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인건비 예산 증가가 국방예산 배분에 미치는 영향에 관한 연구 ‐ : 병 봉급 인상을 중심으로
김정후 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사
본 연구는 병 봉급 인상으로 인한 급격한 인건비 예산 증가가 국방예산 배 분에 미치는 영향을 확인하기 위해 2010년부터 2024년까지의 국방예산을 대상 으로 교차작용항을 투입한 다중회귀모형을 이용하여 실증분석을 수행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인건비 예산 증가는 주로 병력운영비와 전력유지비에 영향을 미쳤다. 둘째, 인건비 예산 증가로 인한 다른 예산의 삭감효과는 병 봉급이 급격하게 인상된 시기에 더 크게 나타났다. 셋째, 삭감효과를 보인 예산은 장병 복무여 건 개선과 연관된 예산이거나 행정적 성격이 강한 예산이었다. 이러한 결과를 통해 급격한 병 봉급 인상은 장병 복무여건 개선에 제약이 될 가능성이 있음 을 알았으며, 향후 국방예산 배분에 이를 고려한 선택과 집중이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 제한점으로는 국방예산에서 경직성 경비에 해당하는 인건비 성격 의 예산을 전부 선별 해내지 못했으며, 정부의 프로그램 예산구조가 일관되게 정착된 2010년 이후의 자료를 대상으로 분석하여 시계열이 상대적으로 짧았다 는 한계가 있었다. 주요어 : 국방예산, 대체관계, 병 봉급, 인건비, 다중회귀분석 This purpose of this study is to examine the impact of a sharp increase in personnel expenses due to a raise in soldier wasges on the allocation of defense budgets. The research methodology for this purpose is as follows. An empirical analysis was conducted using a multiple regression model on defense sector budgets. The results are as follows. Firstly, the increase in personnel budget had a significantly more pronounced impact on operational expenses than on defense capability improvement expenses. Secondly, during periods of sharp increases in soldier wages, the trade-off relationship between personnel budget and other budgets became more apparent. Thirdly, It was primarily evident that the budget for improving service conditions predominantly influences. Through the analysis of the results, it was evident that a sudden increase in soldier wages leads to disruptions in the improvement of soldiers' service conditions. Hence, it can be deduced that future defense budget allocation will necessitate a focus on prioritization and concentration
문민통제 향상을 위한 국방개혁 추진 : 한국과 미국의 국방개혁 논쟁과 법제화 사례분석을 중심으로
이철우 국방대학교 안전보장대학원 2013 국내석사
본 논문은 국방개혁을 둘러싼 다양한 쟁점 가운데 기본적인 원칙이라고 할 수 있는 문민통제의 문제가 법제정을 위한 논의 과정에서부터 비중 있게 고려되어야 함을 주장한다. 국방개혁은 군사적 효과성, 국방경영의 효율성 그리고 문민통제라는 세가지 가치가 균형적으로 추구될 때 근본적인 목적을 달성할 수 있다. 국방개혁 추진과정에서 세 가치가 불균형적으로 추구된다면 성공적인 국방개혁이라고 결론 내리기 어려울 것이다. 그런 면에서 현재 국내에서 진행되고 있는 국방개혁에 관한 논쟁은 합동 전력에 대한 군사적 효과성과 국방경영의 효율성에 보다 집중되고 있어서 가치 간의 불균형이 우려된다. 그러므로 문민통제에 대한 인식의 폭을 넓힘으로써 국방개혁이 추구해야 할 가치들에 대하여 균형적인 시각을 갖는 것이 중요하다. 본 연구는 미국과 한국의 국방개혁 추진 과정에서 문민통제의 가치에 관하여 어떠한 논쟁이 있었는지 그리고 이러한 논쟁이 실제 법안으로 어떻게 제도화되었는지를 분석하였다. 본 연구를 위해 선택한 구체적인 사례는 미국의 경우 ‘1986년 Goldwater-Nichols Department of Defense Reorganization Act’이고, 한국의 경우 ‘국방개혁 기본계획 11-30’이다. 본 연구는 두 사례에 대한 분석을 위해 문민통제라는 가치를 민간지도자의 권위 보장, 군사적 조언의 수준 향상, 합참과 각 군의 군사권한 균형이라는 세 가지 요소로 지표화하였으며, 논쟁 및 법제화 과정에 있어서 이들 지표에 대한 고려와 논의가 어떻게 전개되었는지를 분석하였다. 두 사례를 비교한 결과, 양국의 국방개혁에서 군사적 효과성과 국방경영의 효율성은 다양한 논쟁을 통해서 법제화 과정에 고려되었다. 그러나 문민통제의 측면은 한국의 경우 미국에 비해 상대적으로 낮은 수준의 논의가 전개되었으며, 합동성의 문제를 바탕으로 한 상부지휘구조 개편의 측면에 관심이 집중되었다. 한국의 국방개혁 논쟁과정에서 문민통제에 관한 관심이 낮게 나타난 것은 문민통제에 관한 인식의 수준이 낮았다는 배경에서 주요 원인을 찾을 수 있다. 문민통제는 군사쿠데타 방지의 수단으로 국한된 것이 아님에도 불구하고 한국에서는 법적 제도만 존재한다면 문민통제가 정립될 수 있다는 수준에서 논의가 전개되었다. 또한 국방개혁에 관한 공감대가 충분히 형성되지 않은 상태에서 초기에 법제화 완료시기를 18대 국회 종료까지로 추진했기 때문에 대부분이 현 작전체계의 변화에 관심을 집중하고 있었다. 미국과 한국의 국방개혁 사례에 관한 연구결과는 현재 한국의 국방개혁 추진에 몇 가지 함의를 준다. 