북한 인공지능 현황

[나라임자]

http://www.nkeconomy.com/news/articleView.html?idxno=15921

1. 북한의 AI 정의와 인식
​북한은 AI를 '기계가 사람처럼 사유하고 업무를 처리하는 지적 능력'으로 정의하며, 자동화, 무인화, 딥러닝, 생성형 AI를 포괄하는 넓은 개념으로 사용합니다.
​AI 기술을 경제 실천, 공정 자동화, 국방 등 사회 전반을 발전시키는 핵심 기술로 인식하고 있습니다.
​2. 연구개발 역사와 현재
​역사: 1990년대 '은별바둑'부터 시작해 김정일 시대 인식 기술, 김정은 시대 딥러닝 연구로 이어져 왔습니다.
​현황: 딥러닝은 상당한 수준에 도달했으나, 생성형 AI는 현재 연구개발 초기 단계입니다. 김일성종합대학 인공지능기술연구소가 이 분야의 개발을 주도하고 있습니다.
​3. 북한 AI의 강점과 약점
​강점: 수십 년간 축적된 연구 경험, 수학 기초가 탄탄한 영재 교육 기반의 우수한 인재, 당의 결정에 따른 빠른 기술 적용력.
​약점: 대북 제재로 인한 서버·반도체 등 하드웨어 확보의 어려움, 양질의 데이터 부족, 인터넷 사용 통제로 인한 실시간 기술 동향 파악의 한계.
​4. 향후 전망
​챗GPT와 같은 대규모 범용 AI 서비스 개발보다는, 특정 분야(경제, 교육, 국방 등)에 특화된 폐쇄형(인트라넷 기반) AI 서비스 구축에 집중할 것으로 보입니다.
​전산 자원의 한계를 극복하기 위해 클라우드 컴퓨팅과 오픈소스 소프트웨어를 적극 활용하며, 중국(딥시크 사례 등)이나 러시아와의 기술 협력을 강화할 가능성이 큽니다.
​이 기사는 북한이 AI를 체제 경쟁력의 핵심으로 보고 어려운 환경 속에서도 실무적인 적용을 위해 총력을 기울이고 있음을 시사하고 있습니다.

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본문 내용

전 세계적인 인공지능(AI) 열풍 속에서 북한의 인공지능(AI)에 대한 관심도 높아지고 있다.

북한이 최신 생성형 인공지능(AI) 기술을 연구하고 있다는 분석과 북한의 인공지능 역량이 다른 나라들에 비해 매우 뒤쳐져 있다는 주장이 엇갈리고 있다. 관심은 높지만 실체는 베일에 쌓여 있는 것이다.

과연 북한 인공지능(AI)의 진짜 모습은 무엇일가? 그동안의 취재와 분석 등을 종합해 북한 인공지능(AI)의 현황과 향후 전망에 대해 소개하고자 한다. 

1. 북한의 인공지능 인식과 연구개발 역사 

북한 인공지능(AI)에 대해 분석하기 전에 북한에서 어떻게 인공지능을 정의하고 인식하고 있는지 알아야 한다. 우리가 인식하고 있는 인공지능과 북한에서 이야기하는 인공지능이 과연 같은지부터 확인해야 하기 때문이다.

일반적으로 1940년대부터 개념이 등장한 인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등 지능을 기계, 컴퓨터에 인공적으로 구현한 것이다. 이후 인공지능 기술이 계속 발전해 구글 알파고로 대표되는 딥러닝 기술이 등장했고 2022년말 생성형 인공지능(AI)이 나타났다. 최근 우리가 주로 이야기하는 인공지능은 생성형 AI 챗GPT, 제미나이 등이다. 

