핀(linchpin) 역할을 수행한다. Lattice for Mission Autonomy는 한 명의 인간 운영자가 저비용 자율 시스템으로 구성된 ’팀’을 지휘할 수 있게 해준다.3 운영자는 개별 드론의 비행 경로를 일일이 지정하는 대신, “이 지역을 정찰하고 적의 방공망을 식별하라“와 같은 상위 수준의 ’의도(intent)’를 시스템에 전달한다.2 그러면 Lattice 소프트웨어는 이 의도를 해석하여 가용한 자산(드론, 센서 등)을 평가하고, 목표 달성을 위한 최적의 계획을 수립한 뒤, 개별 자율 시스템에 구체적인 하위 임무들을 분배하여 실행을 조율한다.

이처럼 Lattice OS는 지휘통제 문제를 해결함으로써 ’저비용 대량 전력’의 개념을 실현 가능하게 만든다. 소프트웨어와 자율성이 없다면, 수천 개의 드론 군단은 공상에 불과하다. 따라서 Lattice는 단순한 지휘통제 도구를 넘어, 분산되고 자율적이며 소모 가능한 군대에 기반한 완전히 새로운 승리 이론(theory of victory)을 가능하게 하는 필수적인 기반 기술이라고 할 수 있다.

2. 부: 핵심 기술 아키텍처

Lattice OS의 혁신적인 개념은 견고하고 유연한 기술 아키텍처에 의해 뒷받침된다. 이 아키텍처의 핵심은 분산형 지능 네트워크인 ‘Lattice Mesh’, 임무 자율성을 구현하는 ‘Mission Autonomy’, 그리고 이 모든 것을 구동하는 ’AI 및 센서 융합 엔진’이다.

2.1 Lattice Mesh: 분산형 지능 네트워크

Lattice Mesh는 Lattice OS 전체의 기반이 되는 신경망 시스템이다. 이는 전통적인 ‘허브 앤 스포크(hub-and-spoke)’ 모델의 중앙 집중식 네트워크가 가진 본질적인 취약점을 극복하기 위해 설계된 분산형 메시 네트워킹 기능이다.1 허브 앤 스포크 모델은 중앙 지휘소나 통신 위성과 같은 ’허브’에 모든 통신이 집중되므로, 적의 공격에 매우 취약하다. 허브가 파괴되면 전체 네트워크가 마비될 위험, 즉 ‘단일 장애점(single point of failure)’ 위험이 존재한다.9

Lattice Mesh는 이러한 문제를 근본적으로 해결한다. Lattice와 통합된 모든 장비, 즉 전술 노트북, 엣지 서버, 드론이나 무인 차량에 탑재된 임베디드 컴퓨터까지 모두가 네트워크의 독립적인 ’노드(node)’가 된다.12 이 노드들은 서로 직접 통신하며 데이터를 전달하는 그물망(mesh)을 형성한다. 만약 특정 노드가 파괴되거나 통신이 두절되더라도, 데이터는 자동으로 다른 경로를 통해 목적지까지 전달되는 ‘자가 치유(self-healing)’ 특성을 가진다. 이는 중앙 허브에 대한 의존성을 제거하여 네트워크의 생존성과 복원력을 극대화한다.

Lattice Mesh의 아키텍처는 Anduril의 ‘분산형, 엣지 우선(decentralized, edge-first)’ 철학을 물리적으로 구현한 것이다. 이는 강대국과의 분쟁에서 지속적인 고대역폭 통신이 보장될 것이라는 가정이 비현실적이고 위험하다는 인식에 기반한다. 특히 통신이 거부, 저하, 단절, 지연되는(Denied, Degraded, Intermittent, and Latent, DDIL) 환경에서의 작전 수행을 위해 최적화되어 있다.13

Lattice Mesh는 단순히 데이터를 전달하는 것을 넘어, 데이터를 ’이해’하고 지능적으로 처리하는 능력을 갖추고 있다.

• 지능형 자동 라우팅 (Intelligent Automated Routing): 제한된 대역폭 상황에서 모든 데이터를 전송하는 것은 불가능하다. Lattice Mesh는 데이터의 중요도를 지능적으로 분류, 평가, 우선순위를 지정하여 가장 중요한 정보(예: 새로운 적 표적의 위치)가 가장 먼저, 가장 신뢰할 수 있는 경로로 전달되도록 보장한다.9 이는 일상적인 상태 보고와 같은 저 우선순위 데이터보다 임무 성공에 직결되는 정보를 우선시하는 지능적인 데이터 관리 능력이다.

• 데이터 번역 및 정규화 (Data Translation and Normalization): 전장에는 수많은 종류의 센서와 시스템이 존재하며, 이들은 각기 다른 데이터 형식과 프로토콜, 즉 서로 다른 ’언어’를 사용한다. 이는 데이터 사일로(data silo)를 만들어 통합된 상황 인식을 저해하는 주된 원인이다. Lattice Mesh는 이러한 이기종 데이터를 실시간으로 통합하고 정규화하는 ‘번역기’ 역할을 수행한다.12 이를 통해 모든 자산이 동일한 언어로 소통하게 만들어 진정한 공통 작전 상황도를 형성하고, AI/ML 도구가 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 기반을 마련한다.

결론적으로 Lattice Mesh는 단순한 네트워킹 계층이 아니다. 이는 현대 분산전의 혹독한 요구사항을 충족시키기 위해 특별히 설계된, 지능적이고 복원력 있는 데이터 패브릭(data fabric)이다.

2.2 Mission Autonomy: 임무 자율성의 구현

Lattice Mesh가 신경망이라면, Mission Autonomy는 그 위에서 동작하는 두뇌에 해당한다. 이는 인간과 기계의 협력(human-machine teaming) 개념을 실제 작전으로 구현하는 소프트웨어 플랫폼이다.11 Mission Autonomy의 핵심은 ’추상화(abstraction)’에 있다. 운영자는 더 이상 개별 자율 시스템을 원격 조종하는 ’조종사’가 아니라, 전체 임무를 지휘하는 ’지휘관’의 역할을 수행한다.

전통적인 원격 조종 방식으로는 한 명의 운영자가 하나의 자산을 통제하는 것도 벅차다. 수십, 수백 개의 자산을 동시에 통제하는 것은 인지적으로 불가능하다. Mission Autonomy는 이러한 상호작용 모델을 근본적으로 바꾼다. 운영자는 “이 좌표로 비행해서 카메라를 왼쪽으로 돌려라“와 같은 저수준의 직접적인 명령을 내리는 대신, “이 지역의 모든 적 차량을 찾아 추적하라“와 같은 고수준의 ’의도 기반 임무(intent-based tasking)’를 부여한다.2

Lattice for Mission Autonomy 소프트웨어는 AI ’부관’처럼 이 의도를 접수하고, 가용한 자산(드론, 센서 등)의 상태와 능력을 평가하여 목표 달성을 위한 최적의 계획을 자율적으로 수립한다. 그 후, 이 계획을 개별 자율 시스템이 수행할 수 있는 구체적인 하위 임무들로 분해하여 분배하고 실행을 감독한다.11 예를 들어, ‘SAM 사이트 탐색 및 파괴’ 임무가 주어지면, 소프트웨어는 자동으로 한 드론에는 유인용 디코이 역할을, 다른 드론에는 광역 탐색을, 또 다른 한 쌍의 드론에는 정밀 식별 및 공격(‘헌터-킬러’ 임무)을 할당하고, 공격 후에는 ISR 드론을 재할당하여 전투 피해 평가(Battle Damage Assessment)를 수행하도록 지시할 수 있다.14

