[Mostly AI-Generated] AI 분야의 논문들에서는 Military 관련 내용을 어떻게 언급하고 있을까?

개요

Military 분야에서는 AI가 적극적으로 활용될 수 있습니다. Arxiv에 업로드된 논문들은 2021년부터 2024년까지 ‘military’와 관련된 다양한 주제를 다루고 있습니다. 2021년에는 게임과 시뮬레이션, 인공지능, 무인 항공기(UAV), 군사 통신과 IoT, 얼굴 인식 등 다양한 기술이 군사 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 탐구했습니다. 특히, 게임과 AI의 연결, 군사 시뮬레이션에서의 AI 활용, UAV의 작전 수행 방법 등이 주목받았습니다. 2022년에는 강화 학습, 군사 드론, 혼합 현실, 분산 기계 학습, 무선 센서 네트워크 등과 같은 기술의 군사적 활용이 강조되었습니다. 특히, 강화 학습을 통한 군사 작전의 전략적 기동, 군사 드론의 군집 활용, 혼합 현실을 통한 군사 훈련 등이 주요 연구 주제였습니다. 2023년에는 AI와 머신러닝의 군사적 중요성, SAR 이미지 분석, 인간-기계 팀, 군사 시뮬레이션의 발전 등이 다루어졌습니다. AI의 전략적 중요성과 군사 시뮬레이션의 능력 향상, 인간-기계 팀의 의미 있는 통제 등이 주요 이슈로 부각되었습니다. 2024년에는 군사 텍스트에서의 이벤트 추출, 자율 AI 에이전트, 소셜 미디어에서의 군사적 입장 감지, 자율 무기 시스템의 위험 등이 논의되었습니다. 특히, AI의 이중 사용 문제, 군사 AI 모델 분석, 하이퍼스펙트럼 이상 탐지 등이 중요한 연구 주제로 떠올랐습니다.

이러한 흐름을 통해, 군사 분야에서 AI 관련 기술이 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 기술이 군사 작전, 훈련, 정보 분석 등에 적용되고 있음을 알 수 있습니다. 각 시기마다 기술의 발전과 함께 군사적 응용이 더욱 복잡하고 정교해지고 있으며, 이는 미래 군사 전략과 작전에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.

2021-01 ~ 2021-12 기간

게임과 군사 응용과의 연결: 게임과 시뮬레이터는 복잡한 다중 에이전트 및 다중 플레이어 시나리오를 실행할 수 있는 플랫폼으로, 군사 응용 프로그램과 유사한 점이 많습니다. 이러한 특성은 인공지능(AI) 커뮤니티의 관심을 끌었으며, 특히 StarCraft II와 같은 실시간 전략 게임에서의 AI 알고리즘 성공은 군사 연구 커뮤니티의 주목을 받았습니다. 이 연구는 게임과 군사 응용 프로그램 간의 연결을 시도하며, 가상 현실과 시각적 증강 시스템의 발전이 군사 임무 시뮬레이션에 미치는 영향을 조사했습니다. [1]

군사 알고리즘의 요구사항: 군사 목적으로 자주 사용되는 10개의 알고리즘을 조사하고, 이들이 데이터 흐름 및 GaAs 아키텍처에 적합한지 분석하였습니다. 군사 환경에서 사용되는 알고리즘이나 장치는 속도, 신뢰성, 규모, 에너지, 크기 및 정확성과 관련된 엄격한 요구 사항을 충족해야 합니다. [2]

작전 환경에서의 정보 위장: 군대는 다중 도메인 작전(MDO)에서 통신과 민첩성을 향상시키기 위한 방법을 탐구하고 있습니다. 미래 전장을 변화시킬 IoT 환경에서, 정보 위장을 통해 데이터 도메인을 변환하는 방법을 제안하였습니다. [3]

