문. 국방 환경에 적합한 빅데이터 및 인공지능 기술의 적용 방안

토픽	국방 환경에 적합한 빅데이터 및 인공지능 기술의 적용 방안
도메인	인공지능	중요도	중
참고문헌	정병창, “국방 환경에 적합한 빅데이터 및 인공지능 기술의 적용 방안”, TTA저널, 2022.03, pp34-40.

 

문. 국방 환경에 적합한 빅데이터 및 인공지능 기술의 적용 방안(2022.03.)

답.

1. 국방 인공지능 정의 및 요구사항

  가. 정의

  - 국방 인공지능이란 국방 분야의 고유한 특성을 고려한 인공지능임

  나. 요구사항

요구사항	설 명
환경적 제약	- 지형적으로 발생하는 제약으로 인해 통신, 컴퓨팅 능력의 부족 문제가 발생 할 수 있음
데이터 특성	- 보안이 강조되는 환경이므로 데이터 수집, 관리에 어려움을 겪을 가능성이 큼
신뢰성	- 감치체계 등에 적용하여 무인화를 시도할 때, 고도의 신뢰성과 정확성을 요구함
신속성	- 상황 판단과 결정에 있어서 다른 알고리즘과 대비하여 신속하게 동작하여야 함

 

2. 국방 인공지능 적용 분야

적용 분야	설 명
감시정찰	- 무인비행체 또는 CCTV 등의 데이터로부터 정보 수집, 감지 결과로부터 적의 활동 식별
사이버작전	- 인공지능 기반의 알고리즘을 활용한 이상 행위 감지 - 강건한 정보유통 네트워크 구축
군수	- 기계 고장/정비 등에 인공지능 도입 - 센서 등으로부터 데이터를 수집하여 물류 체계까지 반영
지휘통제	- 미 공군의 다중 도메인 지휘통제 체계 - 지상/해상/공중/사이버의 자료를 통합하여 정보 제공

 

3. 국방 인공지능 알고리즘 후보: 퓨 샷 러닝

<그림. Siamese neural network 개념도>

구 분	설 명
개념	- 데이터의 수 또는 데이터의 부족한 부분 등을 개선하기 위해서 연구된 방식 - 데이터셋을 훈련에 사용하는 서포트 데이터와 테스트에 사용하는 쿼리 데이터로 구성한 방식
샴 네트워크 구현 방식	-특정 이미지 두 개를 보았을 때 차이를 인공지능에서는 거리의 개념으로 생각하여 이미지를 구분함 - 샴 네트워크(Siamese network)는 두 개의 같은 인공신경망을 두고 각각의 인공신경망에 두 개의 다른 입력 값을 넣고 결과를 비교함
그래프 구조 구현 방식	- 그래프 구조는 정점(Vertex)와 간선(Edge)로 구성된 자료 구조 형태 - 각각 개별 객체를 정점으로, 그들의 연관성을 간선으로 간주한다면 객체 간의 관계를 표현하기 위한 적합한 모델임

 

4. 국방 인공지능 알고리즘 후보: 설명 가능한 인공지능(XAI)

<그림. XAI 2가지 구현 방식 개념도>

구 분	설 명
개념	- 일반적인 인공지능은 블랙박스 모델이므로 알고리즘의 결정 방식을 직관적으로 확인할 수 없음 - 설명 가능 인공지능은 인공지능의 의사결정 근거를 제시해주는 모델임
구현 방식	LRP	- Layer-wise Relevance Propagation - 출력 값부터 기여도를 입력 방향으로 역방향 계산하여 가장 의미 있는 입력 부분을 찾는 방식
	LIME	- Local Interpretable Model-agnostic Explanations - 입력값의 변화로부터 방생하는 출력 값의 변화를 이용해 결과를 해석하는 방식