Earticle

초록

영어

Since AlphaGo’s Match in 2016, there has been a growing calls for artificial intelligence applications in various industries, and research related to it has been actively conducted. The same is true in the military field, and since there has been no weapon system with artificial intelligence so far, effort to implement it are posing a challenge. Meanwhile, AlphaGo Zero, which beat AlphaGo, showed that artificial intelligence's self-training data-based approach can lead to better results than the knowledge-based approach by humans. Taking this point into consideration, this paper proposes to apply Reinforcement Learning, which is the basis of AlphaGo Zero, to the Shipboard Combat System or Combat Management System. This is how an artificial intelligence application to the Shipboard Combat System or Combat Management System that allows the optimal tactical assist with a constant win rate to be recommended to the user, that is, the commanding officer and operation personnel. To this end, the definition of the combat performance of the system, the design plan for the Shipboard Combat System, the mapping with the real system, and the training system are presented to smoothly apply the current operations.

한국어

2016년 알파고의 대국 이후, 여러 산업 분야에서 인공지능 적용에 대한 요구가 많아지고 있고 그와 관련된 연구가 활 발하게 진행되고 있다. 군사 분야도 마찬가지 인데, 지금까지 인공지능이 적용된 무기체계가 없었기 때문에 그 구현에 대한 노력이 도전으로 작용하고 있다. 한편 알파고를 이긴 알파고 제로는 인공지능의 자기학습에 의한 데이터 기반 접 근법이 기존의 사람에 의한 지식 기반 접근법보다 좋은 결과를 도출할 수 있다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이 러한 점을 착안하여, 알파고 제로의 기반이 되는 강화학습을 함정전투체계 또는 전투관리체계에 적용하는 것을 제안한 다. 이는 일정한 승률을 보이는 최적의 전술적 결과물이 사용자 즉, 함장과 작전요원에게 권고할 수 있도록 하는 인공지 능 어플리케이션을 함정전투체계에 적용하는 방법이다. 이를 위해 전투성능에 관한 체계의 정의, 함정전투체계 설계 방 안과 실 체계와의 Mapping, 훈련체계가 현 작전 수행에 원활히 적용될 수 있는 방안을 더불어 제시한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 인공지능 함정전투체계의 전투성능 범위 설정
2.1 AI CS와 대상 체계가 연동이 가능할 경우
2.2 AI CS와 대상 체계가 연동이 제한될 경우
3. AI CS와 훈련체계와의 연동
4. 일반적인 전투 흐름과 그 단계별 AI 기술 적용
4.1 AI 기술의 ‘탐지’ 단계 적용
4.2 AI 기술의 ‘통제’ 단계 적용
4.3 AI 기술의 ‘교전’ 단계 적용
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 권판검 [ Kwon Pan Gum | 오산대학교/기술드론ㆍ행정부사관과 ] 주저자, 교신저자
• 장경선 [ Jang Kyoung Sun | 오산대학교/기술드론ㆍ행정부사관과 ] 공동저자
• 김승우 [ Kim Seung Woo | 오산대학교/기술드론ㆍ행정부사관과 ] 공동저자
• 김준영 [ Kim Jun Young | LIG넥스원 ] 공동저자
• 윤원혁 [ Yun Won Hyuk | LIG넥스원 ] 공동저자
• 이계진 [ Rhee Kye Jin | LIG넥스원 ] 공동저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005