• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.1-9
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• 2021

전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.513-521
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• 2022

This study deals with an AI architecture model for collecting battlefield data using the tactical C4I system. Based on this model, the artificial staff can be utilized in tactical echelon. In the current structure of the Army's tactical C4I system, Servers are operated by brigade level and above and divided into an active and a standby server. In this C4I system structure, the AI server must also be installed in each unit and must be switched when the C4I server is switched. The tactical C4I system operates a server(DB) for each unit, so data matching is partially delayed or some data is not matched in the inter-working process between servers. To solve these issues, this study presents an operation concept so that all of alternate server can be integrated based on virtualization technology, which is used as an source data for AI Meta DB. In doing so, this study can provide criteria for the AI architectural model of the ground tactical echelon.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.141-150
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.237-246
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• 2020

본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.122-129
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• 2023

제4차 산업혁명 기술의 혁신적 발전에 따라 전쟁의 패러다임이 변화하고 있다. 특히, 미군의 군사혁신 측면에서 제안된 모자이크전은 다양한 무기, 플랫폼, 정보시스템, 인공지능 등 다양한 자원과 능력을 조합하여 유동적인 작전 수행과 상황에 대응하는 능력을 강화하는 것을 목표로 한다. 이러한 개념의 도입은 AI 참모와 인간 지휘자의 결합으로 효과적이고 신속한 지휘통제를 촉진할 수 있다. 모자이크전은 이미 러시아의 침공에 대응하기 위해 우크라이나군의 작전에 도입된 바 있다. 본 논문은 미래전의 모델로 제안되고 있는 모자이크전 개념을 중심으로 전장 패러다임 변화에 따른 한국형 모자이크전 개념 도입을 위한 조건을 도출하고 전략을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.27-34
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• 2020

최근 4차 산업혁명 기술은 기술발전을 통해 일상생활을 크게 바꾸고 있을 뿐 아니라 국방정책 수립에 있어서도 주요 키워드가 되어 가고 있다. 특히 ICBMS라 불리는 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 사이버보안 기술은 인공지능과 더불어 국방정보화정책의 핵심선도기술로 선정되었다. 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증대되는 가운데 현재 KJCCS, ATCIS, KNCCS, AFCCS 등 합참 및 각 군 기능별로 분리 운용되고 있는 C4I체계를 미래전에 대비하는 하나의 체계로 개발하기 위한 연구가 추진되고 있다. 이는 C4I체계를 각 도메인별로 운용함에 따라 정보교환 등 합동작전을 위한 상호운용성이 저하되는 문제를 해소하기 위함이다. 또한 각종 무기체계들이 초연결 및 초지능화 체계로 개발이 추진되고 있어 이들을 효율적으로 통제하고 안전하게 운용하기 위해 통합C4I체계 구축과 미군의 RMF(Risk Management Framework) 같은 체계의 도입이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터/클라우드 기반의 미래 C4I체계의 사이버위협 지능화 탐지 및 사용자 정보 접근권한 관리, 사이버위협의 지능화 관리 및 가시화 방안을 제시한다.