군에서 신호 정보 분야에 어떻게 인공지능을 적용할 수 있을까?

 

목차

- 01. 군에서 신호 정보 데이터에는 어떤 것들이 있을까?
- 02. 위의 신호 정보 데이터는 어떤 목적으로 활용되고 있을까?
- 03. 인공지능(AI) 기술은 어떻게 사용되고 있을까?

 

 

01. 군에서 신호 정보 데이터에는 어떤 것들이 있을까?

 

 

01. 군에서 신호 정보 데이터에는 어떤 것들이 있을까?
군사 분야에서의 신호 정보 데이터(Signal Intelligence, SIGINT)는 주로 통신 및 전자 신호 수집을 통해 얻어지는 정보를 포함한다.

   A. 통신 정보(COMINT) : 통신 정보는 무선 통신을 통해 전송되는 모든 종류의 음성, 텍스트 및 데이터 신호를 포함.
     - 음성 통신 : 전화 통화, 무선 통화, 인터넷 음성 통화 등
     - 텍스트 통신 : SMS, 이메일, 채팅 메시지, 소셜 미디어 게시물 등
     - 데이터 통신 : 파일 전송, 인터넷 트래픽, 군사 시스템 데이터 등

    ===> 대화 내용이나 메시지를 해석하고 해당 정보에서 중요한 전략적 또는 전술적 데이터를 추출하는 데 중점을 둔다.

    ===> 분석 방법 
     - 음성 인식 : 음성 통화 내용을 자동으로 텍스트로 변환하고 분석.
     - 텍스트 분석 : 메시지 내용을 분석하여 주요 키워드, 개념, 의도 등을 파악.
     - 데이터 분석 : 파일 내용, 인터넷 트래픽 패턴 등을 분석하여 정보를 추출.

    ===> 활용 방식
     - 적군의 의도 및 계획 파악 : 통신 내용을 분석하여 적군의 군사 작전 의도, 계획, 및 병력 배치 상황을 파악
     - 사기 및 속임수 작전 : 위조된 통신 메시지를 보내 적군을 속이고 혼란시키는 데 활용.


   B. 전자 정보(ELINT) : 전자 정보는 주로 비통신 전자 신호를 포함.
    - 레이더 신호 : 적군 레이더 시스템에서 발사되는 신호
    - 유도 시스템 신호 : 적군 미사일, 유도탄 등에서 발사되는 신호
    - 무기 시스템 신호 : 적군 무기 발사 시 발생하는 신호
    - 통신 신호 분석 : 통신 신호의 특성을 분석하여 정보를 추출

    ===> 분석 방법 
     - 신호 분석 : 전자 신호의 주파수, 강도, 패턴 등을 분석하여 정보를 추출
     - 이미지 처리 : 레이더 영상 등을 분석하여 적군의 위치, 이동 방향, 군사력 등을 파악
     - 신호 모의 : 적군 전자 시스템의 작동 방식을 모의하여 취약점을 파악

    ===> 활용 방식
     - 적군의 위치 및 이동 파악 : 레이더 신호를 분석하여 적군의 위치, 이동 방향, 군사력 등을 파악
     - 적군 무기 시스템 분석 : 무기 시스템 신호를 분석하여 적군 무기의 종류, 성능, 운영 방식 등을 파악
     - 적군 통신 시스템 분석 : 통신 신호 분석을 통해 적군 통신 시스템의 취약점을 파악하고 공격 전략을 수립

    ===> ELINT는 적의 레이더 위치, 유형, 기능을 식별하고 적의 방공 시스템, 항법 시스템 등의 기능과 활동을 분석하는 데 사용.

   C. 계기 신호(FISINT) : 계기 신호는 적의 시험과 운용 중인 무기 시스템에서 발생하는 신호를 포함.
     - 미사일 발사 신호 : 적군 미사일 발사 시 발생하는 신호.
     - 위성 추적 신호 : 적군 위성의 궤도 및 활동을 추적하는 신호.
     - 우주 활동 신호 : 적군의 우주선 발사 및 운용 관련 신호.
     - 핵 실험 신호 : 적군 핵 실험 시 발생하는 신호.


