국방에서의 AI (머신/딥러닝) 기술과 확대 방안

국내외 국방-AI 융합 연구성과 및 선진기술적용사례 분석(1)

국내외 국방-AI 융합 연구성과 및 선진기술적용사례 분석(2)

국방 데이터의 특성을 고려한 AI기술의 활용

국방 데이터를 활용한 실습
- 함정 가스터빈 추력발전기 유지보수 데이터 분석
(파이썬에서 회귀모델을 활용하여 가스터빈 컴프레서 및 터빈의 열화 상태의 상관관계 분석)

국방 데이터를 활용한 실습 결과 분석
(함정 가스터빈 추력발전기 유지보수 데이터 분석)

국방 AI의 활성화를 위한 리스크 분석 방안

국방 AI 융합 기획서 작성 실습(1)
- 국방 AI 융합 기획서 작성을 실습하여 국방 AI 활성화를 위한 도입 전략을 수립

국방 AI 융합 기획서 작성 실습(2)

국방 데이터 및 기술의 지속적, 통합적 관리 및 보안 전략

국방 AI 융합을 위한 운영기술 이해

국방분야에서 활용 가능한 AI 프레임워크 이해

전차 이미지 localization

전차 이미지를 위한 인공 신경망 구현을 통한 데이터 특성 이해

표적 식별을 위한 전차 이미지 전처리

전차이미지를 활용한 표적 식별 모델 프로젝트 이해(1)
: 전차이미지 식별을 위한 최적의 알고리즘 선정 방안을 모색하고 이를 통해 프로젝트를 이해

전차이미지를 활용한 표적 식별 모델 프로젝트 이해(2)
: 최신 CNN모델을 활용한 이미지 분류를 통해 프로젝트 이해

전차 이미지를 활용한 표적식별 프로젝트 실습:
딥러닝 알고리즘을 이용하여 전차 등 (K1A1, K21, 미군 M1A2, 일본 10식, 중국 99식, 북한 전차 등)이미지를 학습시켜 이미지를 분류하는 표적 식별 모델을 구축함.

전차 이미지를 활용한 표적 식별 프로젝트 모델 활용 실습 :
실습한 표적 모델을 통하여 이미지를 분류하고 활용을 통해 결과를 도출하고 분석함.

개발된 모델 서비스를 위한 장고 프레임워크 활용 실습

선진국의 차세대 전차 개발 계획 및 사례 이해

전차 운영 시 환경 및 관련 데이터 특성의 이해

차세대 전차를 위해 필요한 AI 알고리즘의 이해(1)
- 장애물 회피 및 표적수색을 위한 관련 알고리즘 이해하기

전차 이미지를 위한 인공 신경망 구현을 통한 데이터 특성 이해

차세대 전차를 위해 필요한 AI 알고리즘의 이해(2)
- 경로계획을 위한 관련 알고리즘 이해와 실습

차세대 전차를 위한 AI agent 전술 이동 모델 설계 및 개발 :
전차의 이동 시 고려되는 장애물 제약(건물, 웅덩이, 숲 등), 적군 공격 가능성 등을 고려한 전술 이동 모델 개발

차세대 전차를 위한 AI agent 전술 이동 모델 개발(1)
- AI agent 전술 이동 모델 개발을 위한 데이터 전처리 실습

차세대 전차를 위한 AI agent 전술 이동 모델 개발(2)
- AI agent 전술 이동 모델 개발을 위한 데이터 로드 및 모델 구축

차세대 전차를 위한 AI agent 전술 이동 모델 개발(3)
- Neural Structured Learning 적용을 통한 AI agent 전술 이동 모델 개발

차세대 전차를 위한 AI agent 전술 이동 모델 적용 실습