[학술논문] 확률적 AI 모델 기반 미사일 타격 목표물 선정, 발사 의도 및 교전 후속행위 예측 연구
북한의 탄도미사일 및 핵무기 위협에 대응하기 위한 한국형 미사일 방어체계(KAMD)의 실시간지휘통제 역량을 강화하기 위해 AI 기반의 의도 예측 체계를 제안한다. 기존의 체계는 한반도의지리적 특성과 제한된 교전 시간으로 인해 실시간 대응에 한계를 가지며 특히 극초음속 미사일과같은 새로운 위협에 신속하게 대응하기 어렵다. 이러한 위협에 대응하기 위해서는 탐지 직후의항적 정보만으로 빠르게 의도를 파악하고, 제한된 시간 내 요격 및 후속 결정을 지원할 수 있는신속한 예측 체계가 필요하다. 본 연구에서는 항적 정보를 중심으로 적 탄도탄의 특성과 작전 패턴을 분석하고, ViT 및 CVAE를 결합한 AI 기반 모델을 설계하여 적의 전략적 의도와 후속행위및 목표물을 예측하도록 하였다. 항적 간의 상관관계와 시계열적 누적
