• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.59-73
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• 2021

최근 인공지능은 민간분야에서는 급속히 확산, 대중화 되어 음성인식 개인 서비스 분야로 확대되면서 보급화 되었고 주요 강대국은 인공지능 추진전략을 수립하였지만 한국 국방분야의 경우에는 분야 특수성과 함께 북한과의 지정학적 위치로 파급력은 낮은 실정이다. 본 논문은 이러한 한국의 국방 인공지능 파급력을 높이고 인공지능을 성공적으로 추진하기 위해 로드맵 확립, 인력 확보, 인공지능 기반 확립, 이해관계자들의 협력 강화 등 총 6가지 대한민국 국방 인공지능 추진전략을 제시한다. 또한 제시된 추진전략에 대해서 4가지 제약사항을 분석하고 극복 방안을 제안함으로써 국방분야의 인공지능 저변확대를 위해 초석을 다질 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.409-416
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• 2020

4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.35-45
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• 2023

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.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.147-159
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• 2023

최근 챗 GPT 인공지능(AI)은 전 세계 모든 정부 및 기업, 군 분야까지 초미의 관심사이다. 기존의 읽고 쓰는 AI시대에서 말과 글과 그림을 만들어 내는 생성형 AI로 인간과의 소통까지도 가능한 시대에 진입했다. 최근 우리나라 국가 위기시 발령하는 국가기관의 현행 법·령의 복잡성과 전·평시 법률적용 시기의 모호성으로 인해 상황조치의 골든타임을 놓치는 경우가 많았다. 이러한 이유들로 대형 참사 및 북한과의 군사적 충돌 때마다 제대로 된 대응을 하지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 상황을 극복하기 위한 제언으로 국가 위기시 컨트럴타워 역할을 수행 할 수 있는 "국가위기 관리 기본모법" 과 이를 활용하는 "인공지능 관련법" 개정과 현재 인공지능 기술을 민·관·군·경과 상호 연동하는 "인공지능 거버넌스 활성화 방안" 및 전국 지자체 통합방위 종합상황실내 "MIDS 인공지능반"을 신설하여 인공지능을 활용한 미래의 통합방위체계 발전방안을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4308-4325
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• 2021

The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.547-549
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• 2021

인공지능 분석에서 모델을 만들고 이를 검증하는 과정은 이미 생성된 데이터를 가지고 수행하는 Batch Processing이기에 연산 처리시간이 필요한 작업이다. 우리는 주식이나 국방 정보와 같은 실시간으로 발생하는 데이터를 바로 앞에서 발생한 데이터를 가지고 실시간으로 모델을 세우고 검증하여 예측하는 것이 필요하다. 이를 위한 해결책으로, 인공지능 모델링 작업에 필요한 데이터를 시간 처리 순으로 분할하고 데이터를 여러 프로세스에서 분산 처리하는 기법을 적용하여 해결하였다.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.1-7
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• 2023

최근 국방 분야에서는 인공지능 기술을 접목하기 위해 데이터센터를 구축하여 데이터를 모으려 한다. 무기체계 훈련 데이터는 인공지능 모델의 입력 데이터로 사용되어 훈련 성과를 극대화하고 군 전략을 발전시킬 수 있는 양질의 데이터로 사용될 수 있다. 하지만 훈련 데이터에는 그 장비를 운용했던 인원의 이름과 군번 등의 개인적인 정보와 무기체계의 특징을 알 수 있는 훈련 기록들을 담고 있다. 이런 데이터가 적군에게 넘어간다면 무기체계의 제원 및 성능뿐만 아니라 운용자별 숙련도도 노출될 수 있다. 본 논문에서는 교육훈련 데이터 보안을 위해 가명처리 방법론을 제안하고 관련 법령의 개정 방향도 제언한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권3호
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• pp.375-386
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• 2024

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.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.19-24
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• 2024

미래의 군사 전투 환경은 현재의 군(軍) 인구 감소 및 변화하는 양상에 맞춰 국방 분야에서 인공지능(AI)의 역할과 중요성이 급격히 확대되고 있다. 특히, 민간에서의 AI(Artificial Intelligence) 개발은 OpenAI의 Chat-GPT 등장 이후 초거대 AI(Super-Giant AI, also known as Hyperscale AI), 즉 파운데이션 모델을 기반으로 새로운 영역에서 부상하고 있다. 미국 국방부는 CDAO(Chief Digital and AI Office) 산하의 Task Force Lima를 조직하여 LLM(Large Language Model)과 생성형 AI의 활용 방안에 대한 연구를 진행 중이며, 중국, 이스라엘 등 군사 선진국에서도 초거대 AI를 군에 적용하기 위한 연구를 수행 중이다. 따라서, 우리 군도 무기체계에 초거대 AI 모델의 활용 가능성과 적용분야에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존의 특화 AI와 초거대 AI(파운데이션 모델, Foundation Model)의 특징 및 장·단점을 비교하고, 무기체계에 적용될 수 있는 초거대 AI의 새로운 적용분야를 발굴하였다. 본 연구는 미래의 적용 분야와 잠재적인 도전과제에 대한 예측과 함께 초거대 인공지능을 국방작전에 효과적으로 통합하기 위한 통찰력을 제공하고, 선진화된 인공지능 시대에서의 국방 정책 개발, 국제 안보 전략을 형성하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.