이러한 과정은 다음과 같은 핵심 기능들을 통해 이루어진다:

• 분산 지휘통제 (Distributed C2): 운영자의 의도를 개별 임무로 자동 분해하여, 인간의 감독 하에 무인 시스템 전반에 분산시킨다.11

• 동적 계획 (Dynamic Planning): 임무 수행 중 실시간으로 입력되는 정보(예: 새로운 위협 출현)에 동적으로 반응하여 계획을 수정하고 자산을 재할당한다. 이는 예측 불가능한 전장 환경에서의 효과적인 작전을 보장한다.11

• 센서 자원 관리 (Sensor Resource Management): 임무 목표에 따라 탑재된 센서와 무장 시스템을 자동으로 관리하고 최적화한다.11

이 시스템은 명백히 ‘인간 감독 하의(human-supervised)’ 또는 ’인간 참여형(human-in-the-loop)’으로 설계되었다.11 AI가 임무를 계획하고 실행을 제안하지만, 교전규칙(ROE), 허용 가능한 위험 수준(ALR) 설정 및 치명적인 공격 승인과 같은 최종적인 핵심 결심은 인간 운영자가 내린다.11

결론적으로 Mission Autonomy는 원격 조종의 개념을 뛰어넘어, 인간의 역할을 운영자에서 임무 지휘관으로 격상시키는 의도 기반 임무 시스템이다. 이는 자율 시스템을 대규모로 운용하기 위한 유일하고 확장 가능한 지휘 구조를 제공하며, ‘저비용 대량 전력’ 개념을 현실화하는 핵심 동력이다.

2.3 AI 및 센서 융합 엔진

Lattice OS의 지능은 다층적인 AI 스택과 정교한 센서 융합 엔진에서 비롯된다. 이 시스템은 전장에서 발생하는 세 가지 근본적인 AI 문제, 즉 (1) 무언가가 어디에 있는가? (융합/추적), (2) 그것은 무엇인가? (탐지/분류), (3) 그것이 의미하는 바는 무엇이며 어떻게 대응해야 하는가? (추론/계획)를 해결하도록 설계되었다.

1. 센서 융합 (Sensor Fusion): “어디에 있는가?”

센서 융합은 Lattice 지능의 가장 기초적인 단계로, 서로 다른 종류의 센서(예: 전자광학/적외선(EO/IR) 카메라, 레이더, 신호 정보(SIGINT), 음향 센서 등)로부터 들어오는 단편적이고 노이즈가 섞인 데이터들을 결합하여 특정 객체에 대한 일관되고 신뢰성 있는 단일 ’트랙(track)’을 생성하는 과정이다.5

이 과정의 핵심에는 칼만 필터(Kalman Filter)와 같은 고급 알고리즘이 있다.5 칼만 필터는 불완전하고 노이즈가 포함된 일련의 측정값으로부터 동적 시스템의 상태를 추정하는 재귀적 알고리즘이다. 이는 ’예측(prediction)’과 ’갱신(update)’의 두 단계로 구성된 순환 과정을 통해 작동한다.16

• 예측 단계 (Prediction Step): 필터는 이전 상태와 시스템의 움직임 모델(motion model)을 기반으로 현재 시점의 상태를 예측한다. 이는 상태 예측(\hat{x}_{k|k-1})과 오차 공분산 예측(P_{k|k-1}) 두 가지 식으로 구성된다.

• 상태 예측:

\hat{x}_{k|k-1} = F_k \hat{x}_{k-1|k-1} + B_k u_k

• 오차 공분산 예측:

P_{k|k-1} = F_k P_{k-1|k-1} F_k^T + Q_k

여기서 \hat{x}는 상태 벡터, P는 오차 공분산 행렬, F_k는 상태 전이 모델, Q_k는 프로세스 노이즈 공분산이다.

• 갱신 단계 (Update Step): 새로운 측정값(z_k)이 들어오면, 필터는 예측값과 측정값을 각각의 불확실성(오차 공분산)으로 가중 평균하여 최종 추정치를 갱신한다. 이 가중치 역할을 하는 것이 칼만 이득(K_k)이다.

• 칼만 이득 계산:

K_k = P_{k|k-1} H_k^T (H_k P_{k|k-1} H_k^T + R_k)^{-1}

• 상태 갱신:

\hat{x}_{k|k} = \hat{x}_{k|k-1} + K_k (z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1})

• 오차 공분산 갱신:

P_{k|k} = (I - K_k H_k) P_{k|k-1}

여기서 H_k는 측정 모델, R_k는 측정 노이즈 공분산, z_k는 실제 측정값이다.17 Lattice는 이러한 필터링 기술과 다중 가설 추적(Multi-Hypothesis Tracking, MHT) 같은 더 발전된 알고리즘을 사용하여 복잡한 환경에서도 강건한 트랙을 생성하고 유지한다.5
2. 객체 탐지 및 분류 (Object Detection & Classification): “무엇인가?”

일단 안정적인 트랙이 생성되면, 다음 단계는 그 객체가 무엇인지 식별하는 것이다. 이는 컴퓨터 비전 모델, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNNs)의 영역이다.5 Lattice는 전술적 엣지 환경에서의 실시간 처리를 위해 YOLO(You Only Look Once)와 같은 효율적인 객체 탐지 아키텍처를 활용하는 것으로 분석된다.

YOLO는 객체 탐지를 하나의 회귀 문제(regression problem)로 재구성하여, 이미지 전체를 한 번만 보고도 경계 상자(bounding box)와 클래스 확률을 직접 예측한다.22 이 방식은 여러 단계를 거치는 다른 모델들에 비해 압도적으로 빠르다. YOLO 알고리즘은 입력 이미지를 S \times S 그리드로 나누고, 각 그리드 셀이 해당 셀에 중심이 위치한 객체를 탐지하도록 한다. 각 그리드 셀은 B개의 경계 상자와 각 상자에 대한 신뢰도 점수(confidence score), 그리고 C개의 조건부 클래스 확률(conditional class probabilities)을 예측한다.22 최종적으로 신뢰도 점수는 다음 수식으로 계산된다:

\text{Confidence} = \text{Pr}(\text{Object}) * \text{IOU}_{\text{pred}}^{\text{truth}}

여기서 \text{Pr}(\text{Object})는 상자 안에 객체가 있을 확률이고, \text{IOU}는 예측된 상자와 실제 상자 간의 Intersection over Union 값이다. 이 신뢰도 점수와 조건부 클래스 확률을 곱하여 각 상자에 대한 최종 클래스별 신뢰도를 얻는다.22 이러한 아키텍처 덕분에 Lattice는 엣지 디바이스에서도 실시간으로 “T-72 전차“와 “민간 트럭“을 구분하는 등의 고도의 분류 작업을 수행할 수 있다.5

3. 추론 및 계획 (Reasoning & Planning): “무엇을 의미하며 어떻게 대응해야 하는가?”

