뇌파를 활용한 BCI기술의 대한민국 군(軍) 적용 연구: 개인화기 사격술(射擊術)을 중심으로
Military application study of BCI technology using brain waves in Republic of Korea Army: Focusing on personal firearms
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초록
현재 우리 군은 미래전에 초지능ㆍ초연결 기반의 인공지능과 사람과 무인 전투체계 협업 등의 변화를 이끄는 핵심기술을 발굴하고 있다. 이런 변화 하에서 본 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface) 기술과 국방 분야에서 군장병의 개인화기 사격술 훈련 시 높은 명중률과 전투력을 향상하는 방안을 제시하는 데 목적을 두고 있다. 이에 본 연구는 뇌파(EEG, ElectroEncephaloGraphy) 활용한 측정을 통해 5가지 뇌파 중 졸음에 관련된 세타파 위주의 연구에서 개인화기 사격술에서 필요한 차분함의 알파파와 집중을 나타내는 베타파가 정확도에 기여하다는 것을 밝혔다. 이런 연구결과는 현재 대한민국 군의 기본 개인화기인 K-1 소총과 K-2 소총 사격 시 명중률에 영향을 미치는 호흡과 격발 간 집중력과 차분함 수준을 향상시킬 수 있는 가능성을 제기한 것으로 개인화기 사격술 개선 측면에서 활용의 가치가 높다고 볼 수 있다. 특히, 본 연구는 뇌파 측정 연구결과를 활용한 국방과학기술의 확보 방향을 제시함으로써 2050국방과학기술 발전에 기여한 연구적 의의가 있다.
Abstract
The importance of reserve forces is increasing owing to changes in the security environment, such as the promotion of Defense Reform 2.0 and a sharp decrease in military service resources. Under these changes, we focus on combining EEG (ElectroEncephaloGraphy) with Brain-Computer Interface (BCI) for improving combat power and contributing to the future development of defense science and technology in 2050. In the study of EEG measurement technology, the alpha wave of calmness and beta wave representing the improvement of the concentration on individualized shooting skills, were measured with high accuracy in the theta wave-related research, and the value of their use was recognized. Using in the combat situations of personal firearms shooting, it can be applied in a small budget and a short period of time. Through our findings, when shooting the K-1 and K-2 rifles (the basic personal weapons in Korean military), it can contribute to improving the accuracy of existing individual’s shooting by increasing both concentration and calmness between breathing and firing control. Hence, our study show in the future warfare, the new direction of current defense science and technology and new concept of personal weapon usages in artificial intelligence based on hyper-intelligence, hyper-connectivity, and human-unmanned combat systems.
참고문헌 (14)
- Swati Aggarwal, "Review of Machine Learning Techniques for EEG Based Brain Computer Interface", Archives of Computational Methods in Engineering, 29(5), pp.3001~3020 (2022), Springer Science and Business Media LLC[DOI]
- 안진우, "인공지능 분야 국방 미래기술에 관한 실증연구", 한국산학기술학회논문지, 21(5), pp.409~416 (2020), 한국산학기술학회[DOI]
- Kara J. Blacker, "Cognitive Training for Military Application: a Review of the Literature and Practical Guide", Journal of Cognitive Enhancement, 3(1), pp.30~51 (2018), Springer Science and Business Media LLC[DOI]
- Czech, A., "Brain-computer interface use to control military weapons and tools", International Scientific Conference on Brain-Computer Interfaces BCI Opole, pp.196~204 (2021), Springer
- Dornhege, G, "Toward brain-computer interfacing (Vol. 63)" (2007), MIT press
- Christopher M. Janelle, "Visual Attention and Brain Processes That Underlie Expert Performance: Implications for Sport and Military Psychology", Military Psychology, 20(sup1), pp.S39~S69 (2008), Informa UK Limited[DOI]
- 김귀정, "BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 상호작용함수 기반 자율적 기계학습", 디지털융복합연구, 13(8), pp.289~294 (2015), 한국디지털정책학회[DOI]
- 김영식, "첨단기술 전력화를 위한 소요군 기술역량 확보방안", 군사발전연구, 15(1), pp.75~100 (2021), 군사학연구소
- 이구형, "Evaluation of Attention and Relaxation Levels of Archers in Shooting Process using Brain Wave Signal Analysis Algorithms", 감성과학, 12(3), pp.341~350 (2009), 한국감성과학회
- 박승민, "컨볼루션 신경망 기반 운동심상을 이용한 뇌의 연결성 분석 및 분류방법", 한국지능시스템학회 논문지, 29(2), pp.124~129 (2019), 한국지능시스템학회[DOI]
- Kaline Rocha, "Unskilled shooters improve both accuracy and grouping shot having as reference skilled shooters cortical area: An EEG and tDCS study", Physiology & Behavior, 224, pp.113036~ (2020), Elsevier BV[DOI]
- 신규용, "국방군수분야에서 인공지능(AI) 기술의 활용실태 분석 및 발전방향 제시", 디지털콘텐츠학회논문지, 20(12), pp.2433~2444 (2019), 한국디지털콘텐츠학회[DOI]
- Amardeep Singh, "A Comprehensive Review on Critical Issues and Possible Solutions of Motor Imagery Based Electroencephalography Brain-Computer Interface", Sensors, 21(6), pp.2173~ (2021), MDPI AG[DOI]
- 윤중선, "Brain-Computer Interface 기반 인간-로봇상호작용 플랫폼", 한국산학기술학회논문지, 16(11), pp.7508~7512 (2015), 한국산학기술학회[DOI]