첫째, 국방개혁은 안정된 민주주의 체제를 유지한 가운데 추진되어야 한다. 둘째, 국방개혁에 대한 공감대 형성을 위하여 다양한 의견이 충분히 교환되어야 한다. 셋째, 각 개혁안은 실패의 위험성을 고려하여 영역별로 추진시기를 결정해야 한다. 넷째, 구체적인 법안은 찬성측과 반대측의 주장을 상호 견제하고 보완할 수 있도록 제정되어야 한다. 한국은 앞으로 국방개혁을 추진하는 과정에서 이러한 점들을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 문민통제에 관한 인식의 폭을 확대시키는 데 도움이 될 것이며, 추후 국방개혁을 추진하는데 있어서 문민통제의 관점을 포함한 보다 다양한 측면이 논의되고, 법제화에 고려되는 것에 기여할 것이다. The goal of this thesis is to emphasis on the consideration about civilian control in driving the defense reform. Also, this thesis attempted to extend the comprehension about civilian control. Why don’t civilian control discuss in the process of the R.O.K.’s Defense Reform 2011-2030? Not only aren’t many aware of the importance of civilian control, but many simply connect civilian control with the coup in most cases. But civilian control has to be considered with the various perspectives in the defense reform. By Huntington’s argument over the organization of defense, this thesis selected three values in the defense reform; Military Effectiveness, Efficiency in Military Management, Civilian Control. When these values balance in the defense reform, it achieves the essential purpose. Specially, civilian control has been look away in the R.O.K. This thesis tried to measure the depth of the controversy about civilian control with the three indicators; Authority of the Civilian Leader, the Level of Military Advice, the Balance of Military Power between the Joint Chiefs of Staff and services. This thesis chose the “Goldwater-Nichols Act of 1986” to compare with the R.O.K.’s Defense Reform 2011-2030. Also, the U.S. has had wide experience in the war and the defense reform since managing the defense organization. Thus, this thesis compared the U.S. case with the R.O.K. case of the defense reform. Results of the comparisons showed that there are differences of the comprehension about civilian control between the R.O.K. and the U.S. This thesis argues that the process of the R.O.K.’s Defense Reform 2011-2030 didn’t have enough the depth of the controversy about civilian control and the reorganization act didn’t reflect the pros and cons. There is lack of the understanding of the civilian control. This study discovered that the political and military background cause the lack of the comprehension of the civilian control. On the other hand, there are the various disputes about civilian control in the legislation of the Goldwater-Nichols Act. Finally, the Goldwater-Nichols Act sufficiently reflected the pros and cons about the defense reform in terms of the mutual check and balance. Many involved in the defense reform in the U.S. had a keen interest about civilian control and stated their diverse opinions. These findings suggest that it is necessary to proceed the defense reform within bounds of democracy system and to debate about civilian control in the defense reform legislation. Military advice should be considered to the defense reform because it is a essential element in making decision of the civilian leader. This thesis has a limitation of the concrete legal analysis about the reorganization act but should help broaden and deepen understanding of civilian control.