    - 미사일 발사, 위성 추적, 우주 활동
    ===> FISINT는 주로 적의 무기 개발 상태와 능력을 평가하는 데 사용.

   D. 기타 신호 정보 데이터 
     - 사이버 정보(CYBINT) : 적군의 컴퓨터 네트워크 및 시스템에서 탈취한 정보
     - 사회공학 정보(SOCINT) : 적군의 인원, 조직, 활동 등에 대한 정보를 수집하기 위해 일반 대중이나 적군 인원을 대상으로 하는 정보
     - 오픈 소스 정보(OSINT) : 인터넷, 뉴스 기사, 소셜 미디어 등 공개적으로 입수 가능한 정보

 

 

 

02. 신호 정보 데이터는 어떤 목적으로 활용되고 있을까?

 

  A. 적군의 의도 및 계획 파악 : 수집된 신호 정보 데이터를 분석하여 적군의 군사 작전 의도, 계획, 및 병력 배치 상황을 파악합니다.
  B. 전장 상황 감시 : 적군의 이동, 군사력 배치, 활동 등을 지속적으로 감시하고 전장 상황을 파악합니다.
  C. 미션 수행 지원 : 공격, 정찰, 방어 등 다양한 군사 작전을 수행하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

 

 

 

03. 인공지능(AI) 기술은 어떻게 사용되고 있을까?

 

3-1 사이버 공격 방어
  A. 사이버 공격 감지 및 차단 : 새로운 공격 패턴을 빠르게 학습하고 대응. 네트워트 트래픽을 분석하고 침입 시도를 식별하여 사이버 공격으로부터 군사 시스템을 보호.
  
  B. 패턴 분석 : 공격자의 행동 패턴을 분석하여 새로운 공격 방법을 예측하고 이에 맞는 방어 전략을 수립하는데 도움을 준다.
    (예) AI는 데이터 패턴을 학습하여 평소와 다른 비정상적인 신호 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 적의 새로운 통신 프로토콜이나 암호화 방식을 식별하는데 유용하게 사용될 수 있습니다.

   사용될 수 있는 인공지능 알고리즘 :

    B-1 머신러닝 분류 알고리즘 : 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 신경망 등

    B-2 군집 분석 알고리즘(Clustering Algorithms) : 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶어 분석하는데 사용. 비슷한 신호 패턴을 가진 데이터를 집단화하여 새로운 통신 프로토콜의 특성을 식별할 때 유용. K-평균(K-means)과 계층적 클러스터링이 사용될 수 있음.

    B-3 시계열 예측 알고리즘(Time Series Forecasting Algorithms) : ARIMA과 LSTM(Long Short-Term Memory)네트워크와 같은 알고리즘을 이용하여 패턴을 학습 후, 미래의 데이터 포인터를 예측하는데 사용. 이는 적의 통신 활동의 주기를 파악하고 예측하는 사용될 수 있음.

 

 

3-2 전자 정찰 데이터 분석
  A. 적군의 통신 내용, 레이더 신호, 소나 신호, 광학 신호 등을 분석하여 적군의 의도, 계획, 군사력 등을 파악합니다.

    A-1 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) : 텍스트에서 의도나 의미를 추론하는 기술. 딥러닝과 변경기 기반의 모델을 활용하여 문맥적 이해를 통해 적의 의도나 계획을 분석하는데 사용. 예를 들어 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 모델은 복잡한 언어 구조와 의미를 이해하는 데 강력합니다.

   A-2 감정 분석(Sentiment Analysis) : 텍스트에서 감정을 탐지하는 NLP기술로, 통신 내용의 긴장감, 긴급성 등을 평가할 수 있습니다.  적용 예: 적군의 긴급 통신을 식별하고, 특정 상황이나 위협에 대한 반응을 분석하여 적의 심리 상태나 긴급 상황을 파악합니다.