Lattice AI 스택의 최상위 계층은 단순한 인식을 넘어 고차원적인 인지 및 추론 능력을 목표로 한다. 이는 Anduril이 OpenAI 및 Palantir와 맺은 파트너십에서 명확히 드러난다.

• OpenAI와의 협력: OpenAI의 GPT-4o와 같은 프론티어 AI 모델을 활용하여, 특히 대드론(C-UAS) 임무에서 운영자의 부담을 줄이고 상황 인식을 개선하는 것을 목표로 한다.24 이는 LLM(거대 언어 모델)이 복잡한 다중 소스 정보를 종합하고, 위협의 의도를 추론하며, 임무 계획을 자동화하는 등의 ’에이전트 시스템(Agentic systems)’으로 기능할 수 있음을 시사한다.25

• Palantir와의 협력: 이 파트너십은 AI 모델의 지속적인 개선을 위한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 초점을 맞춘다.26 Anduril의 Lattice가 전술적 엣지에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 보존하는 역할을 맡고, Palantir의 AI 플랫폼(AIP)이 엔터프라이즈(클라우드) 환경에서 이 데이터를 대규모로 구조화하고 레이블링하여 AI 모델을 훈련시키는 역할을 한다. 훈련된 모델은 다시 Lattice를 통해 엣지 시스템에 신속하게 배포된다. 이는 전장에서 수집된 최신 데이터로 AI 모델을 끊임없이 재훈련하고 개선하는 강력한 피드백 루프를 생성한다.

이 다층적 AI 스택은 Lattice가 단순한 데이터 처리 시스템을 넘어, 전장을 이해하고 예측하며 최적의 행동을 제안하는 지능적인 파트너로 진화하고 있음을 보여준다.

표 1: Lattice OS 핵심 기술 명세

3. 부: 전 영역(All-Domain) 핵심 역량

Lattice OS의 가장 큰 강점 중 하나는 특정 영역에 국한되지 않고 지상, 해상, 공중, 그리고 우주까지 아우르는 ’전 영역(All-Domain)’에 걸쳐 통합된 지휘통제 및 자율 임무 수행 능력을 제공한다는 점이다.9 이는 현대전의 핵심 개념인 합동 전 영역 지휘통제(JADC2)의 목표와 정확히 일치한다.

3.1 지휘통제(Command & Control)

Lattice의 지휘통제(C2) 기능은 운영자가 전장의 복잡성을 직관적으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있도록 설계된 인간-기계 인터페이스(Human-Machine Interface)의 핵심이다. Anduril은 기존 군용 소프트웨어의 악명 높은 복잡성과 낮은 사용성을 극복하기 위해 ’단순하고 직관적인 UI(Simple & Intuitive UI)’를 최우선 과제로 삼았다.1

그 결과물이 바로 ’단일 창(single pane of glass)’으로 제공되는 실시간 3D 공통 작전 상황도(COP)이다.1 이는 수천 개의 아군 및 적군 자산, 센서 데이터, 지형 정보 등을 하나의 통합된 가상 환경에 시각화하여 보여준다. 운영자는 복잡한 데이터 테이블이나 여러 개의 분리된 화면을 볼 필요 없이, 이 3D 지도 위에서 전장의 모든 상황을 한눈에 파악할 수 있다.

이 인터페이스는 단순히 정보를 보여주는 것을 넘어, 직관적인 통제를 가능하게 한다. 예를 들어, Ghost 무인항공기(UAS)에 정찰 임무를 부여할 때, 운영자는 복잡한 명령어를 입력하는 대신 지도 위의 특정 지점을 클릭하거나 경로를 그리는 ‘포인트 앤 클릭(point and click)’ 방식으로 임무를 계획할 수 있다.29 이는 훈련에 필요한 시간을 대폭 단축하고, 긴박한 상황에서 운영자의 인지 부하를 줄여주어 임무 자체에 집중할 수 있게 한다.

또한, Lattice의 C2 플랫폼은 AI 기반 의사결정 지원 기능을 내장하고 있다. 시스템은 지속적으로 상황을 분석하여 잠재적 위협을 식별하고, 이에 대한 최적의 대응 방안(Course of Action)을 운영자에게 추천한다.1 이는 운영자가 더 빠르고 정확한 결정을 내리도록 돕는 핵심적인 기능이다.

Lattice UI는 다양한 환경에서의 운용을 고려하여 웹, 데스크톱, 모바일 등 여러 플랫폼을 지원하며, 특히 가상현실(VR) 모달리티까지 포함하고 있다.1 이는 Anduril의 창립자인 파머 럭키(Palmer Luckey)의 VR 분야 전문성이 반영된 것으로, 미래에는 지휘관이 VR 헤드셋을 통해 전장에 완전히 몰입하여 다수의 자율 시스템을 지휘하는 새로운 형태의 지휘통제 방식이 등장할 가능성을 시사한다.

3.2 육해공 및 우주 영역으로의 확장

Lattice OS는 특정 영역을 위한 단일 솔루션이 아니라, 모든 전쟁 영역을 아우르는 통합 미션 엔진으로 설계되었다. Anduril은 지상 방어에서 시작하여 공중, 해상, 그리고 최근에는 우주 영역까지 체계적으로 그 능력을 확장하며 Lattice를 진정한 전 영역 C2 플랫폼으로 구축하고 있다.

• 지상 (Land): Lattice의 초기 성공 사례는 지상에서의 기지 방어 및 국경 감시 임무였다. 센트리 타워(Sentry Tower)와 같은 고정형 감시 자산을 네트워크로 연결하여 침입자를 자동으로 탐지하고 분류하는 ‘대침투(Counter Intrusion)’ 솔루션은 미국 관세국경보호청(CBP) 등에서 실질적인 운용 성과를 거두었다.1 최근에는 Forterra와 같은 파트너사와의 협력을 통해 자율 주행 지상 차량을 Lattice 생태계에 통합하는 등 기동 자산으로의 확장을 꾀하고 있다.10

• 공중 (Air): 공중 영역은 Lattice의 핵심 운용 공간 중 하나다. 초기에는 적 드론을 탐지하고 요격하는 대드론 시스템(Counter-UAS)으로 주목받았으며, Anvil 요격 드론 등이 대표적인 자산이다.4 이후 정찰 임무를 위한 Ghost, 장거리/장시간 임무 및 협력 공격을 위한 Altius, 고성능 자율 공중 차량(AAV)인 Fury, 재사용 가능한 VTOL 제트기인 Roadrunner 등 다양한 목적과 성능을 가진 무인 항공 시스템 제품군을 개발하고, 이 모든 자산을 Lattice를 통해 통합 운용한다.4 이는 한 명의 운영자가 다양한 종류의 공중 자산으로 구성된 팀을 지휘하여 복합적인 임무를 수행할 수 있음을 의미한다.

