플러스프로젝트 배경
1. 배경문제점 - 실전 데이터 부재: 전쟁 미경험으로 인한 실전 데이터 전무, 보안 문제로 실전 데이터 확보 불가 - 기존 워게임 데이터 구조 부적합: 현재 워게임 데이터는 '결과 분석'과 '사후 평가 목적'으로 설계되어 AI 학습에 직접 활용 어려움 - 인과관계 정보 부재: 전장 상황의 발생 순서, 판단 과정, 행위 간 상호 영향 관계가 명확히 분리·연결되지 않은 형태로 기록 - 현대 전장의 정보
프로젝트 성과
적 전투 서열 예측 모델 구축
00 레이더 탐지정보를 활용하여 적 무기 종류 및 부대를 자동 식별(95.2% 정확도) 하는 AI 모델 개발
학습·평가 데이터 확보 체계 구축
워게임 기반 통제 가능한 데이터 생성 및 AI 학습 최적화 표준 구조 확보
탐지 성능 향상 시뮬레이션 구축
레이션What-If 분석을 통한 탐지 확률 조정 시 예상 성능 변화 검증(기존 29% → 48% 향상)
핵심 기능
인과관계 데이터 구조화
로그 기반 시뮬레이션 관리 특허 기술로 워게임 데이터를 이벤트 단위로 식별·정규화하고, 시간·공간·행위 관계를 그래프로 연결하여 AI 학습 데이터로 자동 변환
프로젝트 상세
프로젝트 목적: 실제 환경 데이터 확보의 한계를 시뮬레이션 기반 학습 데이터로 극복하여 의사결정을 지원하는 AI 체계 구축. 단순 결과가 아닌 상황 전개 과정과 판단 맥락을 포함한 인과관계 데이터로 구조화해 데이터 생성→학습→검증이 연계된 완전한 지원체계 구현. 주요 기능: 특허 기술을 기반으로 시뮬레이션 로그를 표준 인과관계 구조로 변환하는 엔진, 상황 패턴 및 주요 방향 예측, 감지-대응 과정 분석,
