인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술의 핵심은 학습데이터의 확보이다. AI는 기본적으로 데이터 학습을 통해 지능을 구현하는 기술이기 때문이다. 따라서 AI 모델의 성능 향상을 위해 양질의 데이터를 대량으로 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 국방 분야도 첨단 과학기술기반의 군사력 건설을 추진하기 위해서는 AI 기술 적용이 필요한 상황이다. 하지만 국방 분야는 민간과 달리 폐쇄적인 환경으로 인해 AI를 구현하기 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 것이 제한된다. 본고에서는 국방 분야에서 AI 학습데이터 부족 상황을 극복하기 위해 합성데이터 기술을 활용하는 방안을 살펴보았다. 이의 일환으로 합성데이터 활용의 중요성, 합성데이터 활용 동향 및 국방 AI 학습데이터의 확보 제한사항에 대해 알아보고, 이를 기반으로 합성데이터 기술을 활용 한 국방 분야 AI 학습데이터 부족 극복 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 합성데이터 적용이 필요한 국방 분야를 식별해야 한다. 둘째, 국방 분야 자체적으로 합성데이터에 대한 기술력을 확보해야 한다. 셋째, 합성데이터 관련 전문성 제고를 위해 민간과의 협력체계를 구축해야 한다. 넷째, 합성데이터의 잘못된 활용을 방지하기 위한 제도적 기반을 마련해야 한다. 합성데이터 활용 확대를 통해 국방 분야에서 AI 구현을 위한 학습데이터가 원활히 확보되기를 기대한다.
(출처: 한국국방연구원(KIDA))
(출처: 한국국방연구원(KIDA))
목차
표제지
목차
합성데이터 활용이 왜 중요한가? 2
합성데이터 활용 동향: 미국 중심으로 7
국방 분야 AI 학습데이터 확보 제한사항 9
국방 분야 합성데이터 활용을 위한 발전방향 11
〈표 1〉 주요 합성데이터 기술 종류 및 기술별 적합한 데이터 유형 7
〈그림 1〉 합성데이터 활용 전망 예측 3
〈그림 2〉 딥러닝 성능과 데이터양 관계 4
〈그림 3〉 데이터 균형(양+다양성)과 AI 성능 차이 사례 4
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국방 AI 학습데이터 부족 극복 방안 : 합성데이터의 활용