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목차 1

전장에서 설명가능한 인공지능(Military-XAI, MXAI) : 군사적 적용 시나리오 연구 ＝ Explainable artificial intelligence on the battlefield (Military-XAI, MXAI) : research for military application scenarios / 최근하 ; 정재원 ; 이우신 ; 안종철 ; 이미경 1

ABSTRACT 1

초록 1

Ⅰ. 서론 2

Ⅱ. 설명가능한 인공지능(XAI)의 개념 및 방법론 3

2.1. XAI 개념 3

2.2. XAI 방법론 4

Ⅲ. 기존 AI 방법론의 설명가능함 분석 6

Ⅳ. XAI 방법론의 군사적 적용 시나리오 7

4.1. 감시정찰 분야 8

4.2. 기동 분야 9

4.3. 화력 분야 10

4.4. 지휘통제 분야 11

Ⅴ. 결론 12

참고문헌 13

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
4차 산업혁명 시대 국방혁신 4.0 추진을 위한 주요 방위사업관리체계 RPA 적용방안 연구 = A study on the RPA application of major defense project management system for the promotion of defense innovation 4.0 in the era of the 4th industrial revolution 김기환 p. 15-29

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미국 사이버사령부의 임무와 역할 분석 = Analysis of the mission and role of the USCYBERCOM 이용석, 최정민 p. 31-40

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절충교역 기술 활용성과 체계적 관리방안 연구 = A study on the technology utilization and systematic management plan of offset program 김기환, 김태연 p. 41-57

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AI 공격용 드론 개발 방향 및 시사점 = A study on the development direction of AI attack drone and its implication 유재명, 길병옥 p. 59-72

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방산수출의 안보 기여 방안에 관한 연구 = A study on the security contribution of defense industry exports 김태훈, 최태복 p. 73-87

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"해양기반 기동형 3축체계" 전력발전 방향 = A study on force development of "maritime-based maneuvering 3K" 배학영 p. 89-102

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AHP 기법을 이용한 Army TIGER 부대용 차륜형 장갑차의 화기 선정에 관한 기초 연구 = A study on the firearms selection of wheeled armored vehicle for army TIGER units using AHP technique 이진호, 윤길영 p. 103-109

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전장에서 설명가능한 인공지능(Military-XAI, MXAI) = Explainable artificial intelligence on the battlefield (Military-XAI, MXAI) : research for military application scenarios : 군사적 적용 시나리오 연구 최근하, 정재원, 이우신, 안종철, 이미경 p. 1-13

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참고문헌 (18건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 『IT조선』, “2021년 전 세계 AI 시장 규모 400조원 육박”, 2021. 8.26. 미소장
2 최근하, 오재진, 김영길, “미 국방부 및 육군의 인공지능(AI)전략이 한국군에 주는 시사점”, 『한국방위산업학회지』, 제27권 제1호, 2020. 미소장
3 한국해양전략연구소, “중국의 민군융합을 통한 ‘지능화군’(知能化軍) 건설전략”, 『KIMS Periscope』, 2019. 미소장
4 과학기술정책연구원, “국방 분야의 인공지능 활용성 제고 방안과 시사점”, 『과학기술정책 포커스』, 2021. 미소장
5 『The Science Monitor』. “러시아 AI 지원 무기 시스템 확대”, 2021. 7.20. 미소장
6 『Marketsandmarkets』, “Artificial Intelligence in Military Market, 2018. 미소장
7 Edwards, Lilian, Veale, Michael, “Slave to the Algorithm? Why a ‘Right to an Explanation’ Is Probably Not the Remedy You Are Looking For”, Duke Law and Technology Review, Vol16, No.1, 2017. 미소장
8 Computerworld, “‘Explainable Artificial Intelligence’:Cracking open the black box of AI”, 2017.11. 2. 미소장
9 김동현, “설명가능 인공지능(XAI) (Explainable Artificial Intelligence by DARPA).” 『Special report 2018-2』, 2018. 미소장
10 David Gunning, David W. Aha., “DARPA’s Explainable Artificial Intelligence Program.” AI MAGAZINE, 2019. 미소장
11 PRASHANT GOHEL e t al., “Explainable A I: c urrent status and future directions,” arXiv:2107.07045v1, 2021. 미소장
12 Alejandro Barredo Arrieta et al, “Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI”, Information Fusion, Vol 58. pp.82–115, 2020. 미소장
13 Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin, “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier”, arXiv.org/abs/1602.04938, 2016. 미소장
14 ScottMLundberg, Su-In Lee. “A unified approach to interpreting model predictions.” Neural Information Processing Systems(NIPS 2017), 2017. 미소장
15 Sara Hooker, Dumitru Erhan, Pieter-Jan Kindermans, Been Kim. “A Benchmark for Interpretability Methods in Deep Neural Networks, Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2019), 2019. 미소장
16 Bach S , Binder A, Montavon G, Klauschen F, Müller K-R, Samek W , ” On P ixel-Wise Explanations for Non-Linear Classifier Decisions by Layer-Wise Relevance Propagation“, PLoS ONE, 10(7): e0130140, 2015. 미소장
17 장상국, 최기일, ”미래 국방을 대비한 인공지능 기반의 방위산업 발전방향 연구“, 『한국방위산업학회지』, 제28권 제3호, 2021. 미소장
18 김기환, 이상복, ”방산원가관리체계 개선을 위한 인공지능(AI) 기반의 RPA 적용방안 개념연구“, 『한국방위산업학회지』, 제29권 제3호, 2022. 미소장

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