군사 시뮬레이션의 인공지능: 현재의 군사 시뮬레이션의 합성 캐릭터의 행동은 Rule-based model을 기반으로 통제되고 있습니다. 이 연구는 군사 훈련 시뮬레이션에서 자율적인 합성 캐릭터를 생성하기 위해 기계 학습을 활용하는 방법을 제시하였습니다. [4]

무인 항공기(UAV)와 군사 작전: UAV는 과거 미국 군사 작전에서 정찰 및 감시 임무에 중요한 기여를 했습니다. 이 연구는 Q-learning을 활용하여 UAV가 적을 스스로 피하면서 임무를 수행할 수 있는 방법을 제시했습니다. [5]

전술적 의사결정 게임: Tactical Decision Games(TDG)은 군사 갈등 시나리오를 map에 제시하며, 기계 학습이 적용될 수 있는 대표적인 케이스입니다. 이 연구는 유사 사례의 검색, 매핑, 제약 조건의 전파와 같은 개념을 기반으로 TDG 시나리오에서 활용할 수 있는 문제 해결 컴포넌트를 개발하였습니다. [6]

IoT와 데이터 융합: IoT 장치와 데이터 융합 기술은 군사 환경에서 인기를 얻고 있지만, 데이터 융합은 복잡한 빅 데이터 문제를 야기합니다. 이 연구는 IoT 웨어러블 장치에서 수집한 데이터를 이미지로 변환, 시각화하여 의사 결정을 지원하는 방법을 제안하였습니다. [7]

자율 주행 차량에서의 학습 기반 의사 결정: 자율 주행 차량은 민간 및 군사 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있으므로 이 연구에서는 학습 기반 의사결정 기술을 자율 주행 차량에 적용할 방안들을 소개하였습니다. [8]

얼굴 인식과 군사 응용: 얼굴 인식은 군사 및 금융 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 연구는 얼굴 인식 문제를 해결하기 위해 희소 PCA와 최근접 이웃 방법을 결합한 방법을 제안합니다. [9]

2022-01 ~ 2022-12 기간

강화 학습과 군사 작전: 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)의 전략적인 기동과 교란을 위해 활용될 수 있습니다.. 현대의 복잡한 환경에서 적을 물리치기 위해서는 단순한 자원 우위만으로는 부족하며, 전략적 기동과 교란을 통해 우위를 점해야 합니다. 이를 위해 MAS의 조정이 미래 군사 작전에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. [10]

군사 드론과 군집 드론: 군사 드론은 전쟁 상황에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 여러 드론을 군집으로 사용하는 것이 점점 중요해지고 있습니다. 이 연구는 946개의 연구를 바탕으로 NLP 기술을 사용하여 이 분야의 주요 연구 주체와 하위 영역을 분석하고 시각화했습니다. [11]

AI를 활용한 군사 시스템에 대한 규제 : 인공지능(AI)의 발전은 무기 시스템의 연구 및 개발, 그리고 군사 배치에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. AI를 활용한 군사 시스템에 대한 규제나 금지에 대한 논의가 있으며, 무기 통제의 성공 여부는 무기의 군사적 가치와 사회적 요인에 따라 달라질 수 있습니다. [12]

혼합 현실을 활용한 군사 훈련: 혼합 현실(Mixed Reality, MR)은 물리적 환경과 가상 군사 훈련을 결합하여 미래 전쟁을 변화시킬 수 있는 핵심 기술입니다. 이를 위해서는 실시간 센서 관찰을 기반으로 물리적 환경의 대규모 3D 모델을 유지해야 합니다. [13]

분산 기계 학습의 군사적 활용: 분산 기계 학습(Distributed Machine Learning, DML)은 군사 환경에서 다수의 데이터와 장치를 활용하여 적응하고 학습할 수 있는 중요한 능력입니다. 기존의 DML 프레임워크는 군사 환경에서 발생하는 데이터의 이질성을 처리하지 못합니다. AIMS(Aggregation in the Mirror Space) 프레임워크는 기존의 선형 집계 방식의 한계를 극복하고 이질적인 데이터와 제한된 통신 환경에서도 효과적인 학습을 가능하게 하며, 이론적 분석과 실험을 통해 최대 57%의 수렴 속도 향상과 약한 연결성 환경에서의 확장성을 입증했습니다. [14]

