• 국방과기술
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• 9호통권295호
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• pp.72-79
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• 2003

Northrop Grumman은 코만치의 TASS(Taget Acqusition System Software)를 책임지고 있는데 4가지 주요 기능을 가지고 있다. 즉 열상으로부터 목표물과 같은 물체를 찾는 목표물 감지/분류 지원, 'imager'나 TV FOV에 있는 1개의 주 목표와 5개의 2차 목표를 추적하는 자동 목표 추적기, 탑재 및 미탑재 신호원으로부터 모든 상대적 정보를 상호 연관시키는 목표물 위협 관리기 그리고 레이더 및 열상장비 출력상의 무언가를 비교하는 센서 융합이 바로 그것이다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.201-204
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• 2017

소형민수헬기(LCH, Light Civil Helicopter) 개발사업을 통해 개발된 엔진은 민수 인증(형식 증명) 획득 후 소형무장헬기(LAH, Light Armed Helicopter)용으로 활용될 예정이다. 따라서 민수 인증 엔진의 군용 엔진 적용의 적합성 분석을 위한 기초자료로의 활용을 위해 미연방항공청(FAA)의 형식 증명 규격 FAR Part 33과 유럽항공안전기구(EASA)의 CS-E를 비교 분석하였다. 이 분석 자료는 향후 군용 항공기 추진 시스템의 감항성 입증을 위해 필요한 민수 엔진 형식 증명 기준 적합성 입증 자료의 추적성 분석을 위해 사용되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.33-42
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• 2020

각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.448-455
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• 2014

Virtual Fire Control System(VFCS) in attack helicopter is developed. VFCS is comprised of multifunction display, store management computer, mission computer, target acquisition and designation system, mission planning system, weapon simulator and flight simulator. Weapon engagement process under the operational environment of helicopter was considered by using the VFCS. We considered hellfire missile, tow missile, unguided rocket and turret gun. The results of this study will be utilized efficiently on integrated fire control system SIL(System Integration Lab.) in attack helicopter.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.179-184
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• 2022

전투기 또는 무장헬기 날개에 장착된 무기체계의 전달정렬 성능 향상을 위해서는 정확한 플렉셔 모델이 필요하다. 플렉셔를 역학적, 확률적으로 모델링하는 방법들이 연구되고 있지만, 여전히 무기체계에 적용하기엔 모델링의 정확도가 낮다. 최근 연구되고 있는 딥러닝 기법들은 이러한 플렉셔의 비선형 특성을 모델링하기 적합하지만, 그에 앞서 딥러닝 모델링을 위해 다량의 플렉셔 데이터를 확보하는 과정에서 전투기를 운용하여 필요한 데이터를 얻는 것은 현실적으로 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터 생성을 위해 활발히 연구 중인 생성적 적대 신경망 알고리즘을 활용하여 이미 획득한 플렉셔 데이터를 다량으로 늘리는 알고리즘을 연구하고, 생성적 적대 신경망의 대표적인 정량적 평가기법을 활용하여 실제 원본 데이터와의 유사도를 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.75-83
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• 2014

함정 전투체계는 각종 센서 및 무장을 포함한 플랫폼들을 효율적으로 통제하기 위해서 운용자의 개입을 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 다중 에이전트 기반의 M&S(Modeling and Simulation) 기술이 도입되어 다양한 연구가 이루어져 왔다. 하지만 다중 플랫폼간의 높은 임무 복잡도를 필요로 하는 대 잠수함 전투에 있어서는 M&S 시스템을 통한 전술에 관한 연구가 거의 진행되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 다중 에이전트 기반의 M&S 기술을 대 잠수함 전투에 적용하였다. 이를 위해 함정, 잠수함, 헬기 등 다수의 플랫폼을 에이전트 기반으로 모델링함으로써 HVU(High Value Unit) 호위 임무를 위한 모델 구조를 제시하였다. 이를 통해 다양한 전장상황에 대한 다양한 전술 효과도를 분석할 수 있었다. 그 결과 조건별 최적의 전술적 효과를 확인할 수 있었다. 국방 관계자들이 본 연구에서 제안한 방법론을 도입하여 상세한 모델 변수값들을 대입한다면 보다 실질적인 대 잠수함 전술 효과도를 분석해 낼 수 있을 것으로 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.110-117
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• 2023

본 논문에서는 회전익 항공기 통신·항법 안테나의 최적 위치와 체계 성능측정 방법에 대해 연구하였다. 통신·항법 안테나의 항공기 최적 장착 위치 선정을 위해 기체 형상 및 특성을 고려한 후 항공기 장착 안테나에 대한 복사패턴, 커플링 분석, 장비 운용 프로파일 및 안테나 종류별 분석을 수행하고, 분석결과에 따라 항공기에 장착된 안테나에 대한 지상시험 및 비행시험을 통해 VSWR 측정, 안테나 패턴시험을 순차적으로 수행하는 절차를 정립하였다. 본 논문에서 제안한 체계적인 성능 측정 방법 및 절차는 LAH(소형무장헬기)체계의 지상 및 비행시험을 통해 입증하였다.