AI

리얼타임비쥬얼은 국방분야 AI 기술을 선도하고 있으며
축적된 기술과 경험을 민간/산업 분야의 서비스로 확대하고 있습니다.

Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning 새로운 전략을 발견하며 진화하는 지능적 판단과 행위가 가능한 AI 기술 연구개발

군사/재난 의사결정 또는 실시간 전략 게임(StarCraft 등) 등에서 광범위한 순환 공간, 비전이적(non-transitive) 전략 그리고 대응 전략(counter-strategies) 등의 존재로, 강화학습 에이전트의 순수 셀프 플레이 탐색(naive self-play exploration) 방법으로는 새로운 전략을 발견하기 어렵습니다.

따라서 불완전정보(imperfect information)에서 다중 에이전트의 전략적 행동을 수학적으로 모델링하고 에이전트 간의 순차적/전략적 상호작용을 설계하고 딥러닝(deep learning), 게임이론, 모방학습(imitation learning) 그리고 다중에이전트 강화학습(RL) 등의 다양한 기술을 결합하여 기술적 과제를 해결하고, 새로운 전략 탐색이 가능한 의사결정 에이전트 기술을 연구개발 합니다.


Symbolic Representation
Symbolic Representation 상황 요소 및 지식의 구조와 관계를 학습하는 기술 연구개발

고수준의 지능적 판단과 행위를 수행하는 모델은 상황 요소 및 지식의 구조와 관계를 학습하여 학습된 구조와 관계로부터 주어진 상황에 대한 의사결정 결과를 생성할 수 있어야 합니다. 

이를 위해서 관계 및 상호작용의 표현 및 분석 기술 연구를 선행하고 이러한 관계와 상호 작용을 심층강화학습 모델로 학습하는 기술을 연구개발 합니다.


Vision Recognition
Vision Recognition 영상 인식과 관계/상태 추론 기술 연구개발
입력 영상, 표적 탐지/식별 정보, 위치/교전 상황 등의 다양한 정보를 융합하고 관계 추론에 의해 더욱 수준 높은 상황 인식과 상태 추상화가 가능한 인식 기술을 연구 개발합니다.

 

- 형상 구분이 어려운 원거리 적 전투기/표적의 픽셀 인식 및 추적 기술

- 비용 효과를 위해 드론 탑재 단일 카메라에서 3D Depth Map 을 생성하여 최적 비행 경로를 생성하고 장애물을 회피하는 인식 기술

- 학습데이터의 부재 시(국방 분야는 대부분 필요한 학습데이터 부재) 3D 합성영상(고품질 3D 렌더링) 기반의 학습기술과 이를 실세계에 적용하기 위한 transfer 기술

Massively Scaling RL
Massively Scaling RL 대규모(Massive Scaling) 시뮬레이션-강화학습 통합 아키텍처 연구개발

RL 기술은 간단한 문제도 매운 많은 훈련을 필요로 합니다. 따라서 실용적인 응용을 위해서는 확장성 있는 대규모 스케일링 학습 아키텍처를 연구합니다. 

특히 학습을 위한 시뮬레이션 수행 성능은 분산 RL에서 병목이 됩니다.  따라서 시뮬레이션-액터-러너 간의 최적 실행 아키텍처를 연구개발 합니다.

AI Pilot
AI Pilot 자율 전투기동/교전/임무수행 이 가능한 AI 전투기 조종사 기술 연구개발

심층강화학습 모델로 최상의 교전 능력을 확보하고 Knowledge 레이어에 의해 인간의 사고 단위로 추론하고 의사결정 하는 기술을 연구개발 합니다. 

이의 응용으로 AI Pilot 기술이 개발되었습니다.

AI Pilot 기술은 무인체계 자율 임무 수행 시스템에 활용될 수 있습니다.  

또한 다양한 대응 능력으로 전투기 조종사 훈련생에게 단계적으로 교전 전술을 훈련시킬 수 있는 AI 적기 및 AI 교관 시스템에 활용될 수 있습니다.


- 리얼타임비쥬얼㈜ 이 연구개발에 참여하고 있는 국방과학연구소 프로젝트 : Ai(인공지능) 파일럿, 미래전장 이끌 핵심 과학기술관련 페이지 바로가기
AI Drone
AI Drone AI 자율 임무 수행 드론 기술 연구개발

AI 기반 기술 응용 분야로 군집 드론이 상황을 추론하고 자율적으로 팀을 편성하고 협업을 하며 주어진 다수의 임무를 효율적으로 수행하는 기술을 연구합니다. 

