수정 기능분석법을 활용한 메타버스 기반의 군 인공지능 학습용 데이터 레이블링 시스템 개념설계
Conceptual Design of Data Labeling System based on Metaverse for the Military Artificial Intelligence using the Modified Functional Analysis Method
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초록
본 논문에서는 높은 신뢰성을 보장해야 하는 군용 AI 시스템 개발에 필요한 학습 데이터의 양과 질을 높이기 위한 개념적 설계를 제안하였다. 군에서 부족한 데이터량을 보완할 수 있는 가상 데이터 생성 방식으로 최근 각광받고 있는 기술인 메타버스(Metaverse)의 활용을 제안하였다. 메타버스를 활용 데이터 생성 레이블링 시스템의 개념 설계에는 수정된 기능 분석 방법이 사용하였다. 개념설계의 블랙박스 디자인은 최상위 기능요구사항에서 하위 기능요구사항을 정의하고, 각 기능요구사항을 만족시킬 수 있는 적용기술을 식별하여 완성하였다. 본 연구는 향후 메타버스를 이용한 레이블링 시스템의 실제 연구 개발 시 기본 설계 이전에 기능 요구분석에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This paper proposed the conceptual design to increase the quantity and quality of learning data required for the development of a military AI system that must ensure high reliability. The use of Metaverse, a technology that has recently been spotlighted as a virtual data generation method that can compensate for the insufficient amount of data in the military, is proposed. A modified function analysis method was used in the conceptual design of a labeling system that uses metaverse to generate data for military AI system. The black box design of conceptual design was completed based on the applied technology by defining the lower-level functional requirements from the top-level functional requirements and identifying the applied technologies that can satisfy each functional requirement. This study is expected to be usefully utilized for functional requirements analysis before basic design in the case of actual research and development of a labeling system using metaverse in the future.
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