Study on Ways to Improve the Performance of AI Models for Military Object Identification using Virtual and Augmented Data

AI는 국방 전 영역에 적용되는 전장의 Game Changer이자 병력감축 시대에 전투원을 대체하는 수단이다. 현재 군에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야는 군사용 객체식별을 위한 AI 모델 개발인데 모델의 성능 향상을 위해서는 양질의 데이터를 많이 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 하지만 군은 민간과 달리 폐쇄적인 환경으로 AI 개발을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 것이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 부족한 군 객체식별 AI 학습용 데이터를 가상데이터 생성과 증강기술로 이미지 수량을 늘려 군 객체식별 AI 모델에서 학습한 결과 원본데이터만 학습했을 때 보다 원본데이터와 가상데이터, 증강데이터를 함께 사용했을 때 AI 모델의 객체식별 성능이 향상되는 연구결과를 확인하였다.