북한은 어떻게 인공지능을 정의하고 있을까? 북한 논문은 “인공지능 기술은 기계가 사람처럼 사유하고 움직이며 일을 처리할 수 있는 지적 능력을 가지도록 하는 기술이다. 다시 말해 인공지능 기술은 인간 뇌수의 신경망 구조와 동작원리를 모방한 프로그램과 소편(칩)을 기계에 설치해 줌으로써 기계가 사람의 육체적 노동 뿐 아니라 지적 노동도 대신할 수 있게 하는 기술이다”라고 설명하고 있다. * 김일성종합대학 학보 경제학 2024년 제70권 제2호 '경제실천에서 인공지능기술의 이용'

그러면서 인공지능 기술이 생산 공정의 자동화, 지능화와 공장, 기업소들의 무인화를 추동할 뿐 아니라 생물공학, 농업, 항공 및 우주과학, 핵 및 에너지 산업, 경제 관리, 보건, 체육, 군사 등 거의 모든 사회 경제 분야를 발전시키는데 핵심적인 기초 기술, 응용 기술로 되고 있다고 설명한다.

북한은 일반적인 인공지능 정의를 중심으로 하면서도 포괄적으로 인공지능의 범위를 설정하고 있다.

북한은 자동화, 지능화, 무인화도 인공지능으로 이야기하고 있으며 딥러닝, 생성형 인공지능도 역시 인공지능으로 표현하고 있다.

북한 매체나 자료는 물론 조선중앙TV 등에서 언급되는 인공지능은 자동화, 딥러닝, 생성형 AI 등을 각각을 지칭하기도 하고 포괄하기도 한다. 일반적인 인공지능의 정의에 포함되기 때문에 이것을 북한이 AI에 대해서 과장해 표현한다고 하기는 어렵다. 국내에서도 고도화된 자료 분석, 딥러닝 등을 인공지능을 지칭하는 사례가 많다. 

따라서 현재 우리가 생성형 AI를 생각하면서 북한의 포괄적인 인공지능을 비교하려고 하는 것은 아닌지 따져봐야 한다. 북한의 인공지능에 대해 자동화, 딥러닝, 생성형 AI로 구분해서 분석해야 한다.

북한의 자동화, 딥러닝, 생성형 AI를 분석하기 위해서는 북한의 인공지능 개발 역사를 알아야 한다. 일각에서는 2012년 김정은 총비서 집권 후 북한 IT 부문이 발전한 것으로 생각한다.

실제로는 김정일 위원장 시절부터 IT 연구개발이 시작됐고 인공지능에 대한 연구개발 역시도 그 시절부터 이뤄졌다.

북한은 1990년대부터 최근까지 인공지능 기술 개발을 적극적으로 추진하고 있다. 북한은 1990년대 조선컴퓨터센터(KCC) 활동과 함께 인공지능 연구를 진행했다. 특히 삼일포정보쎈터가 1997년 발표한 은별바둑이 북한 초기 인공지능의 효시로 알려져 있다. 

지난 2006년 6월 삼천리총회사가 포원비즈와 ‘은별’ 판권계약 후 한국에서 정식으로 제품을 판매하기도 했다. 은별2006이란 이름으로 출시될 이 제품은 온라인에서 3만3000원에 판매됐다. 일본 등에서도 은별바둑이 판매됐으며 세계 바둑프로그램 대회에서 2003년부터 4연속 우승했다.


은별바둑은 북한 IT 태동기에 가장 성공했던 모델로 주목받았으며 은별바둑 개발에 참여했던 개발자들이 이후 북한 IT 기관들의 핵심 인재로 자리 잡았다고 한다. 이는 인공지능을 연구개발해 본 경험이 있는 사람들이 현재 북한 IT 부문을 주도하고 있다는 의미로 해석할 수도 있다. * 북한이탈주민 인터뷰 내용

북한은 김정일 시대 후반 룡남산 등 인식 부문에서 인공지능 기술을 발전시켰으며 2012년 김정은 시대가 들어선 후 인공지능을 주요 연구 과제로 다뤘다. 딥러닝이 주목받은 이후로 북한에서도 인공지능 기술 한계 극복을 위해 딥러닝 연구가 활발히 진행됐다.

