• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.551-557
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• 2017

Commanders want to receive quickly scientific and analytic results about the battlefield situation. Unfortunately, decision support system of Army Tactical Command Information System(ATCIS) is restricted to message procedures and searching function based on manual work. In this paper, we propose applying Data Mining to ATCIS for supporting rapid decision making based on the scientific and analytic method. The purpose of this proposal is to efficiently execute the tactical planning and employment of the subordinate units in order to achieve the mission.

• 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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.13-26
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• 2024

화생방 확산 예측 모델은 전쟁 상황에서 생화학 작용제 및 방사능 물질을 활용한 공격 시 사건 발생 시간, 위치, 작용제 종류 및 투발 수단과 기상정보의 필수 시나리오 정보와 지형 및 건물정보를 바탕으로 피해 예측 정보를 생성하여 보다 나은 지휘관의 결심을 돕는 시스템이다. 국방과학연구소에서 개발한 화생방 보고관리 및 모델링 S/W 시스템(Nuclear, Biological, and Chemical Reporting And Modeling S/W System)은 화생방 사건 분석을 위해 독자적으로 개발된 모델로 여러 군사작전과 훈련 계획 수립을 지원한다. 본 논문에서는 NBC_RAMS의 오염확산 및 피해 예측 핵심 엔진을 사용하여 다양한 화생방 시나리오가 반영된 대용량 오염확산 예측 결과를 생성하고 분석할 수 있는 화생방 오염확산 시나리오 분석 시스템을 소개하고 이 시스템의 시나리오 입력정보 요소인 사건, 기상, 지형 및 건물정보를 상세히 설명하고 이에 대한 활용방안을 기술하였다. 실사용 사례로 화생방 오염확산 시나리오 분석 시스템을 활용하여 생성된 대용량 데이터를 인공지능 기술로 학습하여 오염운의 원점을 추적하는 기술과 화생방 탐지 센서 최적의 위치를 선정하는 기술 개발 사례를 소개하고자 한다. 해당 시스템을 통해 인공지능에 특화된 화생방 상황 분석 자료를 생성할 수 있으며 화생방 야전 상황 예측 및 분석으로 군사작전 지원 등의 다방면으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.