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저자정보
이영민 (국방기술품질원) 강지훈 (국방기술품질원) 정민경 (국방기술품질원) 박주영 (국방기술품질원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제25권 제8호
발행연도
2024.8
수록면
559 - 565 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2024.25.8.559

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전세계적으로 인공지능(AI)의 발전과 함께 다양한 AI 기술이 개발되고 민수 분야 현업에 적용되고 있는 상황이다. 우리나라 국방 분야에서도 국방혁신 4.0 등을 통해 다양한 AI 관련 정책 제도와 AI 적용 체계 획득이 추진되고 있다. AI 적용 체계의 품질을 확보하기 위한 방안으로 데이터의 품질 점검과 지속적으로 진화되는 AI의 특성에 맞게 지속 확인 하는 업무도 필요하다. 본 논문에서는 AI 성능 평가와 모니터링 업무의 기본 개념을 설명하고, 실제 운용 중인 AI 적용체계를 대상으로 품질 점검 및 성능 개선을 수행한 실증 결과를 제시하였다. 4차 학습 및 성능 평가 실증을 통해 객체별 성능지표 α 및 β의 향상도를 확인 할 수 있었으며, 보완해야 할 사항에 대해서도 파악할 수 있었다. 이러한 모니터링 업무를 통해 획득된 AI 체계의 품질을 개선 시킬 수 있으며, 개발 및 양산 단계로의 피드백을 통해 후속 AI 체계의 성능 고도화까지 가능할 것으로 사료된다.
#AI #Data Quality #AI Application System #AI Monitoring #Quality Management #Quality Inspection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Y. M. Lee, “A Study on the Performance Enhancement of AI-Applied Weapon Systems at Operation and Sustainment Stage”, Proceedings of The Korea Institute of Military Science and Technology Conference, 2023. google schola ISO/IEC, "ISO/IEC 25010 Systems and software engineering — Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — System and software quality models", 2011. google schola J. H. Kwak, "Data quality and reliability of artificial intelligence systems", TTA Journal, Vol. 201. 2022. (https://www.tta.or.kr/) google schola DoD(U.S. Department of Defense), "Adopts 5 Principles of Artificial Intelligence Ethics", 2020. google schola DoD(U.S. Department of Defense), “Responsible Artificial Intelligence Strategy and Implementation Pathway,” Policy Report, the U.S. Department of Defense(DoD), United States of America, Jun. 2022. google schola

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