• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.632-633
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• 2014

군용장비를 시험하고 훈련하는데 사용되는 모의 소프트웨어는 체계마다, 장비마다 새로이 개발된다. 따라서 모의 소프트웨어를 설계, 개발하는 시간이 길어지고 관리 비용도 늘어난다. 이러한 비용을 줄이고자 본 논문에서는 모의 소프트웨어 개발을 위한 어플리케이션 프레임워크를 제안한다. 먼저 모의 소프트웨어가 공통으로 설계될 수 있는 부분을 추출하고, 이를 어플리케이션 프레임워크에서 미리 만들어진 형태로 제공한다. 여기서 추출한 공통 설계 구조는 다른 장비와의 연동을 위해 메시지를 주고 받는 인터페이스를 구현하는 부분이다. 이 인터페이스를 일관성 있게 개발하기 위하여 코드 생성 프로그램의 형태로 어플리케이션 프레임워크를 설계하였다. 설계된 어플리케이션 프레임워크는 일관된 개발 환경을 제공하여 모의 소프트웨어 개발 시, 설계 및 개발 시간을 줄이고 관리비용을 줄일 것으로 기대된다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.23-34
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• 2023

Wearable technology for military applications has received considerable attention as a means of personal status check and monitoring. Among many, an implementation to recognize specific motion states of a human is promising in that allows active management of troops by immediately collecting the operational status and movement status of individual soldiers. In this study, as an extension of military wearable application research, a new ankle wearable device is proposed that can glean the information of a soldier on the battlefield on which action he/she takes in which environment. Presuming a virtual situation, the soldier's upper limbs are easily exposed to uncertainties about circumstances. Therefore, a sensing module is attached to the ankle of the soldier that may always interact with the ground. The obtained data comprises 3-axis accelerations and 3-axis rotational velocities, which cannot be interpreted by hand-made algorithms. In this study, to discern the behavioral characteristics of a human using these dynamic data, a data-driven model is introduced; four features extracted from sliced data (minimum, maximum, mean, and standard deviation) are utilized as an input of the model to learn and classify eight primary military movements (Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, and High Crawl). As a result, the proposed device could recognize a movement status of a solider with 95.16% accuracy in an arbitrary test situation. This research is meaningful since an effective way of motion recognition has been introduced that can be furtherly extended to various military applications by incorporating wearable technology and artificial intelligence.