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2019년 6월 22일 (토) 20:35 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : AI를 이용한 지능형 해군 전술 시스템 개발
영문 : Development of Navy Tactical System based on AI
과제 팀명
인공주능
지도교수
김성환 교수님
개발기간
2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 컴퓨터과학부·과 2014920001 강지연(팀장)
서울시립대학교 컴퓨터과학부·과 2015920026 손진아
서울시립대학교 컴퓨터과학부·과 2015920050 조수연
서울시립대학교 컴퓨터과학부·과 2015920053 채승연
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
하드웨어를 중점으로 했던 기존의 무기체계 체계에서 벗어나 AI 기술을 도입한 미래 국방 분야 신기술 및 핵심기술 개발을 목표로 한다. 기존 무기체계에 기계학습, 데이터마이닝, 빅데이터 등의 AI를 중점적으로 결합한 Lethal autonomous weapons (LAWs)에서 목표 대상 인식, 움직임 예상, 최적의 이동 경로 탐색, 공격 최적성 계산 알고리즘을 도입하여 해군 전술 시스템을 개발한다.
개발 과제의 배경
인공지능은 AlphaGo의 출현으로 최소 10년의 기술발전을 했다. 이를 통해 인공지능은 인류의 새로운 지시 영역을 개척하고 진리를 발견할 수 있게 도울 것이며 의료, 무인자율주행차, 스마트폰 등 사회의 여러 방면에서 개발 도입 될 것으로 예상한다.
방위사업청과 국방기술품질원은 2017년 말 4차 산업혁명에 대응하고 첨단 국방을 주도하기 위한 미래 국방기술과 신개념 무기체계를 발표했다. 인공지능, 무인로봇, 사이버보안, 신소재 등의 기술 분야 기반으로, 특히 미래의 전쟁은 인공지능과 딥러닝에 의해 과거와는 다른 양상으로 전개될 것이라고 예상했다. 현재도 간단한 AI 기술을 이용한 유도 무기나 미사일 방어체계가 사용되고 있다. 앞으로 AI를 사용한 무기체계의 발달로 인간보다 정확한 정찰, 공격 및 방어 임무가 수행될 전망이다.
자율능력을 갖춘 인공지능은 인간에게 불가능한 지속적인 감시와 초 단위의 의사결정에서 높은 가치를 지닌다. 이런 국방 영역에서 자율능력 무기체계의 도입은 과거 무기체계 패러다임을 깬 혁신적인 임무 수행 능력의 향상을 가져올 것이다. 우리는 자율능력을 갖춘 무기체계도입의 중요성과 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 4차 산업혁명을 이끌어갈 개발자로서 현재 기술의 문제점을 개선한 무기체계를 개발하고자 한다.
개발 과제의 목표 및 내용
◇ 목표
AI 기술을 중점으로 기계학습, 데이터마이닝, 빅데이터를 이용해 기존 무기체계에 대상 인식, 움직임 예상, 최적의 이동 경로 탐색, 공격 최적성 계산 알고리즘을 도입하여 해군 전술 시스템을 개발
◇ 내용
- 학습 성능 모니터링
- 데이터 전처리 및 인덱싱
- 표적 정보처리(방향, 위치)
- 상황 판단 및 조치 알고리즘
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
*전 세계적인 기술현황
◇ 세계 동향
미국, 중국, 캐다 등 많은 국가가 AI 원천기술 관련 정책을 발표하며 연구센터 유치 경쟁과 정부의 주도로 기술개발을 시도하고 있다. 간단한 AI 기술은 이미 유도 무기나, 미사일 방어체계 등에 사용되고 있으며, 앞으로도 무인기나 무인잠수정 등이 인간보다 더 정확하게 정찰, 공격 임무 등을 수행하게 될 전망이다. 보스톤 컨설팅은 군사용 로봇 시장이 2015년 69억 달러에서 2025년 150억 달러로 연평균 8% 성장할 것으로 전망하고 있고, 군사용 드론 시장도 2016년 대비 2020년 70억 달러가량 시장이 확대될 것으로 전망된다.
