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영어

Modern warfare extends beyond land, sea, and air into cyberspace and the space domain, evolving as Multi-Domain Operations (MDO). In this setting, commanders must process vast data in real time for rapid and accurate decisions. Thus, the intelligent transformation of the Army’s C4I (Command, Control, Communications, Computers, and Intelligence) system is a critical requirement. The Republic of Korea Army identifies AI-based situational awareness and decision support as essential for MDO preparation. However, prior research has mainly emphasized infrastructure or policy frameworks, with limited focus on concrete AI services that directly support commanders. To address this gap, this study examines the necessity, operational concept, and relationships of AI services for an intelligent C4I system, based on a user requirement list. Core functions include COP generation, decision time recommendation, combat damage prediction, enemy order of battle identification, artillery fire planning, cyberattack detection, and sustainability estimation of ammunition, fuel, and equipment. For each, pseudocode and rule-based prototypes are provided to illustrate feasibility. By moving from conceptual discussions to executable models, the study offers a technical foundation for embedding AI services into C4I and enhancing timely, precise decision-making in future multi-domain operations.

한국어

현대전은 지상·해상·공중뿐 아니라 사이버·우주 영역까지 확장된 다영역작전(MDO)으로 전개되며, 지휘관은 방대한 데이터 를 실시간으로 분석해 신속·정확한 결심을 해야 한다. 이에 따라 지상군 C4I(Command, Control, Communications, Computers, Intelligence) 체계의 지능화는 필수 과제로 부상하고 있다. 특히 한국 육군은 MDO 수행을 준비하는 과정에서 인공지능(AI) 기반의 전장 상황인식과 결심지원체계 확립을 중요한 목표로 설정하고 있다. 그러나 기존 연구들은 네트워크, 드론, 분산협업 등 인프라 중심으로 접근하거나 지능형 C4I 체계 구현을 위한 전략 및 정책, 데이터 관리 방안 등에 집중하였고, 실제 지휘관 결심 지원 및 사용자 요구를 충족하기 위한 AI 서비스 구현 방안 연구는 부족하였다. 본 연구는 기존 사용자 요구 기반 AI 서 비스 목록을 토대로, 지상군 지능형 C4I 체계의 필요성과 운용개념 및 AI 서비스 간 관계 등을 분석하였다. 또한, 지능형 COP 생성, 최적 지휘관 결심 시간 제시, 피해 규모 예측, 적 부대 전투서열 자동 식별, 화력지원계획 수립, 사이버공격 징후 탐지ㆍ식별, 부대별 물자ㆍ탄약ㆍ장비 예상 손실 및 지속 가능시간 예측을 위한 AI 서비스 구현을 위한 의사코드와 규칙 기반 모델로 구현 방안을 제시한다.