인공지능 기반 무기체계 데이터 품질평가 지표에 대한 고찰

서석호; 박주영; 정민경; 이원영; 최은진

doi:10.5762/KAIS.2023.24.9.539

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저자정보: 서석호 (국방기술품질원) 박주영 (국방기술품질원) 정민경 (국방기술품질원) 이원영 (국방기술품질원) 최은진 (국방기술품질원)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제9호

발행연도: 2023.9

수록면: 539 - 546 (8page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.9.539

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첨단 과학화 강군건설을 위하여 인공지능 기술이 접목된 무기체계의 도입이 최근 확대되고 있다. 이에 따라 무기체계의 무결한 성능 구현을 위하여 핵심인 데이터의 체계적인 품질관리가 요구되고 있다. 현재 국내 국방 분야에서는 인공지능 기술에 대한 전략, 인프라 구축 등 기반을 마련하고 있으나, 체계적인 데이터 품질관리를 위한 전략은 다소 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 미 정립된 국방 데이터 품질관리 방안 마련을 위한 선행 연구로서 국내 · 외 인공지능 기반 무기체계 도입 현황 및 주요국의 데이터 관련 추진전략을 조사하고, 최근 군이 도입하여 시범운용 중인 지능형 경계시스템 등 표적탐지 및 추적 분야 무기체계의 데이터 품질관리 시 고려되어야 할 평가지표에 대하여 제시해보았다. 다양성, 충분성, 신뢰성 및 보안성 지표를 도출하였으며, 본 연구결과는 향후 무기체계 데이터 품질관리 방안등 가이드라인 마련 시 활용 가능할 것으로 판단된다.

#Artificial Intelligence #AI-based Weapon System #Quality Management #Data #Military

참고문헌 (12)

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J. W. Ahn, S. W. Noh, T. H. Kim, I. W. Yun, “An Empirical Study on Defense Future Technology in Artificial Intelligence”, Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society , Vol.21, No.5, pp.409-416, 2020. DOI: http://doi.org/10.5762/KAIS.2020.

J. W. Ahn, S. W. Noh, T. H. Kim, "An Empirical Study on the Prediction of Future New Defense Technologies in Artificial Intelligence", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society , Vol.21, No.9, pp.458-465, 2020. DOI: http://doi.org/10.57

J. K. Cho, Policy Recommendations for Defense Artificial Intelligence, Research Report, Korea Institute for Military Affair, Korea, pp.13-22.

GAO, Artificial Intelligence: An Accountability Framework for Federal Agencies and Other Entities, Policy Report, the U.S. Government Accountability Office(GAO), United States of America.

NIA, Data Quality Management Guidelines for AI Learning, Technical Report, National Information Society Agency, Korea.

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