◇ Advanced Targeting and Lethality Automated System (ATLAS)
지상 전투차량이 데이터를 습득, 인식하고 인간보다 3배 빠르게 목표물에 다가가는 것을 목표로 하는 무기체계이다. 미군에서는 컴퓨터 비전과 인공지능/딥러닝을 발전시켜 향상된 센서와 처리 그리고 화재 제어 능력을 이 무기체계에 통합할 계획이다.
◇ AlphaGo
인공지능 바둑 프로그램으로 데이터 학습이 필요 없을 뿐만 아니라, 점점 강해지는 자신과의 게임을 반복하면서 스스로 빅데이터를 구축한다. 심층신경망(DNN, Deep Neural Network)이 몬테카를로 트리 탐색(MCTS, Monte Carlo Tree Search)을 통해 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. 여러 프로기사와의 대국을 통해 인공지능의 새 장을 열었다는 평가를 받았으며, 기존의 통념을 깨뜨리는 창의적인 수와 대세관으로 패러다임이 바뀔 것으로 전망했다.
◇ M-SAM
레이더를 통해 요격하는 중거리 미사일이다. 발사 명령을 내리면 미사일이 튀어나와 적기의 좌표를 업데이트 받아 지속적으로 자세를 바꾼다. 적기와 충분히 가까워지면 자체레이더를 켜고 능동레이더 유도방식으로 유도된다.
*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ 잠수함의 지능형 무인 수중 자동항해 시스템과 잠수함의 무인 수중 자동항해를 제어하는 방법(KR101188630B1)
수중 자동항해 소형 잠수함이 자동 능동형으로써 잠수 및 부상이 자유롭고 주변 환경에 따라 자율적 항해하고 상업적이거나 군사적인 임무를 수행하도록 하여 자동 복귀하는 잠수함의 지능형 무인 수중 자동항해 시스템이다.
◇ 이동물체의 거리와 이동 방향을 제공하는 인공지능형 영상경비 시스템(KR100492148B1)
이동물체의 거리와 이동 방향을 제공하는 인공지능형 영상경비 시스템으로 조건설정에 의하여 자동으로 이동물체를 감지하고 이동물체를 추적하면서 이동물체에 대한 정보를 제공한다.
◇ 멀티 에이전트 기술 기반의 지능형 의사결정 실험 시스템(CN101615265B)
컴퓨터의 교차 영역에 속하는 다중 에이전트 기술을 기반을 둔 의사결정 시뮬레이션 시스템으로 인공지능과 경험적 방법론 개발을 사용한 의사결정을 지원한다.
◇ Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
프로 바둑 기사를 이긴 최초의 컴퓨터 바둑 프로그램, 알파고에 사용된 특허이다. 바둑에 인공지능을 적용하여 자가학습을 할 수 있도록 만든 알고리즘이다.
◇ 전술 개념을 이용한 알고리즘 아이디어 기술
인공지능은 구체적인 기술구현이 없어도 아이디어만으로도 특허 출원이 가능하다. 그러므로 운용 중인 이지스 전투체계를 포함한 국내 개발 전투체계는 일부 기능(무장통제 및 할당 중심의 기술적 영역)에 우선하여 구현된 장비 운용 중심의 접근방식으로, 전술 개념을 추가하여 구체화한다.
◇ 종래 기술대비 진보한 부분 특정
기술 개발 시에 Open source를 활용했다면 수정, 편집, 추가되는 부분을 특정하여 특허로 출원할 수 있으며 응용 방법을 특정하는 방법도 있다.
◇ Open source로 등록
개발한 AI 기술을 Open source로 공개하여 시장 영향력을 확대하고 라이선스 사용을 명시하고 규정을 강화한다.
*기술 로드맵
시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
- 마케팅 전략 제시
내용
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
내용
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
내용
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
내용
구성원 및 추진체계
내용
설계
설계사양
제품의 요구사항
내용
설계 사양
내용
개념설계안
내용
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
내용
포스터
내용
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용
