국방 각급 부대는 망연계 자료교환 시스템에 의해 인터넷과 국방망을 연계하여 데이터를 수집하고 있다. 또한, 안전한 국방 데이터수집과 빅데이터 환경조성을 위해 악성코드를 내재한 데이터들을 차단 및 분류하는 데이터 검열을 수행한다. 그러나 수집되는 데이터들이 새로운 악성코드를 내재할 경우, 현재 운용되고 있는 국방 시스템으로 식별하는 것이 불가능하여 외부로부터의 보안위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 새로운 악성코드 위협에도 대응할 수 있는 Learned MAPE-K 기반 자료교환 시스템을 제안한다.
초연결, 초지능을 특징으로 하는 4차 산업혁명이 태동하면서 사이버 물리 시스템이 눈앞에 다가온 가운데 사이버공간에서는 인간 생활에 대한 활동기록과 컴퓨터, 정보통신기기 뿐만아니라 사물인터넷과의 통신기록까지 막대한 양의 데이터가 매일 쏟아지고 있다. 3Vs로 대변되는 빅데이터는 국방분야에서도 적극적으로 활용되고 있는데 본 논문에서는 사이버공간에서의 군사작전을 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 빅데이터 거버넌스 모델을 제안하였다. 우리의 사이버공간 작전 임무를 구분하고 사이버공간에서 수집될 수 있는 빅데이터 유형을 분류한 후 빅데이터 거버넌스 이슈와 통합하여 빅데이터 거버넌스 프레임워크 모델을 구축하였다. 구축된 모델은 사례를 통하여 그 효용성을 증명하였으며 이를 통하여 국방분야에서 추진되는 빅데이터 활용방안에 기여한다.
국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.
국방산업에 관련된 데이터의 양적팽창과 기술성장에 따라, 유의미한 품질정보를 추출하고 이를 통해 정책 제정 및 품질보증 업무에 활용하는 것이 요구되고 있다. 데이터에 기반한 경향 파악 및 의사결정 도출은 다수의 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 하여 업무의 생산성을 높이고 새로운 기회를 발견하는 핵심 수단으로 활용될 수 있다. 따라서 국방산업에서는 개발단계부터 양산단계까지 다양한 품질정보들을 수집하고 이를 활용할 수 있도록 빅데이터 기반의 업무체계 구축이 필요하며, 축적된 정보를 활용하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구는 정보체계 운용을 통해 신뢰성이 확보된 군수품의 품질정보를 수집하여 정형화된 빅데이터를 구축하는 방안을 제시하였으며, 사용자가 이를 활용할 수 있는 종합표준플랫폼을 제시하였다. 제안된 종합표준플랫폼은 군수품시험성적서 정보시스템(Test Report Information Service for Military Supplies, TRIS 시스템) 구축을 통하여 수행하였으며, TRIS 시스템을 통해 축적되는 정형 데이터의 활용방안을 제안하였다. 더불어 국방산업 비정형 데이터 활용방안에 대해 연구하였다. 본 연구의 결과는 향후 국방산업의 데이터 인프라 형성에 기여할 것으로 기대되며, 종합표준플랫폼을 통해 수집된 정보들은 군수품 품질보증에 관한 무기체계 별 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 활용될 것이다.
4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.
4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.
최근 높은 관심과 기술적 이슈를 끌어내고 있는 빅 데이터는 과학기술 분야에도 무수히 존재한다. 위성사진, 동영상을 비롯하여 링크드 데이터 (Linked Data)에 이르기까지 데이터 유형과 무관하게 처리해야 할 대상은 계속 늘어가고 있는 실정이다. 최근 몇 년동안 과학기술 문헌을 대상으로 시맨틱 기술과 자연어처리 기술을 이용하여 기술 동향을 분석하고 예측하는 연구를 수행해 온 KISTI는 빅 데이터 환경에 맞추어 분석 플랫폼을 분산/병렬화하는 동시에 모바일 서비스 플랫폼을 통해 신속한 의사 결정을 지원하는 전략을 취하고 있다. 또한, 법무부, 국방기술품질원, 관세청에 적용한 분석 기술을 더욱 고도화하여 사용자 적응형 가이드 서비스를 개발하고 이를 통해 연구 개발 전략 수립을 실제적으로 지원할 수 있도록 노력하고 있다.
최근 창조경제 시대를 맞이하여 급부상하는 단어가 바로 빅데이터이다. 이에 따라 공간정보 관련 기관들도 공간빅데이터체계를 구축하기 위해 노력하고 있다. 공간빅데이터는 공간정보와 빅데이터가 결합한 형태로써 사용자들이 효율적으로 이해하기 위해서 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 최근 데이터 시각화 기술 중에 떠오르는 분야는 바로 인포그래픽이다. 국내에서는 조선닷컴이 2010년 8월부터 인포그래픽 뉴스를 서비스하고 있다. 대한민국 정부도 2013년 정부 부처 업무보고를 시작으로 인포그래픽을 선도적으로 활용하고 있다. 외국 인포그래픽 업체 Visual.ly의 경우 이집트 의원선거 결과를 인터랙티브 인포그래픽을 이용하여 직관적이고 효과적으로 데이터를 시각화했다. 국방분야 인포그래픽 가운데 영국 가디언지가 2010년에 발표한 아프가니스탄 전쟁 관련 인포그래픽을 완성도가 높은 데이터 시각화의 형태로 볼 수 있다. 가디언지가 제작한 인포그래픽을 연구한 결과 국방분야 인포그래픽이 갖추어야 할 5가지 조건을 도출하였다. 첫째, 원천 데이터는 시공간적으로 정확성을 갖추고 있어야 한다. 둘째, 인포그래픽의 이미지는 정보를 압축하여 담고 있어야 한다. 셋째, 인포그래픽은 지휘관을 위해 가공된 정보를 제공해야 한다. 넷째, 질 높은 인포그래픽 생산을 위해 공유과 개방, 소통이 필수적이다. 다섯째, 과거의 자료를 토대로 정보를 생산하고 미래의 사건을 예측할 수 있는 분석적 도구로써의 인포그래픽이 되어야 한다. 인포그래픽은 데이터를 직역하여 보여주는 것이 아닌 사용자의 판단과 결심을 돕는 분석적 도구로써 사용되어야 할 것이다.
본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.
민간에서뿐 아니라 국방분야에서도 인공지능은 국방의 발전을 위해 꼭 도입되어야 하는 첨단기술로 받아들여지고 있으며, 특히 국방과학기술혁신의 핵심 과제로 인공지능이 선정되고, 데이터의 중요성이 확대되고 있다. 국방은 폐쇄적인 데이터 정책에서 데이터 공유·활성화로 방향을 전환하고 있으며, 국방의 발전을 위해 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 AI·빅데이터의 고유한 특성이 반영될 수 있도록 관련 절차 개선 및 대량·양질의 데이터가 충분히 확보된 상태에서 연구개발이 시작될 수 있도록 데이터 확보를 위한 사업예산과 제도 검토를 추진하고 있다. 그러나 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 국방 인공지능에서 가장 필요한 국방 비정형 데이터셋을 위한 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안하고, 이를 바탕으로 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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