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저자정보
이창은 (한국전자통신연구원) 백재욱 (한국전자통신연구원) 손진희 (광주과학기술원) 이소연 (한국전자통신연구원) 하영국 (건국대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제2호(통권 제531호)
발행연도
2022.2
수록면
126 - 134 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2022.59.2.126

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본 논문은 전투원들이 불규칙적이고 동적인 움직임으로 사전정보 없이 처음 진입하는 건물이나 지하벙커, GNSS-denied 된 열악한 전장 상황하에 전장 상황인식, 위협 판단 및 지휘 결심을 지원함으로서 전투병의 인지적 부담을 경감시키는 멀티에이전트 기반 유·무인 협업 시스템을 제안한다. 본 유·무인 협업 시스템은 세 가지 핵심 기술로 이루어진다. 전장 상황에서 전투병의 전장 상황인식, 위협 판단 및 지휘 결심을 지원하는 볼타입 로봇의 브레인 역할을 수행하는 협업형 뉴로에이전트 기술 및 전투원 주변 객체정보, 시멘틱 정보 및 기하학정보를 활용하여 전장 환경을 이해하기 위한 극소량 데이터의 메타학습을 이용한 열악한 환경에 강인한 전술맵 생성 기술, 협업형 뉴로에이전트로부터 개별 처리된 멀티모달 지식 정보를 융합하여 실시간으로 전투병 및 지휘관의 의사결심을 지원하는 실시간 전장 모델 학습 기반 전장상황인지 기술로 구성된다. 제안된 핵심기술은 최신 데이터 과학에 기반한 인공지능 기술로 구현되며 이를 통해 전투원의 생존성을 높일 수 있는 작전지휘통제 체계 구축을 가능하게 한다.
#Multi-agent #unmanned collaboration system #tactical map creation #battlefield situation awareness

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
J. R. Surdu and K. Kittka, “Deep Green: Commander’s tool for COA’s Concept,” in Proc. CCCT. 2008. google schola U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST), “Streaming Multimedia Knowledge Base Population (SM-KBP) track,”, Text Analysis Conference (TAC) 2019, https://tac.nist.gov/2019/SM-KBP/index.html Li, Manling, et al. "Gaia: A fine-grained multimedia knowledge extraction system." Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations. 2020. https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-demos.11v2.pdf Jonathan Weiss “ THE ARMY’S ULTIMATE HEADS-UP DISPLAY: THE IVAS” Nov 5, 2020. google schola DARPA announces COMPASS programme, shephardmedia.com, (2018) google schola

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