무인 항공기와 비디오 텍스트 탐지: 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)는 민간 및 군사 분야에서 비디오 텍스트 탐지에 널리 사용됩니다. 이 연구에서는 에너지 효율적인 비디오 텍스트 탐지 솔루션을 개발하여 UAV의 제한된 배터리 용량 문제를 해결하였습니다. [15]

적외선 이미지의 군사적 활용: 적외선(IR) 이미지는 군사 목적으로 국경을 보호하는 데 사용됩니다. 이 연구에서는 노이즈와 아티팩트로 인한 가시성 문제를 해결하기 위한 공간 영역, 주파수 영역, 딥러닝 기반의 최신 IR 이미지 향상 기술들을 포괄적으로 조사하여 제시하였습니다. [16]

무선 센서 네트워크와 침입 탐지: 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSNs)는 국경 지역 및 군사 시설에서 침입 감지와 감시에 중요한 역할을 합니다. 이 연구는 국경 지역과 군사 시설의 침입 탐지 및 감시를 위해 무선 센서 네트워크(WSN)를 활용하여, 인공신경망(ANN)을 기반으로 한 딥러닝 아키텍처를 제안하고, 이를 통해 빠른 침입 탐지와 예방을 위한 장벽의 수를 정확하게 예측하는 모델을 개발했습니다. [17]

군사 정보에 대한 암호화 학습 프레임워크: 군사 및 기타 민감한 분야에서 데이터 유출 문제를 해결하기 위해 암호화 학습 프레임워크를 제안합니다. 암호화된 데이터를 사용하여 신경망을 훈련시킵니다. [18]

2023-01 ~ 2023-12 기간

AI의 군사적 중요성: 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전은 국가 안보에서 전략적으로 중요합니다. 이 연구는 미국의 군사적 관점에서 AI와 ML의 발전을 살펴보고, 이러한 기술을 적으로부터 보호하는 것의 중요성을 논의합니다. 또한, AI의 국가 안보에 대한 전략적 중요성과 군사 지도자 및 정책 입안자들을 위한 전략적 필수 요소를 강조합니다. [19]

강화 학습과 군사: 강화 학습 시스템에서 노이즈에 대한 강건성은 군사적 맥락에서 매우 중요합니다. 군사 작전에서는 불확실한 환경과 불완전한 정보로 인해 노이즈가 발생할 수 있으며, 이는 의사 결정과 임무 성공에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 연구는 보상 기계를 기반으로 강화 학습의 강건성을 추구하고 있습니다. [20]

SAR 이미지의 군사적 활용: 고해상도 SAR 이미지는 군사 시스템에서 중요한 응용 분야입니다. 이 연구는 SAR 타겟 분류를 위한 컴퓨터 비전 모델의 적합성을 탐구하며, 군사 시스템에서의 실시간 정확성 외에도 예측 시간과 입력 탄력성 같은 다른 중요한 매개변수를 고려합니다. [21]

인간-기계 팀과 군사: 이 연구는 인간-기계 팀워크 관점에서 군사 기술의 의미 있는 인간 통제(MHC)를 분석, 설계, 평가하는 방법을 제안하며, 사회기술 시스템 전반에 걸쳐 장기적인 관점에서 접근하는 원칙을 바탕으로 팀 설계 패턴을 제시하고, 이를 군사적 맥락의 수색 및 구조 작업에 적용한 사례 연구를 소개합니다. [22]

