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표제지 1

목차 3

Ⅰ. 서론 10

1. 연구 배경 10

2. 연구 목적 12

3. 연구 범위 13

4. 연구 절차 및 방법 16

5. 연구 일정 및 산물 22

Ⅱ. 연구 세부 내용 24

1. 관련 연구 및 사례 24

가. 생성형AI 이론적 고찰 (과업 1) 24

나. 국내ㆍ외 국방ㆍ민간분야 생성형AI 적용 사례 조사ㆍ분석 (과업 2) 36

2. 주요 연구 내용 74

가. 방위사업청 생성형AI 요구기능 도출 (과업 3) 74

나. 방위사업청 특수성(보안ㆍ폐쇄망) 고려 생성형AI 추진 방안 (과업 4) 132

다. 데이터 학습 방법, 오류 방지 방안 (과업 5) 149

라. 최적의 파운데이션 모델 (과업 5) 165

3. 소요 예산 및 기간 178

4. 운영유지 및 발전 계획 185

가. 시스템 운영 방안 (과업 6) 185

나. 확대ㆍ발전 방안 (과업 7) 194

Ⅲ. 기대효과 및 활용 218

1. 기대효과 218

2. 연구결과의 활용 219

[부록 1] 약어집 / 참고문헌 221

〈표 1〉 정책 용역 연구 품질 확보 19

〈표 2〉 생성형 AI의 기존 방법론 한계점 30

〈표 3〉 생성형 AI의 구조적 결함 31

〈표 4〉 현 기술의 한계점 33

〈표 5〉 생성형 AI 한계점 개선 노력 35

〈표 6〉 공군 생성형 AI 응용 프로그램 실무 요구 및 특성 41

〈표 7〉 생성형 AI 기술유형 및 적용사례 66

〈표 8〉 공모사업 전담기관, 명칭 및 지원분야 68

〈표 9〉 생성형 AI 도입 시 고려사항 71

〈표 10〉 생성형 AI 현안 73

〈표 11〉 데이터 라벨링 항목(예시) 75

〈표 12〉 관련 법률, 시행령, 규칙(1/2) 76

〈표 13〉 관련 법률, 시행령, 규칙(2/2) 77

〈표 14〉 주관식 설문 분석 결과(1) 84

〈표 15〉 주관식 설문 분석 결과(2) 85

〈표 16〉 주관식 설문 분석 결과(3) 87

〈표 17〉 업무지원 과제 상세 89

〈표 18〉 개조식 보고서 초안 관련 AI 생성, 검색 및 처리 기능 102

〈표 19〉 특화번역 과제 상세 113

〈표 20〉 시스템 도입방식 비교 135

〈표 21〉 학습 파라미터 156

〈표 22〉 환각 지수 평가 지표 164

〈표 23〉 출력 품질 평가 지표 164

〈표 24〉 파운데이션 모델 최소 조건 174

〈표 25〉 1단계 소요 예산 및 기간 178

〈표 26〉 1단계 인프라(HW 및 SW) 구축비 상세 180

〈표 27〉 1단계 개발 인건비 상세 181

〈표 28〉 2단계 소요 예산 및 기간 181

〈표 29〉 2단계 인프라(HW 및 SW) 구축비 상세 183

〈표 30〉 2단계 개발 인건비 상세 184

〈표 31〉 타 기관 운용조직 사례조사 189

〈표 32〉 기품원 세부 업무 198

〈표 33〉 국방기술진흥연구소 주요 업무 199

〈표 34〉 방위사업청 생성형AI 도입 및 활용 관련 설문조사 결과 202

〈표 35〉 국외 생성형 AI 적용 현황 203

〈표 36〉 삼성SDS 사내 생성형AI 주요 기능 204

〈표 37〉 삼성전자 삼성가우스2 주요 기능 205

〈표 38〉 LG CNS (DAP GenAI 플랫폼) 주요 기능 205

〈표 39〉 ADD 및 기품원, 생성형AI 서비스 적용 공통업무 세부 내용 208

〈표 40〉 ADD 및 기품원, 생성형AI 적용 특화업무 세부 내용 209

〈표 41〉 연계 대상 정보화시스템 현황 211

〈표 42〉 연계 대상 정보화시스템 중ㆍ장기 판단 216

〈표 43〉 기존 정보화시스템 연계 시 고려사항 217

〈표 44〉 연계 대상 정보화시스템 중ㆍ장기 판단 219

[그림 1] 인공지능 일상화 및 산업고도화 계획 10

[그림 2] 기술적 연구 배경 및 연구 방향 11

[그림 3] 행정적 연구 배경 및 연구 방향 11

[그림 4] 연구 배경 및 목적 12

[그림 5] 연구 범위 및 과업 13

[그림 6] 연구 단계 및 수행 절차 16

[그림 7] 연구 수행 체계 21

[그림 8] 생성형 AI 개념 24

[그림 9] 생성형 AI 도입 배경 25

[그림 10] 생성형 AI 발전과정 26

[그림 11] 국내ž외 기술 수준 분석 28

[그림 12] 미 국방부 생성형 AI 추진 조직 36

[그림 13] 생성형 국방 AI의 비전 38

[그림 14] 생성형 국방 AI 행정지원 3종 39

[그림 15] 공군 생성형 AI 구축 개념 42

[그림 16] 21~24 코난의 정부사업 수주현황 43

[그림 17] 일반적 사무업무 관점에서 문제인식 44

[그림 18] 방위사업청 홍길동 사무관의 업무패턴 비교 44

[그림 19] Open AI 이미지 생성 AI 50

[그림 20] Imagen 구조(좌)와 Google의 DrawBech 벤치마크(우) 51

[그림 21] Parti 모델 구조 51

[그림 22] Google Workspace 특징 52

[그림 23] Microsoft Workspace 특징 53

[그림 24] Microservice의 모든 사업부문을 위한 AI 예시 53

