최근 북한은 이동식 미사일 발사대(TEL)를 활용한 비대칭 전력을 강화하고 있으며, 이에 따라 TEL 전개 가능지역을 조기에 식별하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구는 기존에 구축된 U-Net 기반 TEL 탐지 모델에 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기법인 Score-CAM을 적용하여, 모델의 판단 근거를 시각화하고 Faithfulness 평가를 통해 정량적으로 검증하고자 하였다. 시각화 분석 결과, 모델은 도로 접근성, 배치 가능 면적(개활지), 은닉성(산림) 등 TEL 운용 조건에 집중하는 경향을 보였다. Faithfulness 검증에서는 Insertion 실험이 무작위(Random) 대비 통계적으로 유의한 차이(p < 0.001)가 나타나 Score-CAM이 모델 예측에 기여하는 핵심 근거를 타당하게 포착하고 있음을 입증하였다. 반면, Deletion 실험에서는 낮은 유의성을 보여, TEL 전개 가능성 판단과 같이 광범위한 지형 패턴에 기반한 문제에서는 해당 정량적 지표 활용에 제한이 있음을 시사하였다. 이러한 시각적·정량적 검증 결과는 딥러닝 기반 탐지 모델의 설명 가능성과 신뢰성을 확보하여 고위험 군사적 의사결정 지원 시스템에서의 활용 기반을 다지는 기초 연구로서 학술적 의의를 지닌다.
Park et al. (Thu,) studied this question.