군사 시뮬레이션의 개발과 활용: 군사 시뮬레이션은 잠재적 시나리오의 결과를 예측하고 평가하는 데 사용됩니다. 이 연구는 AI의 발전으로 인해 군사 시뮬레이션의 능력이 증가했음을 강조하며, 브라질 공군의 ASA-SimaaS라는 클라우드 기반 서비스 개발을 다룹니다. [23]

소셜 미디어와 컴퓨터 비전을 활용한 정보 추출: 이 연구는 소셜 미디어 데이터의 대규모 확산이 분쟁 연구에 변혁을 가져왔음을 인식하고, 컴퓨터 비전을 활용하여 특정 무기 시스템과 무장 집단의 휘장을 식별하는 연구를 소개하며, 이를 통해 우크라이나에서의 무기 분포와 사용 패턴을 실시간으로 파악하고 인도주의적 지원이 필요한 지역을 파악하는 데 활용할 수 있는 시스템의 개발 가능성을 제시합니다. [24]

드론 탐지: 드론 탐지 기술은 군사 기지와 같은 안전 구역에서 중요합니다. 이 문서는 전이 학습을 활용한 드론 탐지 체계를 제안하며, 드론 탐지의 성능을 향상시킵니다. [25]

군사 분야에서의 자율 시스템: 현대 군사 시스템은 불확실한 환경에서 작동할 수 있는 지능형 자율 기계의 수요를 창출했습니다. 이 연구는 자율 시스템이 할당된 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 능력을 스스로 평가하고 의사소통할 수 있는 가능성을 탐구합니다. [26]

군사 분야애서의 연합 학습: 이 연구는 군사 및 의료 분야와 같은 프라이버시 민감한 응용 프로그램에 유용한 연합 학습(FL)의 통신 비용 문제를 해결하기 위해 압축 기술의 영향을 조사하고, 메시지를 최대 50%까지 압축하면서 정확도 손실을 1% 미만으로 유지하는 간단한 방법을 제시하여 최첨단 기술과 경쟁할 수 있음을 보여줍니다. [27]

2024-01 ~ 2024-09 기간

텍스트 기반 밀리터리 이벤트 추출: 군사 텍스트에서 이벤트 트리거와 관련된 인수를 추출하는 것은 정보 분석과 의사 결정 지원과 같은 여러 응용 프로그램에 필수적입니다. 그러나 군사 분야의 이벤트 추출은 데이터 부족 문제에 직면해 있습니다. 이를 해결하기 위해 CMNEE라는 대규모 문서 수준의 오픈 소스 중국 군사 뉴스 이벤트 추출 데이터셋을 제안하였습니다. 이 데이터셋은 17,000개의 문서와 29,223개의 이벤트를 포함하고 있으며, 군사 도메인에 대한 사전 정의된 스키마에 따라 수동으로 주석이 달려 있습니다. [28]

군사 작전에서의 COA-GPT: 군사 작전에서의 행동 방침(COA) 개발은 전통적으로 시간이 많이 걸리고 복잡한 과정입니다. 이를 해결하기 위해 COA-GPT라는 새로운 알고리즘을 도입하여 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 유효한 COA를 신속하고 효율적으로 생성합니다. COA-GPT는 군사 교리와 도메인 전문 지식을 LLM에 통합하여 지휘관이 임무 정보를 입력하고 전략적으로 정렬된 COA를 받을 수 있도록 합니다. [29]

Neuro-Symbolic AI의 군사적 응용: Neuro-Symbolic AI는 신경망과 상징적 추론의 강점을 활용하는 새로운 접근 방식으로, 전통적인 AI 시스템보다 더 유연하고 영향력이 클 수 있습니다. 이 시스템은 군사적 의사 결정 개선, 복잡한 정보 분석 자동화, 자율 시스템 강화에 잠재력을 가지고 있습니다. [30]

자율 AI 에이전트의 군사적 사용: 정부는 고위험 군사 및 외교 정책 의사 결정에 자율 AI 에이전트를 통합하는 것을 고려하고 있습니다. 이 연구는 시뮬레이션된 전쟁 게임에서 여러 AI 에이전트의 행동을 조사하여 다자간 갈등을 악화시킬 수 있는 행동 경향을 평가합니다. [31]