• 해상 (Sea): Anduril은 Dive Technologies 인수를 통해 해저 영역으로 역량을 확장했다. 자율 잠수정(AUV)인 Dive-LD는 장기간 수중에서 정보, 감시, 정찰(ISR) 임무를 수행할 수 있으며, 해저 케이블이나 파이프라인과 같은 중요 기반 시설을 감시하는 데 사용될 수 있다.4 해상 센트리 타워, 수동형 IR 감지기인 Wisp, 그리고 해저에 설치되는 자율 센서 노드인 Seabed Sentry 등 다양한 해상/해저 센서들이 Lattice에 통합되어 포괄적인 해양 감시 및 대침투(Maritime Counter Intrusion) 능력을 제공한다.4

• 우주 (Space): 가장 최근의 확장은 우주 영역이다. Anduril은 Lattice 플랫폼을 우주 기반 자산을 자율적으로 감시하고 관리하는 데까지 확장하고 있다.28 이는 우주 상황 인식(Space Domain Awareness) 및 우주 통제(Space Control) 임무를 지원하는 것을 목표로 한다. Lattice 파트너 프로그램에는 Apex Space와 같은 위성 제작사가 포함되어 있으며, 이들의 위성을 Lattice를 통해 지휘 통제하는 것을 목표로 한다.10 이는 지상에서 발사된 미사일을 우주 자산이 탐지하고, 그 정보를 Lattice를 통해 공중 및 해상 자산에 실시간으로 공유하여 요격하는 것과 같은 전 영역 통합 작전의 완성을 의미한다.

이러한 체계적인 영역 확장은 Anduril의 명확한 전략을 보여준다. 각 영역에서 Lattice의 효용성을 입증하고, 이를 기반으로 점차 모든 영역을 연결하는 공통 소프트웨어 백본(backbone)으로서의 입지를 굳히는 것이다. 이를 통해 Lattice는 미래 JADC2 아키텍처에서 대체 불가능한 핵심 구성 요소가 되는 것을 목표로 하고 있다.

4. 부: 개방형 생태계와 상호운용성

Anduril의 가장 중요한 전략적 결정 중 하나는 Lattice OS를 폐쇄적인 시스템이 아닌, 개방형 생태계로 구축하기로 한 것이다. 이는 ‘하드웨어 불가지론(Hardware-Agnostic)’ 접근 방식과 이를 구체화하는 Lattice SDK 및 파트너 프로그램을 통해 실현된다.

4.1 하드웨어 불가지론(Hardware-Agnostic) 접근

Lattice는 특정 하드웨어에 종속되지 않는 ’하드웨어 불가지론’을 지향한다.2 이는 Anduril이 자체 개발한 하드웨어뿐만 아니라, 타사(third-party) 시스템이나 군이 이미 보유하고 있는 구형(legacy) 시스템까지도 Lattice 플랫폼에 통합할 수 있음을 의미한다.1

이러한 개방형 아키텍처는 여러 가지 전략적 이점을 제공한다. 첫째, 시장 잠재력을 극대화한다. 국방부는 이미 수십억 달러를 투자하여 수많은 기존 시스템을 보유하고 있다. 모든 것을 교체해야 하는 폐쇄형 시스템보다, 기존 자산을 통합하고 그 성능을 향상시킬 수 있는 플랫폼이 훨씬 더 매력적이다.8 둘째, 최고의 기술을 유연하게 활용할 수 있다. Anduril이 모든 영역에서 세계 최고의 하드웨어를 직접 개발하는 것은 불가능하다. 개방형 접근을 통해 각 분야 최고의 기술을 가진 파트너사의 하드웨어(예: Textron의 UAS, Epirus의 HPM 무기)를 신속하게 통합하여 최상의 임무 솔루션을 구성할 수 있다.2 셋째, 고객에게 선택의 폭을 넓혀주고 특정 업체에 대한 종속(vendor lock-in)을 방지한다.

이러한 철학은 Lattice가 단순한 제품이 아니라, 국방 기술의 ’미들웨어(middleware)’가 되고자 하는 Anduril의 야심을 보여준다.

4.2 Lattice SDK 및 파트너 프로그램

Anduril은 ‘개방형 생태계’ 전략을 실행하기 위한 구체적인 도구로 Lattice SDK(Software Development Kit)와 Lattice 파트너 프로그램을 운영한다.

• Lattice SDK: 개발자들이 Lattice 생태계에 쉽게 참여할 수 있도록 하는 기술적인 관문이다. SDK는 외부 개발자들이 자신들의 애플리케이션, 데이터 서비스, 하드웨어 등을 Lattice Mesh 네트워크와 연동할 수 있도록 필요한 문서, API 참조, 샘플 애플리케이션 등을 제공한다.27 특히 gRPC, HTTP와 같은 산업 표준 인터페이스를 지원하고, Python, C++, Java, Go 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원함으로써 통합의 장벽을 크게 낮추었다.27 이는 마치 구글이 안드로이드 SDK를 제공하여 수많은 개발자들이 안드로이드용 앱을 만드는 것과 유사한 전략이다.

• Lattice 파트너 프로그램 (Lattice Partner Program): 기술적 지원을 넘어, 비즈니스 및 전략적 협력을 도모하는 프로그램이다. 이 프로그램에 참여하는 파트너사들은 개발자 샌드박스 환경, Anduril 전문가들의 기술 지원, 테스트 및 검증 자원 등을 제공받는다.10 또한 ‘Lattice Partner’ 배지를 마케팅에 활용하여 자사 제품이 Lattice와 검증된 통합을 이루었음을 고객에게 알릴 수 있으며, 공동 마케팅의 기회도 얻는다.10

이 두 가지 도구는 강력한 ’네트워크 효과(network effect)’를 창출한다. 더 많은 파트너가 Lattice와 통합할수록, Lattice 플랫폼은 고객에게 더욱 가치 있는 솔루션이 된다. 이는 다시 더 많은 파트너들이 Lattice 생태계에 참여하도록 유도하는 선순환 구조를 만든다. Anduril은 이 전략을 통해 스스로 모든 것을 개발하는 대신, 업계 전체의 혁신을 자사의 플랫폼으로 끌어들이고 있다. 그 결과, Lattice는 국방 산업의 핵심 미들웨어, 즉 ’국방용 안드로이드’와 같은 지위를 목표로 하고 있다.

표 2: Lattice 파트너 프로그램 주요 참여사 및 통합 분야

4.3 주요 시스템 통합 사례

Lattice의 개방형 아키텍처가 가진 가치는 구체적인 통합 사례들을 통해 명확하게 입증된다. 이 사례들은 기술적 실현 가능성뿐만 아니라, 전통적인 방산 개발 프로세스와는 비교할 수 없는 ’속도’를 보여준다는 점에서 특히 주목할 만하다.

• Microsoft IVAS (통합 시각 증강 시스템): Anduril은 미 육군의 핵심 미래 기술인 IVAS 프로그램에 Lattice를 통합했다.34 이 통합을 통해, Lattice 네트워크가 자율적으로 탐지하고 식별한 공중 위협 정보가 IVAS 헤드셋을 착용한 병사의 시야에 증강현실(AR) 형태로 즉시 표시된다. 이는 병사가 고개를 들어 하늘을 살피지 않고도 자신의 주변에 어떤 위협이 접근하고 있는지 실시간으로 인지하게 하여, 복잡하고 위협적인 환경에서의 생존성을 획기적으로 향상시킨다.

