[국내논문]비정형 데이터셋 표준포맷 기반 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안 제안 Proposal of Standardization Plan for Defense Unstructured Datasets based on Unstructured Dataset Standard Format
민간에서뿐 아니라 국방분야에서도 인공지능은 국방의 발전을 위해 꼭 도입되어야 하는 첨단기술로 받아들여지고 있으며, 특히 국방과학기술혁신의 핵심 과제로 인공지능이 선정되고, 데이터의 중요성이 확대되고 있다. 국방은 폐쇄적인 데이터 정책에서 데이터 공유·활성화로 방향을 전환하고 있으며, 국방의 발전을 위해 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 AI·빅데이터의 고유한 특성이 반영될 수 있도록 관련 절차 개선 및 대량·양질의 데이터가 충분히 확보된 상태에서 연구개발이 시작될 수 있도록 데이터 확보를 위한 사업예산과 제도 검토를 추진하고 있다. 그러나 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 국방 인공지능에서 가장 필요한 국방 비정형 데이터셋을 위한 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안하고, 이를 바탕으로 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다.
민간에서뿐 아니라 국방분야에서도 인공지능은 국방의 발전을 위해 꼭 도입되어야 하는 첨단기술로 받아들여지고 있으며, 특히 국방과학기술혁신의 핵심 과제로 인공지능이 선정되고, 데이터의 중요성이 확대되고 있다. 국방은 폐쇄적인 데이터 정책에서 데이터 공유·활성화로 방향을 전환하고 있으며, 국방의 발전을 위해 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 AI·빅데이터의 고유한 특성이 반영될 수 있도록 관련 절차 개선 및 대량·양질의 데이터가 충분히 확보된 상태에서 연구개발이 시작될 수 있도록 데이터 확보를 위한 사업예산과 제도 검토를 추진하고 있다. 그러나 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 국방 인공지능에서 가장 필요한 국방 비정형 데이터셋을 위한 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안하고, 이를 바탕으로 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다.
AI is accepted not only in the private sector but also in the defense sector as a cutting-edge technology that must be introduced for the development of national defense. In particular, artificial intelligence has been selected as a key task in defense science and technology innovation, and the impo...
AI is accepted not only in the private sector but also in the defense sector as a cutting-edge technology that must be introduced for the development of national defense. In particular, artificial intelligence has been selected as a key task in defense science and technology innovation, and the importance of data is increasing. As the national defense department shifts from a closed data policy to data sharing and activation, efforts are being made to secure high-quality data necessary for the development of national defense. In particular, we are promoting a review of the business budget system to secure data so that related procedures can be improved to reflect the unique characteristics of AI and big data, and research and development can begin with sufficient large quantities and high-quality data. However, there is a need to establish standardization and quality standards for structured data and unstructured data at the national defense level, but the defense department is still proposing standardization and quality standards for structured data, so this needs to be supplemented. In this paper, we propose an unstructured data set standard format for defense unstructured data sets, which are most needed in defense artificial intelligence, and based on this, we propose a standardization method for defense unstructured data sets.
AI is accepted not only in the private sector but also in the defense sector as a cutting-edge technology that must be introduced for the development of national defense. In particular, artificial intelligence has been selected as a key task in defense science and technology innovation, and the importance of data is increasing. As the national defense department shifts from a closed data policy to data sharing and activation, efforts are being made to secure high-quality data necessary for the development of national defense. In particular, we are promoting a review of the business budget system to secure data so that related procedures can be improved to reflect the unique characteristics of AI and big data, and research and development can begin with sufficient large quantities and high-quality data. However, there is a need to establish standardization and quality standards for structured data and unstructured data at the national defense level, but the defense department is still proposing standardization and quality standards for structured data, so this needs to be supplemented. In this paper, we propose an unstructured data set standard format for defense unstructured data sets, which are most needed in defense artificial intelligence, and based on this, we propose a standardization method for defense unstructured data sets.
따라서 본 논문에서는 국방 비정형 데이터셋의 표준화를 위해 국방 비정형 데이터셋을 정의하고, NATO 표준에 기반하여 우리나라 국방 분야에 적합한 국방 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안한다. 또한, 제안한 표준포맷에 기반하여 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다.