소셜 미디어에서의 군사적 입장 감지: 이 연구는 국제 갈등 시기에 군에 대한 대중의 입장을 이해하는 것이 중요하다는 점에서, 문장 톤의 약한 신호를 활용해 입장을 자동으로 라벨링하는 방법을 제안하며, 이를 미국 군대에 관한 유튜브 영상의 입장 데이터셋(DIVERSE)을 통해 평가하였습니다. [32]

자율 무기 시스템의 위험: 자율 무기 시스템(AWS) 개발에 머신 러닝(ML)을 활용하는 최근의 움직임은 AI 연구의 자유로운 교류와 지정학적 안정성에 심각한 위험을 초래할 수 있어, AI 정책 전문가와 국방 AI 커뮤니티가 투명성과 신중함을 가지고 AWS 개발에 임할 것을 촉구하며 규제 방안을 제안하였습니다. [33]

AI 모델의 이중 사용 문제: 이 연구는 Foundation Model의 이중 용도 문제와 국제 안보에 미치는 위험을 분석하며, 민간과 군사 용도를 구별하기 어려워짐에 따라 오해와 군사적 긴장 고조 가능성이 커질 수 있음을 지적하고, 이를 완화하기 위한 전략으로 군사 경쟁의 기준선 설정, 정보 공유 강화, 국제적 투명성 촉진, 특정 무기 플랫폼에 대한 제한을 제안하였습니다. [34]

AI 기반 군사 역량 평가: 인공지능(AI)을 군사 역량에 통합하는 것이 글로벌 주요 군사 강국의 표준이 되어버린 상황에서, 이 연구는 중국 출처의 Zhousidun 데이터셋을 활용해 미국 및 동맹국 구축함의 핵심 요소를 식별하는 AI 모델을 분석하는 공개 방법론을 제시함으로써 군사 AI 능력을 평가하고 이해할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공하였습니다. [35]

군사 시뮬레이션에서의 AI: 군사 시뮬레이션에서 AI의 발전은 필수적이며, 이 연구에서는 강화 학습(RL)의 한계를 극복하기 위한 포괄적인 접근 방식을 제안합니다. [36]

원격 감지 이미지에서의 항공기 인식: 저해상도 원격 감지 이미지에서의 항공기 인식은 항공, 특히 전투 식별에서 중요한 과제입니다. 이 연구는 AI 기반의 유사성 학습과 few-shot learning을 활용해 기존 및 새로운 유형의 항공기를 정확하게 식별하는 방법론을 제안하여 군용 항공기 인식의 새로운 표준을 제시하였습니다.[37]

AI 기반 군사 의사 결정: 인공지능(AI)이 군사적 의사결정에서 인간의 오류와 감정을 줄일 수 있는 잠재력이 있지만, AI 특히 대형 언어 모델(LLM)의 고위험 군사 상황에서의 행동에 대한 논란이 계속되고 있습니다. 이 연구는 미중 가상 시나리오 위기 고조 실험을 통해 LLM과 인간 전문가 팀의 행동을 비교하여 LLM이 더 공격적이라는 점에서 인간과 전략적 경향에서 차이를 보일 수 있음을 밝혀, 정책 결정자들에게 AI 기반 전략의 신중한 접근을 권고하였습니다. [38]

로봇 기반 군사적 갭 크로싱: 강이나 협곡과 같은 군사적 목적으로 건너기 위한 임시 교량 건설의 위험성과 노동 집약적 문제를 해결하기 위해 케이블 구동 병렬 로봇(CDPR) 기술을 활용한 Co3MaNDR 분산형 로봇 솔루션을 제안하여 효율적이고 안전한 현장 배치와 작전을 가능하게 하며, 실험 결과 더 무거운 하중도 높은 성능을 유지하며 처리할 수 있음을 입증하였습니다. [39]