• Textron Systems Aerosonde UAS: 미 육군의 EDGE23 훈련에서 Anduril은 자사의 Altius 드론과 대표적인 방산 기업 Textron의 Aerosonde HQ UAS를 Lattice 플랫폼으로 통합 지휘하는 데 성공했다.14 놀라운 점은 이 통합이 단 15주 만에 완료되었다는 것이다.14 훈련에서 단 한 명의 병사가 Lattice 소프트웨어를 사용하여 이종의 드론들로 구성된 팀에 “가상 SAM 사이트를 찾아 파괴하라“는 임무를 부여했고, 시스템은 자율적으로 임무를 수행했다. 이는 Lattice가 경쟁사의 하드웨어까지도 신속하게 통합하여 즉각적인 작전 능력을 창출할 수 있음을 보여주는 강력한 증거다.

• Epirus Leonidas: Epirus는 드론 스웜을 무력화할 수 있는 고출력 마이크로웨이브(HPM) 기반의 지향성 에너지 무기인 Leonidas를 개발했다. Anduril은 이 혁신적인 이펙터(effector)를 Lattice와 통합했다.32 Lattice의 센서 네트워크가 적 드론 스웜을 탐지하고 추적하면, 이 표적 정보를 Leonidas 시스템에 실시간으로 전달(cueing)한다. 그러면 Leonidas는 Lattice가 제공한 정확한 좌표를 향해 HPM 빔을 발사하여 위협을 무력화한다. 이는 센서(Lattice)와 슈터(Leonidas)가 완벽하게 연동되는 현대적인 킬체인(kill chain)의 전형적인 예시다.32

• Lockheed Martin Q-53 Radar: 미 중부사령부(CENTCOM)의 Desert Guardian 훈련에서 Anduril은 세계 최대 방산 기업인 Lockheed Martin의 Q-53 다목적 레이더를 Lattice C2 네트워크에 성공적으로 통합했다.35 Q-53 레이더가 탐지한 항적 데이터는 Lattice로 즉시 전송되어, 다른 센서 데이터와 융합되어 통합된 공중 상황도를 생성하는 데 사용되었다. 이는 스타트업의 소프트웨어 플랫폼이 국방 산업의 핵심적인 기존 자산과도 원활하게 연동될 수 있음을 보여준 사례로, Lattice의 유연성과 개방형 표준 준수 노력을 입증한다.37

이러한 사례들은 Lattice가 단순한 이론이나 프로토타입이 아니라, 실제 전장 환경에서 다양한 파트너사의 핵심 기술들과 성공적으로 융합하여 즉각적인 가치를 창출하고 있음을 보여준다.

5. 부: 실증 및 운용 사례 연구

Lattice OS의 역량과 성숙도는 실제 군사 훈련 및 작전 임무에서의 구체적인 운용 사례를 통해 가장 명확하게 드러난다. Anduril은 미군의 주요 훈련에 전략적으로 참여하여 점진적으로 더 복잡하고 까다로운 능력을 검증하고 있으며, 국경 감시 임무와 같은 실제 작전 환경에서 장기간 시스템을 운용하며 기술을 고도화하고 있다.

5.1 미군 주요 훈련에서의 검증

Anduril에게 군사 훈련은 단순한 제품 시연회가 아니다. 이는 미 국방부가 가진 기술적 불확실성에 대한 위험을 제거하고, 실제 운용자들의 피드백을 통해 제품을 개선하는 애자일(agile) 개발 프로세스의 핵심적인 부분이다. 각 훈련은 Lattice 플랫폼의 특정 역량을 스트레스 테스트하고 검증하기 위해 신중하게 선택된다.

• Desert Guardian (미 중부사령부, CENTCOM): 이 훈련의 초점은 ’신속한 다중 센서 통합’이었다. Lattice는 C-UAS 임무를 위한 통합 C2 플랫폼 역할을 수행했으며, Lockheed Martin의 Q-53 레이더를 포함한 10개 이상의 서드파티 센서 팀이 Lattice에 자신들의 시스템을 연동했다.35 가장 주목할 만한 점은 일부 팀이 Anduril의 직접적인 지원 없이, 공개된 API와 SDK 문서만을 참조하여 실시간으로 통합을 완료했다는 것이다.8 이는 전통적으로 수개월이 소요되던 통합 프로세스를 몇 시간 단위로 단축할 수 있음을 보여주며, Lattice 개방형 아키텍처의 실질적인 가치를 입증했다.8

• Northern Edge (미 인도-태평양사령부, INDOPACOM): 이 훈련에서는 ’Lattice Mesh 네트워크의 복원력과 확장성’이 검증되었다. Anduril은 오키나와에서 캘리포니아에 이르는 광대한 지역에 4개의 지리적으로 분산된 C2 노드를 구축하여 탄력적인 데이터 메시 네트워크를 구성했다.13 이 네트워크는 통신이 제한되는 DDIL 환경을 상정하여 운용되었음에도 불구하고, 모든 노드 간에 실시간 작전 데이터를 원활하게 공유하며 일관된 전장 상황도를 유지했다. 이는 미 해병대의 분산 작전 개념을 지원할 수 있는 Lattice Mesh의 능력을 실증한 것이다.

• Valiant Shield (미 인도-태평양사령부, INDOPACOM): 이 다국적, 합동 훈련에서는 ‘전 영역 합동 지휘통제’ 능력이 시연되었다. Lattice는 지상, 해상, 공중 영역에 걸쳐 분산된 미 해병대, 해군, 공군, 육군 및 동맹군 자산들을 연결했다.8 수십 개의 위치에서 생성되는 데이터를 실시간으로 수집하고, 공유된 공통 작전 상황도를 제공하며, 기계 대 기계(machine-to-machine) 임무 할당을 가능하게 했다. 이는 JADC2의 핵심 목표인 ’모든 센서와 모든 슈터의 연결’을 Lattice가 어떻게 구현할 수 있는지를 보여준 중요한 사례다.5

• EDGE23 (미 육군): 이 훈련은 ‘단일 운영자에 의한 다중 자산 자율 임무 수행’ 능력에 초점을 맞췄다. 단 한 명의 병사가 Lattice for Mission Autonomy 소프트웨어를 사용하여 Anduril의 Altius 드론과 Textron의 Aerosonde UAS로 구성된 이기종 자율 시스템 팀을 지휘했다.14 이 팀은 자율적으로 협력하여 가상의 적 지대공 미사일(SAM) 사이트를 탐색, 식별하고, 병사의 최종 승인 하에 파괴하는 임무를 완수했다. 이는 Lattice가 어떻게 한 명의 인간을 강력한 자율 시스템 팀의 지휘관으로 만들어 전투력을 배가시키는지를 구체적으로 보여주었다.

이처럼 Anduril은 주요 군사 훈련을 통해 점진적으로 기술의 신뢰도를 쌓고, 국방부의 핵심적인 요구사항을 해결할 수 있음을 실증 데이터로 증명해 나가고 있다. 이는 신생 기업이 거대한 국방 시장의 신뢰를 얻기 위한 매우 효과적이고 전략적인 접근 방식이다.

