미래 전장 양상이 초연결성에 기반한 전장 네트워크 발전에 기반할수록 그 결과 또한 예측할 수 없는 불확실성이 더욱 커질 것으로 예견된다. 이런 환경에서 인공지능에 기반한 자율무기체계 도입은 그 불확실성을 더욱 증대시킨다. 불확실성이 증대된 환경에서 공동의 작업으로 인해 도출된 결과에 대한 책임을 평가하는 것은 그 중요성에도 불구하고 선명한 방향을 정하지 못하고 있으며 누구도 충분한 책임을 지지 않는 책임간극(responsibility gap)에 대한 우려도 있다. 이에 따라 이 글에서는 자율무기체계의 운용양상을 분석하고 그 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제로서 책임간극의 문제를 로버트 스패로우의 이론을 통하여 고찰해볼 것이다. 그의 주장을 면밀히 살펴보고 치명적 자율무기체계(lethal autonomous weapon system, LAWS)의 운용에서 책임간극은 극복 가능한 것임을 밝힌다. 간극이 아닌 책임의 프레임이 앞으로 다가올 전장 환경에 더 적합함을 보여줌으로서 신중한 무기체계 개발 및 사용의 기반을 마련하고자 한다.
인공지능과 같은 4차산업혁명기술이 진척되어 감에 따라, 미래전쟁에 대비하여 미국을 중심으로 각국이 새로운 자율 무기체계 개발에 경쟁하고 있는 시점이다. 본 논문은 이러한 자율 무기체계의 자율성 기술, 그러한 군사과학기술이 가져올 전쟁수행의 변화, 그리고 무기체계 자율성의 수준, 정의, 기능에 대하여 논의한다. 무기체계 자율성 기술의 핵심은 민간 상용의 인공지능 기술과 유사하며, 새롭게 개발되고 운용되는 자율 무기체계는 장차 미래 전장에서 지배적인 역할을 할 것이며, 미래 전쟁수행체제 변화의 중심이 될 것이다. 인간을 대신하여 전장에서 자율 무기체계가 인명 피해가 없고 지능적인 전쟁을 수행할 것으로 보인다. 자율성의 수준과 기능면에서는 무기가 주변 전장상황을 인지하고, 최상의 방책을 스스로 계획 및 결정하며, 가장 효과적인 목적 달성이 되도록 방안을 실행하는 완전자율성을 갖춘 무기체계로 발전할 것이다. 즉 자율 무기체계가 의사결정과 실행하는 여러 단계에서 운용자의 감독이나 개입이 전혀 없는 완전한 자율성을 갖추어 나갈 것으로 예상된다.
Autonomous weapon systems act according to artificial intelligence-based judgement based on recognition through various sensors. Test and evaluation for various scenarios is required depending on the characteristics that artificial intelligence-based judgement is made. As a part of this approach, this paper proposed a LiDAR point cloud augmentation method for mixed-reality based test and evaluation. The augmentation process is achieved by mixing real and virtual LiDAR signals based on the virtual LiDAR synchronized with the pose of the autonomous weapon system. For realistic augmentation of test and evaluation purposes, appropriate intensity values were inserted when generating a point cloud of a virtual object and its validity was verified. In addition, when mixing the generated point cloud of the virtual object with the real point cloud, the proposed method enhances realism by considering the occlusion phenomenon caused by the insertion of the virtual object.
최근 국내·외 적으로 AI 기반의 MUM-T 복합전투체계 고도화와 이를 통한 산업의 활성화가 글로벌 이슈로 급부상하고 있다. 그러나 우리의 국방부 방위사업법은 무기체계 자체기기 중심으로 MUM-T 실증이 이루어져 무기체계의 운용 부분에 대한 고도화에 NATO 선도국 대비 다소 미흡한 것으로 판단된다. 우리의 미래 글로벌 UGV, UAV, UMS 등 MUM-T 복합전투체계의 국제경쟁력 강화를 위해서는 자율화 MUM-T 개념 정립, 자율화·상호운용성·데이터 표준화 기반의 국방 AI MUM-T 최상위 플랫폼 구축과 운용, 국가과학기술자문회의와 같은 대통령소속의 국방혁신위원회의 신설과 심의·자문 기능 강화·추가가 요구된다.
