작전보안이 확립된 연합작전을 위한 ‘국방 인공지능 전장소음 제거 모델’ 개발 및 제안

Abstract

이전과 완전히 구분되는 4차 산업혁명기술의 발달로 디지털 전장은 영역은지역구분이 모호해질 만큼 점차 광범위해 지고 있음에 따라, 무선통신환경을활용한 작전보안의 중요성은 더욱 증대대고 있으며, 고도화되고 다양화된전장소음으로 인해 작전통제를 더욱 어렵게 하고 있다. 이와 같은 문제점을해소하기 위해Dual Signal Transformation LSTM Network기술을 활용해전장소음을 실시간으로 제거해 통신함과 동시에, TTS기술을 활용, 음성을문자로 변화해 송수신 시간을 자동 기록함으로써 전장 상황을 기록한다. 또한, 연합작전시에는 해당 송수신 내용을 자동 번역하여 원문과 함께 수신자에게SST 송신함으로써 작전보안이 확립된 의사소통을 보장한다. 향후, 우리가제안하는 보안성이 확립된 ‘국방 인공지능 전장소음 모델’이 국방무기정보체계에반영되어 성공적인 연합작전 수행의 기반이 되기를 강력히 희망한다.

With the development of the 4th Industrial Revolution technology, the importance of secure communication using the wireless communication environment is increasing, and command and control is becoming more difficult as the weapon system is advanced and diversified. In addition, due to political and diplomatic issues, modern warfare is rarely waged by a single country alone, and is mostly carried out as a combined operation with other countries. To solve this problem, we utilize the Dual Signal Transformation LSTM Network technology to remove the battlefield noise in real time and deliver it to the receiver, and at the same time use the TTS technology to convert the voice into text and record it with the time to improve the battlefield situation. It is recorded automatically, and in the case of joint operations, related texts are translated and sent to the receiver using SST technology along with the original text to ensure smooth communication during wartime.