5.2 국경 감시 임무

Lattice OS의 가장 오래되고 대규모로 운용된 실제 사례는 미국 관세국경보호청(CBP)과의 국경 감시 임무다.1 이 임무는 Anduril이 자사의 핵심 기술인 센서 융합, 컴퓨터 비전, AI 기반 객체 분류 알고리즘을 실제 환경의 방대한 데이터 위에서 성숙시키는 결정적인 기회가 되었다.

국경 지역에 설치된 센트리 타워 네트워크는 레이더와 EO/IR 카메라 등 다양한 센서를 통해 24시간 감시를 수행한다. Lattice 소프트웨어는 이 센서들로부터 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여, 관심 객체를 탐지하고 “사람”, “차량”, “드론” 등과 같은 유형으로 자동 분류한다.15

이 임무에서 특히 중요한 점은 Anduril이 AI 기반 감시 기술의 잠재적인 프라이버시 및 시민 자유 침해 문제에 대해 신중하게 접근했다는 것이다. CBP 운용을 위해 설계된 Lattice 시스템은 다음과 같은 ‘책임감 있는 배치(responsible deployment)’ 원칙을 포함한다 15:

• 개인 식별 기능 배제: 시스템은 ‘안면 인식’ 기능을 사용하지 않으며, 특정 개인을 식별하거나 개인 정보를 수집하도록 설계되지 않았다. 시스템의 목표는 ’활동 유형’을 탐지하는 것이지, ‘누가’ 그 활동을 하는지 알아내는 것이 아니다.15

• 감시 영역 제한: 도로, 도시 등 인구 밀집 지역은 일반적으로 센서 스캔 패턴에서 제외된다. 센서는 마약 밀매나 인신매매가 빈번하게 발생하는 원격지, 순찰이 어렵고 위험한 지역에 집중적으로 배치된다.15

• 인간 참여형(Human-in-the-Loop) 설계: AI가 생성하는 초기 경보는 즉시 인간 운영자에게 전달되어 검증 과정을 거친다. 개인의 권리에 영향을 미칠 수 있는 모든 대응 조치는 인간의 최종적인 판단과 승인 하에 이루어진다.15

• 데이터 보존 정책 준수: 수집된 이미지 및 기타 데이터는 미 국토안보부(DHS)의 정책에 따라 30일 이내에 파기된다.15

이 국경 감시 임무는 Lattice가 이론적인 기술을 넘어, 실제 작전 환경의 복잡성과 제약 조건 속에서 안정적으로 운용될 수 있는 성숙한 플랫폼임을 입증했다. 동시에, 이는 Anduril이 기술의 윤리적, 사회적 함의를 고려하고 이를 시스템 설계에 반영하는 능력을 갖추고 있음을 보여주는 중요한 사례가 되었다.

6. 부: 전략적 분석 및 미래 전망

Lattice OS는 단순한 기술 제품을 넘어, 국방 기술 생태계의 판도를 바꾸는 전략적 자산이다. 그 진정한 가치를 이해하기 위해서는 경쟁 환경, JADC2와 같은 상위 개념에서의 역할, 그리고 미래 기술과의 융합 가능성을 종합적으로 분석해야 한다.

6.1 경쟁 환경 분석: Lattice OS vs. Palantir Gotham

국방 소프트웨어 시장에서 Lattice OS와 자주 비교되는 대상은 Palantir Technologies의 Gotham 플랫폼이다. 두 회사 모두 실리콘밸리의 문화를 바탕으로 국방 분야에 파괴적 혁신을 가져온 주역이지만, 그들의 기술적 초점과 전략적 지향점에는 명확한 차이가 있다.41

초기에는 두 플랫폼이 동일한 국방 예산을 두고 경쟁하는 관계로 인식되었으나, 심층적인 기술 분석과 최근의 협력 관계 발표는 이들이 경쟁보다는 상호 보완적인 관계에 가깝다는 것을 보여준다.

• Anduril Lattice OS:

• 핵심 초점: 기계 대 기계(M2M) 자율성과 실시간 로봇 제어에 있다.

• 아키텍처 중심: 네트워크의 ’전술적 엣지(Tactical Edge)’에 있다. 저지연성(low-latency)이 가장 중요한 최전선에서의 작전 수행을 위해 설계되었다.

• 주요 사용자: 전장의 자산을 직접 통제하는 ’작전가(Warfighter/Operator)’이다.

• 강점: 분산된 자율 시스템을 실시간으로 조율하고, 인간의 의도를 기계의 행동으로 즉시 변환하는 능력이다.

• Palantir Gotham:

• 핵심 초점: 방대한 데이터의 통합과 인간 중심의 심층 분석에 있다.

• 아키텍처 중심: ’엔터프라이즈/클라우드(Enterprise/Cloud)’에 있다. 여러 소스로부터 수집된 페타바이트급 데이터를 중앙에서 처리하고 분석하도록 설계되었다.

• 주요 사용자: 지휘소의 ’정보 분석가(Intelligence Analyst)’이다.

• 강점: 복잡하고 이질적인 데이터 세트 속에서 인간 분석가가 숨겨진 패턴과 관계를 발견하도록 돕는 능력이다.

이러한 차이점 때문에 두 플랫폼은 국방 데이터 문제의 서로 다른 측면을 해결한다. Lattice가 ’엣지에서의 행동(action at the edge)’에 특화되어 있다면, Gotham은 ’중심에서의 분석(analysis at the core)’에 특화되어 있다. 현대전의 핵심인 JADC2는 이 두 가지 능력을 모두 요구한다. 즉, 중심에서의 깊이 있는 분석을 통해 정보를 얻고, 이를 바탕으로 엣지에서 효과적인 행동을 수행해야 한다.

2024년 발표된 Anduril과 Palantir의 파트너십은 이러한 상호 보완성을 공식화한 것이다.26 이 협력 모델에서 Anduril의 Lattice는 엣지에서 최고의 데이터를 수집하는 ‘센서’ 역할을 하고, Palantir의 플랫폼은 이 데이터를 받아 AI 모델을 훈련시키는 ‘AI 공장’ 역할을 한다. 이렇게 만들어진 최신 AI 모델은 다시 Lattice를 통해 엣지 시스템에 배포되어 성능을 향상시킨다. 이는 전술적 엣지(Lattice)에서 전략적 엔터프라이즈(Palantir)까지 이어지는 완벽한 엔드-투-엔드 데이터 생태계를 구축하는 것이다. 이 협력은 두 회사가 단순한 경쟁을 넘어, 미 국방부를 위한 강력하고 독점적인 데이터 및 AI 인프라를 공동으로 구축하려는 거대한 전략의 일환으로 해석될 수 있다.

표 3: 비교 분석: Anduril Lattice OS vs. Palantir Gotham

6.2 JADC2에서의 역할과 위상

합동 전 영역 지휘통제(Joint All-Domain Command and Control, JADC2)는 미 국방부의 가장 중요한 현대화 과제다. JADC2의 궁극적인 목표는 육해공, 우주, 사이버 등 모든 영역의 모든 센서가 탐지한 정보를 모든 슈터(공격 자산)에게 실시간으로 연결하여, 가장 효과적인 자산으로 가장 신속하게 위협에 대응하는 것이다.

