본 연구는 최근 급부상 중인 인공지능을 ‘전쟁교훈분석’(줄여서 전훈분석)이라는 국방정책 분야에 적용하기 위한 것이다. 전훈이란 군사 활동 중 얻은 교훈을 통해 전투발전체계 상 문제점을 수집·분석하고 개선소요를 찾아 현존전력의 최적화를 구현하고자는 모든 활동을 말한다. 이 전훈을 도출하기 위해서 과거 분석사례, 관련 교범, 훈령·규정, 작전계획 등 사전 검토해야만 하는 데이터양이 엄청나다는 것과 그로 인한 분석 절차상 과도한 시간 외에도 많은 예산이 소요될 수밖에 없다. 본 연구는 이 문제점을 해결하고자 기존 방법 외에 인공지능 머신러닝을 기반으로 한 정량적 연구를 적용하는 새로운 접근방식을 시도한다. 특히 자연어로 구성된 전훈 데이터를 머신러닝 자연어처리 기법 중 LDA 토픽모델링을 이용해 전투발전체계별 토픽과 핵심단어로 추출하는 방안을 제시하였다. 또 EDA 결과와 XAI 구현을 통해 군 지휘관과 같이 특정 대상에게 인공지능의 제시 결과를 신뢰할 수 있도록 근거를 제공한다.