전장에서의 적대적 대상에 대한 행위 인식 및 위협 수준 분석 알고리즘 리뷰

Abstract

적대적 대상에 대한 행위 식별과 위협 수준 분석은 전장에서의 지휘 결심에 있어서 매우 중요한 요소이나 동시에 난도가 높은 과제이다. 적 행위 식별과 위협 수준 분석을 자동화하기 위하여 퍼지 로직, 베이지안 네트워크, 신경망 기반 방법론이 주로 연구되었다. 본 리뷰에서는 각 방법론의 개념, 적용 사례 개요, 모형 적용 예시, 입력변수와 출력 데이터의 형태, 장단점 등을 다룬다. 각 방법론은 다수의 객체 간 상호작용을 고려하지 못한다는 공통적인 한계를 갖는다. 이 한계를 극복하기 위한 향후 연구 방향으로, 동적 그래프 신경망 기반 적 행위 식별 및 위협 수준 분석 방법론을 제시한다.