Lattice OS는 JADC2와 단순히 ’호환’되는 수준을 넘어, JADC2의 핵심 원칙들을 상용 기술로 구현한 구체적인 실체라고 할 수 있다.

• 전 영역 통합: Lattice는 설계 초기부터 지상, 해상, 공중, 우주를 아우르는 전 영역 플랫폼을 지향한다.9

• 상호운용성: 개방형 아키텍처와 SDK를 통해 기존 시스템 및 서드파티 시스템과의 통합을 최우선으로 한다.1 이는 JADC2가 요구하는 이기종 시스템 간의 원활한 데이터 교환을 가능하게 한다.

• 분산형 네트워크: Lattice Mesh는 중앙 집중식 지휘소의 취약점을 극복하고, 통신이 두절된 환경에서도 엣지에서의 작전 지속성을 보장한다. 이는 JADC2의 핵심 요구사항인 ’탄력성(resilience)’을 만족시킨다.8

• AI 기반 자동화: AI를 통해 데이터 융합, 위협 평가, 임무 할당 등의 과정을 자동화하여 인간의 의사결정 속도를 뛰어넘는 ’기계 속도’의 킬체인을 구현한다.9

Valiant Shield와 같은 대규모 훈련에서 미군 및 동맹군의 여러 자산들을 성공적으로 연결한 사례는 Lattice가 JADC2의 비전을 현실화할 수 있는 가장 유력한 솔루션 중 하나임을 증명한다.8 Anduril은 사실상 미 국방부의 가장 큰 현대화 난제에 대한 상용 기성품(Commercial Off-The-Shelf) 솔루션을 개발하여 제시하고 있는 셈이다.

6.3 미래 기술 융합과 발전 방향

Lattice OS의 미래는 더 높은 수준의 자율성과 지능을 향해 나아가고 있다. Anduril의 최근 파트너십과 기술 개발 방향은 이러한 미래를 명확하게 보여준다.

• 인식(Perception)에서 인지(Cognition)로: 현재 Lattice의 AI는 “이 객체는 무엇인가?“라는 ’인식’의 문제에 탁월한 성능을 보인다. OpenAI와의 협력 24 및 “LLM 기반 에이전트 시스템” 개발 인력 채용 25은 “적의 의도는 무엇이며, 나의 최선의 대응책 세 가지는 무엇인가?“와 같은 ’인지’의 영역으로 나아가려는 시도다. 미래의 Lattice는 인간 지휘관에게 데이터를 요약해주고, 복잡한 상황의 맥락을 설명하며, 창의적인 작전 계획을 제안하는 진정한 의미의 AI 참모 역할을 수행하게 될 것이다.

• 몰입형 지휘통제 (Immersive C2): Anduril이 보유한 “대화형 가상 인터페이스(Interactive Virtual Interface)” 관련 특허들은 VR/AR 기술을 활용한 차세대 지휘통제 환경을 예고한다.6 미래의 지휘관은 2D 화면을 보는 대신, VR 헤드셋을 통해 3D로 구현된 전장 공간에 직접 들어가, 손짓과 음성으로 수많은 자율 시스템 부대를 직관적으로 지휘하게 될 수 있다. Microsoft IVAS와의 통합은 이러한 방향으로 나아가는 첫걸음이다.34

• 지속적인 생태계 확장: Lattice SDK와 파트너 프로그램을 통해 더 많은 첨단 기술들이 생태계 안으로 들어올 것이다. 양자 센서, 극초음속 무기, 사이버전 도구 등 미래의 판도를 바꿀 새로운 기술들이 개발되면, Lattice는 이들을 신속하게 통합하여 작전 능력을 창출하는 핵심 플랫폼 역할을 지속적으로 수행할 것이다.

결론적으로 Lattice OS는 현재의 성공에 안주하지 않고, 프론티어 AI, 몰입형 인터페이스, 개방형 생태계 확장이라는 세 가지 축을 중심으로 끊임없이 진화하고 있다. 이는 Lattice가 미래 전장의 운영체제로서 그 지위를 공고히 하려는 Anduril의 장기적인 비전을 보여준다.

6.4 결론

Anduril의 Lattice OS는 현대 국방 기술의 지형을 근본적으로 바꾸고 있는 혁신적인 플랫폼이다. 이는 단순한 소프트웨어를 넘어, 국방력의 중심을 하드웨어에서 소프트웨어로, 중앙 집중에서 분산으로, 인간의 직접 통제에서 인간 감독 하의 자율성으로 전환시키는 패러다임의 변화를 주도하고 있다.

분석을 통해 도출된 핵심 결론은 다음과 같다.

첫째, Lattice OS는 ’저비용 대량 전력’이라는 새로운 국방 전략을 실현하기 위한 필수불가결한 기술적 기반이다. AI 기반의 의도 중심 임무 할당(Mission Autonomy)과 확장 가능한 지휘통제 능력은 소수의 운영자가 다수의 저비용 자율 시스템을 효과적으로 운용할 수 있게 함으로써, 기존의 소수 정예 플랫폼 중심 군사력 구조의 한계를 극복할 대안을 제시한다.

둘째, 분산형 메시 네트워크(Lattice Mesh)와 개방형 아키텍처는 강대국과의 경쟁 환경에서 요구되는 생존성과 적응성의 핵심이다. 중앙 집중식 네트워크의 취약점을 극복하고, 통신이 두절된 환경에서도 작전 지속성을 보장하며, 타사의 최신 기술을 신속하게 통합하는 능력은 Lattice가 미래 전장에서 살아남고 승리하기 위한 필수 요소를 갖추고 있음을 보여준다.

셋째, Lattice는 ’국방 기술의 미들웨어’로서 생태계를 구축하고 있다. Lattice SDK와 파트너 프로그램을 통해 Anduril은 자사 플랫폼을 중심으로 한 강력한 네트워크 효과를 창출하고 있으며, 이는 장기적으로 국방 산업의 표준 플랫폼으로 자리매김할 수 있는 잠재력을 가진다. Palantir와의 협력은 이러한 생태계를 엣지에서 엔터프라이즈까지 확장하여, 데이터 수집-AI 훈련-모델 배포의 선순환 구조를 완성하려는 전략적 움직임이다.

넷째, Lattice는 미 국방부의 최우선 과제인 JADC2의 비전을 상용 기술로 구현한 가장 성공적인 사례 중 하나다. 주요 군사 훈련에서의 거듭된 성능 입증은 Lattice가 이론적 개념을 넘어, 실제 작전 환경에서 전 영역 통합 지휘통제 능력을 제공할 수 있는 성숙한 플랫폼임을 증명했다.

미래를 전망할 때, Lattice OS는 프론티어 AI 기술과의 융합을 통해 단순한 ’인식’을 넘어 ’인지’와 ’추론’의 영역으로 발전할 것이며, 이는 인간 지휘관과 AI 간의 협력 관계를 새로운 차원으로 끌어올릴 것이다. Anduril이 제시하는 소프트웨어 중심의 미래 전장에서 Lattice OS는 모든 센서와 이펙터를 연결하고 조율하는 중앙 신경망이자 두뇌로서, 국방의 미래를 정의하는 핵심적인 역할을 수행할 것으로 전망된다.

