o 전장에서 수집되는 다양한 정보를 실시간으로 분석하여 올바른 상황인식이 가능한 멀티에이전트 기반 하는 AI 軍참모를 위한 시공간 다계층 전역 상황 인지 원천기술 중 실시간 전장 상황 학습 및 인지를 통한 군 피해도 및 승률 예측 수행 연구
o 전장 데이터-중심적 (Battlefield data-centric) AI 모델로, 군 피해도 및 승률 예측을 위한 전장 비디오 내 관심 객체 시멘틱 분할(Semantic segmentation) 추적과 어노테이션(Annotation) 시스템 관련 원천기술 연구
o 본 기술은 전체 개념 중 “실시간 전장 상황 학습 및 인지를 통한 군 피해도 및 승률 예측 기술”로, “전장 지식 생성“과 “시공간 장면 그래프” 기술 내 “전장 시뮬레이터 기반 학습 데이터 생성 기술”과 “시공간 비주얼 그라운딩 기술”에서 공통적으로 요구되는 전장 동영상 학습 원천 데이터를 생성한다.
- 전장 시뮬레이터 기반 학습데이터 생성 기술: 개별 에이전트의 협업 지능을 융합하여 전역적 상황을 파악하는 기술 개발에 필요한 학습데이터를 생성하기 위한 기술
- 시공간 비주얼 그라운딩 기술: 동영상과 대응되는 텍스트를 이용하여 동영상 내의 객체 및 관계를 추출하고 이를 이용하여 시공간 장면 그래프를 생성할 수 있도록 모델을 학습하여 단일 에이전트 관점에서의 지식 추출 및 관계 생성 기술
o 개발기술은 총 2개의 기술로 구성되어 있으며, 각 기술의 특징 및 장점은 다음과 같음
1) 실시간 전장상황 학습을 위한 시공간 비주얼 그라운딩 기술
- 영상 내 데이터들의 전장상황을 인지하기 위해 상관관계를 분석하여 시공간 Visual Grounding 기술 기반 분할되지 않은 동영상에서 텍스트에 대응되는 시간적 분할 영역 검출 기술
- 동영상 질의응답을 위한 동영상 텍스트-시공간 비주얼 그라운딩 기술에 필요한 비주얼 그라운딩 모델을 텍스트와 이에 대응되는 동영상 데이터셋을 통해 멀티모달 학습을 진행하는 기능
2) 전장 시뮬레이터 기반 군 피해도 및 승률 예측을 위한 학습데이터 생성 기술
- 분할-추적 대상 객체 사용자 box+label 선택 기능
- 분할 객체의 사용자 스크리블 기반 마스크 수정 기능
- 단일-다중 객체 box 프롬프트 기반 객체 마스크 자동 분할 기능
- 다중 분할 객체의 단일 객체화 기능 및 UI 지원
- 특정 시퀀스 구간 선택 및 전장 시퀀스 객체 분할-추적 기능
- 어노테이션된 전장 시퀀스 객체 분할-추적 결과 가시화 기능
A. 기술명 : 실시간 전장 상황 학습 및 인지를 통한 군 피해도 및 승률 예측 기술
- 전장 시뮬레이터 기반 학습데이터 생성 기술
- 시공간 비주얼 그라운딩 기술
A. 기술명 : 실시간 전장 상황 학습 및 인지를 통한 군 피해도 및 승률 예측 기술
- 요구사항 정의서
- 시스템 구조 설계서
- 시험절차 및 결과서
- 관련 기능 프로그램 (소스)
ㅇ 성과활용
- 전장 공간에 대한 인지 정보 능력과 지능화된 무기체계가 전쟁 승리에 미치는 영향이 증가하는 상황 속에서 지휘관들의 지능화를 통하여 잠재적 위협요인을 식별하고 신속하게 대응하는 미래국방 지능 능력 확보 가능
- 전장의 상황식별 및 인지증강으로 아군과 민간인의 인명 피해를 최소화하여 생존성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 정보공유를 통한 작전 수행 능력 향상
- 국방 분야에서 새로운 인공지능 분야의 기술을 지능형 시스템에 접목하여 지능 분야에 대한 새로운 시장을 개척하고 개별기술에 대한 한계를 극복
- 국방 분야 적용을 위한 AI 기반 상황 인지증강 기술의 국산화 및 원천기술 확보
- 감소하는 병력 문제 해결과 함께 강력한 무기체계가 될 수 있는 AI 디지털 참모에 필요한 핵심기술 확보
- 제안기술은 기존 기술의 제약을 획기적으로 넘어서는 도전적인 과제로, 1단계 종료 결과를 토대로 중장기적으로는 AI 디지털 참모 구현을 위한 준비기술로 활용
ㅇ 확산계획
- 국방 산업 분야에서 공중 유무인 복합 체계 첨단화, 그리고 미래형 전투 체계 구축 등을 위한 인공지능 기술 연구개발이 활발히 진행됨으로써, 인공지능 기반 지능형 전장 분석 및 이해 자동화를 위해 필수적인 대규모 전장 학습 데이터 수집, 가공 작업 분야에서 핵심기술로 활용이 가능
- 인공지능 딥러닝 모델 기반의 실시간 상황 인지 원천기술은 다양한 빅데이터에 대한 학습을 통해 국방 분야뿐만 아니라 자율주행 자동차, 지능형 로봇, Smart factory, 지능형 보안/방범, IoT 서비스 등 각종 민간 4차 산업혁명 분야에서 핵심기술로 활용이 가능