 

  B. 적군의 레이더 및 소나 신호를 분석하여 적군의 위치, 이동 방향, 군사력 등을 파악하고 공격 목표를 선정하는 데 도움을 줍니다.

  B-1 잠수함 탐지 및 추적 : 잠수함과 같은 수중 목표물을 식별하고 추적하는데 사용.

    방법: 소나 신호를 분석하여 특정 패턴을 인식함으로써 잠수함의 형태, 크기, 속도 및 이동 방향을 파악합니다. 이 정보는 잠수함의 위치를 추적하고, 잠재적인 위협을 평가하는 데 기초 자료로 사용

    (1) 데이터 수집 및 전처리 : 소나 시스템으로부터 수집된 음파 신호 데이터는 노이즈 제거, 신호 강화, 필터링 등의 전처리 과정을 거칩니다.

    (2) 특징 추출 : 딥러닝 모델 (예: 컨볼루션 신경망, CNN)을 사용하여 소나 데이터로부터 잠수함의 특징을 자동으로 추출합니다. 이 모델들은 이미지 인식 분야에서 널리 사용되는 기술로, 소나 이미지에서 잠수함의 형태, 크기 등을 식별하는 데 적합

    (3) 객체 탐지 및 분류 : 특징 추출된 데이터는 객체 탐지 알고리즘을 통해 잠수함과 같은 목표물을 식별합니다. 여기에는 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot MultiBox Detector) 등의 실시간 객체 탐지 모델이 사용될 수 있습니다. 이 알고리즘들은 빠른 처리 속도와 높은 정확도로 실시간 추적에 유용.

    (4) 패턴 인식 및 행동 분석 : 순환 신경망(RNN) 또는 LSTM과 같은 모델을 사용하여 시간에 따른 잠수함의 이동 패턴을 분석합니다. 이는 잠수함의 이동 경로, 속도 및 방향을 예측하는 데 사용되며, 잠수함의 향후 위치를 예측할 수 있게 합니다.

3-3 음성 인식 AI
  A. 음성 인식 AI : 적군의 통신 내용을 자동으로 분석하여 중요 정보를 빠르게 추출
   A-1 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition, ASR) : 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 기술

          딥러닝 기반 모델 LSTM, RNN, Transformer) 모델, BERT기반의 모델 사용.

   A-2 음성 합성(Text-to-Speech, TTS) : 텍스트를 음성 데이터로 변환하는 기술. 전사된 메시지를 원어민처럼 들리게 하는데 사용. (예 : WaveNet, Tacotron과 같은 모델)

   

  B. 실시간 분석 및 위협 감지 : 수집된 신호 정보 데이터를 실시간으로 분석하여 위협을 신속하게 감지하고 대응하는데 도움을 준다.

   
  
3-4 통신 신호 처리 
  A. AI는 통신 신호의 해석과 최적화에 사용됩니다. 예를 들어, 무선 네트워크에서는 AI를 사용하여 신호 간섭을 줄이고 데이터 전송률을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 신호의 질을 자동으로 감지하고 조정하여 효율적인 데이터 전송을 보장.
   A-1 [통신네트워크 최적화] CNN과 순환신경망(RNN)이 통신 신호의 특징을 학습하여 간섭을 줄이고, 신호 품질을 자동으로 조절. 이는 데이터 전송률을 최적화하고, 네트워크 용량을 개선하는 데 기여.

   A-2 [통신네트워크 최적화] 오토인코더(Autoencoders): 신호의 손실을 최소화하면서 데이터를 압축하고 복원하는 데 사용됩니다.

  B. AI는 음성 신호를 분석하여 음성 인식, 음성 번역, 음성에서 텍스트로의 변환 등에 널리 사용됩니다. 이 기술은 스마트폰, 스마트 스피커, 고객 서비스 자동화 시스템 등에서 핵심적인 역할.

3-5 신호 분류
  A. 레이더, 소나, 통신신호 등의 신호를 분류하고 식별하는데 도움.