2018년 8월 로동신문은 인공지능(AI) 기술을 소개하면서 2016년 이세돌 9단과 구글 인공지능 알파고의 대결을 소개했다. * 록동신문(2018.08.12.), “발전하고 있는 인공지능기술”

로동신문은 여러 나라에서 인공지능에 대한 관심이 높아지고 기술개발이 심화됨에 따라 인공지능 분야에서 사람들을 놀라게 하는 성과들이 이룩되고 있다고 설명했다.

이어 “2016년 3월에 어느 한 나라에서 개발된 바둑 프로그램은 세계바둑선수권보유자를 4대1로 이김으로써 인공지능 발전의 획기적인 계기로 세계적인 주목을 끌었다"고 지적했다.

2016년 3월 인간과 바둑 프로그램의 대결은 이세돌 9단과 알파고를 뜻한다. 2016년 3월 9일부터 15일까지 이세돌 9단은 구글 딥마인드의 인공지능 알파고(AlphaGo)와 바둑 대결을 펼쳤고 알파고가 4승 1패로 승리한 바 있다.

또 2019년 북한에서 수자경제(Digital Economy) 등장한 후 인공지능에 대한 관심 역시 증대됐다. 2019년 11월 로동신문은 “수자경제발전은 수자기술과 망(네트워크)기술, 정보기술 등의 결합에 기초한 인공지능 기술의 빠른 발전에 의해 이루어진다고 할 수 있다”고 설명했다.

또 “인공지능 기술은 모든 경제 분야의 생산경영 방식을 혁신하는데 핵심기술로 되고 있다. 이미 일부 나라와 지역에서는 경쟁적으로 인공지능 발전을 위한 국가적인 계획이 수립됐다. 어느 한 나라에서는 2016년에 세계에서 처음으로 종합적인 인공지능연구개발계획을 작성했다. 유럽의 여러 나라에서도 인공지능발전계획을 적극 추진하고 있다”고 밝혔다.

이후 진행된 북한의 IT 행사 전국정보화성과전람회-2019, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025에서는 모두 인공지능(AI)이 주요 분야로 다뤄졌다. 2020년 행사는 코로나19 영향으로 개최되지 않았다.

역사를 통해 북한이 초기 인공지능 기술과 자동화 등에 대해 비교적 오래전부터 연구개발을 진행해 왔다는 것을 알 수 있다. 딥러닝 분야 역시 발 빠르게 연구개발을 진행했다. 앞서 소개한 알파고와 이세돌 9단의 대결로 딥러닝이 주목받았던 시기 북한에서 딥러닝 관련 논문이 나왔다. * 김일성종합대학 학보 2016년 제62권 8호 ‘음소음성인식에서 심층신뢰망을 이용한 한 가지 음향모형화 방법’

반면 생성형 AI에 대한 연구개발은 초기 단계로 추정된다. 2022년 챗GPT 등 생성형 AI 서비스가 등장했다. 2023년 전 세계적으로 생성형 AI 열풍이 불었다. 반면 북한에서는 2024년 IT 전문지 콤퓨터와 프로그람기술 2024년 1호에 '생성식인공지능'이라는 이름으로 챗GPT가 소개됐다. 또 북한의 최고 IT 연구개발 기관 중 하나인 김일성종합대학이 생성형 AI에 대해 연구하고 있다는 것은 2025년 6월말 영상으로 소개됐다.

또 2026년 1월에는 로동신문이 김일성종합대학 인공지능학부 인공지능기술연구소가 강력한 인재 역량을 보유하고 국가 인공지능 기술 발전을 견인해나가는 개발창조형기업체라고 보도했다. * 동신문(2026.01.05), "2025년 10대 최우수정보기술기업의 경험 인재양성에서 이론과 실천을 잘 배합하였다"

한승주 인공지능기술연구소 소장은 실력이 제일 높은 연구원를 준비시켜 전체 연구원들을 대상으로 생성형 인공지능 기술 연구 개발에 필요한 핵심 기술들과 관련한 강습을 조직하도록 했다고 한다. 생성형 인공지능 기술을 개발해야 하는 연구소의 사명으로 볼 때 필수적인 문제였다는 지적이다. 이는 실제로 생성형 인공지능에 대한 연구가 진행되고 있다는 것을 알려준다.