21세기 한국 국방개혁 유형 결정요인에 관한 연구 : 박근혜·문재인 정부의 사례를 중심으로
한정경 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사
본 논문은 유사한 안보 환경과 시기에도 불구하고 국방개혁이라는 이름 아래 이루어 진 군 구조 개편 정책들이 행정부의 교체에 따라 상이한 모습을 보여주는 사실에 주목 했다. 국제관계이론의 측면에서 이러한 한국의 국방개혁 유형의 변화는 국가의 행동을 안보환경 변화에 따른 자동적인 결과이자 합리적 선택으로 해석하는 고전적 현실주의 국제정치 이론만으로는 쉽게 설명할 수 없기 때문이다. 따라서 체계 차원의 단순화된 단일 변수에 초점을 두는 것 대신 국가 행위자 내부의 여러 요인과 이러한 요인이 외 부적 상황과 맞물리는 상호작용에 초점을 두고 국가의 정책 결정 과정을 분석하고자 하였으며, 이를 통해 21세기 한국의 국방개혁을 유형화하고 그 유형을 결정하는 핵심 요인을 도출, 이를 박근혜·문재인 정부의 사례를 통해 검증해 보고자 하였다. 이를 위해 대통령의 안보환경(위협 및 동맹구조)에 대한 인식(집중형·포괄형 위협인식 및 자주형·의존형 동맹인식)이 국방정책 결정에 핵심적인 역할을 했을 것이라고 분석하 였으며, 그에 따른 국방개혁 유형을 4가지(집중-자주형·집중-의존형·포괄-자주형·포괄-의 존형 국방개혁)를 도출하였다. 사례 검증을 위해 박근혜 대통령과 문재인 대통령의 안보환경 인식과 군 구조분야 국방개혁 추진 내용을 분석해본 결과 박근혜 대통령의 경우 ’집중형 위협인식‘과 ’의 존형 동맹인식‘의 태도를 관찰할 수 있었다. 반면 문재인 대통령의 경우 ’포괄형 위협 인식‘과 ’자주형 동맹인식‘의 태도가 확인되었다. 이러한 두 대통령의 안보환경 인식 차이는 실제 두 정부의 국방개혁에 있어서도 비교적 상이한 정책 결정과 추진 모습으 로 이어졌다. 박근혜 정부의 국방개혁은 북한의 위협에 대비하기 위해 한미 연합자산 의 활용을 강조하고, 이를 위한 연합·합동 작전 수행 중심의 지휘구조 개혁, 전통적인 육군 중심의 전력건설을 통한 전력구조 개혁 등으로 이어지는 ‘집중-의존형 국방개혁’ 의 모습을 보여주고 있으며, 문재인 정부 시기에는 한국군 주도의 새로운 한미연합방 위체제를 구축하고, 주변국 위협에 대응할 수 있는 해·공군력 증강 중심의 자주국방을 추구하는 방향으로 진행되는 ‘포괄-자주형 국방개혁’ 의 모습이 관찰되었다. 이를 통 해 볼 때 한국의 국방개혁 유형 결정의 핵심변수로서 대통령의 안보환경(위협 및 동맹 구조)에 대한 인식의 중요성을 증명할 수 있었다. 본 논문은 기존의 국방개혁안에 대한 비판·옹호적인 시각을 바탕으로 단순한 비판 및 제안적 성격의 연구에서 벗어나 21세기 한국의 국방개혁을 이론적인 차원에서 유 형화하고, 결정요인을 도출 및 검증했다는 점에서 그 의의가 있다. 주요어 : 한국의 국방개혁, 국방정책, 안보위협, 한미동맹, 대통령, 박근혜, 문재인
국방 표준 자연어 데이터셋을 활용한 BART 기반 군사 문장 분류 및 요약 성능 비교
고관우 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사
특수 전문 분야에서 AI 기술 적용에 대한 연구는 전세계적으로 매우 활발하 게 진행되고 있다. 그러나 국방 분야는 전문성과 보안이라는 높은 장벽 때문 에 아직 많은 연구가 진행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 국방 분야 AI 개 발 여건 조성을 위해 구축을 추진 중인 국방 표준 자연어 데이터셋을 처음으 로 적용해 군사 도메인에 특화된 Mil-BART 모델을 제안한다. 또한 국방논단 요약문 데이터셋을 추가 학습시킨 Mil-BART-summarization 모델을 통해 군 사 텍스트에 대한 요약 태스크 실험을 진행하였다. Mil-BART 모델은 범용 말뭉치를 사전학습한 언어모델 BART의 토크나이 저에 군사교범에서 추출한 토큰 49,107개와 국방논단에서 추출한 토큰 55,350 개를 추가하여 구축하였다. Mil-BART의 성능 평가를 위해 군사 문장(군사교 범 및 국방논단)과 비군사 문장(일반 뉴스)에 대한 이진분류 및 다중분류 실 험을 진행한 결과, Mil-BART의 이진분류 Recall과 F1-score가 BART보다 뛰 어난 것으로 나타났다. 특히 국방논단과 일반 뉴스에 대한 이진분류 Recall과 F1-score가 2%P 정도 향상됨을 확인하였다. Mil-BART-summarization 모델은 한국어 텍스트 요약 모델인 KoBART- summarization에 국방논단 요약문 데이터셋을 추가 학습시켰으며 국방논단 요약문 데이터셋은 총 1,360개의 원문-요약문 데이터로 이루어져 있다. 요약 태스크 실험 결과 Mil-BART-summarization의 유의미한 성능 향상을 확인하 지 못했는데 이는 실험에 활용한 요약문 데이터셋의 질과 양적인 문제가 원인 인 것으로 분석하였다. 따라서 국방 표준 자연어 데이터셋이 국방분야 여러 자연어처리 태스크에 대한 벤치마크 데이터셋으로서의 역할도 필요하다는 것 을 실험을 통해 확인하였다. 주요어 : 국방 표준 자연어 데이터셋, 군사 도메인, 사전학습 언어모델, BART, Mil-BART, 자연어처리, 문장 분류
BERT와 LDA 토픽 모델링을 활용한 국방이슈 분석 : ‐ 국방혁신 4.0 중심으로
박두홍 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사
“국방혁신 4.0”은 현재 정부의 국방개혁 계획이다. 국방혁신 4.0 기본계획은 여러 차례에 걸친 회의와 세미나를 통해 발전되어 2023년 3월 3일에 대통령으로부터 최종 재가를 받았다. 동 기본계획은 “ ‘국방개혁에 관한 법률’에 근거하여 작성한 국방기획체계 상의 기획문서로서 국방기획지침, 합동군사전략서, 합동군사전략목표기획서 및 국방중기계획서 작성에 기준을 제공하며, ‘19년에 발간된 「국방개혁2.0 기본계획」을 대체한다.” [3] 본 논문에서는 “국방혁신 4.0”이 일반 언론보도에서는 어느 정도 이슈가 되고 있고, 영향을 미치고 있는지를 중점적으로 다루었다. 이를 위해, 현 정부에서 처음으로 “국방혁신 4.0”을 공식 발표한 국정과제 발표일을 기준으로 이전과 이후의 각각 1년 동안 국방 관련 기사를 수집하였고, “국방혁신 4.0” 기본계획 토픽 모델링을 하기 위해 국방부 홈페이지 보도자료의 「국방혁신 4.0 기본계획」 발표에 첨부된 한글 문서를 데이터셋으로 구성하였다. 수집된 데이터셋을 대상으로 KeyBERT 모델을 사용하여 키워드 집합을 추출하였고, 이 키워드를 기반으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 사용하여 국정과제 발표 전과 후의 국방 이슈 토픽들이 무엇인지와 국방혁신 4.0 기본계획에 대한 토픽을 분석하였다. 더 나아가, “국방혁신 4.0” 기본계획의 핵심 내용과 국정과제 발표 이전 및 이후 국방 이슈 토픽과의 유사도를 비교하기 위해 BERT 기반 모델을 사용하였다. 