[논문]인공지능 분야 국방 미래기술에 관한 실증연구

안진우; 노상우; 김태환; 윤일웅

doi:10.5762/kais.2020.21.5.409

인공지능 분야 국방 미래기술에 관한 실증연구
An Empirical Study on Defense Future Technology in Artificial Intelligence 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.5, 2020년, pp.409 - 416

안진우 (국방기술품질원) , 노상우 (국방기술품질원) , 김태환 (국방기술품질원) , 윤일웅 (국방기술품질원)

초록
AI-Helper

4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Artificial intelligence, which is in the spotlight as the core driving force of the 4th industrial revolution, is expanding its scope to various industrial fields such as smart factories and autonomous driving with the development of high-performance hardware, big data, data processing technology, learning methods and algorithms. In the field of defense, as the security environment has changed due to decreasing defense budget, reducing military service resources, and universalizing unmanned combat systems, advanced countries are also conducting technical and policy research to incorporate artificial intelligence into their work by including recognition systems, decision support, simplification of the work processes, and efficient resource utilization. For this reason, the importance of technology-driven planning and investigation is also increasing to discover and research potential defense future technologies. In this study, based on the research data that was collected to derive future defense technologies, we analyzed the characteristic evaluation indicators for future technologies in the field of artificial intelligence and conducted empirical studies. The study results confirmed that in the future technologies of the defense AI field, the applicability of the weapon system and the economic ripple effect will show a significant relationship with the prospect.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. R.O.K. Army's eight AI core competencies
그림 Fig. 2. Defense AI objectives and classification
그림 Fig. 3. Research procedure diagram of defense future technology in AI
표 Table 1. Future technologies in defense AI
표 Table 2. Survey participant for future technology selecting (parentheses are participants in the field of AI)
표 Table 3. Evaluation indicators for selecting defense AI
표 Table 4. Survey item and evaluation criteria
표 Table 5. Survey results by evaluation indicators
표 Table 6. Results of weight calculation by index of future technology characteristic assessment according to AHP Survey
표 Table 7. Correlation between future defense technology and evaluation indicators
표 Table 8. Regression analysis between future defense technology and evaluation indicators

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이처럼 급격히 변화하는 전장 환경 속에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 소요기획연구개발-전력화에 이르기까지 장시간이 투입되는 수요 견인형에서 탈피한 기술주도형 기술조사 및 기획이 필요 하다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 수행되었던 국방기술품질원 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래 국방기술과 특성평가 지표에 대한 실증연구를 수행하였다.

제안 방법

하지만 이러한 과정을 통해 구해진 유망도는 각 분야 별 전문가가 판단하는 중요도를 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 인공지능 분야의 특성평가지표와 미래기술 유망도의 관련성 분석을 진행하였다.
또한 유망기술 분야별로 해당 분야의 미래기술 식별을 위한 마그넷워드를 선정하고, 텍스트 마이닝 분석을 통해 국방 활용 가능성이 높은 248개 미래기술을 식별하였다[14].
미래기술 중 특성평가 지표 조사 결과를 활용하여 국방 활용 가능성이 높은 미래 국방기술을 도출하기 위해 특성평가 지표를 종합하는 미래기술 유망도를 수치화 하는 작업을 수행하였다. 전문가 AHP 설문을 통해 13개 미래기술 분야에 공통 적용할 수 있는 유망도 가중치를 구한 결과는 Table 6과 같다.
선정된 미래기술 특성평가 지표 설계를 위해 Table 2 와 같이 40명의 전문가(괄호는 인공지능 분야 전문가)가 참여한 AHP 설문조사를 실시하여, Table 3의 6개의 지표(경제적 파급효과, 사회적 파급효과, 기술적 파급효과, 기술적 진보성, 무기체계 적용성, 군 전투력 향상 기여도)를 선정하였다.
연구에서는 미래 환경 변화에 대한 진단과 분석을 통해 국방·사회·기술·경제·생태·정치 환경별 주요 트렌드와 기술적 해결책에 관한 조사를 추진하였고, 이를 통해 13대 유망기술 분야를 선정하였다.
이후 전문가 설문과 검토회의를 통해 식별된 미래기술 중 국방 활용 가능성이 높고 국방 분야 기술적 측면에서 유망한 미래 국방기술 63개를 도출하였으며, 이를 기반으로 미래 국방기술과 연계할 수 있는 40개의 신개념 무기체계를 제시하였다.

