Development of an AI-Enabled Common Operational Picture (COP) for the ROK Military: A Case Study of U.S. Project Maven

현대 전장에서 운용되는 ISR 자산의 다양화와 데이터의 폭발적 증가는 정보 과부하를 유발하여, 기존 인력 중심 분석 체계의 적시성 있는 데이터 처리 역량에 한계를 드러내고 있다. 이에 본 연구는 미 국방부의 '프로젝트 메이븐(Project Maven)' 성공 사례를 벤치마킹하여, 데이터 분산과 실시간 분석 능력 부족이라는 한국군 ISR 체계의 당면 과제를 극복할 'AI 기반 통합 전장가시화 체계'를 제안한다. 본 연구가 제시하는 실행 방안은 크게 2단계로 구성된다. 1단계(학습 데이터셋 구축 및 모델 최적화)는 파편화된 ISR 수집 데이터를 통합하고 국제 표준 기반의 메타데이터 표준화를 수행한다. 이를 통해 고신뢰도 학습 데이터셋을 구축하고, 이동발사대(TEL)와 같은 시한성 표적(TST)을 정밀 식별할 수 있는 자동 표적 인식(ATR) 알고리즘을 개발한다. 2단계(실시간 전장 융합 및 운용)는 실시간 수집되는 영상 및 다출처 정보를 자동 융합하여, 핵심 표적의 위치와 위협 정보를 근실시간으로 가시화하는 체계를 구현한다. 결론적으로 본 연구는 고도화되는 북한의 핵·미사일 위협에 대응하여 긴급 표적 처리 시간을 획기적으로 단축시키고, 지휘관의 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 국방 정보체계의 지능화 방안을 제시하는 데 그 목적이 있다.