이를 통해 민간 언론에서 관심이 높은 국방 관련 주요 이슈들이 무엇인지 국정과제 발표 전과 후를 구분하여 알 수 있었다. 또한, 국정과제 발표 전후로 어떻게 관심 토픽이 변화되었는지, 그리고 “국방혁신 4.0”에 대한 민간 언론사의 국방분야 관심도가 높아지고 있다는 유의미한 결과를 분석할 수 있었다. Defense Innovation 4.0 is the current government’s defense reform plan. In this paper, we focused on how much impact Defence Innovation 4.0 had on news. To achieve this, first we collected defense-related articles for one year before and after the announcement of the national polisy agenda. Then we extract the keyword sets of the article using the KeyBERT model. Based on these keywords, we analyze how major defense issues changed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. In addition to analyzing how major defense issues changed using LDA topic modeling and conducting a SentenceBERT-based similarity comparison with the core content of the Defense Innovation 4.0 master plan. Through our research, we seek to gain valuable insights into how Defense Innovation 4.0 has influenced the discourse around defense-related topics within the media landscape.
국방 인공지능 모델의 기술과제 발전방안에 관한 연구 : 설명가능성, 적대적 공격 대응, 모델 경량화를 중심으로
박진영 국방대학교 국방관리대학원 2023 국내박사
This dissertation is a study that identifies the technical challenges of defense artificial intelligence technology and suggests solutions. AI, the core technology of future warfare, is expected to be used as a game changer for the efficient operation and intelligent weapon systems. However, AI has its limitations, and national defense has special characteristics that are different from those of civilians. Therefore, to consider this, a methodology for identifying and solving the technical tasks of the defense AI model was studied. The research was conducted on image detection and classification models among AI models, and the superiority of the methodology was confirmed by applying the proposed methodology to various image detection models. In order to identify technical tasks, we researched the main issues of AI and existing research for the development of defense artificial intelligence. The main issues of AI identified through previous research are lack of learning data, model explanation and interpretation limitations, vulnerability to adversarial attacks, need to reduce model weight, and establishment of AI ethics. On the other hand, AI models to be used in national defense require high performance compared to civilians and have the characteristic that they can be used in various environments. Therefore, it requires higher accuracy and speed than civilian, and interpretability, security, and flawless are required. When considering collectively, the following three technical tasks were derived. The technical tasks are first, development of an explainable AI model, second, defense to adversarial attacks, and third, lightweight artificial intelligence. In this dissertation, a new methodology to solve the derived technical task was proposed and applied to the image detection model to confirm the superiority of the methodology. The following is a summary of the proposed method for the technical task and the results of its application. First, HITL (Human In The Loop) was applied to develop an AI model with guaranteed explanation. In general supervised learning, the model is trained to predict the true label given input data and true label. In the proposed method, in addition to the data and true label, the knowledge of experts in the relevant field is converted