[그림 25] NVIDIA GET3D 모델 생성 개념 54

[그림 26] 텍스트 안개가 낀 키 큰 나무로 둘러싸인평화로운 호수로 생성된 이미지 54

[그림 27] Adobe Firefly 예시 55

[그림 28] 왼쪽 위 원본 이미지로 만들어낸 3장의 변형 이미지 56

[그림 29] 삼성SDS 생성형 AI 플랫폼 Fabrix 사용 예시 57

[그림 30] DAP GenAI Knowledge Lake 개념 58

[그림 31] HyperClova X 똑똑하게 활용하기 화면 예시 59

[그림 32] 헤이카카오 사용 예시 60

[그림 33] 카오 초거대 AI이미지 생성 모델 연구개발 현황 60

[그림 34] 생성형 AI 플랫폼 구축으로 인한 업무환경 혁신 67

[그림 35] 공모사업 추진절차 69

[그림 36] 플랫폼 이용지원 사업 추진절차 69

[그림 37] 개발지원 사업 추진절차 70

[그림 38] 생성형 AI 도입 및 활용에 대한 설문조사 절차 78

[그림 39] 생성형 AI 도입 및 활용에 대한 설문 항목 구성 79

[그림 40] 설문지 구성 79

[그림 41] 생성형 AI 서비스 경험 응답 결과 80

[그림 42] 생성형 AI 도입 필요 서비스 응답 결과 81

[그림 43] 생성형 AI 도입 시기 응답 결과 81

[그림 44] 생성형 AI 도입 접근방식 및 1단계 서비스 응답 결과 82

[그림 45] 생성형 AI 2단계 서비스 및 운영조직 응답 결과 82

[그림 46] 생성형 AI 교육 필요성, 도입 우려사항, 사용주저 사유 응답 결과 83

[그림 47] 생성형 AI를 활용한 업무 시나리오 94

[그림 48] 생성형 AI를 활용한 문서 작성 활용 예시 95

[그림 49] 문서요약 및 초안 작성을 위한 생성형 AI 적용 방안 95

[그림 50] 문서 요약시스템 개념도 96

[그림 51] LLM 및 RAG 구축을 위한 시스템 구축 예시 97

[그림 52] RAG 데이터 변환처리 개념도 98

[그림 53] LLM 학습 및 튜닝처리 과정 99

[그림 54] LLM 할루시네이션 보완을 위한 RAG 활용 처리 100

[그림 55] LLM 할루시네이션 보완을 위한 학습처리 개선과정 101

[그림 56] 방위사업청 전용 생성형 AI 플랫폼 기능 103

[그림 57] 우선순위 평가요소 및 순위부여 매트릭스 도구 119

[그림 58] 추진과제 및 이행과제 120

[그림 59] 이행과제 평가 121

[그림 60] 우선순위 부여 122

[그림 61] 생성형 AI 서비스 구현 방안 125

[그림 62] RAG 플랫폼 기능 구현 126

[그림 63] RAG 플랫폼 기능 분산 배치 127

[그림 64] LLMOps 플랫폼 기능 128

[그림 65] 검색 최적화 129

[그림 66] 프롬프트 엔지니어링 129

[그림 67] 구현화면(보고서 생성 예시) 130

[그림 68] 현화면(보고서 요약 번역 예시) 131

[그림 69] 구현화면(대화형 질의응답 예시) 131

[그림 70] HWㆍSW 구축 방안 검토 절차 및 요소 136

[그림 71] LLMOps SW 아키텍처 구조 139

[그림 72] 쿠버네티스 기반 SW 구성 및 배치도 140

[그림 73] HW 배치 개념도 142

[그림 74] HW 용량 및 스펙 143

[그림 75] 로드맵 145

[그림 76] 1단계 추진 방안 147

[그림 77] 2단계 추진 방안 148

[그림 78] 기존 데이터 학습 방법 149

[그림 79] 바이트 및 문자열 분석 151

[그림 80] 제안하는 데이터 정제 방식 153

[그림 81] RAG(검색생성증강)을 활용한 데이터 오류 방지 방안 구조 159

[그림 82] 데이터 환각 지수를 활용한 오류도 측정 방안 구조도 163

[그림 83] 파운데이션 모델 개발 4단계 166

[그림 84] 파운데이션 모델 구조 170

[그림 85] Mixture Distribution 구조 171

[그림 86] 민감 정보 제외 방안 프로세스 175

[그림 87] IT 운영조직 핵심기능 정의 186

[그림 88] 운영유지 핵심 기능 187

[그림 89] 모델 고도화 및 신규 모델 적용 시 적정 예산체계 선정 체크리스트 188

[그림 90] 인프라 운영을 위한 조직 구성방안 수립 190

[그림 91] 인프라 운영 소요인력 산출 190

[그림 92] 유지보수 담당 조직 업무 구성 192

[그림 93] 유지보수 조직별 주요 역할 192

[그림 94] ADD 조직도 194

[그림 95] 국방연구개발 조직 간 임무 관계도 195

[그림 96] 기품원 조직도 197

[그림 97] 생성형 AI를 통한 출연기관 업무 개선 분야 201

[그림 98] 생성형 AI 출연기관 활용 방안 206

[그림 99] 정보화시스템 연계방안 로드맵 수립 절차 210

[그림 100] 정보화시스템 연계 중ㆍ장기 시기 선정 방법 214

[그림 101] 정보화시스템 연계 순위 설정 방법 215

[그림 102] 정보화시스템 연계 중ㆍ장기 로드맵 217

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