한편 로동신문은 2026년 1월 완전히 새로운 내용의 자료들을 생성해 내는 생성형 인공지능이 주목받고 있다고 소개했다. * 로동신문(2026.01.25), "생성형 인공지능"

과학기술의 급속한 발전과 더불어 최근에는 사람과 거의 같은 수준에서 완전히 새로운 자료와 화상, 음성 등을 생성할 수 있는 인공지능이 출현하게 됐으며 이런 인공지능을 생성형 인공지능이라고 한다는 것이다.

그동안 진행돼 온 연구개발 기간을 생각하면 북한 자동화, 딥러닝은 어느 정도 발전한 것으로 추정할 수 있지만 생성형 AI 분야는 연구 개발 초기 단계로 볼 수 있다.

2. 북한의 AI 연구개발 동향과 사례, 수준

북한의 인공지능(AI) 연구에서 주목할 부문은 딥러닝에 관한 연구다. 인공지능 개념은 이미 1940~1950년대에 등장했지만 기술 발전의 한계에 봉착했다. 이를 타개한 것이 딥러닝이다.

김일성종합대학 연구진은 ‘2016년 김일성종합대학학보 제62권 8호’에 ‘음소음성인식에서 심층신뢰망을 이용한 한 가지 음향모형화 방법’이라는 논문을 게재했다. 이 논문은 음성인식에 인공지능 기술을 적용하는 것이 주요 내용이다.

그런데 이 논문은 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 캐나다 토론토대학교 교수의 논문을 참고했다고 명시했다. 제프리 힌튼 교수는 2006년 ‘알파고’에 적용된 딥러닝 개념을 창안한 인공지능 연구의 권위자다. 제프리 힌튼 교수는 2024년 노벨물리학상을 받기도 했다.


제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 캐나다 토론토대학교 교수
북한 연구진은 제프리 힌튼 교수가 연구한 내용을 따라 하면서 자신들에게 필요한 부분에 적용을 했다. 이후 북한 논문과 연구 자료에서는 딥러닝이 적용된 사례가 다수 등장했다.

북한 연구진들이 미국 국립보건원(NIH)이 제공하는 흉부엑스레이(X-ray) 데이터에 딥러닝 기술을 적용해 질병을 분석하는 연구를 진행했다. 

김일성종합대학이 발행한 학보 수학 2021년 제67권 제2호에 ‘심층밀집신경망을 이용한 폐장 X-ray 화상의 한 가지 질병증후분석방법’라는 논문이 수록됐다. * 김일성종합대학 학보 수학 2021년 제67권 제2호, “심층밀집신경망을 이용한 폐장 X-ray 화상의 한 가지 질병증후분석방법”

논문은 “한 가지 대표적인 심층신경망인 밀집신경망(DenseNet)의 구조를 변형해 질병징후의 위치정보를 보존하는 새로운 망(네트워크)을 구성하고 그것을 이용한 한 가지 질병 징후 분석방법을 제기하고 실험을 통해 효과성을 검증했다”고 밝혔다.

논문은 엑스레이 화상자료인 ChestX-ray14에 AlexNet, GoogleNet, VGGNet, ResNet 등을 학습시켰다고 설명했다. ChestX-ray14는 미국 미국 국립보건원(NIH)이 제공하는 엑스레이 데이터다.

논문은 ChestX-ray14가 약 3만명의 환자들의 11만2000여장의 엑스레이 화상 데이터로 구성돼 있다고 소개했다. 여기에 AlexNet, GoogleNet, VGGNet, ResNet 그리고 DenseNet-121 등 다양한 딥러닝 모델을 적용해 질병 징후를 분석했다는 것이다. 연구진들은 자신들이 연구한 엑스레이 딥러닝 분석이 기존 연구들 보다 더 높은 정확도를 보였다고 주장했다.

