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 과부하: OODA Loop 위기 및 결심 병목 현상 발생

2. 프로젝트 목표
데이터 구축 → AI 모델 학습 → 평가·검증 → 시연이 하나의 개발 흐름(Pipeline)으로 연계된 완전한 형태의 지휘참모 AI 의사결정 지원체계 구현

3. 주안점
- 워게임 데이터를 인과관계 단위로 구조화하여 AI 학습 가능한 형태로 변환
- 판단 → 행위 → 결과의 시간적·공간적·행위적 인과관계 연결
- 동일 조건 반복 시뮬레이션을 통한 체계적 성능 검증 환경 구축

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, 반복 시뮬레이션 성능 검증 시스템.

주요 메뉴: 종합 상황판, 성능 분석 대시보드, 위치 분포 히트맵(공간 패턴 분석), What-If 분석(조건 변경 효과 예측), 자연어 기반 상황 질의응답 시스템.