음...;;;

공군 기상단에서 실행하는 기상예보도 포함될까요?

아! 군에서도 따로 기상예측을 하나보네요 ㅎㅎ 감사합니다.

기상학 자체가 군사적 이유로 발달했다고 봐도 과언이 아닙니다.

미사일 같은거야 스스로 항로 수정할 수 있다지만, 포탄의 경우는 풍향/풍속에 따라 포탄이 떨어질 위치가 달라져버립니다.

날씨를 모르고서는 작전을 세울 수 없을 정도이고, 그렇게 고심해가면서 계획 세워도 날씨 때문에 작전 차질 빚은 사례는 아주 널려있습니다.

어찌보면 탄도학이 기상학의 부분집합 같은 개념인가요?

별개인데, 다른 쪽의 것도 가져다 이용해야 하는 그런거죠.

연구실에서도 도시환경쪽 특히 기상쪽에서 많이 조언을 구하는 편입니다. 어떻게 보면 공학들끼리는 매우 많은 교집합들이 숨어있지요 :) BCI(brain computer interface 한글로 뭐라표현해야할지 모르겠네요..) 도 그런맥락에서 탄생했구요. 이것도 그런개념인가봅니다 ㅎㅎ 감사합니다. 도움많이 됐습니다.

기상 중요하죠. 날씨 예측 잘못하면 장비 비맞고 침수되고 전투불가...
전투기 이착륙에도 중요하고
여러모로 중요합니다.

인공지능이 군용으로 쓰일곳은 많죠
병사들 가상훈련이나
지휘부의 워게임등에 사용이 가능하고

무인경계시스템등에도 사용이 가능하죠
지금 무인경계시스템을 사용하지 못하는 문제가
gop에 돌아다니는 야생 동물과 인간을 구분하지 못해서인데
이걸 인공지능을 통해 학습이 가능하다면
gop,gp 군인들이 편해지겠지요

아... 컴퓨터 비전쪽이 사용되나보군요 감사합니다:)

미사일이 목표물을 추적하기 위한 시커는 레이더, 적외선 카메라, 광학 카메라 등등이 쓰이는데 이 들 모두 목표물과 주변의 잡다한 사물을 구별하기 위한 기능이 있어야 하는 것들이죠.

이들 시커의 영상처리장치에 기계학습이 현재 어느 정도 쓰이고 있는지는 모르지만, 기계학습이 적용되면 더 좋을 것은 뻔한거겠고요.

전투기의 경우도 마찬가지. 스텔스 기능을 강화하다보면 조종하기 까다로운 기체가 될 수밖에 없습니다.
스텔스 아니더라도 기동성을 강화하다보면 안정성이 떨어져서 역시 조종하기 까다로워지죠.
컴퓨터가 아니었으면 날지도 못 한다 소리 들을 정도의 기체들도 상당수고요.
이들 역시 현재 어느 정도 적용되었는지 모르겠지만, 역시 기계학습이 적용되면 더욱 좋아질 것들.

미사일, 활공폭탄등의 비행 제어도 마찬가지.

무인기의 경우도 역시 마찬가지. 기지와 무인기 사이에 광대역 데이타 링크가 항상 확보될 수 있는 것은 아니기 때문에 무인기 자체에 어느 정도 지능이 있어줘야 함.

하지만 학습을 위한 데이터양이 조금 걸려서.. 물론 강화학습을 하면 되지만 그러기 위해선 현실과 매우 유사한 시뮬레이터가 있어야해서 이부분에 궁금합니다..

왠만한 상황은 모두 시뮬레이션으로 해볼 수 있죠. 그런게 있으니 항공기 설계도 가능해진거겠고요.

하지만 실물을 굴려가면서 데이타를 획득해야 하는 것은 필수 코스. 시제기에 소프트웨어 실어서 시험비행해보고 개량해나가는거죠. 한 단계 끝나면 다음은 더욱 고난도 비행 시험 식으로요. 이런 식으로 차근 차근 비행 제어 소프트웨어를 완성하는겁니다.

기계 학습의 과정이나 뭐 별다른 차이없는 과정입니다. 실제로 어느 정도 기계학습 기법이 적용되는지는 모르겠지만, 이미 있는 이론은 활용하고 있을거라 생각하는 편이 맞겠쬬.

물론 밀리쪽에 지식이 엄청 많으셔서 그런것일수도 있지만 학습 과정또한 매우 잘알고 계시네요.. 놀랐습니다. 트레이닝은 데이터를 쉽게 모울수 있는 시뮬레이터에서, 테스팅은 현실에서. 큰틀에서 보면 거의 똑같습니다. 정말 감사합니다 :-)

일단. 인공지능까진 안가도.. 부분적으로 에전부터 가장 많이 이용은 공군 
미공군의 신형전투기 개발시  자세제어,비행제어 코드 짜는건 필수가....
조종사가 전투에만 전념..
탐색,분석,위협요소분석, 추적등 요소도  자체기계가 전담 한다고..