A study on common modular design based on open standards to reduce the life cycle cost of ground weapon system is underway. Since the ground weapon system includes major mission equipment such as fire control system, it is essential to apply the concept of fault tolerance through automatic reconfiguration and blocking unspecified equipment through connectivity control. However, it is difficult to generalize due to the difference in operating characteristics for each system. In this paper, we propose a plug-and-play framework, which includes plug-and-play architecture and mechanism. The proposed method can be used in common by the application of each component as it is divided into a common service layer. In addition, the proposed connectivity control and autonomous reconfiguration method facilitates reflection of operating characteristics for each system. We constructed a verification environment that can simulate ground weapon systems and components, and verified that the proposed framework works through scenario-based functional tests.
Purpose: The purpose of this study is to develop an effective simulation modeling formalism for autonomous control systems, such as unmanned aerial vehicles and unmanned surface vehicles. The proposed simulation modeling formalism can be used to evaluate the quality and effectiveness of autonomous control systems. Methods: The proposed simulation modeling formalism is developed by extending the classic DEVS (Discrete Event Systems Specifications) formalism. The main advantages of the classic DEVS formalism includes its rigorous formal definition as well as its support for the specification of discrete event models in a hierarchical and modular manner. Results: Although the classic DEVS formalism has been a popular modeling tool, it has limitations in describing an autonomous control system which needs to make decisions by its own. As a result, we proposed an extended DEVS formalism which enables the effective description of internal decisions according to its conditional variables. Conclusion: The extended DEVS formalism overcomes the limitations of the classic DEVS formalism, and it can be used for the effectiveness simulation of autonomous weapon systems.
본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.
The future battlefield operation concept does not focus on advanced and complete weapon systems, but requires a new battlefield operation concept that can effectively demonstrate offensive power by combining a large number of low-cost, miniaturized weapons. Recently, research on the autonomous application of major technologies that make up the mission control system is actively underway. However, since the mission control system is still dependent on the operator's operating ability when operating multiple robots, there are limitations to simply applying the automation technology of the existing mission control system. Therefore, we understand how changes in operator capabilities affect multi-robot operation and propose an adaptive mission control architecture design method that supports multi-robot integrated operation by adjusting the level of autonomy of the mission control system according to changes in operator capability.
최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
국방 연구개발은 변화하는 미래 전장환경에 대응하기 위해 중·장기 소요로 결정된 무기체계를 확보하기 위한 핵심과정이다. 특히 시험평가는 무기체계 연구개발의 마지막 관문으로서 전력화 전환여부를 결정하는데 필요한 정보를 제공해주고 무기체계의 수명주기와 연계된 성능보장을 위해서도 중요한 역할을 수행한다. 한편 최근 한반도 작전환경 및 국방 획득환경의 변화를 살펴보면, 크게 3가지 특징을 확인할 수 있다. 먼저 무기체계 전력화 운용시 지속적인 안전사고가 발생하여 전투원 안전에 대한 사회적 관심이 증대되었고, 획득비용의 증가에 따라 한정된 국방예산의 효율적 집행이 요구되고 있다. 또한 로봇·자율무기체계(RAS), 사이버 보안 시험평가 등 미래 전장환경에 대응하기 위한 전략적 접근이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 최근 변화된 안보환경의 특징을 고찰하여 무기체계 운용시험평가의 개선전략을 제시하고자 한다. 이를 위해 현행 무기체계 운용시험평가 시스템의 보완소요를 다차원 모형으로 분석하여 개선전략을 도출하였고 계층적 분석기법(AHP)을 통해 우선순위를 결정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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