전장인식을 위한 인공지능 기반 상황분석 데이터셋 구축 방안 연구

• Published in: 한국컴퓨터정보학회논문지 Vol. 28; no. 10; pp. 37 - 53
• Main Authors: 신유경(Yukyung Shin), 진소연(Soyeon Jin), 안종철(Jongchul Ahn)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국컴퓨터정보학회 01.10.2023
• Subjects: 컴퓨터학; Battlefield Awareness; Ranking Algorithm; Battlefield Analysis; Artificial Intelligence; 전장상황분석; 순위 알고리즘; 전장상황인식; 지휘통제체계; 인공지능; Intelligent Command Control System
• ISSN: 1598-849X; 2383-9945
• DOI: 10.9708/jksci.2023.28.10.037

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 ‘인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황데이터 셋 생성 연구’의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다. The AI based intelligent command and control system can automatically analyzes the properties of intricate battlefield information and tactical data. In addition, commanders can receive situation analysis results and battlefield awareness through the system to support decision-making. It is necessary to build a battlefield situation analysis dataset similar to the actual battlefield situation for learning AI in order to provide decision-making support to commanders. In this paper, we explain the next step of the dataset construction method of the existing previous research, ‘A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence’. We proposed a method to build the dataset required for the final battlefield situation analysis results to support the commander's decision-making and recognize the future battlefield. We developed ‘Dataset Generator SW’, a software tool to build a learning dataset for battlefield situation analysis, and used the SW tool to perform data labeling. The constructed dataset was input into the Siamese Network model. Then, the output results were inferred to verify the dataset construction method using a post-processing ranking algorithm. KCI Citation Count: 0