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초록·키워드
현대 해상 전장의 복잡화로 인한 지휘관의 인지적 과부하와 승조원 감소 상황에서 함정 내 지능형 지휘결심보조체계 도입은 함정의 생존성과 직결된 필수 과제이다. 이에 본 연구는 국방 도메인의 특성상 보안 등의 이유로 제한된 매뉴얼과 한정된 데이터셋이 구축된 환경을 상정하고, 이러한 제약 조건 하에서 함정 폐쇄망에 탑재 및 운용이 가능한 오픈소스 LLM 기반의 아키텍처 조합을 구성하였다. 기본 모델(Base), 미세조정을 적용한 모델(Fine-Tuning), 외부 지식 검색을 접목한 모델(Base+RAG), 그리고 미세조정과 검색을 혼합한 모델(Fine-Tuning+RAG)의 네 가지 아키텍처 조합을 제안하였으며, 실제 전장 환경과 유사한 가상 작전 시나리오 50개를 적용하여 각 모델의 성능을 비교 검증하였다. 실험 결과, 전술적 타당성과 신뢰성 측면에서 외부 지식을 동적으로 주입하는 Base+RAG 조합이 비교적 효과적인 것으로 나타났다. 반면, 미세조정과 검색을 결합한 Fine-Tuning+RAG 조합에서는 Base+RAG 조합에서 관찰되지 않았던 환각 발생률이 8%p 증가하는 현상이 관찰되었다. 이러한 현상은 내부 지식 간의 상호 간섭이나 과적합 가능성 등 추가 검증이 필요한 요인들을 내포하고 있으나, 본 연구와 같이 제한적 실험 조건에서는 검색 기반(Base+RAG) 아키텍처가 미세조정 기반 아키텍처(Fine-Tuning)보다 상대적으로 더 안정적인 대안이 될 수 있음을 보여준다. 다만 RAG를 결합한 아키텍처의 경우, 최초 응답 시간이 기존 평균 3초 대에서 24초대로 크게 증가하는 현상이 관찰되었다. 이는 실시간 검색 연산과 문맥 처리에 따른 부하가 주된 요인으로 추정되며, 결과적으로 지식 검색을 통한 정확도 향상의 이점 뒤에 응답 지연이라는 운용상의 제약이 수반될 수 있음을 시사한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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