대상 데이터

국방 인공지능분야 특성평가를 위해 기 식별된 10개 인공지능 미래기술을 대상으로 각 지표에 대한 전문가 설문 조사를 진행하였다. 각 지표는 Table 4에서 나타낸 바와 같이 5점 만점의 등간척도로 구성되었으며, 평가지표별 조사 결과는 Table 5의 내용과 같다.
앞서 언급된 13개 유망기술 분야 248개 미래기술 중 인공지능 분야에서는 Table 1과 같이 10개의 미래기술이 선정되었다. 선정된 국방 AI 기술과 美 DARPA의 Next AI Campaign을 비교해보면 국방업무 자동화, AI 시스템 신뢰도 향상, 등의 분야에 있어서는 공통점을 확인할 수 있다.

데이터처리

본 절에서는 인공지능 분야 미래기술 특성평가 지표들 이 유망도와 어떠한 관련성이 있는지 알아보기 위해 Table 7과 같이 Pearson 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계분석 결과에 따르면 모든 특성평가 지표들이 유망도와 양의 상관관계를 나타내는 유의미한 결과를 도출할 수 있었다.

성능/효과

828로 다중회귀분석모형에 적합하다고 판단하였다. ⓶그리고 유의확률이 .000으로 경로 중 한 가지 이상이 유효할 것이라는 점을 확인할 수 있었다. ⓷공차는 0.
000으로 경로 중 한 가지 이상이 유효할 것이라는 점을 확인할 수 있었다. ⓷공차는 0.1이상이며, VIF 또한 10 미만으로 다중공선성이 없는 것으로 확인되었다. ⓸다음으로 각 경로의 유의확률을 확인한 결과 무기체계 적용성(p<.
⓸다음으로 각 경로의 유의확률을 확인한 결과 무기체계 적용성(p<.001)과 경제적 파급효과(p<.01)가 유망도 지표에 미치는 영향이 유효한 것으 로 확인되었다.
사회적 파급효과, 기술적 파급효과, 기술적 진보성, 무기체계 기여도는 제외되었다. ⓹유의한 변수에 대한 비표준화 계수를 확인한 결과 무기체계 적용성(B=.467), 경제적 파급효과(B=.343) 모두 양수로써 무기체계적용성과 경제적 파급효과가 높을수록 유망도 지표가 높아진다는 것을 알 수 있다. ⓺또한 두 지표가 인공지능 분야 유망도에 미치는 영향력은 무기체계 적용성, 경제적 파급효과 순임을 확인할 수 있었다.
343) 모두 양수로써 무기체계적용성과 경제적 파급효과가 높을수록 유망도 지표가 높아진다는 것을 알 수 있다. ⓺또한 두 지표가 인공지능 분야 유망도에 미치는 영향력은 무기체계 적용성, 경제적 파급효과 순임을 확인할 수 있었다. ⓻끝으로 독립변수에 의해 종속변수가 설명되는 설명력은 96.
본 논문에서는 인공지능 분야 미래기술의 특성평가 지표들에 대하여 상관관계분석과 다중회귀분석을 수행하였으며, 국방 인공지능 분야의 미래기술은 무기체계 적용성과 경제적 파급효과가 높을수록 유망도가 높아진다는 결과를 확인할 수 있었다.
본 절에서는 인공지능 분야 미래기술 특성평가 지표들 이 유망도와 어떠한 관련성이 있는지 알아보기 위해 Table 7과 같이 Pearson 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계분석 결과에 따르면 모든 특성평가 지표들이 유망도와 양의 상관관계를 나타내는 유의미한 결과를 도출할 수 있었다.