into data and injected into the model. Expert knowledge data is coordinated with important parts when classifying an object judged by an expert. The ROI data is used as the true data of the feature map of the convolution operation of the input image, and a Loss function is added. That is, the proposed method can make the Feature Map of the input data similar to the ROI along with the label prediction by using true label and ROI data. When the Feature Map becomes similar to the ROI, it means that the important characteristics extracted by the model are similar to the important regions designated by experts. The proposed learning method is called Strong Supervised Learning (SSL) because it is learned by adding expert knowledge data. The proposed SSL was applied to the image classification models VGG16, ResNet, Inception, and Xception, and the similarity with the results of ROI and visual XAI (eXplainable AI), Grad CAM (Gradient Class Activation Method), was evaluated. As the evaluation index, SSIM (Structural Similarity Index Map) that confirms the similarity of images was used, and it was confirmed that the proposed SSL method increased Global SSIM by 15.51% and Local SSIM by 8.83% compared to general supervised learning. Second, in order to defense to adversarial attacks, a method capable of adversarial detection was applied. To detect AEs, adversarial retraining, outlier detection using stochastic neighbor embedding (t-SNE) and Mahalanobis distance, and outlier detection using CAE (Convolutional AutoEncoder) were applied. Adversarial retraining showed the result of 100% detection of AEs by using the AEs as learning data again. t-SNE is a method that can visualize the distribution of data by reducing nonlinear high-dimensional data. As a result of reducing the dimension and visualizing it, it was confirmed that the AEs form a different cluster from other classes. was detected. CAE is a deep learning framework consisting of compression and decompression that can generate new data similar to input data. In this case, it is a method to measure the reproduction error between the raw data and the generated data, and if there is an error over a certain threshold, it is detected as an outlier. The threshold of CAE was designated as the upper 95% of the reproducibility error, and when this was applied, the detection rate of the AEs was 3.6%, which showed the lowest detection result among the proposed methods. Third, to develop a lightweight model, the Mask RCNN model was lightweighted using MobileNet, a lightweight feature extraction model, and Depthwise Seprerable Convolution (hereafter, DW Conv). DW Conv is the core idea of MobileNet and can extract features with only about 1/9 of the amount of computation and parameters compared to spatial convolution operation. As a result of lightweighting Mask RCNN by applying a lightweight technique, the size and number of parameters of the model were reduced by about 64%, and the training and inference times were shortened by 11.6% and 46% due to the reduced parameters. In consideration of the above technical tasks, the procedure for developing an AI model is presented. And the empirical model was developed by following the procedure. The empirical model is a model that can detect nine objects such as warships, merchant ships, and fishing vessels operating in the sea using YOLOv5. The empirical model is a model that not only collects learning data and considers accuracy improvement, but also considers explanatory power, defense adversarial attack, and weight reduction of the model. It is expected that the research will contribute to the development of defense AI by increasing understanding and consensus on the technological challenges of defense AI, and contributing to the improvement of naval maritime surveillance operations through empirical models. 