과학기술의 발전에 따라 탄도탄에 대한 위협이 나날이 증대되고 있으며, 이러한 위협에 대처하기 위한 탄도탄 요격미사일에 대한 개발이 요구되고 있다. 대탄도탄용 요격미사일의 개발을 위해서는 요격시험이 필수적이다. 시험을 통해 얻은 계측자료를 활용하여 요격미사일을 포함한 전체적인 요격 시스템의 성능을 확인할 수 있다. 그러나 요격시험 시에는 요격에 의한 파편이 발생되기 때문에 안전을 위한 민간인의 접근 통제가 필요하다. 따라서 요격시험에 앞서 요격 파편에 대한 안전구역의 신뢰도 높은 추정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 모델링 분석 및 시뮬레이션을 활용하여 요격 파편에 대한 안전구역을 산출하였다. 우선, 탄도탄과 요격미사일의 발사단계에서 요격까지의 전 과정에 대한 시뮬레이션을 수행하였고, 요격 시점에서의 상대 속도 및 상대 각도를 산출하였다. 이 결과를 활용하여 요격 시의 에너지를 계산하고 요격 파편의 방출속도를 산출하였다. 이후, 파편에 작용하는 항력과 중력을 고려하여 낙하 궤적을 산출하였고, 파편의 낙하 지점과 위험도를 종합적으로 고려하여 최종 안전구역을 산출하였다.

암을 제외한 한국인의 가장 높은 사망원인은 심뇌혈관질환으로 사망원인의 24%를 차지한다. 현재 국내 환자의 심혈관질환의 위험도 산출은 프레밍험 위험지수를 기반으로 하지만, 국외의 가이드라인에 의존하고 있어 정확도가 떨어지는 편이며, 뇌혈관질환의 예측에 대한 위험도는 산출할 수 없다. 심뇌혈관질환은 예방을 위한 조기증상들의 특징 분석이 어려워 질환예측이 힘들며, 한국인에 적합한 예측 방법이 필요하다. 본 연구의 목적은 심뇌혈관질환 데이터를 이용하여, 특징집합 IG-MLP 평가 기반의 특징선택 방법론을 시뮬레이션 하여 검증하는 것이다. 제안하는 방법은 제4~7기 국민건강영양조사 원시자료를 이용한다. 심뇌혈관질환의 예측에 중요한 특징들을 선별하기 위해, 속성들의 심뇌혈관질환에 대한 정보이득-다층신경망을 이용한 분석을 실시하며, 최종적으로 선별된 특징을 이용한 심뇌혈관질환 예측 모델을 제공한다. 제안하는 방법으로 한국인의 심뇌혈관질환에 관련된 중요한 특징들을 찾을 수 있으며, 최적화된 특징들로 구성된 예측 모델은 한국인에 대해 더욱 정확한 심뇌혈관 예측을 할 수 있다.

이 논문에서는 도체 위 물질의 유전율 투자율에 따른 인공자계도체 특성을 이론적으로 고찰하고 이 인공자계도체 위에 다이폴 안테나화의 상관관계를 규명했다. 먼저 도체 위 물질이 인공자계도체로 동작하는 주파수 및 대역폭을 수식으로 유도하고, 이를 통해 유전율(ε_r), 투자율(μ_r), 그리고 물질 두께(L)가 인공자계도체의 특성에 어떤 영향이 있는지 분석했다. 물질 두께가 λ/4가 되는 주파수에서 반사계수 위상이 0°이 되므로 높은 유전율과 투자율을 가지는 물질로 인공자계도체 설계 시 두께를 줄일 수 있고, 'μ_r/ε_r' 값이 커질수록 인공자계도체 동작 대역폭은 증가(최대 200%)하며, 동작 주파수는 낮아지는 것을 밝혀냈다. 또한 물질의 손실이 존재하면 인공자계도체의 대역폭이 증가하는 것을 확인했다. 인공자계도체 위에 다이폴 안테나를 설계하고 유전율과 투자율을 변경하면서 인공자계도체 표면 반사 위상과 다이폴 안테나의 동작 주파수를 관계를 시뮬레이션을 통해 규명하였다.

임무신뢰도란 제품개발 시 목표가 되었던 요구조건하에서 임무를 완수할 확률을 나타내며, 전투체계의 경우 상용 장비와 달리 임무신뢰도가 승패를 좌우할 중요한 요소이다. 기존의 국내 전투체계의 임무신뢰도는 임무수행에 연관된 장비의 물리적 연결만을 고려해 산출되었으나, 장비들이 점차 고도화되어지고 복잡해져 물리적 연결만으로 임무연관성 판단이 불가하다. 이에 따라 본 논문에서는 물리적 연결뿐만 아니라 기능적 연결을 고려한 방법으로 시스템 설계모델링 언어인 SysML을 활용하여 정확도가 향상된 임무신뢰도를 산출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 개발되는 전투체계 임무신뢰도 검증자료로 활용 되기를 기대한다.

