AI 기반 무기체계의 특성을 고려한 시험평가 방법론 발전 방향 연구

본 연구는 인공지능이 적용된 무기체계의 확률적·비결정론적 특성을 고려한 시험평가(test and evaluation) 방법론의 발전 방향을 제시한다. 기존 무기체계에 적용되던 결정론적 성능 중심 평가 방식은 지속적 학습과 환경 의존성이 강한 AI 무기체계의 특성을 충분히 반영하는데 한계가 있다. 이에 본 연구는 미국, 유럽, 중국 등 주요 국가의 AI 무기체계 평가 사례와 우리 군의 실제 적용 사례를 분석하여, 데이터 품질 평가, 알고리즘 강건성 검증, 인간 개입 기반 통제 체계(human-in-the-loop), 전 주기적 평가 개념의 필요성을 도출하였다. 이를 바탕으로 우리 군에 적합한 AI 무기체계 시험평가 방향과 제도적·기술적 개선 방안을 제언한다.

This study presents a framework for developing test and evaluation (T&E) methodologies tailored to the probabilistic and non-deterministic characteristics of AI-enabled weapon systems. Conventional deterministic evaluation approaches have limitations in assessing AI systems due to their data dependency, continuous learning, and environmental sensitivity. By analyzing T&E frameworks of major countries and case studies from the Republic of Korea’s military, key limitations of current practices are identified. The study emphasizes the need for data-centric evaluation, algorithm robustness assessment, human-in-the-loop control, and lifecycle-based continuous evaluation. Based on these findings, policy and technical recommendations are proposed for improving T&E of AI-enabled weapon systems.

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