High Level Architecture (HLA)는 완성된 시뮬레이터를 연동함으로써 재사용성을 높이고 분산된 이기종 시뮬레이터간의 연동성을 확보하고자 제정된 연동 표준으로, Runtime Infrastructure (RTI)로 구현되어 다양한 시뮬레이터간의 연동 시뮬레이션을 중개한다. 이러한 연동 시뮬레이션 관련 연구는 연동 대상이 되는 시스템이 점점 복잡해짐에 따라 시뮬레이터간의 연동을 넘어 연동된 페더레이션 간의 연동으로 발전하고 있다. 그러나 기존의 연구들은 객체 모델 통합에 대한 고민이 없었기 때문에 객체 모델이 동일한 표준 형식을 따르며 차이점이 존재하지 않아 쉽게 통합될 수 있다고 가정하고 진행되었다. 그러나 다양한 HLA 표준에 기초한 페더레이션들이 이미 구현되어 있기 때문에 객체 모델의 형식에 차이점이 있어 기계적인 객체 모델 통합이 불가능하고, 실제로는 같은 객체/속성에 대해 다르게 기술되어 있을 가능성이 많다. 또한 모든 객체를 통합하여 공개했을 때에는 보안성의 문제도 존재한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하는 페더레이션 연동을 위한 객체 모델 통합 프로세스를 제안한다. 제안하는 객체 모델 통합 프로세스는 서로 다른 표준을 따르는 객체 모델 간의 통합 방법을 제안하고, 객체간의 서로 다른 이름/특성 문제를 해결하며, 보안객체를 제외하는 기능을 담고 있다. 본 연구를 통하여 페더레이션 연동 기술이 실제적으로 적용될 때에 각 페더레이션의 연동성과 재사용성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

현대사회의 다양한 분야에서는 복잡한 사회현상에 대하여 문제를 정의하고 문제해결책의 결과를 분석하는 과정으로 모델링 및 시뮬레이션을 활용하고 있다. 나날이 사회현상의 문제가 복잡해짐에 따라 요구되는 모델링 및 시뮬레이션 환경의 계산자원의 요구사항도 높아지고 있다. 이러한 요구사항을 수용하기 위해서 클라우드 서비스 등과 같이 컴퓨팅 자원을 유동적으로 사용할 수 있는 환경이 대두되었다. 본 연구에서는 이러한 컴퓨팅 자원 활용 시스템을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 웹 기반 재구성이 가능한 시뮬레이션 실험 틀을 제안한다. 제안하는 시뮬레이션 실험 틀은 다양한 분산 컴퓨팅 환경을 지원할 수 있도록 프론트엔드(Front-end)에서 웹을 활용하여 시뮬레이션 모델의 재구성 시스템을 구축하고 백엔드(Back-end) 이산 사건 시뮬레이션의 실행을 담당하는 이산사건 시뮬레이션 실행단으로 구성된다. 본 연구는 사례연구를 통해 분산형 시뮬레이션 환경이 단일 시뮬레이션 환경보다 시간적 효율이 더 높음을 확인하였다.

System Entity Structure/Model Base (SES/MB) 프레임워크는 하나의 시스템이 가지는 모든 대안들을 총체적으로 표현하는 다측면적인 시스템 모델링 방법이다. 이는 모델들의 재사용성을 향상시키고, 단일 시스템의 구조를 효과적으로 관리할 수 있다. 하지만 실세계는 단일 시스템으로만 이루어진 것이 아니라, 개별적인 시스템들의 집합체인 복합 시스템으로 이루어진 경우가 많다. SES/MB는 분산 환경에서 복합 시스템의 시뮬레이션 하는데 한계가 있기 때문에, 복합 시스템을 위한 확장된 방법이 필요하다. 본 논문은 분산 환경에서 시뮬레이터들 간의 시뮬레이션을 위한 System of Systems Entity Structure/Federate Base (SoSES/FB)를 제안한다. 제안하는 방법은 국제 연동 표준인 HLA/RTI에 기반하며, 시뮬레이터 집합의 구조를 표현하는 System of Systems Entity Structure (SoSES) 형식론과 시뮬레이터들의 라이브러리(FB)를 포함하는 환경을 제공한다. 또한 제안된 SoSES/FB를 분산 시뮬레이션 개발 과정에 적용한 방법론을 제안한다. 본 논문은 제안하는 방법을 다섯 개의 독립적인 시뮬레이터들로 구성되어 있는 대공방어 시뮬레이션에 적용한 사례를 소개한다.