본 논문은 인공지능 기술의 국방 활용을 위해 가져야 할 기술과제를 식별하고 해결방안을 제시한 연구이다. 미래전의 핵심기술인 인공지능은 지능화 무기체계 및 국방의 효율적 운용에 게임 체인져로 활용될 것이다. 하지만 인공지능이 가지는 한계가 있고, 국방은 민간과는 다른 특수성이 있다. 따라서 이를 반영하기 위해 국방 인공지능 모델의 기술과제를 식별하고 해결하기 위한 방법론을 연구하였다. 연구는 이미지 탐지 및 분류 모델을 대상으로 다양한 이미지 탐지 모델에 제안하는 방법론을 적용하여 방법론의 우수성을 확인하였다. 기술과제를 식별하기 위해 국내외에서 논의되고 있는 인공지능 주요이슈와 국방 인공지능 발전을 위한 기존연구를 살펴보았다. 기존연구를 통해 확인한 인공지능의 주요이슈는 학습 데이터 부족, 모델 설명 및 해석 제한, 적대적 공격에 취약, 모델 경량화 필요, 인공지능 윤리 정립이다. 한편 국방에서 활용될 인공지능 모델은 민간에 대비하여 높은 성능이 요구되고 다양한 환경에서 활용될 수 있다는 특징이 있다. 따라서 민간에 대비하여 높은 정확도와 신속성을 요구하며, 해석성, 보안성, 무결점 등이 요구된다. 이를 종합적으로 고려하여 다음과 같은 세 가지 기술과제를 도출하였다. 첫째, 설명 가능한 인공지능 모델 개발, 둘째, 적대적 공격 대응, 셋째, 경량화 인공지능이다. 본 논문에서 도출된 기술과제를 해결하기 위한 새로운 방법론을 제안하고 이미지 탐지 모델에 적용하여 방법론의 우수성을 확인하였다. 아래는 기술과제에 대해 제안하는 방법과 그 적용 결과에 대한 요약이다. 첫째, 설명력이 보장되는 인공지능 모델 개발을 위해 사람이 모델 학습과정에 개입하는 HITL(Human In The Loop)을 적용하였다. 일반적인 지도학습에서는 데이터와 정답 라벨을 주고 라벨을 잘 예측하도록 모델이 학습된다. 제안하는 방법은 데이터와 정답 라벨에 추가하여 해당분야 전문가의 전문지식을 데이터화하여 모델에 주입하였다. 전문지식 데이터는 전문가가 판단한 객체 분류 시 중요 부위를 좌표화한 것으로 연구에서는 이를 ROI(Region Of Important) 데이터로 명명하였다. ROI 데이터는 입력 이미지의 합성곱 연산 Feature Map의 정답 데이터로 활용되며 이를 반영할 수 있는 Loss 함수를 추가하였다. 즉, 제안하는 방법은 데이터, 정답라벨, ROI 데이터를 활용하여 라벨 예측과 함께 입력 데이터의 Feature Map이 ROI와 유사해지도록 하는 방법이라고 할 수 있다. Feature Map이 ROI와 유사해진다는 것은 모델이 추출한 중요 특성이 전문가가 지정하는 중요 부위와 유사해짐을 의미한다. 제안하는 학습방법은 전문가의 지식 데이터가 추가되어 학습되므로 강한 지도학습(Strong Supervised Learning, SSL)이라고 지칭하였다. 제안하는 SSL을 이미지 분류 모델인 VGG16, ResNet, Inception, Xception에 적용하고 ROI와 visual XAI(eXplainable AI) 기법인 Grad CAM(Gradient Class Activation Method) 결과와 유사성을 평가하였다. 평가지표는 이미지의 유사성을 확인하는 SSIM(Structural Similarity Index Map)을 이용하였으며 제안하는 SSL 방법이 일반 지도학습 대비 Global SSIM 15.51%, Local SSIM 8.83% 증가함을 확인하였다. 둘째, 적대적 공격에 대응하기 위해 적대적 사례를 탐지할 수 있는 방법을 적용하였다. 적대적 사례를 탐지하기 위해 적대적 사례 재훈련, t-SNE(Stochastic Neighbor Embedding)과 마할라노비스 거리를 이용한 이상치 탐지 방법, CAE(Convolutional AutoEncoder)를 이용하여 이상치를 탐지하는 방법을 적용하였다. 적대적 재훈련은 적대적 사례를 다시 학습 데이터로 활용하는 방법으로 적대적 사례를 100% 탐지하는 결과를 보여주었다. t-SNE는 비선형 고차원 데이터를 축소하여 데이터의 분포를 가시화할 수 있는 방법이다. 차원을 축소하여 가시화한 결과 적대적 예제는 타 클래스와 다른 군집을 이루고 있음을 확인하였으며, 마할라노비스 거리를 이용하여 클래스간 거리를 측정하고 상위 95% 이상을 이상치로 간주했을 때 44.66%의 적대적 예제를 탐지하였다. CAE는 압축과 해제로 이뤄진 딥러닝 프레임워크로 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있다. 이때 원 데이터와 생성 데이터간의 재현 오차를 측정하여 특정 임계치 이상의 오차가 있을 경우 이상치로 탐지하는 방법이다. CAE의 임계치는 재현 오차 상위 95%로 지정하였고 이를 적용할 경우 적대적 예제 탐지율은 3.6%로 제안하는 방법 중 가장 저조한 탐지 결과를 보여주었다. 셋째, 경량화 모델 개발을 위해 경량화 feature extraction 모델인 MobileNet과 Depthwise Seprerable Convolution(이하 DW Conv)을 이용하여 Mask RCNN 모델을 경량화하였다. DW Conv는 MobileNet의 핵심 아이디어로 기존의 합성곱 연산에 대비하여 약 1/9의 계산량과 파라미터만으로 특징을 추출할 수 있다. 경량화 기법을 적용하여 Mask RCNN을 경량화한 결과 모델의 크기와 파라미터 수가 약 64% 감소하였으며, 감소된 파라미터로 인해 학습과 추론 시간은 11.6%, 46% 단축시켰다. 이상의 기술과제를 고려하여 인공지능 모델을 개발하는 절차를 제시하였다. 그리고 그 절차를 준수하여 실증모델을 개발하였다. 실증모델은 YOLOv5를 이용하여 해상에서 활동하는 군함, 상선, 어선 등 9개의 객체를 탐지할 수 있는 모델이다. 실증모델은 단순히 학습 데이터를 수집하고 정확도 향상만을 고려한 것이 아니고 설명력과 적대적 공격대응, 모델의 경량화를 고려한 모델로 기존의 해상탐지 모델 중 국방의 특성이 가장 잘 반영된 모델이다. 연구를 통해 국방 인공지능의 기술과제에 대한 이해와 공감대를 높여 국방 인공지능 발전에 기여하고, 실증모델을 통해 해군 해상 감시 작전의 향상에 기여하기를 기대한다.