본 논문에서는 3가지 데이터 포맷 중 비정형 데이터 수집포맷에 대해 제안한다. 비정형 데이터 수집포맷은 각 군 및 관련기관에서 생성한 비정형 데이터를 국방 데이터플랫폼(가칭)에 전송하는데 필요한 국방 비정형 데이터 표준 수집포맷을 의미한다.
제안 방법
TTA 스마트헬스 PG(PG419)는[4] 헬스케어 분야를 중점으로 비정형 데이터 표준화를 진행하고 있다. 의료 서비스 환경 구축을 위한 데이터 처리 및 헬스케어 시나리오별 프레임워크 표준개발을 목표로 하며, 인공지능을 위한 진단과 치료 관련 데이터 수집 및 응용서비스 모델 관련 표준을 개발한다. 현재, 표준화 산출물로는 ‘간호 업무 지원 음성 인식 모델 학습용 데이터 구축 표준’과 ‘진단 보존 인공지능 모델 개발을 위한 학습용 데이터 구축 방안 (병리조직 이미지)’ 표준을 제정한 바 있다.
현재, 표준화 산출물로는 ‘간호 업무 지원 음성 인식 모델 학습용 데이터 구축 표준’과 ‘진단 보존 인공지능 모델 개발을 위한 학습용 데이터 구축 방안 (병리조직 이미지)’ 표준을 제정한 바 있다. TTA 메타데이터 PG(PG606)는[5] 메타데이터, 인공지능 데이터의 효율적 관리 목적으로 인공지능 데이터 거버넌스 기술을 개발한다. 인공지능 학습 데이터와 빅데이터 수집, 저장, 분석, 관리 목적으로 메타데이터 표준을 제정한다.
국내외 사례를 살펴보면, 헬스케어, 마이데이터, 자율주행 등 특정 도메인별 비정형 데이터셋의 표준화 방향을 정의하고 있으며, 아직까지 국내외 모두 비정형 데이터 표준을 제정하기 위한 초입 단계이다. 따라서, 본 연구팀은 NATO 표준 중 데이터 관련 표준인 STANAG 7023, STANAG 5636을 추가 분석하였다.
본 논문에서는 표 3과 같이 미국, 호주, 영국, 핀란드 등의 사례와 우리나라 국립도서관, NIA, TTA 등에서 제안하는 표준 파일 포맷을 비교·분석을 통해 국방 비정형 데이터에 적합한 파일 포맷을 제안한다.
비정형 데이터셋 정보는 데이터셋의 설명 정보로 검색용 메타데이터로 확대하여 활용될 수 있다. 비정형 데이터셋 정보는 생산날짜, 제공날짜, 파일명, 설명 정보, 분류 정보, 버전 정보, 제공자 정보, 생산자 정보로 구성되며, 설명 정보, 분류 정보, 제공자 정보, 생산자 정보는 하위항목이 있는 컨테이너 항목으로 설계하였다.
무기체계 정보, 서브체계 정보, 부대 정보로 구성되며, 기존 국방 코드체계, KVMF(Korean Variable Message Format)[13] 과 같은 국방 무기체계 코드체계 등을 활용하여 구성한다. 서브체계 정보는 무기체계의 서브 체계 중 비정형 데이터와 관련된 서브 체계를 기술하며, 서브 체계 ID와 서브 체계 명을 하위 구성요소로 가진다.
한국은 국립중앙도서관, 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI Hub, 한국정보통신진흥협회(TTA)에서 제안하는 파일 포맷을 중심으로 살펴보았으며, 5개 국가에서 권고하는 동일한 파일 포맷을 분석하였다. 표 3에서 알 수 있듯이 비정형 데이터 유형별로 각 비정형 데이터에 적합한 표준 파일 포맷을 권고하고 있음을 확인할 수 있었다.