인공지능(AI)를 교전상황에 활용하는 것은 최근 10년간 국방 분야의 주요 관심사였다. 이러한 응용을 위해서, AI 교전에이전트를 훈련해야 하며, 이를 위해 현실적인 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 하드웨어 차원의 현실성을 가진 공중 무기체계 공중전 모델에서 AI 에이전트를 학습한 사례에 대해서 본 논문은 서술하고 있다. 특히, 본 논문은 기총만을 활용하는 공중전 상황에서 적을 어떻게 추적해야하는지 AI를 학습하였다. 본 논문은 현실적인 공중전 시뮬레이터를 작성하여, 에이전트의 행동을 강화학습으로 수행한 결과를 제시한다. 훈련 결과로는 Lead 추적을 활용하여 단축된 교전시간과 높은 보상을 갖는 에이전트의 학습에 성공하였다.

본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.

DBR(Drum-Buffer-Rope)은 하나의 병목공정이 존재하는 생산라인을 드럼, 버퍼 그리고 로프로 구성하여 제약설비인 병목공정을 중심으로 효과적인 스케줄링을 수립하는 데 좋은 전략으로 알려져 있다. 하지만 최근 제품의 다양성이 증가되면서 공정의 복잡성이 높아지고, 자재 및 중간재의 재투입을 요구하는 공정이 많아지고 있다. 재투입 공정은 원자재가 완제품으로 생산될 때까지 동일한 설비에서 반복적으로 작업처리가 되어야 하므로 복잡한 작업환경을 가지게 된다. 본 연구는 기존의 흐름공정에서 우수한 성능을 보인 DBR 기반의 스케줄링 방법이 재투입이 있는 공정에서도 효과적으로 적용 가능한지 여부와 이를 위해서 추가적으로 검토되어야 할 전략들을 다루었다. 본 연구의 핵심은 재투입 공정에 DBR 방법을 적용하기 위하여 재투입 공정을 여러 개로 쪼개어 하나의 병목공정을 갖는 임의의 흐름공정(루프)으로 재구성한다는 점이다. 이러한 구조를 기반으로 본 연구에서는 두 가지 의사결정에 초점을 맞추어 생산 스케줄링 전략을 구성하였다. 첫째, 흐름공정마다 적정 수준의 재고수준과 안정적 생산성을 유지하기 위해 자재 투입시점과 적절한 투입량을 결정한다. 둘째는 각 공정별 상이한 작업 우선순위를 결정하는 방법이다. 본 연구는 실험을 위해 HP사의 TRC(Technology Research Center) 공정에 대한 시뮬레이션 모델을 설계하였고, DBR 기반 루프 스케줄링을 적용한 결과, cycle time의 감소 및 재공품재고의 루프 간 균형을 유지하는 것을 확인하였다.

현대사회의 도시화 추세가 지속됨에 따라 인구의 집중으로 주거환경에 대한 도시문제의 중요성이 대두되고 있다. 다양한 도시문제 중에서 대표적인 문제 중 하나는 쓰레기 문제로 시민들의 주거환경 악화의 원인이 되며 시정 만족도에 대해 직접적으로 영향을 미치는 요인이다. 이와 같은 쓰레기 문제는 단순히 주거지역의 쓰레기 배출량에 대한 분석으로는 정확히 예측할 수 없으며 쓰레기의 주거지역에 분포하고 있는 거주민의 생활양식과 특징에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 주거지역 내의 거주민의 분포에 따라 발생할 수 있는 쓰레기 문제와 이에 대한 만족도 분석을 수행하기 위하여 이산사건 시스템 형식론을 활용한 에이전트 기반 거주민 모델링과 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안하는 연구는 주거민의 시계열적인 특성을 표현하기 위하여 원자모델을 사용하였으며 시뮬레이션 모델의 재사용성을 증대시키기 위한 결합모델을 사용하여 다가구와 다가구 주택을 모의하였다. 또한, 본 연구는 다가구 주택지역에 대한 시뮬레이션 모델링을 진행하고, 시뮬레이션을 수행하였다. 연구결과로 다가구 주택지역의 시뮬레이션에서는 거주민의 특성을 고려한 결과와 그렇지 않은 결과 사이에 뚜렷한 차이점을 발견할 수 있었으며 지역 문화적 특성과 시간적 특성을 고려한 시뮬레이션이 필요함을 확인할 수 있었다.