‘민군인식격차’ 해소에 대한 ‘군사전문기자’의 영향 ‐ : 군사전문기자와 일반출입기자의 기사 상호 비교 분석 ‐
서준동 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2024 국내석사
본 연구는 국방부 출입기자 중 ‘군사전문기자’가 ‘일반출입기자’와 비교 시 ‘민군인식격차’를 줄이는 데 어떠한 영향을 미치는지를 탐색하고 ‘군사전문기 자’의 역할 강화를 모색하기 위한 목적으로 진행되었다. 이러한 연구 목적 달성을 위해 ‘민군인식격차’에 대한 이론적 배경과 미국과 우리나라에서의 관련 논의, ‘중간집단’에 관한 논의를 살펴 민군인식격차 관점 에서 언론의 역할을 도출하였다. 또한, 군의 대언론 활동, 언론의 국방 취재활 동, 국방부 출입기자 중 군사전문기자의 활동을 분석하여 민군인식격차를 줄 이기 위한 군과 언론의 관계를 도출했다. 이어서 군사전문기자와 일반출입기 자의 기사를 비교 분석하기 위해 8개의 분석 유목(공익성, 객관성, 사실성, 전 문성, 갈등성, 다양성, 영향력, 흥미성)과 20개 척도 문항(분석 유목별 2∼3개 문항)을 설정 후 정량적으로 측정하여 경향성과 차이를 분석했다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 민군인식격차를 줄이기 위한 ‘중간집 단’으로서 언론은 다른 집단보다 시민사회와 폭 넓고 깊게 연결되어 있으며, 포괄적으로 영향을 미친다는 관점에서 언론은 ‘사실확인’, ‘공익성’, ‘공론의 장’의 역할이 있음을 제시했다. 둘째, 군과 언론의 바람직한 관계를 모색하기 위해, 군의 기밀주의와 언론의 알권리 주장이 상호작용할 때, 발생할 수 있는 군과 언론의 관계를 대립, 견제, 공존, 옹호, 일체 등 다섯 가지로 추론한 후 민군인식격차를 줄이기 위해서는 견제-공존-옹호 관계의 구간을 왕복하면서 군이 지켜야 할 군사기밀을 보호하면서 언론의 알권리 요구도 적정수준으로 충족시키는 상태를 유지해야 함을 제시했다. 셋째, 민군인식격차를 줄이기 위 한 군사전문기자의 영향을 일반출입기자와 비교 시 어떤 차이가 있는지에 대 한 연구문제 분석 결과, 군사전문기자와 출입경력 10년 전후의 기자 그룹, 보 수성향 매체 그룹이 주제별로 균형되게 보도했고, 스트레이트 기사보다는 <해 설/기획/리포터>와 <사설/논평/칼럼>의 비율이 높게 나타났다. 특히, 민군인식 격차 관점에서 <8개 유목> 비교 분석 결과, 군사전문기자 및 출입 경력별 그 룹에서는 <8개 유목> 중 6개 유목에서 A그룹(군사전문) > B그룹(10년 전후) > C 그룹(3년 이상) > D그룹(3년 미만)의 경향이, 언론사 정치성향별 그룹에서는 4개 유목에서 E그룹(보수) > F그룹(중도) > G그룹(진보)의 경향으로 나타났다. 이러 한 결과를 종합적으로 분석해 볼 때 군사전문기자 및 출입 경력이 오래되고, 보수성향 언론사일수록 민군인식격차를 줄이는 데 더 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 앞으로 민군인식격차를 줄여나가기 위해 더 많은 군사 전문기자가 양성되고 활동을 더욱 활성화해야 할 것, 국방 관련 취재에 있어 서 출입기자실 중심의 취재 관행을 벗어나서 좀 더 현장 위주로 탐사적 보도 를 강화할 것, 국방관련 보도시에 전문성, 다양성, 영향력, 흥미성을 보강하기 위해 노력할 것, 국방관련 보도의 전문성을 강화하기 위해서는 출입기자가 최 소 3년 이상은 국방부를 출입할 수 있도록 소속 언론사의 정책적 배려가 필요 함 등을 시사한다. 본 연구는 몇 가지 제한점에도 불구하고 최근에는 잘 다루지 않았던 ‘민군 인식격차’와 ‘중간집단’이라는 논의의 맥을 미흡하나마 조금이라도 이어 나갈 수 있었다는 점, 계량화된 연구 방법을 적용하여, ‘군사전문기자’와 ‘일반출입 기자’를 비교함으로써 최대한 일반화할 수 있는 경향성을 도출함으로써 민군 인식격차를 줄이는데 ‘군사전문기자’의 영향을 모색했다는 점에서 의의가 있다 고 하겠다. 주요어 : 민군인식격차, 중간집단, 국방부출입기자, 군사전문기자, 뉴스 가치
미래 군 조직 변화에 따른 전문형 장교 경력관리 발전방향 연구
김준영 한성대학교 국방과학대학원 2016 국내석사
