지형정보와 인지정보를 융합한 AI 정보참모용 침투로 자동 예측 방법론 연구
A study on automatic prediction methodology for the infiltration route that can be used as an AI intelligence staff by applying the convergence of geographic information and cognitive information
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초록
본 연구의 목적은 한국군 방어작전간 공격하는 북한군 정찰부대의 침투로를 예측하는 방법론을 제시하고, 모델로 구현하는 것이다. 침투로 예측 모델은 지휘관의 의사결정에 도움을 주는 AI 정보참모의 일부 기능을 구현한 것이다. 이를 위해 먼저 지리정보시스템의 경사도, 고도, 수목밀도 3가지 지형정보와 Dijkstra 및 A-star 최단경로 알고리즘을 이용해 다양한 예상 침투로를 예측한다. 예측된 예상 침투로 중에서 북한군의 인지정보로 보았을 때 어떤 침투로가 적합한지를 KCTC(Korea Combat Training Center) 전문대항군의 침투 사례 분석을 통해서 판단하였다. 또한, 제안하는 방법론을 오프라인 상태의 스마트폰 애플리케이션으로 구현하여 야전 군인들이 현장에서 활용할 수 있는 방안도 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to present the methodology for predicting the infiltration route of North Korean reconnaissance units during the defense operations of the South Korean military and to implement it by using this model. This infiltration route prediction model is mainly designed for AI(Artificial Intelligence) intelligence staff to assist the commander's decision-making. In our model, various predicted infiltration routes are made by using the three types of topographic information such as slope, altitude, and tree density acquired from the geographic information system and the Dijkstra and A-star shortest path algorithms. And the proposed methodology includes the North Korean military's cognitive information and KCTC(Korea Combat Traning Center) data of the specialized counter forces. In addition, we present a method of an individual mobile environment that can be directly used by soldiers in the field.
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