인공지능 기반 전장상황 분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구
A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence
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초록
기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
In the existing intelligent command control system study, the analysis results of the commander's battlefield situation questions are provided from knowledge-based situation data. Analysis reporters write these results in various expressions of natural language. However, it is important to analyze situations about information and intelligence according to context. Analyzing the battlefield situation using artificial intelligence is necessary. We propose a virtual dataset generation method based on battlefield simulation scenarios in order to provide a dataset necessary for the battlefield situation analysis based on artificial intelligence. Dataset is generated after identifying battlefield knowledge elements in scenarios. When a candidate hypothesis is created, a unit hypothesis is automatically created. By combining unit hypotheses, similar identification hypothesis combinations are generated. An aggregation hypothesis is generated by grouping candidate hypotheses. Dataset generator SW implementation demonstrates that the proposed method can be generated the virtual battlefield situation dataset.
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