본 연구는 무기체계의 단위비용을 고려한 K2(KC와 KAMD) 체계의 효과분석을 수행하였다. 단일 KC와 다중(고층 및 저층) KAMD를 가정하고, 각 체계에 임의의 무기체계를 설정하여 각각의 조합에 따라 총 12개의 시나리오를 작성하였다. 효과도는 전체 탄도미사일 위협 수량 대비 감소된 탄도미사일 위협의 비율로 정의하였으며, 비용은 발사된 무장의 수량과 단위비용으로 계산하였다. K2 체계의 효과도와 총비용은 몬테카를로 시뮬레이션을 1,000번 반복하여 추정하였다. 각각의 시나리오를 대안으로 하여 비용대 효과분석을 실시하였고, 효과고정법을 사용하여 최적 대안을 선정하였다. 연구 결과 KC 능력이 K2 체계의 방어 효과와 총비용을 결정하는 가장 중요한 요소였으며, 적정 수준의 저층방어체계를 갖춰야 요구되는 방어 효과를 달성할 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서 실질적인 무기체계 제원과 수명주기비용을 고려한 비용대 효과분석이 이루진다면 더욱 현실적인 분석이 가능할 것이다.

무기체계 획득 프로그램에서 개념설계는 개발대상체계의 군사적 활용목적을 구체화하고, 이를 구현하기 위한 요구사항 수립 및 향후 개발방향을 결정하는 가장 중요한 단계이다. 하지만 미래 지상전투차량 또는 로봇의 개념설계 시 개발 경험 또는 문헌사례 부족, 등을 이유로 초기단계에서 요구사항과 개발방향을 잘못 수립할 경우 이는 향후단계에서 설계오류로 작용될 수 있다. 이는 획득 프로그램에서 위험으로 작용될 수 있으며, 이를 바로잡기 위해서는 비용, 노력, 기간이 요구된다. 미래지상전투차량을 효과적으로 획득하기 위해서는 초기 개발단계에서부터 발생하는 오류를 줄일 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문은 이 오류를 줄이기 위해서 개념설계과정에서 수립된 요구사항과 설계방향의 물리적 실현 가능성을 체계 수준의 모델링과 시뮬레이션을 통해 검증하고, 이 시뮬레이션 결과를 활용해 가상의 체계성능을 도출하는 방안에 대해 기술한다. 체계 수준의 모델링 및 시뮬레이션은 최신 설계 기법인 모델기반설계와 형상기반설계 도구를 활용하며, 체계성능은 체계 수준 물리적 모델링 및 시뮬레이션 결과와 기존의 체계 성능분석 전문소프트웨어 연계를 통해 도출된다.

본 연구에서는 시뮬레이션을 거친 북한의 잠수함 발사 탄도미사일의 비행궤적에 대하여 레이더 수신전력에 대한 간편 추정방법에 대해 제시하였다. 최근 북한은 잠수함 발사 탄도미사일의 비행시험에 성공하였으며, 이는 국제적인 안보에 상당한 위협이 되고 있다. 따라서 이러한 위협에 능동적으로 대응하기 위해서는 잠수함 발사 탄도미사일의 위협에 대해 레이더를 이용한 탐지특성에 대한 과학적이고 논리적인 분석이 이루어져야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 북한의 잠수함 발사탄도미사일의 비행궤적에 따른 레이더의 탐지특성을 분석하기 위해 레이더 반사 면적(RCS)과 전파특성에 대한 모델링 및 시뮬레이션을 실시하였다.

M&S의 발전과 더불어 국방 M&S등 인간의 의사결정을 포함하는 분야의 요구가 증대되는 현실에서 AI기술을 활용한 모델링 연구가 각광받고 있다. AI는 복잡한 문제 해결을 위한 방법임은 분명하나 M&S에서 요구되는 입력시점과 처리시간 등의 논리적 시간을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 AI 기술인 규칙기반 전문가시스템을 논리적 시간을 고려한 규칙구조 "IF-THEN-AFTER"와 추론엔진으로 재설계한 시간기반의 전문가 시스템을 제안하고, 기존의 규칙기반 전문가 시스템과의 차이를 설명하기 위한 간단한 예제를 들어 논리적 분석을 시도하였다. 그 결과로 제안하는 시간기반의 전문가 시스템 모델은 일반적인 규칙기반 전문가시스템과 다르게 입력시점과 추론시간에 따라 다른 결과를 보임을 알 수 있으며, 이는 M&S에서 요구되는 논리적 시간을 고려한 AI의 문제해결이 가능함을 의미한다.