흉부 엑스레이 분석은 코로나19 진단에 활용됐다. 미국 국립보건원 홈페이지에서 코로나19 진단 기술 개발에 ChestX-ray14 활용에 대한 소식이 올라오기도 했다. 국내외 의료기관, IT업체들도 흉부 엑스레이 데이터에 딥러닝을 적용해 코로나19를 진단하는 방안을 연구했다.

또 북한 연구진이 영화 아이언맨, 어벤저스, 해리포터, 스타워즈 등의 사진 자료를 인공지능(AI)으로 분석해 사진, 영상 속 인물의 나이를 추정하는 기술을 개발했다.

김일성종합대학은 홈페이지를 통해 곽혁 김일성종합대학 첨단기술개발원 연구원의 ‘중첩신경망을 이용한 얼굴 화상의 나이 추정을 위한 근방손실함수’ 연구 내용을 소개했다. 연구진은 중첩신경망을 Convolutional Neural Networks로 표기했다. 이 CNN은 동영상 분석 등에 많이 쓰이는 인공지능(AI) 기술이다.

연구진은 화상분류, 얼굴인식과 관련 컴퓨터 시각 응용 분야 선행 연구에서 노화 특성, 나이 등에 대한 부분이 제대로 연구되지 못했다고 설명했다. 이에 곽혁 연구원이 중첩신경망을 활용해 나이를 추정하는 기술을 연구했다는 것이다. 

연구진은 제안한 방법에 의한 얼굴 화상의 나이추정 제안한 방법들을 파이썬(python)과 텐서플로(Tensorflow, 머신러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어)로 구현했으며 4개의 엔비디아(NVIDIA) Titan XP GPU를 이용해 학습했다고 한다. 연구진은 이 내용의 논문을 국제 학술잡지 ‘ICTACT Journal on Image and Video Processing’에 투고했다. * ICTACT Journal on Image and Video Processing(2022), “‘NEIGHBORHOOD LOSS FOR AGE ESTIMATION FROM FACE IMAGE USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS"

연구진들은 영어 논문에서 자신들이 IMDB 및 WIKI의 데이터셋을 이용했다고 밝혔다. IMDB와 WIKI에는 각각 46만1871개의 이미지와 6만2359개의 이미지가 포함돼 총 52만4230개의 이미지가 있었다.

 

 


인공지능과 레이저를 이용한 조류 퇴치 기기
김책공업종합대학은 미국 UC버클리에서 개발한 인공지능(AI) 기술과 팬틸트줌(PTZ) 카메라, 레이저 등을 융합해 조류 퇴치 장치를 만들었다. * 김책공업종합대학(2025.04.24), "레이자조류방지기 개발"

2025년 4월 김책공대는 홈페이지를 통해 변수봉 금속공학부 실장 등이 촬영기로 감시하는 영역안의 임의의 대상에 조류가 내려와서 앉으면 즉시 새를 쫓아버리는 레이저 조류 방지기를 개발하고 그 효과성을 밝혔다고 소개했다. 

변수봉 실장이 제안한 방지기는 넓은 영역에 대해 감시하는 카메라로 획득한 화상에서 Caffe 프레임워크를 이용한 대상 분류 기술로 새의 유무를 실시간으로 판별하다가 새가 그 영역 안의 어떤 대상에 내려와서 앉은 것이 발견되면 레이저 광선 발생기를 장비한 PTZ 촬영기의 초점 중심이 목표 새에 자동적으로 조종되고 레이저 빛이 발사돼 새가 놀라서 달아나게 한다는 것이다.

PTZ 카메라는 방향과 확대, 축소를 원격으로 제어할 수 있는 카메라를 뜻한다. Caffe 프레임워크는 캘리포니아대학교 버클리(University of California, Berkeley)에서 개발된 오픈소스 딥러닝 프레임워크다. 즉 북한 김책공대 연구진은 미국 UC 버클리 AI 기술로 조류 퇴치 장치를 만들었다는 것이다. 

