Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.259-266
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2010
The objective of this work is to produce a method to assess the effects of information gathering and sharing across an information network on the quality of commands taken by a group of headquarters. The effect is measured mathematically in terms of the reduction in uncertainty about the information elements deemed critical to the commands to be taken at these headquarters. The more reports confirming information elements, the less uncertainty remains and the more knowledge is gained. In this case, we present the effects of collaboration among nodes on knowledge using entropy.
The gain a decision by a prediction supposition future combat. Take a future combat by the method fighting of U.S. Army in the Irak war. A make combat progress is from real time information to precision bombing for a guided weapon by GPS, a intelligence satellite, a pilotless scout plane, real time simultaneous and unification combat power are the kernel element of gain a decision fighting power by network in the ground, sky, marine, universe, cyberspace. The NCW is in a sense network center war organic be connected by networking a factor of operation. Any where networking information collection, command and decision, blow system. The Study on the improvement plan for Military combat power by base of NCW abainst the future War. Construct an integrate intelligence network apply to future combat.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.5-6
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2019
본 논문에서는 데이터 기반 정보 고도화를 통해, 사격전술지휘 의사결정체계의 Assisted Decision-Maker인 AI 부전포대장을 구현하는 방법론을 제시한다. 전포대장은 지휘결심의 말단에 있는 지휘관으로서, 최종적인 의사결정자이다. 이들의 지휘결심이 보다 견고하고 신속하게 이루어지도록 하는 것이 전쟁 승패에 매우 중요한 요소이다. 화력체계를 언급하는 경우 JMEM 탄약효과가 자주 언급되고 한국형 구축 사업이 아직 진행 중이기도 하지만, 완료되더라도 임의의 지형과 전술상황 각각에 대한 유용성까지를 입증하는 데에는 또 다른 기간과 노력이 요구된다. 본고에서는 AI 플랫폼 구축의 실제 사례가 전무한 상황에서 AI 부전포대장 구축을 위해 필요한 연구의 범위와 그 대상을 살펴보고, 지능형 사격지휘체계의 구축 방안을 제안한다.
$C^4I$ 체계는 나토군의 효과적인 지휘통제로 정보수집/전파, 지휘결심, 타격명령/실시 등의 제반 절차가 실시간에 이루어지게 되므로 반응시간의 단축을 이루었으며, 정밀유도 무기체계의 유고 핵심시설에 대한 집중 타격은 유고의 군사력을 거의 초토화시킨 상태이다. 코소보 사태와 관련하여 나토군이 선보인 첨단 무기체계 및 신기술은 우리의 국방과학기술의 현주소를 깨닫고 시금석으로 삼을 수 있는 좋은 계기임에 틀림없다. 지금 우리는 기술패권주의 시대에 살고 있고, 이러한 시대에 살아남기 위해서 무엇보다 필요한 것은 최첨단 국방과학기술의 개발일 것이다
this paper, a data modeling method based on decision-making conditions is proposed for making combat and battlefield management systems to be intelligent, which are also a decision-making support system. A picture of a robot seeing and perceiving like humans and arriving a point it wanted can be understood and be felt in body. However, we can't find an example of implementing a decision-making which is the most important element in human cognitive action. Although the agent arrives at a designated office instead of human, it doesn't support a decision of whether raising the market price is appropriate or doing a counter-attack is smart. After we reviewed a current situation and problem in control & command of military, in order to collect a big data for making a machine staff's advice to be possible, we propose a data modeling prototype based on decision-making conditions as a method to change a current control & command system. In addition, a decision-making tree method is applied as an example of the decision making that the reformed control & command system equipped with the proposed data modeling will do. This paper can contribute in giving us an insight of how a future AI decision-making staff approaches to us.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.6
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pp.650-658
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2020
The research of the AI-based command decision support system was insufficient both quantitatively and qualitatively. In particular, in Korea, there was no research on concrete concept design at the current concept research level. This paper proposed the conceptual design of a tactical echelon command decision support system based on artificial intelligence(AI) according to the current army's doctrine of the operation process. The suggested conceptual design clarified the problem and proposed an appropriate process for design, and applied the function analysis method among rational techniques that enable conceptual design systematically.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.3
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pp.79-89
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2013
ATCIS (Army Tactical Command Information System) provides commanders and staff officers the battlefield information that is reported by tactical echelons under an army corps and the commanders make decisions based on the information by using their experience and specialty in military domain. If ATICS can automatically understand the reported information from rapidly changing battlefield and provide new knowledge that can support decision making, the commanders would be able to make faster and more accurate decision. In this paper, therefore, we propose an intelligent ATCIS using a national defense ontology. To this end, we built the national defense ontology by analyzing the electronic field manuals and ATCIS database, and then we defined military knowledge for decision making as a form of rule by interviewing several staff officers from different fields. In order to show how to apply the ontology and rules to decision making support for the commanders, we implemented a decision support service to estimate the possibility of enemy's provocation by using semantic web technologies.
With the development of information and communication technology, the amount of information produced and shared in the battlefield and stored and managed in the system dramatically increased. This means that the amount of information which cansupport situational awareness and decision making of the commanders has increased, but on the other hand, it is also a factor that hinders rapid decision making by increasing the information overload on the commanders. To overcome this limitation, this study proposes a method to automatically search, select, and summarize documents that can help the commanders to understand the battlefield situation reports that he or she received. First, named entities are discovered from the battlefield situation report using a named entity recognition method. Second, the documents related to each named entity are discovered. Third, a language model and collaborative filtering are used to select the documents. At this time, the language model is used to calculate the similarity between the received report and the discovered documents, and collaborative filtering is used to reflect the commander's document reading history. Finally, sentences containing each named entity are selected from the documents and sorted. The experiment was carried out using academic papers since their characteristics are similar to military documents, and the validity of the proposed method was verified.
Commander and staffs on the battlefield are aware of the situation and, based on the results, they perform military activities through their military decisions. Recently, with the development of information technology, the demand for artificial intelligence to support military decisions has increased. It is essential to identify, collect, and pre-process the data set for reinforcement learning to utilize artificial intelligence. However, data on enemies lacking in terms of accuracy, timeliness, and abundance is not suitable for use as AI learning data, so a training model is needed to collect AI learning data. In this paper, a methodology for learning artificial intelligence was presented using the constructive wargame model exercise data. First, the role and scope of artificial intelligence to support the commander and staff in the military decision-making process were specified, and to train artificial intelligence according to the role, learning data was identified in the Chang-Jo 21 model exercise data and the learning results were simulated. The simulation data set was created as imaginary sample data, and the doctrine of ROK Army, which is restricted to disclosure, was utilized with US Army's doctrine that can be collected on the Internet.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.219-221
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2018
테스팅에서 발견하지 못한 결함은 시스템 운용 중 막대한 영향을 미친다. 국방에서 실시간 정보의 공유는 신속한 지휘결심과 임무능력으로 이어진다. 잠수함 분산 데이터 시스템(Data Distribution System)은 함의 운용술과 관련된 중요한 시스템 중 하나이므로, DDS의 데이터 연동 특성을 분석하고 효율적인 연동테스트 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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