본 이전기술은 가상훈련에서 수집된 대규모 행동 데이터를 기반으로 승패 요인, 주요 이벤트 감지, 기여도 산정 등을 자동화하여 훈련 성과지표를 실시간으로 생성·갱신하는 기술적 핵심을 지닌다. 즉, 훈련자의 행동 패턴 클러스터링을 통해 숙련도를 예측하고, 주요 행동 요인을 자동 추출하여 지표화함으로써 훈련자의 성과를 정량적으로 평가하고 맞춤형 피드백을 제공한다. 이러한 AI 기반 행동 분석 및 예측 기술은 XR 기반 군사훈련, 산업안전 시뮬레이션, 의료 응급훈련, e스포츠 경기력 향상, 교육·기업 연수 등 다양한 분야로 확장 가능하며, 실공간과 가상공간을 완전히 융합한 초실감형 학습·훈련 생태계를 구현하는 차세대 혼합현실 원천기술로 활용될 수 있다.
현행 가상훈련 시스템은 주로 시나리오 기반의 단순 수행 평가나 결과 기록 수준에 머물러 있어, 훈련자의 행동 특성과 숙련도 변화를 정량적으로 평가하기 어렵다는 한계를 지닌다. 특히, 실공간과 가상공간이 결합된 혼합현실 환경에서는 다수의 센서로부터 실시간으로 방대한 양의 행동 데이터가 생성되지만, 이를 종합적으로 분석해 훈련자의 인지능력, 반응속도, 의사결정 패턴 등을 통합적으로 판단할 수 있는 체계가 미비하다. 또한, 훈련 성과를 평가하기 위해서는 교관의 주관적 판단이나 사후 리포트에 의존하는 경우가 많아, 객관적인 지표 기반의 실시간 성과 분석이 불가능하다. 이러한 한계로 인해 국방, 소방, 의료, 산업안전 등과 같이 신속한 대응과 정확한 판단이 요구되는 고위험 훈련 분야에서는, 훈련의 효과성을 체계적으로 측정하고 피드백하는 기술적 수단이 절실히 필요하다.
- 훈련 결과로부터 추출된 로그 데이터를 인공지능이 자동 해석하여 훈련자의 판단력, 반응성, 협업성 등 핵심 행동 특성을 정량적으로 분석한다. 이를 통해 훈련자의 역량을 객관적 데이터 기반으로 평가할 수 있다.
- 훈련 로그 내 행동 순서, 반응 시간, 오류 패턴 등을 입력으로 하는 딥러닝 모델을 통해 숙련도를 예측한다. 어텐션 기반 구조를 적용하여 행동 간 상관성을 학습함으로써 예측 정확도를 높인다.
- 훈련 데이터에서 주요 이벤트와 승패 요인을 자동 감지하여, 성과에 영향을 미친 요인을 지표화한다. 이를 통해 훈련자의 기여도, 의사결정 효율성, 협업 능력 등을 수치화할 수 있다.
- 훈련 결과를 구성하는 세부 요인들의 상호 관계를 분석해 성과에 미치는 영향도를 계산한다. 각 요인의 가중치를 산정하여 개선이 필요한 영역을 자동으로 제시한다.
- 대규모 훈련 로그를 군집화하여 훈련자의 행동 유형을 자동 분류한다. 반복적인 패턴, 예외 행동, 전략적 변동성을 분석해 훈련자의 성향과 학습 경향을 도출한다.
- 누적된 로그 데이터를 기반으로 훈련자의 학습 경로를 예측하고 향후 행동 변화를 추론한다. 이를 통해 단기적 성과뿐 아니라 장기적 역량 향상 가능성까지 진단할 수 있다.
- AI 분석 결과를 기반으로 훈련자별 성과 리포트를 자동 작성하고, 개선방향을 제안하는 지능형 피드백 기능을 제공한다. 이를 통해 관리자는 효율적으로 성과를 모니터링하고 맞춤형 훈련 전략을 수립할 수 있다.
<기술이전 내용>
ㅇ 1세부기술 : 훈련자 행동 데이터 기록 체계 구축 기술
- 가상훈련 행동패턴 수집 로그데이터 스펙 및 기록 포맷 설계 기술
- 행동패턴 기록을 위한 플레이 요소 요구사항 정의 및 로그데이터 규격
ㅇ 2세부기술 : 가상훈련 행동 데이터 수집 시스템 기술
- 훈련 시나리오 행동DB 구축을 위한 분산형 수집 시스템 구축
- 대규모 행동 데이터 대응 실시간 수집을 위한 확장가능 DB 관제
ㅇ 3세부기술 : 복합 가상훈련 행동 데이터 정련 플랫폼 기술
- 훈련 패턴 인식을 위한 기계학습 속성 추출 및 정련 기술
- 기계학습 기반 훈련결과 예측 모델링 프로토타입
ㅇ 4세부기술 : 훈련자 숙련도 예측 및 요인 분석 기술
- 훈련 시나리오 플레이 요소 대응 프로파일 생성 기술
- 훈련자 행동특성 프로파일 군집화 및 훈련 성과 예측 모델링
ㅇ 5세부기술 : 가상훈련 성과 분석 자동화 시스템 구축 기술
- 훈련자 행동 프로파일링 최적화 기술
- 플레이어 조합 프로파일 생성 시스템 구현
<기술이전의 범위>
ㅇ 1세부기술 : 훈련자 행동 데이터 기록 체계 구축 기술
- 가상훈련 행동패턴 수집 로그데이터 스펙 및 기록 포맷
- 행동패턴 기록을 위한 플레이 요소 요구사항 정의 및 로그데이터 규격
ㅇ 2세부기술 : 가상훈련 행동 데이터 수집 시스템 기술
- 훈련 시나리오 행동DB 구축을 위한 분산형 수집 모듈
- 대규모 행동 데이터 대응 실시간 수집을 위한 확장가능 DB 관제 인터페이스
ㅇ 3세부기술 : 복합 가상훈련 행동 데이터 정련 플랫폼 기술
- 훈련 패턴 인식을 위한 기계학습 속성 추출 및 정련 인터페이스
- 기계학습 기반 훈련결과 예측 모델링 프로토타입 도구
ㅇ 4세부기술 : 훈련자 숙련도 예측 및 요인 분석 기술
- 훈련 시나리오 플레이 요소 대응 프로파일 생성 인터페이스
- 훈련자 행동특성 프로파일 군집화 및 훈련 성과 예측 모델링 방법
ㅇ 5세부기술 : 가상훈련 성과 분석 자동화 시스템 구축 기술
- 훈련자 행동 프로파일링 최적화 방법
- 플레이어 조합 프로파일 생성 시스템 인터페이스
본 이전기술은 가상환경에서 축적된 행동 데이터를 기반으로 성과를 정량화하고 인사이트를 도출할 수 있는 분석 기술로서, 국방·치안 훈련의 전투행동 분석, 의료 및 재난 대응 분야의 숙련도 평가, 산업안전 및 제조 현장의 작업자 행동 진단, e스포츠나 게임 분야의 플레이어 성향 분석, 기업 교육 및 인사관리의 역량 평가, 스마트러닝 기반 이러닝 성과분석, 자율주행·로보틱스 시스템의 행동모델 검증 등 다양한 산업 전반에 활용될 수 있다. 특히 대규모 사용자 로그를 다루는 XR, 메타버스, 디지털 트윈 환경에서는 실시간 행동 분석 및 피드백 시스템으로 확장 적용이 가능하다.