본 논문의 목적은 이항출력 실험을 이용할 경우에 확률적 전역 최적화 방법론들을 검토하고 알고리즘들간의 성능을 비교하기 위한 것이다. 모 성공확률은 알수 없고 확률적 특성을 갖기 때문에 확률적 전역 최적화 방법론에서는 모 성공확률 대신 성공확률의 추정치를 이용한다. 언덕오르기 알고리즘 , 단순랜덤탐색, 랜덤재출발 랜덤탐색, 랜덤 최적화, 담금질 기법 및 군집기반의 알고리즘인 입자 군집 최적화 알고리즘을 확률적 전역 최적화 알고리즘으로 사용하였다. 알고리즘의 비교를 위하여 두가지 테스트 함수(하나는 단봉이고 나머지는 다봉임)가 제안되었고 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 단순 테스트 함수에 대하여는 모든 알고리즘이 유사한 성능을 보이고 있다. 복잡한 다봉의 테스트 함수에 대하여는 랜덤재출발 랜덤최적화, 담금질 기법과 군집 기반의 입자군집 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
A polymer-based mechanical low-pass filter(m-LPF) for high-g accelerometers makes it possible to remove high-frequency transient noises from acceleration signals, thus ensuring repeatable and reliable measurement on high-g acceleration. We establish a prediction model for performance of m-LPF by combining a fundamental vibration model with the fractional derivative standard linear solid(FD SLS) model describing the storage modulus and loss modulus of polymers. Here, the FD SLS model is modified to consider the effect of m-LPF shape factor (i.e., thickness) on storage modulus and loss modulus. The prediction accuracy is verified by comparing the displacement transmissibility(or cut-off frequency) estimated using our model with that measured from 3 kinds of polymers(polysulfide rubber(PSR), silicone rubber(SR), and polydimethylsiloxane(PDMS)). Our findings will contribute a significant growth of m-LPF for high-g accelerometers.
In this paper, to substitute the existing TWTA(Travailing Wave Tube Amplifier) component in small radar system, we developed the Ku band SSPA(Solid-State Power Amplifier) based on the fabrication of power MMIC (Monolithic Microwave Integrated Circuit) chips. For the development of the 500 W SSPA, the 40 W-grade power MMIC was designed by ADS(Advanced Design System) at Keysight company with UMS GH015 library, and was processed by UMS foundry service. And 70 W main power modules were achieved the 2-way T-junction combiner method by using the 40 W-grade power MMICs. Finally, the 500 W SSPA was fabricated by the wave guide type power divider between the drive power amplifier and power modules, and power combiner with same type between power modules and output port. The electrical properties of this SSPA had 504 W output power, -58.11 dBc spurious, 1.74 °/us phase variation, and -143 dBm/Hz noise level.
본 논문에서는 회전형 관성항법장치의 핵심 기술인 최적 회전 절차를 설계하기 위하여 회전 동작별 항법 오차를 분석하는 내용을 다룬다. 회전형 관성항법장치는 관성측정기를 주기적으로 회전시킴으로써 관성센서 오차가 유발하는 항법 오차가 자체적으로 상쇄되도록 고안되었다. 적절히 연이어진 회전 동작은 최대한의 항법 오차를 상쇄시키며, 이를 최적 회전 절차라고 한다. 본 논문에서는 이러한 최적 회전 절차를 설계하기 위하여 회전형 관성항법장치에서 구현 가능한 회전 동작을 구분하고, 각 회전 동작 시 발생되는 항법 오차에 대해 분석한다. 또한 이를 조합하여 회전 절차를 수행할 때 발생되는 항법 오차의 특성을 분석함으로써 최적 회전 절차를 구성하기 위한 조건을 제시한다.
시뮬레이션의 궁극적인 목표인 분산 시뮬레이션은 Virtual Simulation과 Constructive Simulation 이외에 Live Simulation이 동시에 참여하여 동일한 환경 내에서 상호작용 하는 것을 추구하고 있다. 따라서 서로 다른 목적과 기술로 제작된 시뮬레이션은 통합된 환경 내에서 사실적으로 상호작용 해야만 할 것이다. 통합 환경(Synthetic Environment)은 시각적 영상을 표현하기 위한 Visual Database 이상의 의미를 내포하고 있다. 상호운용성(Interoperability)은 타 Model 및 Simulation에서 부터 제공되는 기능을 사용하거나 기능을 제공할 수 있는 유용성(Availability)을 뜻하기 때문에 표준화된 통합 환경의 사용 및 교환을 요구한다. 1980년대 중반, 미 국방성은 Image Generator 제작 회사마다 독자적인 데이터베이스 포맷을 사용함으로 인해 시뮬레이터 데이터베이스의 중복성이 야기되고 있다는 것을 지적하고 통합 환경 데이터 교환 문제를 해결하기 위한 최초의 관련 연구를 수행하였다. Virtual Simulation에서 막대한 비용이 소모되는 시뮬레이터 데이터베이스의 제작 및 유지 보수에 들어가는 이중적인 비용 절감에 대한 관심은 최근 SEDRIS에 이르러 표준 교환에 대한 명세의 필요성이 보다 구체화되어 지구상에 존재하는 각종 주변 환경을 기술하기 위한 통합 환경표현 및 교환의 표준화가 진행되고 있다. 국내에서는 문화콘텐츠진흥원, 한국게임산업개발원, 한국전자통신연구원, 국방과학연구소, 서울대, 아주대, 세종대 등을 중심으로 연구가 진행 중이며, 그중 세종대학교는 SEDRIS 데이터로 사용될 원본 데이터의 충실도와 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방법을 연구하고 있다. SEDRIS는 그 응용가능성이 무궁무진하여 향후 인공적인 가상환경을 대표하는 용어로 사용될 것이며, 공개된 표준을 통한 소스 데이터의 공유로 상호운용성을 위한 초석을 제공하여 궁극적으로는 비용 절감 효과가 있을 것으로 전망된다.