7. 참고 자료

1. Lattice OS | SLDinfo.com, https://sldinfo.com/wp-content/uploads/2022/10/2022-slick-Lattice-OS-AUS.pdf
2. IN DETAIL: Anduril launches extended Lattice OS - EX2 for Defence Innovators, https://www.ex2.com.au/uncategorized/in-detail-anduril-launches-extended-lattice-os/
3. Lattice for Mission Autonomy: An Unfair Advantage for Unrivaled Deterrence - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=RpFFScTovII
4. Anduril: Transforming US & allied military capabilities with advanced technology., https://www.anduril.com/
5. Anduril Industries Product Cheatsheet: Autonomous Defense Systems & AI, https://cheatsheets.davidveksler.com/anduril-products.html
6. Operating at Scale: Patents for America - Anduril, https://www.anduril.com/article/operating-at-scale-patents-for-america/
7. Anduril Industries: AI, Defense Tech & Careers | Company Profile - Nerd Werk, https://nerdwerk.io/blog/company-profile-anduril-industries
8. The Contours of War are Changing - We Must Prepare for Interoperability at the Edge, https://www.anduril.com/article/the-contours-of-war-are-changing-we-must-prepare-for-interoperability-at-the-edge/
9. Command & Control | Anduril, https://www.anduril.com/command-and-control/
10. Lattice Partner Program | Anduril, https://www.anduril.com/lattice-partner-program/
11. Mission Autonomy | Anduril, https://www.anduril.com/mission-autonomy/
12. Lattice Mesh | Anduril, https://www.anduril.com/lattice-mesh/
13. Anduril Showcases Lattice C2 Software for U.S. Marine Corps - cuashub.com, https://cuashub.com/en/content/anduril-showcases-lattice-c2-software-for-u-s-marine-corps/
14. Anduril demonstrates Lattice for Mission Autonomy controlling teams of autonomous assets at US Army’s EDGE23, https://www.anduril.com/article/anduril-demonstrates-lattice-for-mission-autonomy-controlling-teams-of-autonomous-assets-at-us/
15. We are happy to answer your questions about Anduril’s Lattice system. While Lattice is designed to detect and classify object - Privacy International, https://privacyinternational.org/sites/default/files/2019-03/PI%20Questions%202019%20%282%29.pdf
16. Understanding Sensor Fusion and Tracking, Part 1 - MATLAB - MathWorks, https://www.mathworks.com/videos/sensor-fusion-part-1-what-is-sensor-fusion-1569410785813.html
17. Kalman Filter Equations - Summary, https://www.kalmanfilter.net/multiSummary.html
18. Kalman Filter, Sensor Fusion, and Constrained Regression: Equivalences and Insights, http://papers.neurips.cc/paper/9475-kalman-filter-sensor-fusion-and-constrained-regression-equivalences-and-insights.pdf
19. Kalman filter - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter
20. An Introduction to the Kalman Filter - FCEIA, https://www.fceia.unr.edu.ar/isis/kalman.pdf
21. Transforming the Multidomain Battlefield with AI: Object Detection, Predictive Analysis, and Autonomous Systems - Army University Press, https://www.armyupress.army.mil/Journals/Military-Review/Online-Exclusive/2024-OLE/Multidomain-Battlefield-AI/
22. arXiv:1506.02640v5 [cs.CV] 9 May 2016, https://arxiv.org/pdf/1506.02640
23. [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection - arXiv, https://arxiv.org/abs/1506.02640
24. Anduril Partners with OpenAI to Advance U.S. Artificial Intelligence Leadership and Protect U.S. and Allied Forces, https://www.anduril.com/article/anduril-partners-with-openai-to-advance-u-s-artificial-intelligence-leadership-and-protect-u-s/
25. Applied Machine Learning Engineer @ Anduril - 8VC Job Board, https://jobs.8vc.com/companies/anduril/jobs/43094681-applied-machine-learning-engineer
26. Anduril and Palantir to Accelerate AI Capabilities for National Security, https://www.anduril.com/article/anduril-and-palantir-to-accelerate-ai-capabilities-for-national-security/
27. Lattice SDK - Anduril, https://www.anduril.com/lattice-sdk/
28. Anduril Expands Capabilities into the Space Domain, https://www.anduril.com/article/anduril-expands-space/
29. Ghost | Anduril, https://www.anduril.com/hardware/ghost-autonomous-suas/
30. Textron Systems and Anduril Industries Complete Successful Uncrewed-Uncrewed Teaming Demonstration, https://www.textronsystems.com/our-company/news-events/articles/press-release/textron-systems-and-anduril-industries-complete
31. Build with Lattice | Anduril | Documentation, https://developer.anduril.com/
32. Anduril and Epirus Integration Leads to New Counter-UAS Capability, https://www.anduril.com/article/anduril-and-epirus-integration-leads-to-new-counter-uas-capability/
33. 9 Innovative AI Companies Shaping The Future of National Security - Karve International, https://www.karveinternational.com/insights/9-innovative-ai-companies-shaping-the-future-of-national-security
34. Anduril Collaborates with Microsoft to Bring Lattice to the U.S. Army’s …, https://www.anduril.com/article/anduril-microsoft-army-ivas/
35. Lockheed Martin and Anduril Join Forces to Successfully Detect and Track Drone Threats in Middle East, https://news.lockheedmartin.com/2024-11-13-Lockheed-Martin-and-Anduril-Join-Forces-to-Successfully-Detect-and-Track-Drone-Threats-in-Middle-East
36. Lockheed, Anduril Join Forces to Tackle Drone Threats, https://www.nationshield.ae/index.php/home/details/reports/lockheed-anduril-join-forces-to-tackle-drone-threats/en
37. c4istar technologies - BATTLESPACE Updates, https://battle-updates.com/wp-content/uploads/2024/11/1924-BSTC4iStar-Dec-2024-Digital-C-UAS.pdf
38. Big Boon for Drone Manufacturers as Drone Usage for Defense and Military Operations Surge - Financial News Media, https://www.financialnewsmedia.com/big-boon-for-drone-manufacturers-as-drone-usage-for-defense-and-military-operations-surge/
39. Anduril’s Lattice Showcased in U.S. Central Command’s Desert Guardian 1.0, https://www.anduril.com/article/anduril-s-lattice-showcased-in-u-s-central-command-s-desert-guardian-1-0/
40. What Is CJADC2? The Strategy Behind Modern Multi-Domain Ops - CenCore Group, https://cencoregroup.com/what-is-cjadc2-the-strategy-behind-modern-multi-domain-operations/
41. Anduril’s Edge: A New Era of Defense Innovation |, https://pwkinternational.com/2025/07/08/andurils-edge-a-new-era-of-defense-innovation/
42. Julian Hammerstein Inventions, Patents and Patent Applications, https://patents.justia.com/inventor/julian-hammerstein
43. Patents Assigned to Anduril Industries Inc., https://patents.justia.com/assignee/anduril-industries-inc?page=2