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경쟁 및 갈등 상황에서의 의사결정을 위한 머신러닝 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 RAND 연구소
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2023-09-19
- 등록일 2023-09-26
- 권호 249
○ RAND 연구소는 과거 동 우크라이나 분쟁 상황을 활용하여 설명한 '경쟁 및 갈등 상황에서 의사결정을 위한 머신러닝' 보고서 발표
○ 기계 학습은 군사 의사 결정의 속도, 정밀도 및 효과성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에, 미국이 21세기에 군사적 우위를 유지하는 데 중요함
- 본 보고서는 기계 학습 도구와 인간 분석가 간의 협력을 통한 작전 수준에서의 군사 의사 결정을 탐구
- 러시아의 2022년 침공 이전, 동우크라이나 분쟁에 대한 실제 데이터를 기반으로 한 기계 학습 기반 분석 사례 연구 제시
○ 기계 학습은 대량의 데이터 세트를 효율적으로 처리, 사람이 쉽게 다루기 어려운 빅데이터를 처리하는데 도움을 줌
○ 현재 기계 학습은 이미 작전 레벨 본부에서 표준화, 객관화 된 장기 분석을 가능하게 하는 수준임
○ 따라서 군은 모든 지휘 계층의 인원에게 기계 학습에 자주 노출시켜 인간이 이 능력을 군사 의사 결정 시스템의 일부로 활용하는 데 익숙해 지도록 해야 함
- 군은 다양한 기계 학습 팀을 구축하여 이 능력의 최대 잠재력을 발휘해야 하며, 이러한 팀에는 운영 과학 시스템 분석가, 운영자, 분석가 및 지휘관이 포함되어야 함
○ 기계 학습은 군사 의사 결정의 속도, 정밀도 및 효과성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에, 미국이 21세기에 군사적 우위를 유지하는 데 중요함
- 본 보고서는 기계 학습 도구와 인간 분석가 간의 협력을 통한 작전 수준에서의 군사 의사 결정을 탐구
- 러시아의 2022년 침공 이전, 동우크라이나 분쟁에 대한 실제 데이터를 기반으로 한 기계 학습 기반 분석 사례 연구 제시
○ 기계 학습은 대량의 데이터 세트를 효율적으로 처리, 사람이 쉽게 다루기 어려운 빅데이터를 처리하는데 도움을 줌
○ 현재 기계 학습은 이미 작전 레벨 본부에서 표준화, 객관화 된 장기 분석을 가능하게 하는 수준임
○ 따라서 군은 모든 지휘 계층의 인원에게 기계 학습에 자주 노출시켜 인간이 이 능력을 군사 의사 결정 시스템의 일부로 활용하는 데 익숙해 지도록 해야 함
- 군은 다양한 기계 학습 팀을 구축하여 이 능력의 최대 잠재력을 발휘해야 하며, 이러한 팀에는 운영 과학 시스템 분석가, 운영자, 분석가 및 지휘관이 포함되어야 함
