A Study on the Use of Synthetic Data Generation Technology to Improve the Performance of Defense Surveillance System
Minjung Kang, Kyongsoo Moon, Ho-young Yu, Yongtae Shin · Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society · 2024
군은 경계감시를 위해 다양한 시스템을 도입하여 왔으며, 최근에는 AI 기술을 활용하여 국방 경계감시시스템의 성능 개선을 추진하고 있다. AI 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 크게 의존하나, 국방 분야의 경우 특수한 환경으로 인해 AI 학습을 위한 데이터가 더욱 부족한 실정이다. 최근 AI 기술의 발전에 따라 합성 데이터 생성기술의 성능이 향상되어 AI 모델 개발을 위한 학습 데이터로 활용되고 있다. 본 연구에서는 국방 경계감시시스템의 현황과 시스템에 적용된 AI 기술 및 학습 데이터의 특징을 분석하여, AI 기술 적용시 학습 데이터 확보의 제한 요소를 분석하였다. 또한 AI학습에 활용될 수 있는 합성 데이터 생성기술의 최근 동향과 활용 도구를 조사하여, 국방 경계감시 AI 모델 성능 향상에 활용하기 위한 고려요소들을 도출하였다. 국방 도메인 내 합성 데이터 생성과 AI 모델 활용 프로세스를 설계하고, 국방 경계감시 합성 데이터 생성 프레임워크의 구축방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 국방 분야에서 AI 모델 성능의 향상을 위한 합성 데이터 기술의 전략적 활용을 위한 전략 및 적용계획 수립에 활용될 것으로 기대한다.