교범 지식이 문서에 갇혀 있다
작전, 정보, 군수, 명령작성, 훈련평가 기준이 여러 PDF와 절차 문서에 흩어져 있어 사용자가 직접 찾아야 한다.
지금 온톨로지가 필요한 이유
AI를 군사훈련과 군수·지휘 의사결정 보조에 적용하려면 답변 생성보다 먼저, 교범과 절차를 기계가 검증 가능한 구조로 만들어야 한다.
AI 답변만으로는 신뢰하기 어렵다
일반 Q&A는 그럴듯한 답을 줄 수 있지만, 어느 교범 어느 문단에 근거했는지와 어떤 규칙으로 판단했는지가 남지 않는다.
개별 AI 솔루션을 묶을 기반이 없다
군 내 여러 AI 서비스를 만들더라도 공통 도메인 지식과 용어·절차·산출물 관계가 없으면 재사용과 통합이 어렵다.
온톨로지는 교범을 단순 검색 대상이 아니라, AI가 참조·추론·검증할 수 있는 군 도메인 운영체계로 바꾼다.
우리가 구축한 것
한국군 교범이 없는 초기 조건에서는 미군·NATO 공개 교범으로 구조를 먼저 만들고, 이후 한국 교범을 같은 구조로 추가할 수 있게 설계했다.
1. 교범 적재
미군·NATO 공개 교범과 일부 한국 공개 자료를 수집해 문단 단위 chunk와 citation metadata로 분해했다. 교범명, 판본, 장, 절, 문단, 페이지를 추적한다.
2. 온톨로지화
MDMP, JPP, MCPP, IPB, OPORD 등 절차와 산출물, 단계 대응 관계를 RDF/TTL과 Fuseki 기반 온톨로지로 구성했다.
3. Hermes 연결
Hermes 추론 모델을 붙여 Q&A가 가능하게 만들고, MCP를 통해 온톨로지와 API를 도구처럼 호출할 수 있게 연결했다.
4. 군수 교범 확장
전투물자, 식수, 식량, 탄약, 장비 운용과 관련된 군수·지속지원 계열 교범을 추가 적재해 시뮬레이션 판단 근거로 활용했다.
5. 워게임 구현
적재된 교범 지식을 실제 훈련 상황에서 어떻게 쓸 수 있는지 보여주기 위해 작전계획 워게임 Rabbi Forge를 만들었다.
핵심 기능 시연
교범 온톨로지, Hermes 연동, Rabbi Forge 워게임이 각각 어떻게 동작하는지 영상으로 보여준다.
교범 온톨로지
교범, 절차, 단계, 산출물, citation이 온톨로지 안에서 어떻게 연결되는지 보여준다.
Hermes 연동
Hermes가 MCP/API를 통해 교범 근거 기반 Q&A와 검증을 수행하는 흐름을 보여준다.
Rabbi Forge 워게임
상황보고, Rabbi 조언, 자연어 의사결정, 결과와 AAR로 이어지는 작전계획 워게임을 보여준다.
서비스 구성
RabbiOn은 교범 지식 기반, Rabbi는 의사결정 보조 AI, Rabbi Forge는 이를 실제 훈련 상황에 적용한 작전계획 워게임이다.
RabbiOn
교범 데이터를 문단 단위로 구조화하고 citation metadata와 온톨로지 관계를 연결하는 지식 기반이다. RDF/TTL, Apache Jena Fuseki, SPARQL로 교범 지식을 검색·연결 가능한 형태로 관리한다.
Rabbi
Hermes와 MCP로 연결되는 교범 기반 군수·지휘 의사결정 보조 AI다. 질문이나 판단 상황에 대해 관련 교범 근거를 검색하고 citation을 포함한 답변과 조언을 제공한다.
Rabbi Forge
Python 기반 턴제 게임 엔진, FastAPI 서버, 단일 HTML/CSS/JS 프론트엔드로 구성된 작전계획 워게임이다. 자연어 명령 해석, Rabbi 조언, AAR 사후검토 흐름을 제공한다.
초기 적용 기준
현재 구조는 약 1,000명 규모의 여단/연대급 전투부대 지휘소와 군수·지휘 의사결정 조직에 적용하기 좋은 범위로 본다.
군종
육군 우선. 이후 해병대, 합동, 공군 작전지원 절차로 확장 가능.
제대
여단/연대급 전투부대. 지휘소 기반 의사결정과 군수 운용 판단에 적합.
사용자
군수·지휘 의사결정 담당자, 지휘관 보좌 조직, 교육훈련 담당자.
목적
교범 근거 Q&A, 의사결정 산출물 검토, 군수 판단 훈련, AAR 평가 기준 제공.
