지휘통제체계의 업무 효율성 향상을 위한 Factorization Machine 기반 정보 추천시스템 적용에 관한 연구

• Published in: 한국컴퓨터정보학회논문지, 30(8) pp. 179 - 187
• Main Authors: 백재우, 정민규, 김문형, 정기현, 정미지, 박규동
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국컴퓨터정보학회 01.08.2025
• Subjects: 컴퓨터학
• ISSN: 1598-849X; 2383-9945
• DOI: 10.9708/jksci.2025.30.08.179

본 연구는 군 지휘통제체계(C2)에서 정보 과부하로 인한 업무 효율성 저하 문제를 해결하기 위해, 모듈화된 추천시스템 구조의 적용을 제안한다. 특히, GPU 등 고성능 장비 도입이 어려운 군환경을 고려하여, CPU 기반에서도 학습과 추론이 가능한 Factorization Machine(FM) 모델을 채택하였다. 또한, ATCIS DB의 테이블 구조와 유사한 MIND 데이터셋을 활용한 실험을 통해 체계 적용가능성을 검증하였다. 실험 결과, FM은 유사 연구와 비교해 유사한 수준의 성능(AUC 0.60, nDCG@10 0.37)을 보였으며, CPU만으로도 효과적으로 동작할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, FM 모델 기반으로 제안한 추천시스템 모듈은 실제 군 지휘통제체계에 실질적으로 적용될 수 있는 가능성을 시사하며, 향후 실제 군 정보를 활용 할 경우 현재 체계에 실 적용될 것을 기대한다. This study proposes a modular recommendation system to address information overload and reduced work efficiency in military command and control (C2) systems. Considering the limited availability of high-performance equipment such as GPUs in military environments, a CPU-based Factorization Machine (FM) model was adopted. Experiments using the MIND dataset, structurally similar to the ATCIS database, demonstrated that the FM model achieved comparable performance to related studies (AUC 0.60, nDCG@10 0.37) and operated effectively on CPUs. These results suggest that the proposed FM-based module is practically applicable to military command and control systems and can be practically applied with real military data in the future. KCI Citation Count: 0