후속연구

연구를 진행하며 앞으로 우리 군이 맞이하게 될 4차 산업혁명 시대의 전장에는 과거에 존재하지 않았던 신기술에 기반한 무기체계가 미래전을 주도할 것으로 예측되고, 그 중심에는 인공지능이 자리할 것이 분명하다. 인공 지능 주도권 확보를 위해 다수 국가의 연구진들이 경쟁 중인 현 시점에 산·학·연 협업을 통한 국방 인공지능 무기체계 개발과 미래 전장 운용 개념에 대한 심층적 연구가 진행되기를 기대한다.
연구를 진행하며 앞으로 우리 군이 맞이하게 될 4차 산업혁명 시대의 전장에는 과거에 존재하지 않았던 신기술에 기반한 무기체계가 미래전을 주도할 것으로 예측되고, 그 중심에는 인공지능이 자리할 것이 분명하다. 인공 지능 주도권 확보를 위해 다수 국가의 연구진들이 경쟁 중인 현 시점에 산·학·연 협업을 통한 국방 인공지능 무기체계 개발과 미래 전장 운용 개념에 대한 심층적 연구가 진행되기를 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기술적 파급 효과란 무엇인가?	경제적 파급효과는 기술의 개발 후 국가 경제적으로 미치는 영향 수준을 나타내며, 사회적 파급효과는 기술의 개발 완료 후 새로운 사회적 트렌드 형성에 미치는 영향과 국민 삶의 질을 향상시키는 기여도이다. 기술적 파급 효과는 기술 개발 완료시 타 기술개발 및 기술발전 추세에 미치는 영향성을 나타내고, 기술적 진보성은 현존 기술 대비 미래기술의 혁신성·진보성을 의미한다. 무기체계 적용성은 기술의 개발 완료시 무기체계에 적용될 가능성을 나타내며, 전투력 향상 기여도는 기술개발 완료시 무기체계 성능향상 또는 신개념 무기체계 개발에 기여할 수 있는 정도를 판단하는 내용이다.
	경제적 파급효과란 무엇인가?	경제적 파급효과는 기술의 개발 후 국가 경제적으로 미치는 영향 수준을 나타내며, 사회적 파급효과는 기술의 개발 완료 후 새로운 사회적 트렌드 형성에 미치는 영향과 국민 삶의 질을 향상시키는 기여도이다. 기술적 파급 효과는 기술 개발 완료시 타 기술개발 및 기술발전 추세에 미치는 영향성을 나타내고, 기술적 진보성은 현존 기술 대비 미래기술의 혁신성·진보성을 의미한다.
	미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술 주도형 기획과 조사의 중요성이 증대되고 있는 이유는 무엇인가?	4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다.

참고문헌 (14)

R. Perrault, Y. Shoham, E. Brynjolfsson, J. Clark, J. Etchemendy, B. Grosz, T. Lyons, J. Manyika, S. Mishra, J. C. Niebles, "The AI Index 2019 Annual Report", AI Index Steering Committee, Human-Centered AI Institute, Stanford University, Stanford, CA, USA., pp.48-71
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"AI Next Campaign", Defense Advanced Research Projects Agency, Available From: https://www.darpa.mil/work-with-us/ai-next-campaign (accessed May 2, 2020)
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"Ministry of Defense report for 2020", R.O.K. Ministry of Defense, Available From: https://www.mnd.go.kr/mbshome/mbs/plan/subview.jsp?idplan_020100000000 (accessed Apr. 26, 2020)
S. Y. Kim, "Super-connected, super-intelligent... fly into the high-tech science and technology army", Defense Media Agency, [cited Jun. 10, 2019], Available From: http://kookbang.dema.mil.kr/newsWeb/20190611/1/BBSMSTR_000000010023/view.do (accessed Apr. 27, 2020)
J. J. Park, "Ministry of National Defense First Designation of Agency Dedicated to Defense Test Projects in 70 Years", The Electronics Times Co., Ltd., [cited Jan. 8, 2020], Available From: https://www.etnews.com/20200108000259 (accessed Apr. 27, 2020)
S. H. Kim, "AI Technology development strategy", Agency for Defense Development, Available From: https://www.iarmy2030.mil.kr/ai_data_view.do (accessed Apr. 26, 2020)
J. K. Lee, K. Y. Shin, C. H. Han, K. H. Kang, W. G. Hong, "Study on Development of Tactical Networks Using Artificial Intelligence Technique", The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol.45, No.1, pp.191-200, Jan. 2020. DOI: https://doi.org/10.7840/kics.2020.45.1.191

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K. Y. Shin, J. K. Lee, K. H. Kang, W. G. Hong, C. H. Han, "The Current Applications and Future Directions of Artificial Intelligence for Military Logistics", Journal of Digital Contents Society, Vol.20, No.12, pp.2433-2444, Dec. 2019. DOI: https://dx.doi.org/10.9728/dcs.2019.20.12.2433

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J. K. Lee, K. C. H. Han, "Future Warfare and Military Artificial Intelligence Systems", The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol.44, No.4, pp.782-790, Apr. 2019. DOI: https://doi.org/10.7840/kics.2019.44.4.782

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J. W. Moon, J. Y Park, S. B. Bae, J, S, Song, "Towards Artificial Intelligence (AI) based Cyber Defense Management System", Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Korea Institute Of Communication Sciences, Seoul, Korea, pp.729-730, Apr. 2019.Nov 2019.
B. Y. Han, H. K. Lee, I. W. Yoon, Y. K. Yang, S. H. Roh, "Survey on Technology-Driven Future Defense Technology", Technical Report, Defense Agency for Technology and Quality, Korea, PP.36-95.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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