지승도 교수의 연구실에서 해군 지능형 가상 군사(AI-CGF) 모의 기술을 연구하여 발표한 논문 "해군분석모델용 AI-CGF를 위한 시나리오 생성 모델 설계(I): 진화학습"이 "한국군사과학기술학회지" 12월호에 게재되었다. 본 연구는 워게임에서 인간 대신 AI를 접목한 최초의 시도에 대한 타당성을 검토한 연구로, 그 타당성이 충분히 입증되어 내년부터 보완 및 확장 연구를 추진할 예정이다.

[그림 1] 전체 시스템 개요도

본 논문은 진화학습을 적용한 해군분석모델용 AI-CGF를 위한 시나리오 생성 모델을 설계하였다. 제안된 모델은 유전자 풀, 진화학습 제어기, 몬테카를로 시뮬레이션 제어기를 통해 해군분석모델에 전술 시나리오를 전달함으로써 진화학습을 시작한다. 진화 과정에서 선택, 교배, 변이의 진화 연산이 적용되었다. 총 5가지의 청군 전술 시나리오에 대하여 제안된 진화학습을 실험한 결과 전술적 가치가 높은 홍군 전술 시나리오를 생성할 수 있었다. 다만, 구성한 세력 상에서 높은 적합도가 곧바로 홍군의 승리를 의미하지는 않는 것으로 확인되었다. 그런데도 상륙전의 경우 청군의 이동 경로를 길게 가져가도록 유인함으로써 상륙 목표를 성공적으로 달성하는 고도의 전술도 확인할 수 있었다. 본 논문은 해군분석모델용 AI-CGF에 진화학습을 최초로 적용하였다. 이를 통해 인간이 설계한 청군 전술 시나리오에 대한 홍군 전술 시나리오를 자동 생성함으로써 논리적이며 수준이 높은 전술 시나리오 생성 능력을 확보할 수 있었다. 진화학습을 이용한 시나리오 생성모델은 유전 알고리즘을 통해 최적의 시나리오를 생성할 수 있다는 장점을 갖고 있으나, 학습과정에서 과도한 시간이 소요된다는 단점 또한 갖고 있다. 이를 해결하기 위해 지도 및 강화학습을 활용한 시나리오 생성 모델에 관한 연구를 후속 연구 논문에서 서술한다.