Proposal and Evaluation of the Automatic Classification Model for Combat Orders by Utilizing Korean-Based BERT

Abstract

변화하는 국제 정세와 안보 상황에서 지능화 전쟁이라는 새로운 전쟁 패러다임이 떠오르고 있다. 지능화 전쟁은 인공지능 기술을 기반으로 육·해·공·우주, 전자기·사이버, 인지 영역에서 진행되는 제반합동 전력에 의한 통합 전쟁이며, 국방 분야에서는 이를 대비해 대용량의 정보를 처리하고 분석하여 지휘관의 의사결정을 지원하는 인공지능 참모를 구현하려고 노력하고 있다. 인공지능 참모에 있어서 핵심 기술 중 하나인 자연어 처리는 지휘관의 언어를 분석하여 동시다발적으로 명령을 하달하게 함으로써 지휘통제를 더 정확하고 빠르게 하도록 지원할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT를 이용하여 전투명령에 대한 전투수행기능을 예측하는 딥러닝 모델을 제안하고, 그 성능을 평가하였다. 제안한 딥러닝 모델은 지휘관의 명령이 입력되면 해당 문장이 6대 전투수행기능(지휘통제, 정보, 화력, 지속지원, 방호, 기동) 중 어느 기능에 해당하는지 자동 분류하여 의사결정의 속도를 향상시킬 수 있는 특징이 있다. 실험 결과, 모델은 전투명령의 기능별 분류에 대해 평균 정확도 78%, 정밀도 79%, 재현율 80%, F-1점수 79%로 높은 성능을 보였으며, 한국어 BERT 모델의 군사적 적용 가능성을 확인할 수 있었다.