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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 355 - 363 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.2.355
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본 논문은 지휘통제 분야의 핵심요소인 전포대장체계를 인공지능 (AI)화하는 구축방안을 제시하는 것이다. 진정한 AI의 구현을 지향하는 목표는 플랫폼을 구축하려는 노력과 맞닿아 있는데, 이를 위해서는 민간 기술이 군사분야에 적용되고 상호 협력해야만 하겠다. 의사결정 계선 상에서 타격체계를 최종적으로 지휘하는 전포대장은 중요하다. 미숙한 전포대장 등 BTCS체계 지휘자를 보좌하여 1～2분이라도 단축하는 것은 표적을 감지해 타격까지 5～15분을 목표로 하는 감시-의사결정-타격의 프로세스에서 그 의미는 엄청난 것이다. 전포대장의 사격지휘 과정을 분석하여, 탄종과 발수 등이 의사결정 핵심 요소임을 식별하였다. 인공 신경망은 JMEM DB의 구축이 완전한 경우 탄약 효과지수가 신경망 오차 계산에 포함될 수 있기 때문에 효과적일 수 있다. 그러나 사업이 진행형이고 또한 표적 크기와 형태의 무한대에 가까운 모든 경우 수에 대한 완벽한 탄약 실험은 기본적으로 불가능하므로 JMEM 효과지수 구축의 완성여부에 종속되지 않는 방안으로, 의사결정트리를 적용해 보았다. 결정 트리 학습 모형을 제작하고, 전장관리 체계에 적용할 수 있는 정도의 학습 트리 구현 방안도 제시 하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 현 상황 및 현안
Ⅲ. 지능형 전포대장체계 구축 방법론
Ⅳ. 의사결정트리 이용한 결정 추천
Ⅴ. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
J.-K. Lee and C. Han, “Future warfare and military artificial intelligence systems,” J. KICS, vol. 44, no. 04, Apr. 2019.
GIST, A Proof Planning on Artificial Intelligence in Defense Domain, National Defense Artificial Intelligence Demonstration Project, Feb. 2018.
H. Choi, “Domestic & international trend of artificial intelligence and application way in defense domain,” J. KICS, vol. 34, no. 11, pp. 53-59, Oct. 2017.
D. Lee, T. Kim, J. Han, and D. Jaegal, “Development methodology for a support system of command decision based on AI and M&S,” Defense and Technol., vol. 456, Feb. 2017.
The Study for Application Methodology for Defense Artificial Intelligence(AI), Korea Convergence Security Institute, Mar. 2017.
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H. Choi, “Domestic & international trend of artificial intelligence and application way in defense domain,” J. KICS, vol. 34, no. 11, pp. 53-59, Oct. 2017.
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The Study for Application Methodology for Defense Artificial Intelligence(AI), Korea Convergence Security Institute, Mar. 2017.
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