참여 트랙: Track 5. 전투준비 교육
문제 분야: AI 워게임 / 전술 의사결정 시뮬레이터
GroundTruth는 CloudTAK 기반 웹 지도 플랫폼과 AI 전술 판정 엔진을 결합한 지상전 전술 결심 훈련용 워게임 시스템입니다.
사용자는 브라우저에서 OpenStreetMap 기반 전장도를 확인하고, 철원 전차대대 시나리오의 아군/적군 배치를 바탕으로 부대 이동, 공격 대상 지정, 공격/수비 선택, 지휘관 판단 근거 입력을 수행합니다. 이후 시스템은 현재 턴의 부대 위치, 전력, 공격 지정, 지휘관 서술을 하나의 시나리오 payload로 구성해 AI 판정 엔진에 전달하고, 엔진은 실제 지형 데이터와 교범 기반 근거를 활용해 전투 결과와 교육용 피드백을 생성합니다.
Track 5 전투준비 교육의 AI 워게임 / 전술 의사결정 시뮬레이터 문제는 훈련자가 제한된 전장 정보 속에서 전술적 결심을 내리고, 그 판단 과정을 반복적으로 점검할 수 있는 교육 환경을 요구합니다.
기존 워게임 시스템은 지도 위 상황 표시나 고정 규칙 기반 판정에 머무르는 경우가 많습니다. 이 방식은 사용자가 어떤 선택을 했는지는 기록할 수 있지만, 왜 그런 결심을 했는지, 그 판단이 지형/전력/교리 측면에서 타당했는지까지 평가하기 어렵습니다.
GroundTruth는 단순한 승패 판정이 아니라 지휘관의 사고 과정을 훈련하는 것을 목표로 합니다. 사용자의 자연어 판단 근거를 부대 위치, 공격 계획, 실제 지형 신호, 전투 판정 결과, 교범 RAG 근거와 연결해 전술적 의사결정에 대한 설명 가능한 피드백을 제공합니다.
GroundTruth는 두 개의 주요 저장소로 구성됩니다.
TAK: CloudTAK 기반 웹 지도 플랫폼입니다. 전장 상황판, 부대 이동, 공격 지정, 턴 진행 UI, TAK Server 연동, AI agent 호출 브리지를 담당합니다.ai-agent: 전술 판정 엔진입니다. 턴 payload를 받아 지형을 수집/분류하고, 교범 RAG와 결정론 전투 판정 로직을 통해 전투 결과와 한국어 피드백을 생성합니다.
전체 흐름은 다음과 같습니다.
- 사용자가 웹 지도에서 부대를 이동하고 공격 대상을 지정합니다.
- 사용자가 공격/수비 판단과 지휘관 판단 근거를 입력합니다.
TAK가 현재 턴의 부대 위치, 전력, 공격 계획, 서술형 판단 근거를 payload로 구성합니다.ai-agent가 표고/OSM 기반 지형 신호와 교범 근거를 활용해 전투를 판정합니다.- 결과 리포트가 웹 화면에 표시되어 사용자는 자신의 결심을 교육용 피드백과 함께 확인합니다.
아래 이미지는 GroundTruth의 전체 구성과 TAK/ai-agent 연동 흐름을 나타냅니다.
GroundTruth/
README.md
TAK/ CloudTAK 기반 웹 지도/워게임 플랫폼
api/ CloudTAK API 서버, TAK Server 연동, agent 호출 브리지
api/web/ Vue/Vite 기반 웹 클라이언트
docs/ TAK 관련 문서와 데모 자료
takserver-official/ 로컬 TAK Server 소스/빌드 위치
ai-agent/ 전술 판정 AI 엔진
scripts/ 전투 판정, 지형 분류, 교범 검색, 상태 관리
doctrine/ 교범 검색 인덱스와 근거 자료
manuals/ 교범 PDF 원문
scenarios/ 테스트/데모 시나리오
state/ 실행 상태와 턴 로그
- CloudTAK 기반 전장 상황판
- Vue 3, Vite, TypeScript
- MapLibre GL, OpenStreetMap 기반 지도 렌더링
- Pinia 기반 워게임 상태 관리
- Turf.js 기반 거리/반경/공간 계산
- milsymbol 기반 군대부호 렌더링
- Node.js, Express, TypeScript
- PostgreSQL/PostGIS
- TAK Server, CoT, Marti API 연동
- Python 3.9+
- 결정론 전투 판정 로직
- 위경도 기반 지형 수집 및 분류
- OpenTopoData / Open-Elevation 표고 데이터
- OpenStreetMap Overpass 기반 도로/건물/식생 신호
- pypdf 기반 교범 PDF 텍스트 추출
- BM25 기반 교범 RAG 검색
- FastAPI / Uvicorn 기반 선택적 API 실행
- 지도 기반 전장 상황 확인
- 철원 전차대대 시나리오 기반 아군/적군 배치
- 아군 부대 선택, 이동, 이동 가능 반경 표시
- 공격 모드, 공격 사거리 표시, 적군 대상 지정
- 공격/수비 선택과 지휘관 판단 근거 입력
- 턴 단위 snapshot 및 agent payload 생성
- 실제 지형 신호를 반영한 전투 판정
- 교범 근거 기반 전술 피드백 생성
- 판정 결과, 전력비, 성공 확률, 지형 정보, 최종 위치 표시
GroundTruth는 LLM이 전투 결과를 임의로 만들어내는 구조를 지양합니다. 전력비, 확률, 손실 등 수치 판정은 코드 기반 결정론 로직에서 계산하고, AI는 해당 결과와 교범 근거를 바탕으로 사용자가 이해할 수 있는 한국어 피드백을 생성합니다.
이를 통해 사용자는 단순히 정답을 맞히는 것이 아니라, 자신의 결심이 어떤 지형 조건과 교리적 기준에서 강점 또는 약점을 가지는지 확인할 수 있습니다.