국방부와 군은 국내외 안보환경 변화와 과학기술의 발전에 능동적으로 대처할 수 있도록 『국방개혁에 관한 법률』제정을 통해 『국방개혁 2020』을 일관되게 추진하고 있다. 이러한 계기를 맞아 국방인사를 선진 수준으로 발전시킬 필요가 강력하게 대두하고 있고, 국방개혁의 성공적 추진을 위해서도 선진 국방인사의 구현을 매우 중요한 사안으로 인식하고 있다. 현재전쟁에 있어 장비를 다루는 간부의 비중이 높아지고 있고 국방개혁2020에 따르면 앞으로 직업군인과 군무원의 비율이 점차 증가할 것이기에 군을 과학적으로 그리고 질 위주로 관리하여야 하며, 질 위주의 관리를 위해서는 군사업무를 과학화하여야 함은 물론 군 인력을 전문화하여야 한다. 2차 대전이후 미ㆍ소의 냉전, 1982년 포틀랜드 전쟁 및 1990년 걸프만 전쟁에서 질 위주의 군사력만이 현대전쟁에서 승리할 수 있음을 전 세계에 보여 주었던 것이다. 더구나 현대사회는 고도기술과 전문화된 기능 그리고 지식을 요구하고 있다. 변화는 지속적으로 이루어 지고 있다. 현재 군 부대에서는 유급지원병이 들어오고 있고, 편제상 직책이 부사관으로 바뀌고 있으며, 여성의 비율이 조금씩 상승하고 있다. 현대사회에서는 고도기술, 전문화된 기능, 지식을 제고하기 위해서는 사회의 모든 조직이 고도의 직업 전문성이 있어야 한다. 따라서 군도 현대사회에서 생존하기 위해서는 사회발전 추세를 따라야 하는 것이다. 그 이유는 군의 인력과 물자는 전적으로 사회로부터 공급을 받고 있을 뿐만 아니라 사회의 타 조직체와 마찬가지로 한정된 자원을 경제적으로 운용하여 주어진 목표를 달성해야 하기 때문이다. 또한 사회적 추세가 개인의 경력개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 조직을 활성화하고 효과적, 효율적으로 활용하기 위해서 개인과 조직차원에서의 경력개발이 상호 유기적으로 작용할 수 있도록 노력하고 있는 반면, 군에서는 조직의 특수성으로 인하여 개인의 경력개발에 대한 관심이 다소 저조하고, 체계적인 경력관리 시스템이 미흡한 실정이다. 또한 현대사회가 기술면에서 하루가 다르게 발전하고 있기 때문에 군의 기술도 향상되어야 하며, 고도의 무기체계를 선정 획득하는 테크닉은 물론 이를 관리운용하는 인력도 첨단 지식이 필요하게 된 것이다. 현재 많은 국방예산이 투자되고 있는 가운데 효율성을 높여 최상의 전투태세를 유지하려면 유능한 국방 전문인력에 의한 국방업무의 기획, 계획, 집행, 평가가 필요하다. 이를 위해 본 논문은 국방개혁2020의 개요에 대해 소개하고 추진방향인 군 구조의 첨단회, 국방운영의 문민기반 확대, 선진 병영문화 정착을 제시하고, 국방개혁2020에 따른 인력구조변화 양상에 따른 과학기술과 전문인력의 증대 / 전문성ㆍ직업성 강화 측면에서 분석 하였다. 또한 선진의 국군의 장교의 전문인력관리와 경력관리 방법, 기업의 경력관리와 비교하여 시사점을 도출하였으며 현재 육군 장교의 전문인력 관리 실태와 문제점을 분석한 후 경력관리 발전방향을 제시하였다.
이진숙 국방대학교 관리대학원 2023 국내석사
본 논문은 군 구성원을 대상으로 국방신뢰를 측정하고 영향요인을 식별하며 중요도에 근거하여 국방신뢰 제고 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 신뢰 연구의 이론적ㆍ경험적 논의를 통해 국방신뢰에 대한 개념을 정의하였고, 국방신뢰에 영향을 미치는 변수를 도출하였다. 연구의 공간적 범위는 보병사단 4개(5, 6, 9, 25사단)이다. 장교, 부사관, 군무원, 용사를 대상으로 설문을 하여 총 482부의 자료를 AMOS 구조방정식(SEM) 모형분석에 사용하였다. 그 결과를 바탕으로 군 내부자에 대한 국방신뢰 제고 방안을 제시한다. This study examines the characteristics of Military Trust and clarifies the factors that affect this Military Trust. For the purposes of this study, a number of factors were analyzed. including Defense Operating Factors, Member Trust Factors, Personal Psychological Factors, Basic Duties of Military Factors, Relational Factors - all of which were deemed to affect in Military Trust. Data were obtained from more than 482 survey responses collected from all 4 infantry divisions(5, 6, 9, and 25) in Army. Overall, this paper discusses how to improve Military Trust and offers implications for further research.