그러나 센싱데이터의 활용·유통의 목적으로 표준 파일 포맷의 필요성을 판단하여 범용적으로 사용되는 반정형 데이터 교환 포맷인 JSON, TXT 파일을 센서 데이터 표준 파일 포맷으로 제안한다
본 논문에서는 국방 데이터의 활용·활성화를 위해 국방 비정형 데이터를 정의하고, 국방 비정형 데이터 유형을 정의하였다
앞서 살펴본 사례와 우리나라 국방에서 사용하는 파일 포맷을 분석하여 다음과 같이 국방 비정형 데이터 표준 파일 포맷을 제안한다.
이미지 표준 파일 포맷으로는 TIFF, JPEG2000, PNG, JPEG를 제안한다. TIFF, JPEG2000, JPEG는 우리나라에서 표준 파일 포맷으로 권고하고 많이 활용되고 있으며, 미국과 데이터 교환이 빈번한 상황을 고려하여 미국에서 권고하는 PNG도 우리나라의 표준 파일 포맷으로 고려할 필요가 있다.
Motion JPEG2000, MPEG-4, AVI를 표준 파일 포맷으로 제안 한다. 우리나라를 제외하고 4개국은 Motion JPEG2000을 표준 파일 포맷으로 권고하고 있으며, MPEG-4와 AVI는 우리나라에서 권고하는 표준 파일 포맷으로 많은 동영상 파일이 MPEG-4와 AVI로 생성되고 있어 동영상 표준 파일 포맷으로 제안한다.
Motion JPEG2000, MPEG-4, AVI를 표준 파일 포맷으로 제안 한다. 우리나라를 제외하고 4개국은 Motion JPEG2000을 표준 파일 포맷으로 권고하고 있으며, MPEG-4와 AVI는 우리나라에서 권고하는 표준 파일 포맷으로 많은 동영상 파일이 MPEG-4와 AVI로 생성되고 있어 동영상 표준 파일 포맷으로 제안한다.
오디오 표준 파일 포맷으로는 Waveform Audio File Format (uncompressed), MPEG-2 Audio Layer III를 제안한다. 이 2가지 파일 포맷은 우리나라를 포함하여 5개국 모두가 오디오 표준 파일 포맷으로 권고하고 있다.
PDF, XML, 텍스트파일을 표준 파일 포맷으로 제안한다. 우리나라는 종이 문서를 스캔하여 생산한 전자문서 파일의 표준 파일 포맷으로 TIFF, JPEG을 제안하고 있으나, 이는 이미지 표준 파일 포맷에 적합하다.
그러나 센싱데이터의 활용·유통의 목적으로 표준 파일 포맷의 필요성을 판단하여 범용적으로 사용되는 반정형 데이터 교환 포맷인 JSON, TXT 파일을 센서 데이터 표준 파일 포맷으로 제안한다. 또한, 현재 군에서는 CSV를 센서 데이터 포맷으로 활용하고 있어 CSV도 표준포맷으로 제안한다.
또한, 국방 비정형 데이터셋 메타데이터와 비정형 데이터셋으로 구성된 표준 수집 포맷을 제안하고, 이 표준포맷에 포함되는 메타데이터 표준(안)을 제안하였다. 메타데이터 표준(안)은 비정형 데이터를 설명하는 비정형 데이터 메타데이터로, 비정형 데이터 특성, 관련 무기체계 정보 등을 포함하도록 제안하였다.
또한, 국방 비정형 데이터셋 메타데이터와 비정형 데이터셋으로 구성된 표준 수집 포맷을 제안하고, 이 표준포맷에 포함되는 메타데이터 표준(안)을 제안하였다. 메타데이터 표준(안)은 비정형 데이터를 설명하는 비정형 데이터 메타데이터로, 비정형 데이터 특성, 관련 무기체계 정보 등을 포함하도록 제안하였다.
대상 데이터
패킷을 구성하는 헤더 정보는 데이터 파일에 대한 정보로 데이터 파일 사이즈, 순차번호, 타임 태그 등을 포함하고 있다. 데이터 파일은 센서 정보(Sensor Data)와 부가정보(Auxilary Data)로 구성되며, 센서 정보는 실제 센서 측정값이 저장되고, 부가정보는 센서 측정값에 대한 설명을 포함하는 메타데이터 정보이다. 부가정보를 구성하는 세부항목은 다음 그림과 같으며, 포맷 정보, 미션, 목표, 플랫폼, 센서 파라미터 정보 등을 포함하고 있다.
