[★]온디바이스 AI 기반 전술적 위장 군인 탐지 서비스

팀명

CNU-Diego

팀원 명단

안성민, 이수민, 임장빈

지도교수

김형신 교수님

작품 배경 및 목적

최근 국제 분쟁과 군사적 긴장 고조로 인해 전장 환경에서 실시간 정찰 및 위장 적 탐지의 중요성이 급격히 증가하고 있습니다. 이에 따라 대한민국은 국방혁신 4.0을 통해 AI 기반 경계 및 정찰 체계를 본격 도입 중입니다. 기존 정찰 임무는 병력에게 높은 위험을 수반하며, 사람 중심 감시 체계는 위장된 적을 정확히 식별하기 어렵다는 한계가 있습니다.

본 프로젝트는 이러한 한계를 극복하기 위해 쌍안경, 카메라, 노트북 등 온디바이스 환경에서 실시간 위장 군인을 탐지·식별하고, 탐지 이력을 관리할 수 있는 경량 AI 시스템을 개발하는 것을 목적으로 합니다. 입력 영상을 다운샘플링하여 처리 효율을 높이고, 탐지 결과는 원본 해상도에 맞게 복원되어 사용자에게 정보를 전달하고, 탐지 결과는 저장·관리함으로써 실전 활용성을 높입니다.

작품 내용

본 작품은 영상 장비로부터 실시간으로 입력되는 이미지를 기반으로, CPU 기반 환경에서도 동작 가능한 경량화된 AI 탐지 시스템을 통해 위장 군인의 존재를 자동으로 판단하고, 그 결과를 직관적인 인터페이스를 통해 사용자에게 제공하는 서비스를 개발한 것입니다.

우선, 1차 분류 단계에서는 MobileNetV3 모델을 활용하여 입력 영상 속 객체가 위장된 가능성이 있는지를 선별하며, 이 과정을 통해 불필요한 계산을 줄이고 전체 시스템 속도를 향상시킵니다. 이후 위장 객체로 판단된 경우에만 YOLOv8 모델을 이용하여 해당 객체의 정확한 위치를 탐지합니다. 이때, 탐지는 다운샘플링된 영상에서 수행되며, 탐지된 좌표는 원본 해상도에 맞게 환산되어 사용자에게 정확하게 시각화됩니다.

사용자는 탐지 결과를 실시간으로 확인할 수 있으며, 이미지 저장 여부를 직접 결정할 수 있고, 이후 탐지된 이미지를 조회·수정·삭제할 수 있는 관리 기능도 제공합니다. 이로써 군 작전 수행 시 병력의 부담을 줄이고, 의사결정 속도 및 정확성을 높일 수 있는 실전형 정찰 보조 시스템으로서 활용이 가능합니다.

창의작품경진대회_결과보고서(CNU-Diego) - 안민.hwp

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