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표제지 1

목차 5

요약 8

Ⅰ. 서론 9

1. 연구 배경 9

2. 현 실태 및 문제점 10

3. 연구 목표 및 주요 연구내용 11

Ⅱ. 인공지능 기술 분석 및 역량 강화 14

1. 인공지능의 개념 및 3요소 14

가. 알고리즘 16

나. 데이터 21

다. 컴퓨팅자원 24

2. 인공지능 시험적 구현 25

3. 민간 및 군사선진국 인공지능 기술 현황 및 분석 35

가. 국방 인공지능의 특성 35

나. 군사선진국의 국방 인공지능 현황 36

다. 민간분야와 군사선진국 인공지능 적용 사례분석 41

Ⅲ. 인공지능 적용 요망분야 식별 및 적용예시 43

1. 군사력평가 적용 요망분야 식별 43

가. 목적과 방법 43

나. 군사력평가 인공지능 적용 요망분야 식별 과정 46

다. 기존 모델 사용자별 의견수렴 47

2. 군사력평가 인공지능 적용 요망분야 50

가. 국방데이터 분석 및 전처리 50

나. 간소 모형/KIDA 자체제작 모델의 AI를 통한 모사 51

다. 자체제작 모델을 수정한 전력 대안/방책도출 AI 52

라. 소 결론 53

Ⅳ. 인공지능 구현 및 발전 방향 54

1. 알고리즘 분야 54

가. 요구사항 및 제한사항 54

나. 구현 및 발전 방향 55

2. 데이터 분야 58

가. 요구사항 및 제한사항 58

나. 구현 및 발전 방향 58

3. 컴퓨팅 자원 분야 59

가. 요구사항 및 제한사항 59

나. 구현 및 발전 방향 59

Ⅴ. 결론 61

참고문헌 63

표목차 6

〈표 Ⅰ-1〉 국방 분야 AI 적용관련 연구 13

〈표 Ⅱ-1〉 국내외 다양한 인공지능의 정의 15

〈표 Ⅱ-2〉 민간분야와 군사선진국 사례분석을 통한 문제별 적합 알고리즘 식별 41

〈표 Ⅲ-1〉 군사력평가 기존 방법론 보완 소요 44

그림목차 7

〈그림 Ⅰ-1〉 연구 수행방법 13

〈그림 Ⅱ-1〉 인공지능 기계학습 데이터 분석 전체 프로세스 16

〈그림 Ⅱ-2〉 프로세스 관점에서 본 기계학습 알고리즘 17

〈그림 Ⅱ-3〉 시대에 따른 알고리즘 및 성능 변화 21

〈그림 Ⅱ-4〉 시험적 구현 코드 및 출력값(1) 26

〈그림 Ⅱ-5〉 시험적 구현 코드 및 출력값(2) 27

〈그림 Ⅱ-6〉 시험적 구현 코드 및 출력값(3) 27

〈그림 Ⅱ-7〉 시험적 구현 코드 및 출력값(4) 28

〈그림 Ⅱ-8〉 시험적 구현 코드 및 출력값(5) 29

〈그림 Ⅱ-9〉 시험적 구현 코드 및 출력값(6) 29

〈그림 Ⅱ-10〉 시험적 구현 코드 및 출력값(7) 30

〈그림 Ⅱ-11〉 시험적 구현 코드 및 출력값(8) 31

〈그림 Ⅱ-12〉 시험적 구현 코드 및 출력값(9) 31

〈그림 Ⅱ-13〉 시험적 구현 코드 및 출력값(10) 32

〈그림 Ⅱ-14〉 시험적 구현 코드 및 출력값(11) 33

〈그림 Ⅱ-15〉 시험적 구현 코드 및 출력값(12) 33

〈그림 Ⅱ-16〉 JAIC의 주요 인공지능 분야 37

〈그림 Ⅱ-17〉 선형회귀, 기본 딥러닝 모델, 최적화된 딥러닝 모델의 예측 결과값 차이 42

〈그림 Ⅲ-1〉 군사력평가 AI 적용 요망분야 식별 방법 43

〈그림 Ⅲ-2〉 기계학습의 목적과 사용기법(*Lincoln Labotory (MIT), 2020) 45

〈그림 Ⅲ-3〉 DM&S 모델의 일반적인 과정과 구조 48

〈그림 Ⅲ-4〉 국방데이터 분석 및 전처리 개념 51

〈그림 Ⅲ-5〉 모형의 인공지능을 통한 모사 개념 52

〈그림 Ⅲ-6〉 전력대안/방책도출 인공지능 개념 53

〈그림 Ⅳ-1〉 알고리즘-적용예시 54

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