기술 채택 이유: 온프렘으로 가기 위해서
군사훈련 환경에서는 교범, 질의, 판단 로그가 외부 SaaS로 나가기 어렵다. 그래서 핵심 기능은 내부망에서 독립적으로 동작할 수 있는 기술을 우선 채택했다.
| 요구사항 | 구현 방식 | 의미 |
|---|---|---|
| API 서버 | FastAPI | 내부망 서버에 단독 배포하고, 워게임·에이전트·UI가 같은 API를 호출할 수 있다. |
| 로컬 검색 | BM25 + 별칭 사전 | 외부 임베딩 API나 클라우드 벡터DB 없이 교범 근거 검색을 수행한다. |
| 온톨로지 저장 | RDF/TTL + Apache Jena Fuseki | 교범 절차, 단계, 산출물, 군종 간 대응 관계를 내부망 그래프DB에 적재한다. |
| 규칙 검증 | SPARQL 규칙 | LLM 추측이 아니라 교범 구조와 SPARQL 규칙으로 검증 결과를 재현한다. |
| AI 추론 | Hermes | 현재 Q&A와 설명 생성을 담당하며, 향후 온프렘 LLM로 교체·배치할 수 있다. |
| 도구 연동 | MCP | Hermes가 온톨로지와 API를 도구처럼 호출해 교범 근거 기반 답변과 검증을 수행한다. |
| 훈련 적용 | Rabbi Forge | 교범 온톨로지가 실제 훈련에서 어떻게 쓰이는지 보여주는 작전계획 워게임이다. |
| 에이전트 도구 | MCP 도구 5종 | doctrine_search, list_procedures, verify_step, verify_structure, sparql_select로 교범 검색·절차 조회·검증·SPARQL 질의를 호출한다. |
추후 전환 방향: 공개 교범 기반 구조를 한국군 교범으로 확장하고, Hermes를 온프렘 LLM로 교체해 폐쇄망 안에서 Q&A·검증·워게임 훈련이 모두 돌아가게 한다.
의사결정 보조 AI 적용 워게임: Rabbi Forge
온톨로지가 적재되면 어디에 쓰일 수 있는지 보여주기 위해, 교범 근거를 붙여 조언하는 작전계획 워게임을 구현했다.
Operation Planning Wargame
고립: 매봉 구출작전
북한군 기습 남침으로 퇴로가 차단된 산악 레이더기지. 플레이어는 사단장이 되어 매일 일일상황보고를 받고, 구출을 갈지, 어떤 경로로 갈지, 어느 자산을 쓸지 결심한다.
10~15분 플레이
1턴 = 1일
난이도 5단계
결정적 리플레이
Rabbi 의사결정 보조 에이전트
Rabbi는 워게임 안에서 지휘관에게 질문을 받고 조언하는 군수·지휘 의사결정 보조 AI다. 이름은 스승, 지도자라는 의미를 가진 Rabbi에서 가져왔고, 훈련 중 판단 기준을 짚어주는 역할과 잘 맞아 채택했다.
자연어 의사결정
“균형 편성으로 산악 우회시켜 구출대를 보내라” 같은 문장을 구조화 명령으로 해석한다.
교범 근거 조언과 AAR
상황을 요약해 RabbiOn에 질의하고, 실제 교범 문단 citation과 함께 COA 조언을 제공한다. 종료 후에는 구출 인원, 손실, 방어선 유지, 자원 운용을 바탕으로 AAR을 제공한다.
3컬럼 훈련 화면
좌측은 일일상황보고와 자원 상태, 중앙은 실지형 지도와 이동 궤적, 우측은 Rabbi 채팅과 자연어 의사결정 입력으로 구성된다.
안개와 재현성
엔진은 진실을 알지만 사용자는 탐지된 적만 본다. 같은 시드, 같은 난이도, 같은 명령이면 같은 판이 재현되어 데모와 테스트가 결정적이다.
결심 트레이드오프
계곡 도로는 빠르지만 적 주공과 충돌할 위험이 크고, 산악 우회는 은밀하지만 느리다. 포병, 항공, 헬기 보급, 기지 태세 선택이 결과를 바꾼다.
워게임에서 온톨로지가 쓰이는 흐름
단순 게임이 아니라, 교범 지식체계가 작전계획 워게임 안에서 호출되고 검증되는 폐쇄 루프다.
상황보고
기지 인원, 탄약, 식량, 사기, 적 위치, 날씨, 가용 포병/항공 자산을 일일보고서로 제공한다.
교범 근거 자문
Rabbi가 상황요약과 질문을 D4D에 보내고, FM/ATP/JP 교범 근거를 citation으로 받아온다.
결심 하달
지휘관은 자연어로 경로, 편성, 포병, 항공, 기지 태세를 하달하고 게임 엔진이 구조화한다.
결과와 AAR
야간 해결, 손실, 보급, 링크업, 철수 결과를 산출하고 교범 관점의 AAR로 복기한다.
전체 아키텍처
아래 블록은 별도 아키텍처 페이지의 내용을 같은 제출 페이지 안에 직접 포함한 것이다. 런타임 서빙 구조와 오프라인 구축 파이프라인을 버튼으로 전환해 볼 수 있다.
D4D · Doctrine Trace
전술의사결정 지식체계 아키텍처
교범을 검색해 주는 도구가 아니라, 교범 규칙(SPARQL)으로 참모 업무를 판정하고 그 근거 문단까지 제시하는 시스템 — 파인튜닝 없이 RAG + 온톨로지 + 규칙검증으로.