수중운동체의 수중방사소음을 측정하기 위해서는 수중음향 최근접점 거리의 계산과 해표면 반사 등에 의한 음향간섭이 음향준위에 미치는 영향이 고려되어야 한다. 그러므로 본 논문에서는 해표면 반사에 의한 음향간섭으로 발생하는 로이드 미러 효과가 수중운동체의 수중방사소음 측정 결과에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 수중운동체의 수중방사소음 측정결과에 로이드 미러 효과에 의한 주파수스펙트럼 레벨의 변동이 나타나는 것을 확인하였고, 이론식으로부터 예측한 로이드 미러 패턴이 측정결과와 일치됨을 확인할 수 있었다. 확인된 로이드 미러 패턴으로부터 수중운동체의 최근접점거리를 추정하였으며, 표면 간섭으로 나타나는 로이드 미러 효과가 수중운동체의 수중방사소음 준위 분석에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
On February 12, 2019, the U.S. Department of Defense newly established and announced the "Defense AI Strategy" to accelerate the use of artificial intelligence (AI) technology for military purposes. As China and Russia invested heavily in AI for military purposes, the U.S. was concerned that it could eventually lose its advantage in AI technology to China and Russia. In response, China and Russia, which are hostile countries, and especially China, are speeding up the development of new military theories related to the overall construction and operation of the Chinese military based on AI. With the rapid development of AI technology, major advanced countries such as the U.S. and China are actively researching the application of AI technology, but most existing studies do not address the special topic of defense. Fortunately, the "Future Defense 2030 Technology Strategy" classified AI technology fields from a defense perspective and analyzed advanced overseas cases to present a roadmap in detail, but it has limitations in comparing private technology-oriented benchmarking and AI technology's maturity level. Therefore, this study tried to overcome the limitations of the "Future Defense 2030 Technology Strategy" by comparing and analyzing Chinese and U.S. military research cases and evaluating the maturity level of military use of AI technology, not AI technology itself.
The Arena Fragmentation Test(AFT) is designed to analyze warhead performance by measuring fragmentation data. In order to evaluate the results of the AFT, a set of AFT images are captured by high-speed cameras. To detect objects in the AFT image set, ResNet-50 based Faster R-CNN is used as a detection model. However, because of the low resolution of the AFT image set, a detection model has shown low performance. To enhance the performance of the detection model, Super-resolution(SR) methods are used to increase the AFT image set resolution. To this end, The Bicubic method and three SR models: ZSSR, EDSR, and SwinIR are used. The use of SR images results in an increase in the performance of the detection model. While the increase in the number of pixels representing a fragment flame in the AFT images improves the Recall performance of the detection model, the number of pixels representing noise also increases, leading to a slight decreases in Precision performance. Consequently, the F1 score is increased by up to 9 %, demonstrating the effectiveness of SR in enhancing the performance of the detection model.
본 논문은 2023년 개정된 개인정보보호법 및 관련 법적 가이드 등을 분석하고, 개인정보 업무 위수탁 관계에서 필요한 항목을 통해 위수탁 계약에 대한 프레임워크를 제안하고, 국내에 부재한 수탁사 개인정보보호 현황 점검의 필수적으로 포함되어야 하는 공통항목을 제안함으로서, 개인정보 업무를 처리하는 수탁사의 기본적인 개인정보보호 역량의 강화와 필수적으로 수행하는 개인정보보호 점검에 대한 부담감을 완화하고 개인정보 유출 사고 발생 예방에 기여하고자 한다.
Today, the importance of test and evaluation of defense systems is increasing day by day. In performing efficient defense systems test works, process improvement based on quantitative management is essential. The purpose of this paper is to present the results of process improvement for the defense systems test works of the test organization based on quantitative management activities. As a methodology to confirm process improvement performance, the 'MPM(Managing Performance and Measurement)' practice area of the CMMI model was applied. The quantitative management model for defense systems test works was developed so that it could be practically applied not only to the entire test organization but also to the organization at the department level that actually performs the test work. Finally, the application cases of the quantitative management model for defense system test works and the results of process improvement were described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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