북한 연구진은 인공지능(AI) 기술을 활용해 중국 베이징의 공기 오염 수준을 분석하기도 했다. 2024년 12월 학술지 ‘Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics’에 김책공업종합대학 연구진이 투구한 ‘Novel particulate matter (PM2.5) forecasting method based on deep learning with suitable spatiotemporal correlation analysis’ 논문이 수록됐다. 이 논문은 김책공대 자동화공학부 박은진 연구원 등 7명이 공동으로 저술했다. 

북한이 딥러닝 기술을 활용해 비트코인 가격을 예측하는 방법을 연구하기도 했다. * 김일성종합대학 학보 경제학 2025년 제3호 ‘심층학습모형에 의한 비트코인 가격 예측의 한 가지 방법’

 북한 연구진은 과거 비트코인을  비롯한  가상화폐 가격 예측에는 전통적인 통계적 방법들과 인공신경망과 같은 심층학습모형들이 제안됐다고 소개했다. 북한 연구진은 자신들의 논문에서 비트코인 가격 예측의 정확성을 높이기 위해 장단기기억신경망(LSTM)과 입자군최량화방법(PSO)을 결합한 새로운 혼합 예측 모형을 제안한다고 밝혔다.

이처럼 북한은 딥러닝 기술을 다양한 분야에 적용하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 앞서 소개한 사례만해도 의료, 안면 및 화상인식, 환경, 금융 등 다양하다. 전통적으로 북한은 생체인식, 화상인식 등에 대한 연구개발을 진행해왔는데 그 분야에 딥러닝을 적극적으로 적용하고 있는 것으로 보인다.

딥러닝 분야만 따로 분리해서 국가 기술력을 평가하기는 어렵다. 더구나 북한이 공개한 연구 내용은 제한적이다.

그럼에도 북한이 딥러닝 연구 내용을 국제 학술지 등에 공개하고 있는 점과 서방의 데이터와 연구자료를 활용하고 있는 것으로 볼 때 선진국 수준을 추적하는 단계로 추정해 볼 수 있다. 연구개발이 다방면에서 이뤄지고 있는 만큼 북한이 딥러닝 기술을 실제로 활용할 가능성도 높다. 

반면 생성형 인공지능에 대한 연구는 초기 단계로 추정된다. 공개, 확인된 자료가 매우 부족하기 때문에 북한의 생성형 인공지능 수준을 확정해서 이야기하기는 어렵다.

다만 공개된 내용들을 보면 생성형 인공지능에 대한 개념 연구 그리고 현재 출시된 생성형 인공지능 모델이 어떻게 만들어졌는지 연구를  진행하는 것으로 보인다. 

2022년말 챗GPT가 등장한 후 북한에서도 챗GPT를 사용하고 있다는 소식이 전해졌다. 하지만 증언으로만 내용이 전했을 뿐 실체를 확인하기 어려웠다. 

중앙과학기술통보사가 발행하는 ‘컴퓨터와 프로그램 기술’ 2024년 1호에 생성형 AI에 관한 내용이 수록됐다. 

북한은 ‘생성형 인공지능’을 ‘생성식 인공지능’으로 표기했다.(이후 로동신문 등에서는 생성형 인공지능으로 표기) 이 잡지는 “최근 인공지능 분야의 연구회사인 OpenAI가 내놓은 실시간 대화 로봇 모형 ChatGPT(Chat Generative Pretrained Transformer)가 여러 분야에서 사람들의 관심을 모으고 있다”며 “ChatGPT가 종전의 결심 채택식 인공지능 모형과 다른 점은 이것이 생성식 인공지능(Generative Artificial Intelligence)에 속하는 것으로 학습과 귀납을 강조하면서 연역과 창조를 진행하여 완전히 새로운 내용을 생성한다는 것이다”라고 설명했다. 이 잡지는 생성형 AI에 대해 자세히 분석하고 소개했다. 

2025년 6월말 김일성종합대학이 대학 인공지능기술연구소를 소개하는 영상이 공개됐다.

