Trends in AI Technologies for Tactical Environments and On-Device Optimization Strategies

인공지능(AI) 기술은 국방혁신 4.0(Defense Innovation 4.0)을 통해 미래 전장 환경의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 전 술 수준의 전장에서는 개별 전투원과 소부대 단위에서의 AI 활용 요구가 증가하고 있으나, 실제 전술 장비는 낮은 연산 능력, 제한된 배터리 수명, 그리고 네트워크 단절 환경에서의 독립 동작 필요성 등 여러 제약을 안고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 클라우드 연결 없이 장비 내에서 모든 연산을 수행하는 ‘온-디바이스 AI(On-Device AI)’가 주목받고 있다. 그 러나 현재 국방 분야의 AI 연구는 대규모 신경망 기반의 클라우드 중심 모델에 편중되어 있으며, 자원 제약이 있는 전술 환경 에 최적화된 경량화 모델에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 전술 환경에서의 AI 기술 최신 연구 동향을 분석하 고 모델 경량화 전략(양자화, 프루닝, 지식 증류), 에너지 효율 최적화 전략(저전력 하드웨어 가속기, 전력 인지형 스케줄링) 그리고 실시간 처리 최적화 전략을 제안함으로써, 제한된 자원을 가진 다양한 전술 환경에서 AI 기술의 실제 배치 가능성을 높이는 데 이바지할 것이다.