베이지안 네트워크 기반 상황인식 및 방책 결정 지원 모델 (Bayesian Network Based Situational Awareness and Course of Action Decision-Making Support Model)

한반도는 북한의 도발과 위협이라는 불확실성이 존재하는 전장이다. 의사결정자는 전장의 어떠한 불확실한 상황에서도 객관적 데이터왿� 주관적 판단을 가지고 결정을 내려야만 한다. 본 논��에서는 이러한 불확실성 속에서 의사결정자의 상황 판단과 결정을 지원하기 위해 베이지안 네트워크(Bayesian Network) 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크는 어떠한 불확실한 상황도 확률로 정량화할 수 있기 때문에 정보의 부족으로 인한 불확실성을 설명할 수 있으며, 민간분야에서는 상황인지에 널리 사용되고 있다. 특히 모든 것을 통신망으로 연결해서 모니터링, 제어할 수 있는 스마트홈(Smart Home)이 발달하면서 AI가 상황이나 사용자의 취향을 학습하고, 이에 적합한 결과를 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 하지만 국내 군사 분야에서는 아직 적 활동을 비롯한 전장의 상황 판단과 이에 따른 결정까지 베이지안 네트워크왿� 연계한 연구가 전무하다. 따라서 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 전장의 불확실성 요소를 정성적, 정량적으로 모델링하고 가상의 시나리오를 기반으로 가장 가능성이 높은 적의 활동과 이에 따른 COA(Course of Action; 아군의 방책)를 확률적으로 예측한다. 연구결과로, 베이지안 네트워크 모델을 통해서 지속적으로 업데이트되는 정보로 상황을 인식하고 적 활동과 이에 따른 COA에 대한 확률값을 얻음으로써 제안한 모델의 유용성을 확인한다. 본 논��에서 제안하는 베이지안 네트워크 모델이 향후 AI왿� 연계한 무기체계 분야에서 활용되고 다양한 상황 및 정보들과 통합되어 더 나은 의사결정을 지원할 수 있기를 기대한다.

The Korean Peninsula as a battlefield has been in “uncertainty” of provocations and threats from North Korea since its division. This “uncertainty” cannot be changed to “certainty” until it happens; thus, uncertainties always exist. Decision-makers always have to make any decisions in uncertainty. A Bayesian network model is suitable for explaining these uncertainties because any uncertain situation can be quantified as a probability. Also, it is suitable for explaining the uncertainty caused by the lack of information. In this study, the elements of uncertainty are modeled qualitatively and quantitatively using the Bayesian network. Based on a hypothetical scenario, we probabilistically predict the most probable enemy activity and COA(Course of Action). As a result, we obtain the probability values based on newly added information through the Bayesian network model. The Bayesian network model can also be used in the field of AI and integrated with the developing weapon system technology, various situations, and information to support better decision-making.