전장 상황을 묘사하는 가설들을 위한 준지도 군집화 알고리즘

Abstract

최근 연구에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발을 위한 데이터셋 생성 방법이 제안되었으며, 이 데이터셋들은 인공지능을 활용한 군 참모 기술의 개발을 가속화하고 있다. 지휘관의 의사 결정을 효과적으로 지원하기 위해서는 전장 상황을 표현하는 가설 내의 다양한 전장 지식 요소들을 분석하고, 연관성이 높은 가설들을 군집화할 필요가 있다. 하지만 가설 내에는 서로 다른 특성을 갖는 다양한 전장 지식 요소들이 복잡하게 얽혀 있어, 이에 대한 충분한 고려 없이 단순히 기존의 군집화 방법을 적용하는 것만으로는 성능의 한계가 있다. 본 논문에서는 가설 내의 다양한 전장 지식 요소들 사이의 관계를 효과적으로 반영하여 가설 간의 유사도를 추정하고, 이를 기반으로 유사한 가설을 군집화하는 준지도 알고리즘을 제안하였다. 또한, 9개 주제에 대해 생성된 전장 상황 가설 데이터셋을 활용한 실험을 통해, 제안한 알고리즘이 기존의 방법들보다 일관되게 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.