이론/모형
인공지능 학습 데이터와 빅데이터 수집, 저장, 분석, 관리 목적으로 메타데이터 표준을 제정한다. 현재, TTAK.KO-10.1378: 마이데이터를 위한 데이터 품질점검 지침 표준을 제정하였다.
성능/효과
2022년 11월에 발행된 NATO Core Metadata Specification (NCMS)[6]는 나토 회원국 간의 기술적 데이터 상호운영성을 원활하게 하기 위한 토대를 형성하기 위한 표준이다. 이 표준은 공통 XML 기반 형식 및 구문을 제공하여 나토 회원국 간의 표준적인 기호를 이용할 수 있게 함으로써 호환성과 확장성을 보장하고 지상 분야에서는 C4I와 군사 개발, 작전, 훈련에서의 상호 이용성을 증가시키는 데 있다.
표 2에서 볼 수 있듯이 대부분의 국내외 사례에서 동영상, 오디오, 텍스트 파일(메일본문, 보고서 등)을 비정형 데이터 사례로 제시하고 있다. MongoDB는 반정형 데이터로 분류될 수 있는 웹페이지도 비정형 데이터로 분류하고 있으며, 센서 데이터를 포함한 신호 데이터는 제시하는 사례는 없었다.
국방 비정형 데이터 표준화 및 품질관리 방안을 마련하기 위해서 국방 비정형 데이터 수집 포맷은 원시데이터 제공자와 수집자가 모두 이해할 수 있는 약속된 구조를 가져야 한다. 이를 위해 본 연구진은 국방 비정형 데이터의 수집 포맷에 대한 구조를 먼저 정의하였다.
비정형 데이터값의 표준화는 데이터를 이용하는 사용자가 해결하려는 문제에 따라 필요한 표준화 수준이 다르고, 비정형 데이터의 유형별 표준화가 다르게 구성되어야 해서 비정형 데이터 포맷을 표준화하는 수준이 적정하다. 비정형 데이터 포맷을 표준화함으로써 특정 소프트웨어에 종속되지 않고, 필요한 데이터를 범용 소프트웨어로 활용함으로써 데이터의 활용성을 높일 수 있다.
한국은 국립중앙도서관, 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI Hub, 한국정보통신진흥협회(TTA)에서 제안하는 파일 포맷을 중심으로 살펴보았으며, 5개 국가에서 권고하는 동일한 파일 포맷을 분석하였다. 표 3에서 알 수 있듯이 비정형 데이터 유형별로 각 비정형 데이터에 적합한 표준 파일 포맷을 권고하고 있음을 확인할 수 있었다.
이미지는 TIFF를 표준포맷으로 가장 많은 국가가 권고하고 있으며, 2순위로 JPEG 2000과 PNG로 집계되었다. 동영상은 우리나라를 제외하고 4개국에서 Motion JPEG2000을 표준포맷으로 지정하고 있으며, 2순위에는 우리나라를 포함한 4개국에서 MPEG-4을 표준포맷으로 채택하고 있었다. 오디오는 Waveform Audio File Format과 MPEG-2 Audio Layer III을 모든 국가에서 표준포맷으로 채택하고 있으며, 우리나라를 제외하고 4개국에서는 Free Lossless Audio Codec을 채택하고 있었다.
오디오는 Waveform Audio File Format과 MPEG-2 Audio Layer III을 모든 국가에서 표준포맷으로 채택하고 있으며, 우리나라를 제외하고 4개국에서는 Free Lossless Audio Codec을 채택하고 있었다. 텍스트는 5개국 모두 PDF/A를 채택하고 있으며, TIFF, XML, Plain text가 2순위로 집계된다.