공개 교범 64종 · 미국·NATO·한국 3개국
문단 chunk 48,590
Fuseki 트리플 4,146
절차 온톨로지 8종 · correspondsTo
SPARQL 규칙 3종
시나리오 재생 — 데모 4막 · 아키텍처 3경로(A 검색 · B 판정 · C 그래프)를 통과하는 실제 흐름
진입 주체
🎖️
지휘관 · 참모질의 · 산출물 초안
🧠
AI 에이전트Hermes·Claude·codex
진입 계층
🖥️
표현 계층 UI질의응답 · 검증 · 그래프
🔌
MCP 서버에이전트에 도구로 노출
게이트웨이
🔀
FastAPI요청 분류 · citation 조립
엔진 계층
🔍
검색 엔진BM25 + 별칭사전 (한국어 확장)
⚖️
규칙검증 엔진임시 그래프 → SPARQL → DROP
💬
Hermes 에이전트codex(gpt-5.5) · 추출형 요약 · 무과금
근거 조립
🔗
Citation 근거추적판정·답변 → 교범 문단 역추적
결과
✅
응답 · 판정근거 동반
지식 파운데이션
📚
공개 교범 코퍼스 — 64종
미국 51 · NATO 12 · 한국 1 · distribution=public (군수 계열 ~33종)
📄
문단 chunk 인덱스 + citation
교범·판본·장·절·문단·페이지·원문 URL
🕸️
Apache Jena Fuseki · 온톨로지
RDF 트리플스토어 · SPARQL 1.1 · 절차 8종 · 트리플 4,146
①임무수령
②임무분석
③COA개발
④COA분석·워게이밍
⑤COA비교
⑥COA승인
⑦명령생성
정상 · 검색/Q&A
통과 · 완료 (오탐 없음)
검토필요 (누락 검출)
온톨로지 · 에이전트/MCP
🛡️ 안전 경계 (Human-on-the-Loop) — 파인튜닝 없음 · 화력/표적/살상 판정 규칙 없음 · 모델은 최종 판단자가 아닌 교리 기반 검토 보조자다. 판정은 LLM이 아니라 SPARQL 규칙이 내며, citation 없는 판정은 API가 반환 자체를 차단한다.
staff@d4d-gateway:~ % tail -f /var/log/reason_audit.log
00:00:00 [SYSTEM] D4D 지식체계 초기화 완료. 교범 64종(미국·NATO·한국) · Fuseki(트리플 4,146) · BM25 인덱스 warm. 시나리오 대기 중...
온톨로지가 적재되면 어디에 쓰일 수 있나
Rabbi Forge는 한 가지 예시다. 같은 지식체계는 군수·지휘 의사결정 보조, 교육훈련, 체계 연동에 반복 사용할 수 있다.
의사결정 산출물 검증
임무분석, OPORD, IPB, 군수추정 산출물의 누락 항목과 선행조건을 교범 근거로 점검한다.
군수·지휘 의사결정 보조
탄약, 식수, 식량, 장비 가동률, 보급 경로, 정비/철수 판단을 교범 기준과 연결한다.
훈련 시뮬레이션
워게임 상황에서 COA 비교, 자연어 명령, 결과 평가, AAR을 반복해 작전계획 훈련을 만든다.
교관 평가 도구
훈련 목표, 평가 체크리스트, AAR 질문을 교범 근거와 연결해 반복 가능한 기준을 제공한다.
군종 간 절차 매핑
MDMP, JPP, MCPP, OPP 대응 관계를 온톨로지로 연결해 군종별 계획 절차 차이를 비교한다.
국방 AI 공통 기반
각 AI 솔루션이 같은 교범 지식과 citation 체계를 호출하게 해 통합 플랫폼 기반을 마련한다.
데모와 저장소
README 기준 공개 데모, 저장소, 영상 링크를 함께 제공한다.
개선 방향과 기대효과
지금은 공개 교범 기반의 구조와 워게임 예시를 만든 단계다. 다음 단계는 한국군 교범과 실제 훈련 데이터로 고도화하는 것이다.
| 단계 | 개선 방향 | 기대효과 |
|---|---|---|
| 단기 | 워게임 데모 안정화, 온프렘 구동 패키징, 교범 citation 품질 점검 | 해커톤/시연 환경에서 군 적용성과 기술 구현을 명확히 보여준다. |
| 중기 | 한국군 교범 추가, 군수 데이터 schema, 탄약·식수·장비 소모/보급 규칙 강화 | 여단/연대급 군수·지휘 의사결정 조직에 더 직접적인 훈련·검토 도구가 된다. |
| 장기 | 폐쇄망 권한관리, 감사 로그, C2/군수체계 연동, 다중 워게임 시나리오 확장 | 군 내 AI 솔루션을 통합하는 온톨로지 기반 플랫폼으로 확장된다. |
우리가 만든 워게임은 최종 목적이 아니라 증명 예시다. 핵심은 교범 온톨로지가 있으면 AI가 군사훈련 안에서 근거 있는 조언, 검증, 평가를 수행할 수 있다는 점이다.