LLMRAG 기반 교육훈련 계획 자동생성 모델의 설계 및 성능 검증에 관한 연구
Design and Performance Validation of an LLM-RAG Based Automated Military Training Plan Generation Model
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초록
본 연구는 군 교육훈련 계획 수립의 행정 부담과 교범 활용의 한계를완화하기 위해, 군사 교범 정보를(Test: 공개된 인터넷 자료) 지식베이스로하는 LLM–RAG 기반 자동생성 모델을 설계하고, 구급법 응급처치와 사격술훈련 시나리오를 대상으로 1차 실험 검증을 수행하였다. 실험 결과, 제안모델은 동일 LLM을 단독 사용하는(LLM Only) 경우 대비 0.92의 높은정확도(Accuracy)를 달성하며 교범 근거가 분명한 계획을 보다 일관되게생성함을 입증하였다. 이는 정확성·사실성 확보 및 환각(Hallucination) 통제측면에서 획기적인 성능 향상을 확인한 것으로, 현재 추진 중인 국방부sLLM 구축 사업과 연계할 경우 폐쇄망 환경에서 부대 맞춤형 교육훈련체계를 고도화하는 실증적 출발점이 될 것임을 시사한다.
Abstract
To mitigate the administrative burden and limitations of manual utilization in establishing military training plans, this study designed an LLM–RAG-based automated generation model. This model utilizes military doctrine (from publicly available internet data) as its knowledge base. A primary experimental verification was conducted targeting scenarios for first-aid emergency treatment and marksmanship training. Compared to an 'LLM Only' baseline (using the same LLM), the proposed model more consistently generated plans with clear doctrinal evidence in both domains. It confirmed the expected level of effectiveness in terms of accuracy, faithfulness, and hallucination control. This suggests that, when integrated with the Ministry of National Defense (MND)'s ongoing sLLM (small LLM) development project, this research can serve as an empirical starting point for advancing a unit-customized education and training system within a closed-network environment.