한국은 서울시에서 미세먼지 농도를 IoT 센서를 이용해 실시간으로 수집하는 연구를 수행하며 S-DOT이라는 규격을 구축하였으며, OGC에서 제정한 SensorML은 지리적 특성에 맞도록 설계된 센서 데이터 포맷이다. ITU-T FG-AI4A에서는 차량에서 수집한 센서의 데이터 교환을 위해 JSON 파일 포맷을 제안하고 있으며, Leidos Company에서 관리하고 있는 GSF는 미국방부해군에서도 이용하고 있는 해양 수심 측정 센서데이터 포맷으로 XML, CSV, JSON 등으로 변환이 가능하다.
오디오 표준 파일 포맷으로는 Waveform Audio File Format (uncompressed), MPEG-2 Audio Layer III를 제안한다. 이 2가지 파일 포맷은 우리나라를 포함하여 5개국 모두가 오디오 표준 파일 포맷으로 권고하고 있다.
마지막으로 표 6과 같이 국방 비정형 데이터 파일 포맷 표준화 방안을 제안함으로써, 데이터 활용자가 특정 소프트웨어나 환경에 의존되지 않도록 범용적인 활용이 가능할 것으로 기대된다. 즉, 우리나라 무기체계에서 활용되는 이미지 파일의 경우에는 TIFF, JPEG 등으로 생산하도록 함으로써, 이미지 활용자는 파일 포맷 변환 시간을 줄일 수 있다. 또한, 국외에서도 많이 활용되는 파일포맷을 사용함으로써 미국 등과의 합동 훈련 등에서 필요한 데이터 교환이 빠르게 이루어질 수 있다.
후속연구
특히, 국방데이터 구축 로드맵에 따라 국방연구개발 추진에 필요한 AI 학습용 데이터를 선제적·체계적으로 구축하며 구축한 데이터는 ‘국방 지능형 플랫폼을 통해 통합적으로 관리·활용할 수 있도록 관리·협조 체계 구축 예정이다
또한, AI·빅데이터의 고유한 특성이 반영될 수 있도록 관련 절차 개선을 검토 중이며, 대량·양질의 데이터가 충분히 확보된 상태에서 연구개발이 시작될 수 있도록 데이터 확보를 위한 사업예산과 제도 검토를 추진하고 있다.
이러한 노력이 빛을 발하기 위해서는 양질의 데이터 확보를 위한 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다
이러한 노력이 빛을 발하기 위해서는 양질의 데이터 확보를 위한 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다. 현재, 국방 데이터 표준단어, 표준도메인, 표준코드, 데이터베이스 코드설계 표준을 분석해 보면 국방부 데이터양에 비례하여 표준단어, 표준도메인 관리 항목이 상대적으로 적은 실정이며, 이에 대한 보완책이 필요하다. 또한, 학습용 데이터의 경우 각 군과 기관의 필요에 따라 개별 구축되고 있어 전군차원의 공동 활용 등 데이터 공유·융합에 많은 시간·비용이 발생한다.
따라서 본 논문에서는 국방 비정형 데이터셋의 표준화를 위해 국방 비정형 데이터셋을 정의하고, NATO 표준에 기반하여 우리나라 국방 분야에 적합한 국방 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안한다. 또한, 제안한 표준포맷에 기반하여 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다.
따라서 국방 비정형 데이터의 경우, 메타데이터와 비정형 데이터값의 개별적인 표준화·품질 기준이 마련되어야 한다
비정형 데이터셋 정보는 데이터셋의 설명 정보로 검색용 메타데이터로 확대하여 활용될 수 있다. 비정형 데이터셋 정보는 생산날짜, 제공날짜, 파일명, 설명 정보, 분류 정보, 버전 정보, 제공자 정보, 생산자 정보로 구성되며, 설명 정보, 분류 정보, 제공자 정보, 생산자 정보는 하위항목이 있는 컨테이너 항목으로 설계하였다.
우리나라는 종이 문서를 스캔하여 생산한 전자문서 파일의 표준 파일 포맷으로 TIFF, JPEG을 제안하고 있으나, 이는 이미지 표준 파일 포맷에 적합하다. 따라서 전자매체에서 생성된 전자문서 파일의 경우에는 PDF나 XML을 표준 파일 포맷을 사용하는 것을 제안한다.