서브 샘플링이 적용된 자동 변조 분류의 군사적 응용: 본 논문은 딥러닝 기반의 자동 변조 분류(AMC) 시스템에서 데이터 기반 하위 샘플링이 적대적 공격에 대한 억제 효과를 제공하며, 특히 공격이 예상되는 상황에서 가장 효율적인 하위 샘플링 전략을 제시함으로써 군사 및 민간 용도의 신뢰성을 높일 수 있음을 보였습니다. [40]

에너지 수요와 군사적 갈등: 군사적 갈등, 교통, 글로벌 팬데믹, 지역 경제 및 국제 에너지 시장에 대한 뉴스가 전력 수요와 관련이 있음을 발견했습니다. [41]

출처 정보:

• [1] 2021-10-21: https://arxiv.org/abs/2110.11305
• [2] 2021-09-30: https://arxiv.org/abs/2110.01389
• [3] 2021-06-01: https://arxiv.org/abs/2106.00787
• [4] 2021-01-06: https://arxiv.org/abs/2101.02185
• [5] 2021-11-30: https://arxiv.org/abs/2112.00141
• [6] 2021-08-18: https://arxiv.org/abs/2108.08227
• [7] 2021-06-02: https://arxiv.org/abs/2106.02044
• [8] 2021-07-02: https://arxiv.org/abs/2107.01110
• [9] 2021-12-01: https://arxiv.org/abs/2112.00207
• [10] 2022-03-17: https://arxiv.org/abs/2203.09565
• [11] 2022-11-15: https://arxiv.org/abs/2211.09680
• [12] 2022-10-22: https://arxiv.org/abs/2211.00065
• [13] 2022-11-21: https://arxiv.org/abs/2211.11836
• [14] 2022-10-28: https://arxiv.org/abs/2210.16181
• [15] 2022-06-05: https://arxiv.org/abs/2206.02281
• [16] 2022-02-07: https://arxiv.org/abs/2202.03427
• [17] 2022-08-25: https://arxiv.org/abs/2208.11887
• [18] 2022-08-31: https://arxiv.org/abs/2208.14627
• [19] 023-05-07: https://arxiv.org/abs/2305.13927
• [20] 2023-11-15: https://arxiv.org/abs/2311.09027
• [21] 2023-03-28: https://arxiv.org/abs/2303.15852
• [22] 2023-05-12: https://arxiv.org/abs/2305.11892
• [23] 2023-09-15: https://arxiv.org/abs/2309.08680
• [24] 2023-11-01: https://arxiv.org/abs/2311.00810
• [25] 2023-06-11: https://arxiv.org/abs/2306.06797
• [26] 2023-01-13: https://arxiv.org/abs/2301.05384
• [27] 2023-10-23: https://arxiv.org/abs/2310.14693
• [28] 2024-04-18: https://arxiv.org/abs/2404.12242
• [29] 2024-02-01: https://arxiv.org/abs/2402.01786
• [30] 2024-08-17: https://arxiv.org/abs/2408.09224
• [31] 2024-01-07: https://arxiv.org/abs/2401.03408
• [32] 2024-03-05: https://arxiv.org/abs/2403.03334
• [33] 2024-05-03: https://arxiv.org/abs/2405.01859
• [34] 2024-07-29: https://arxiv.org/abs/2407.20442
• [35] 2024-05-20: https://arxiv.org/abs/2405.12167
• [36] 2024-08-23: https://arxiv.org/abs/2408.13333
• [37] 2024-02-26: https://arxiv.org/abs/2402.16486
• [38] 2024-03-06: https://arxiv.org/abs/2403.03407
• [39] 2024-03-19: https://arxiv.org/abs/2403.13124
• [40] 2024-01-07: https://arxiv.org/abs/2401.03488
• [41] 2024-06-09: https://arxiv.org/abs/2406.06641