      예를 들어 무선 통신, 레이더 신호 등 다양한 형태의 신호를 실시간으로 감지하고, 이들 신호가 민간인의 것인지, 아니면 적의 군사 활동과 관련된 것인지 구분.

3-6 스펙트럼 관리 및 최적화
  A. 머신러닝 기법으로 가용 주파수 스펙트럼을 효율적으로 할당하고 전파간섭을 최소화.

     A-1 강화학습(Reinforcement Learning, RL) : 동적 환경에서의 최적의 결정을 내리는데 사용됩니다. 스펙트럼 사용 패턴을 학습하여 실시간으로 가용 주파수를 할당하고, 간섭을 최소화하는 전략을 개발합니다. 

     ( 대표 알고리즘: Q-learning, Deep Q-Networks(DQN), Proximal Policy Optimization(PPO))

     

 

  B. 동적 스펙트럼 접근 기법을 통해 주파수 자원을 최적화.
     B-1 코그너티브 라디오 기술과 결합된 AI

      구현: 코그너티브 라디오는 환경을 ‘인지’하여 가용 스펙트럼을 찾고, AI는 이 데이터를 기반으로 최적의 주파수 할당 전략을 수립합니다. (미국 국방부 : DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)는 이전에 Spectrum Collaboration Challenge(SC2)라는 대회를 주최했었습니다. 이 대회는 코그너티브 라디오 기술을 사용하여 무선 스펙트럼을 더 효율적으로 사용하는 방법을 찾는 것을 목표 했었음)

 

3-7 의사결정 지원
  A. 실시간 센서데이터와 AI 기반 예측을 활용하여 작전 지휘관의 의사결정을 지원.
  B. 기존 체계보다 신속하고 정확한 상황 판단이 가능해짐.

 

### 기타 활용 사례 관련 기사

영국 육군, 국방 훈련에 최초로 AI도입(21.07.07)

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영국 최초 실탄 사격 훈련에 AI 엔진 활용
마이크로소프트, 미 육군에 AR 헤드셋 12만 대 제공
프랑스, AI 로봇 개 '스팟(spot)' 군사훈련에 투입
국내 ‘국방 인공지능 TF' 조직, 지능형 정보시스템 구축

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https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139397

 

전파기술의 AI적용 동향 및 전망

간단 요약 : 현재 전파 기술에 AI를 적용하는 필요성과 그 방법, 주요 동향 및 표준화 동향을 설명하고 있습니다. AI 기술은 스펙트럼 공유, 불법 전파 탐지, 레이다 탐지, 전파 의료영상, 채널 모델 등 전파기술의 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/185/0905185006/35-5_69-82.pdf

 

음성 인식 AI 

차세대 항전 통합 플랫폼 (ADEX 2021에 공개된 차세대 항공전자 통합 플랫폼!)

음성 대화형 인터페이스 및 3D 음향 기술

https://www.youtube.com/watch?v=nTq8IgyUkEk

 

미래 전쟁의 핵심... 미중 AI무인무기 개발 경쟁(2023.09)

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=LDVGHL-sFmo

 

DOD Releases AI Adoption Strategy

https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/3578219/dod-releases-ai-adoption-strategy/

 

[간단 내용 요약]

AI 채택 가속화: 미국 국방부는 전장에서의 결정 우위를 유지하기 위해 AI 기능의 채택을 가속화하는 전략을 발표했습니다.
전략의 초점: 이 전략은 AI를 책임감 있고 신속하게 통합하는 것에 중점을 두고 있으며, 결정의 속도와 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
지속적인 우위 확보: 새로운 전략은 DOD가 미래에도 AI 기능을 계속 활용할 수 있는 기반을 제공합니다.

 

 

(위의 내용중 일부 내용 AI ChatGPT, Gemini, Claude를 활용한 참고하여 작성한 내용입니다. 오류나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 남겨주세요.)