• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.375-381
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• 2023

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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2020

본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.