대학은 연구소가 음성인식, 문자인식, 기계번역기술을 비롯한 인공지능 응용기술들을 핵심 기술로 하고 있다고 설명했다. 그러면서 챗GPT의 개념과 응용에 대한 발표와 논의를 진행하는 모습을 공개했다. 대학은 영상에서 연구소가 “GPT 기술을 이용해 사람들의 정신노동까지 대신하는 높은 목표를 세웠다”고 밝혔다. 인공지능기술연구소가 자체적인 GPT 기술과 서비스를 개발하고 있는 것으로 추정된다. 

이외에 2025년 7월 22일 인민대학습당이 ‘생성형 인공지능(AI) 기술을 이용한 지능검색체계’에 대한 강의를 진행했다. 인민대학습당은 북한의 교육기관 중 하나로 주민들에게 사회, 교양, 경제, 최신 IT 기술 등에 대한 강의를 제공하고 있다.

앞서 설명한 바와 같이 2026년 1월 로동신문은 인공지능기술연구소가 생성형 인공지능 연구를 위한 학습을 진행하고 있다고 밝혔다.

북한이 자체적으로 생성형 AI를 개발한다고 주장하고 있지만 아직 구체적인 내용이 확인되지 않았다. 

북한은 주민들의 인터넷 사용을 철저히 통제하고 있다. 그런데 챗GPT, 제미나이 등 생성형 AI 서비스는 인터넷을 기반으로 제공되고 있다. 이런 환경도 생성형 인공지능 연구에 영향을 주고 있을 것으로 추정된다.

3. 북한의 인공지능 수준 그리고 강점과 약점 

북한은 1990년부터 인공지능(AI)에 관심을 갖고 연구개발을 진행해왔다. 이를 통해 초기 인공지능 기술에 대한 기술과 경험을 축적했으며 2016년 딥러닝 기술이 부상한 후 이를 발빠르게 수용했다. 2016년부터 2025년까지 다양한 딥러닝을 연구하면서 자동화, 무인화에 딥러닝을 결합 진화시키는 방향으로 나아가고 있다.

딥러닝 분야에서 북한이 선도 국가는 아니지만 해외 사례를 빠르게 파악해서 수용하는 측면에서 선도국을 추적하고 따라가는 패스트 팔로워로 볼 수 있다. 

북한의 연구 내용으로 볼 때 딥러닝 분야에서 실제 적용이 가능한 성과도 나오고 있는 것으로 추정된다. 의료, 환경 등 분야에 AI를 활용해 사회문제 개선에 나설 수 있다. 생산 공정에 딥러닝을 도입한 스마트공장, 농업 부문에 자동화 딥러닝을 적용한 스마트농장 구축을 추진할 수 있다. 

북한이 전통적으로 개발해 온 생체인증, 기계번역 등 부문에 딥러닝을 적극적으로 적용함으로써 인식률을 개선하고 있는 것으로 보인다. 북한은 생체인증 등 보안기술을 해외에 수출할 만큼 기술력을 갖춘 것으로 알려져 있다. 북한의 인공지능 연구 부문에서 소개한 안면인식, 화상인식 기술은 CCTV 등과 연동할 경우 보안, 감시 분야에 활용할 수 있다. 이를 종합적으로 고려하면 딥러닝 분야에서는 중위권 수준으로 봐야할 것 같다.

반면 챗GPT 등 생성형 AI 분야에서는 초기 단계 수준으로 추정된다. 딥러닝과 생성형 AI 등을 종합적으로 고려하면 중하위권으로 볼 수밖에 없다. 

다만 이는 종합적인 분석으로 앞서 설명한 바와 같이 딥러닝 그중에서도 특정 분야에서는 북한이 강점을 갖고 있을 수 있다는 점을 고려해야 한다.

북한은 첨단과학기술을 국방 부문에 우선적으로 적용하고 있다. 인공지능 역시 국방 분야에 적용하고 있는 것으로 추정된다.

출처 : NK경제(http://www.nkeconomy.com)