• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.37-53
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• 2023

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.749-766
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• 2021

Cyber powers around the world are conducting cyber information-gathering activities in cyberspace, a global domain within the Internet-based information environment. Accordingly, it is imperative to obtain the latest information through the cyber intelligence preparation of the battlefield (IPB) process to prepare for future cyber operations. Research utilizing the cyber battlefield visualization method for effective cyber IPB and situation awareness aims to minimize uncertainty in the cyber battlefield and enable command control and determination by commanders. This paper designed architecture by classifying cyberspace into a physical, logical network layer and cyber persona layer to visualize the cyber battlefield using BGP archive data, which is comprised of BGP connection information data of routers around the world. To implement the architecture, BGP archive data was analyzed and pre-processed, and cyberspace was implemented in the form of a Di-Graph. Information products that can be obtained through visualization were classified for each layer of the cyberspace, and a visualization method was proposed for performing cyber IPB. Through this, we analyzed actual North Korea's BGP and OSINT data to implement North Korea's cyber battlefield centered on the Internet network in the form of a prototype. In the future, we will implement a prototype architecture based on Elastic Stack.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.11-17
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• 2020

본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.436-443
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• 2023

With the advancement of robot intelligence, the concept of man and unmanned teaming (MUM-T) has garnered considerable attention in military research. In this paper, we present a transformer-based architecture for predicting the health status of agents, with the help of multi-head attention mechanism to effectively capture the dynamic interaction between friendly and enemy forces. To this end, we first introduce a framework for generating a dataset of battlefield situations. These situations are simulated on a virtual simulator, allowing for a wide range of scenarios without any restrictions on the number of agents, their missions, or their actions. Then, we define the crucial elements for identifying the battlefield, with a specific emphasis on agents' status. The battlefield data is fed into the transformer architecture, with classification headers on top of the transformer encoding layers to categorize health status of agent. We conduct ablation tests to assess the significance of various factors in determining agents' health status in battlefield scenarios. We conduct 3-Fold corss validation and the experimental results demonstrate that our model achieves a prediction accuracy of over 98%. In addition, the performance of our model are compared with that of other models such as convolutional neural network (CNN) and multi layer perceptron (MLP), and the results establish the superiority of our model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.33-42
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• 2022

기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.33-40
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• 2021

고도화된 무기체계와 복잡한 전략으로 인하여 지휘관이 분석하고 판단해야 할 정보의 복잡도가 증가하고 있다. 지휘관의 적시적 판단을 위해서 전장의 정보를 지식화하고 분석할 수 있는 지능형 서비스가 필요하다. 지능형 서비스는 전장상황 정보로부터 지식을 추출하는 단계와 지식베이스를 구축하는 단계, 지식베이스로부터 전장상황을 분석하는 단계로 구성된다. 본 논문은 두 번째 단계에서 구축 완료된 지식베이스를 임베딩함으로써 입력 쿼리와 유사한 정보를 추출하는 방안을 연구한다. 지식베이스 임베딩을 위해 문장화 과정이 필요하며 random-walk 알고리즘을 적용한다. 문장화된 정보는 Word2Vec을 활용하여 벡터화되고 코사인 유사도를 통해 입력 쿼리와 유사한 정보를 찾는다. 본 논문에서는 오픈 지식베이스로부터 98개 개체를 기준으로 980개의 문장을 생성하고 100차원의 벡터로 임베딩함으로써 코사인 유사도 기반 유사 개체가 추출됨을 확인했다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.109-119
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• 2023