본 논문에서는 국방 데이터의 활용·활성화를 위해 국방 비정형 데이터를 정의하고, 국방 비정형 데이터 유형을 정의하였다. 국방 비정형 데이터 유형은 국내외 사례 및 군에서 생산되는 데이터 유형을 조사하여 동영상, 이미지, 오디오, 텍스트, 센싱 데이터로 정의하였으며, 추후 군과 관련기관의 요구사항을 수용하여 추가될 수 있다.
향후, 본 논문에서 제안한 국방 비정형 데이터 표준포맷과 표준화 방안에 대해 각 군 및 관련자로부터 피드백을 받아 보완·수정할 계획이 있다
마지막으로 표 6과 같이 국방 비정형 데이터 파일 포맷 표준화 방안을 제안함으로써, 데이터 활용자가 특정 소프트웨어나 환경에 의존되지 않도록 범용적인 활용이 가능할 것으로 기대된다. 즉, 우리나라 무기체계에서 활용되는 이미지 파일의 경우에는 TIFF, JPEG 등으로 생산하도록 함으로써, 이미지 활용자는 파일 포맷 변환 시간을 줄일 수 있다.
향후, 본 논문에서 제안한 국방 비정형 데이터 표준포맷과 표준화 방안에 대해 각 군 및 관련자로부터 피드백을 받아 보완·수정할 계획이 있다. 무기체계에서 생산되는 데이터를 본 논문에서 제안한 파일 포맷, 표준 메타데이터 포맷 등에 맵핑하고, 생산 편의성, 활용성 등을 반영하여 보완할 예정이다. 2023년 하반기 까지 1차로 방산업체를 대상으로 검증을 완료하고, 2024년 상반기 국방부의 지원을 받아 각 군의 의견을 수렴할 예정이다.
무기체계에서 생산되는 데이터를 본 논문에서 제안한 파일 포맷, 표준 메타데이터 포맷 등에 맵핑하고, 생산 편의성, 활용성 등을 반영하여 보완할 예정이다. 2023년 하반기 까지 1차로 방산업체를 대상으로 검증을 완료하고, 2024년 상반기 국방부의 지원을 받아 각 군의 의견을 수렴할 예정이다.
참고문헌 (21)
Department of Defense, "2023~2027 National Defense？Science and Technology Innovation Basic Plan" for？Diabetes Management," 2023.
ISO/IEC JTC 1/SC 42 - Artificial intelligence,？"ISO/IEC 8183:2023 Information technology -？Artificial intelligence - Data life cycle framework",？International Standard, 2023.
Telecommunications Technology Association (TTA),？"Requirements for Data Quality Management of？Supervised Learning", TTAK.KO-10.1339, TTA？Standard, 2021.
Telecommunications Technology Association (TTA),？"Image Exchange Platform for Smart Health Service -？Part 4: Categorization of Data Label for Supervised？Learning of Medical Image", TTAK.KO-10.1231-Part4,？TTA Standard, 2022.
Telecommunications Technology Association (TTA),？"Data Quality Measurement Guideline for MyData",？TTAK.KO-10.1378, TTA Standard, 2022.
NATO, "NATO STANDARD ADatP-5636 NATO？Core Metadata Specification (NCMS)", 2022.11
NATO. "NATO STANDARD AEDP-7023 AIR？RECONNAISSANCE PRIMARY IMAGERY DATA？STANDARD", 2022.7
Telecommunications Technology Association (TTA)？Information and Communication Terminology？Dictionary, http://terms.tta.or.kr/main.do
ISO/IEC 20546, "Information technology - Big Data？- Overview and vocabulary", International Standard,？2019.
Choi. Il-Ho, Kim. Dae-Young, Kwon. Chul-Hee, and？Lee. Sang-Myung, "An Implementation of？KVMF(Korean Variable Message Format) in the？Battlefield Management System of Ground Fighting？Vehicles", Journal of the Korea Institute of Military？Science and Technology, Vol.17, Issue.5, pp.663-671,？2014, https://doi.org/10.9766/KIMST.2014.17.5.663
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.