적대적 AI 환경에서의 통합 자율 방어 아키텍처 K-Defense의 설계와 응용: AI 기반 다계층 전장 대응 체계 구축 연구

• 영문명: Design and Application of the K-Defense Integrated Autonomous Architecture in Adversarial AI Environments: Building a Multi-layered AI-driven Warfare Response System
• 발행기관: 육군협회 지상군연구소
• 저자명: 정진국
• 간행물 정보: 『지상군발전연구』제1권 제2호, 45~62쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.12.31

국문 초록

본 연구는 한국형 작전 환경을 전제로, 적대적 인공지능(Adversarial AI)이 감시-판단-결심-효과의 전 주기에 미치는 구조적 영향을 분석하고, 이를 방어하기 위한 K-Defense 통합 자율 방어 아키텍처를 제안한다. 기존 연구가 단일 모델의 강건성 향상에 집중한 것과 달리, 본 연구는 탐지-분석-대응-복원의 닫힌 루프(Closedloop)를 갖춘 시스템 레벨의 설계를 제시한다. 특히 성능과 보안의 공동 설계(Co-design) 관점에서 한국의 산악 지형에 따른 전술 통신망(TICN)의 난청과 고밀도 전자전(EW) 환경을 고려하였으며, 중앙 정책 오케스트레이션과 스웜(Swarm)형 분산 의사결정을 결합하여 단일 실패 지점(SPOF)을 제거하였다. 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 제안된 아키텍처는 GPS 스푸핑 및 통신 단절 상황에서도 기존 모델 대비 탐지 정확도를 23.7% 향상시키고, 임무 복원 시간을 85% 단축하여 작전 지속성을 확보함을 확인하였다.

영문 초록

This study analyzes how adversarial artificial intelligence (AI) degrades the full military decision pipeline—sense, assess, decide, and effect—and proposes K-Defense, an integrated autonomous defense architecture that closes the loop through detect-analyze-respond-recover. Unlike previous studies focusing on single-model robustness, we adopt a co-design principle that integrates performance and security from the architectural level, specifically addressing the constraints of the Korean operational environment, such as signal blockage due to mountainous terrain and high-density electronic warfare (EW). K-Defense implements a 5-layer depth-in-defense structure and employs a hybrid control mechanism that combines centralized policy orchestration with swarm-style distributed decision-making. This approach removes single points of failure (SPOF) and maintains common operational pictures (COP) even under TICN (Tactical Information Communication Network) link degradation or node loss. The architecture embeds life-cycle controls, multi-modal sensor fusion, and autonomous recovery procedures (isolation, rollback, resynchronization) to achieve resilience. Simulation results in a synthetic battlefield environment demonstrated the architecture's efficacy: under conditions of GPS spoofing and communication severance, K-Defense achieved a detection accuracy of 92.1% (a 23.7%p improvement over the baseline) and reduced mean time to recovery (MTTR) by 85% (from 12.5s to 1.8s). These findings validate that K-Defense ensures mission continuity and real-time responsiveness in contested environments. The study provides a reference architecture for responsible autonomy and outlines a path for future field validation and interoperability standardization.

목차

I. 서론

II. 본론

III. 결론

참고문헌

키워드

적대적 인공지능 AI 워페어 K-Defense 통합 자율 방어 스웜 지휘⋅통제 공통상황인식(COP) 공동 설계(Co-design) 한국형 작전 환경 Adversarial AI AI warfare K-Defense Integrated Autonomous Defense Swarm C2 Co-design Robustness Resilience Closed-loop Common Operational Picture (COP) Hybrid Control Synthetic Battlefield GPS Spoofing