지휘통제체계는 지휘, 통제, 통신, 컴퓨터, 정보의 5대 요소를 자동화하여 전장을 효율적으로 관리하는 통합 전장 정보체계로 적의 위치, 상황 및 작전 결과를 수집하고 분석하여 모든 제대가 실시간으로 동일한 상황을 파악하며 지휘 결심과 임무 지시를 최적화하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 현행 지휘통제체계는 각 군별 전장상황 위주 단일 영역에서의 전장가시화를 시켜주는 구조만으로는 신규 무기체계 도입 때 마다 한계가 발생한다. 지상, 해상, 공중 영역뿐만 아니라 사이버 및 우주 영역까지 확대되는 미래 전장에서 다양한 무기체계들의 유기적인 데이터들이 모여 사용자가 원하는 전장상황을 신속하게 가시화한다면 보다 향상된 지휘통제결심이 가능할 것이다. 이에 본 연구는 미래 지휘통제체계의 적용가능한 가시화 기술을 지도 영역, 상황도 영역, 디스플레이 영역으로 나눠 적용방안을 연구하였다. 이러한 미래 지휘통제체계의 기술 구현은 5G 네트워크와 같은 다양한 데이터 및 통신 수단을 기반으로 하여, 고품질의 다양한 정보를 활용하여 현실적이고 효율적인 전장 상황 인식을 가능하게 하는 초연결 전장가시화가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-8
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• 2023

점점 더 복잡해지고 다양해지는 무기체계와 급격하게 변화하는 전장정보에 따라서, 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황을 분석하여 현재 상황에 적합한 가설을 추천해주는 분석결과 추천 학습모델의 학습 및 설계 방안을 제안한다. 학습 모델은 두 가설을 비교하여 결정되는 선호 여부를 레이블 데이터로 활용하여, 어떠한 가설이 현재 전장상황을 잘 분석하고 있는지 학습한다. 또한 후처리 랭킹 알고리즘을 통하여 각각의 가설에 대한 종합점수를 부여하고, 점수가 높은 상위 가설들을 지휘관에게 추천할 수 있음을 확인한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.65-73
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• 2022

사이버 작전은 가상의 사이버 전장 환경에서 수행되기 때문에, 지휘관이 사이버작전의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위해서는 사이버 환경의 현황을 일관된 형태로 평가하고 가시화할 수 있는 평가지표를 정의하고 이를 측정할 수 있는 기술의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 사이버 전장에서 수집할 수 있는 다양한 평가지표를 정의하고 이를 정규화하는 방법과 사이버 현황을 일관된 형태로 평가할 수 있는 기술을 제안한다. 제안하는 사이버 전장 상태 요소들의 통합 시계열 분석 및 도시 기술은 최상위에 정규화된 평가지표가 있으며, 해당 지표는 사이버 자산 관련 지표, 평가 대상망 관련 지표, 사이버 위협 관련 지표로 구성되는 각각의 지표들은 6개의 하위 지표를 가진다. 해당 지표들은 지휘관의 관심 영역에 따라 가중치를 부여하여 활용될 수 있고, 사이버 전장의 전체적인 현황을 파악할 수 있어 사이버 작전을 수행하는데 필요한 상황인식에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.104-112
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• 2011

지상군은 감시정찰, 지휘통제 및 정밀타격과 관련된 정보를 교환하기 위한 수단으로 음성위주로 사용하고 있다. 하지만 지상군 작전에 참가하는 전력들간에 전장 가시화를 위해서는 자동화된 상황인식과 지휘통제를 제공할 수 있는 지상전술데이터링크가 필요하다. 이런 필요한 핵심기술 확보를 위해 응용연구를 통하여 메지지 표준과 메시지처리기가 완성되었다. 또한 각 무기체계의 장착을 위한 지상용 데이터링크가 시험개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 합동작전, 지상작전 및 연합작전을 수행으로 통합 전장관리체계의 연동성 확보가 가능하여 근실시간으로 상황인식과 타격체계가 자동화된 한국형 지상전술데이터링크의 구축 연구를 제시한다. 메시지 처리기의 M&S 실험결과, 단일 소대망의 노드수와 메시지 길이 및 메시지 발생주기에 따라 지연 시간이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 각 상황에 네트워크 프로토콜을 변경하여 성능을 최적화 할 수 있음을 확인하였다.