그리고 AI 자율 임무 모델을 적용하기 위해 임무에 따른 기체설계, 비행제어, 센서제어, 영상인식 기술을 연구개발 합니다. 

또한 국방 분야에서 확보한 경험과 기술로 민간/산업 분야 AI Drone 서비스를 개발합니다.

관련연구개발 프로젝트

  • 21.12 ~ 25.05
  • 전장디지털트윈 실행 플랫폼 제작 및 검증지원 (국방과학연구소 발주)
    여단급 전장에서 인공지능 기반 지휘결심지원 기술 연구를 위한 전장디지털트윈 시뮬레이션 환경(SW) 개발
  • 21.06 ~ 24.09
  • 전장상황 및 자료 모의 기술 (방위산업기술지원센터 발주)
    AI 참모 및 지능형 전장인식 서비스에 필요한 AI 학습 데이터를 전장 시뮬레이션을 통해 생성하는 기술 개발
  • 21.06 ~ 24.09
  • (이종/다중 로봇) 지능형 임무통제 시뮬레이터 구축 (국방과학연구소-한화시스템 발주)
    Scalable Teaming을 위한 지능형 임무할당 기술 개발에 필요한 AI 학습 및 성능 검증용 지능형 임무통제 시뮬레이터 개발
  • 21.07 ~ 22.04
  • 이종 다수 군집무인기 제어 모의 환경 개발 (국방과학연구소 발주)
    미래 항공무기체계의 유/무인 전투기 복합 운용 개념 연구 및 유무인 복합 운용 검증을 위한 시뮬레이션 환경 개발
  • 19.05 ~ 21.12
  • 유무인 복합생존성 통합 분석시스템 개발 (국방과학연구소 발주)
    항공무기체계의 유·무인 복합 전장 환경에서 공대공 및 공대지 임무 및 전투에 대한 항공기의 생존성을 통합 분석 및 평가할 수 있는 유·무인 복합 생존성 통합 분석 시스템 개발
  • 16.11 ~ 20.09
  • 다수준 해상도 모델 통합모의기술 연구 (방위산업기술지원센터 발주)
    다양한 해상도의 모델들로 구성된 통합 모델 모의 기술 개발
  • 12.09 ~ 16.08
  • 공통 SAF 시뮬레이션 구성 기술 (국방과학연구소 발주)
    AI 자율지능을 보유한 CGF(Computer Generated Forces)/SAF(Semi-Automated Forces) 기술 개발
  • 17.10 ~ 19.09
  • (KF-21 전투기) Man-in-the-loop 모의 전투 실험 환경 개발 (한국항공우주산업 발주)
    전투효과도 분석을 통해 KF-21 에 적합한 기동, 무장, 전술 등의 개발에 활용할 수 있도록 전투기 시뮬레이터와 운용/분석 SW 개발
  • 22.03 ~ 24.04
  • 전장정보기반 실시간 자동임무실행/수정기술 개발 (국방기술진흥연구소-한화시스템 발주)
    실시간 전장상황 정보를 기반으로 운용자의 개입없이 지상 다중 무인로봇의 다중임무를 자동으로 실행 및 수정하는 기술 개발
  • 22.02 ~ 24.11
  • 방책추천 및 조정 자동화를 위한 지식베이스 구축 및 가시화 기술 (국방기술진흥연구소-한화시스템 발주)
    중대급 이하 부대를 대상으로 사전 작전 수립 지원을 위한 배틀리듬에서 지휘관의 판단에 따른 이후 발생 가능한 방책들을 자동으로 목록화 생성하여 고려해야 할 모든 경우의 수를 탐색해 볼 수 있게 하는 AI 방책(Course Of Action) 수립 기술 개발
  • 19.11 ~ 23.04
  • 군집객체 학습/모의환경 구축 및 통합 AI 임무수행 엔진 개발 (국방과학연구소 발주)
    군집 AI 기반의 군집체계 운용을 위한 기반기술로써 1,000개 이상의 군집객체(드론, UAV, UGV, UUV) 가 자율지능으로 임무를 수행하는 기술 개발
  • 20.01 ~ 23.11
  • AI 조종사 개발을 위한 학습/훈련용 시뮬레이션 소프트웨어 개발 (국방과학연구소 발주)
    인공지능 공중교전 기술 연구에서 인간을 능가하는 AI 조종사 공중교전 기술 개발
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