유비쿼터스 네트워크의 실현을 위하여 다양한 연구가 진행되면, CR (Cognitive Radio) 구성의 연구는 주파수 자원의 효율적인 활용에 관한 연구를 부각시키고 있다. 또한, CR 적용형 소출력 무선기기의 활용에 따른 공유주파수대역의 소요대역폭에 대한 논의와 공통으로 사용하는 주파수 대역 내에서 혼용되는 통신기기들의 user 수를 만족하는 총 소요대역폭 산출은 더불어 중요한 작업이 되었다. 공통으로 사용하는 주파수 대역의 총 소요대역폭 산출은 소출력 무선기기의 간섭 회피 기술로 사용되는 Frequency Hopping (FH) 및 Listen Before Talk (LBT) 방식이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 Cognitive Radio (CR) 기반의 LBT 방식을 사용하는 ZigBee와 FH 방식을 사용하는 DCP, RFID, Bluetooth 등의 소출력 무선기기가 공통으로 사용하는 주파수 대역에 공존할 경우를 가정하고, 대기행렬이론 (Queuing Theory)을 적용하여 소요대역폭 산출을 수행했다. 채널수 별 user의 통신시도에 따른 throughput을 분석한 결과, throughput 84% 이상의 조건에서 FH 및 LBT 방식을 사용하는 250mW 소출력 무선기기들이 공존하는 공유주파수대역의 적정 채널수는 35개를 가지며, 총 소요대역폭은 채널수와 채널대역폭의 곱으로 산출이 가능함을 보였다. 이러한 접근방법은 다른 통신시스템의 소요대역폭 산출에도 유용할 것이다.
이 글은 지난 5월 4일 육군이 개최한 비무기체계 발전 세미나에서 발표된 내용으로 21세기 디지털 전장환경에서 요구되는 병사의 타격능력, 지휘/통제, 생존성, 임무지속성 및 기동성 등을 극대화 할 수 있는 병사체계에 대하여 선진국에서의 병사현대화 체계/기술 발전 추세를 분석하였다. 따라서 2025년경 실현될 체계개념과 전투원의 전쟁에서의 운영개념을 예측하고 병사체계와 관련 소요기술 및 핵심기술을 식별하며, 한국적 개념에 부합하는 독자적인 모델을 단계적으로 정립하고, 국내에서 개발 할 수 있는 첨단 센서 등 핵심기술과 한국적 병사체계에 대한 개방 방안을 제시하였다.
오늘날 다수의 빔과 주파수를 사용하는 통신위성은 고속 디지털 신호 처리를 응용한 부채널 단위의 OBS(On-board Switching) 기술과 원하지 않는 간섭신호를 일정부분 제거하는 기능을 필요로 하게 될 전망이다. 본고에서는 위성통신 분야에서 현재 활발히 연구가 진행되고 있는 부채널 수준의 스위칭이 가능한 수동형 디지털 통신위성에 대하여 소개한다. 아울러 위성 선진국의 디지털 통신위성 개발 현황, 부채널 증폭 및 스위칭을 위한 소요기술, 그리고 간섭신호 제거가 가능한 디지털 통신위성 기술에 대하여 기술한다.
미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.
전문 서비스로봇인 국방 무인 로봇은 무기체계 개발 시, 소요군의 운용개념 미확정, 국내 로봇 기술수준(TRL) 및 기술성숙도 미흡 등으로 무인체계의 소요기획 및 전력화 소요 반영이 되지 않고 장기적인 획득 대안으로 생각하고 있으나, 미국의 미래 전투체계(Future Combat System)에서 보듯이 네트워크 중심전(NCW)으로의 전장 환경변화 등 무인전투체계의 통신 및 소프트웨어(복합체계 공통운용환경(SOSCOE: System of Systems Common Operating Environment))의 중요성은 더욱 커지고 있다. 국가적으로는 국방 무인 로봇을 시장확산분야로 인식하고 있으며, 그동안 해외 도입 위주의 국방 무인 로봇 시장에 대한 중요성이 부각되고 있어, 우리나라 창조경제 발전의 견인차 역할로 무인체계 시장의 선점 및 새로운 고용시장을 창출할 수 있는 기반으로 투자를 확대하고 있다. 따라서, 본 논고를 통하여 무인체계에 대한 체계개발 활성화 방안에 기여하기 위한 선제적인 방법으로 연구개발 방향을 설정하고, 기술개발 방향 및 획득 우선순위 등 개발전략을 수립하고 그 대안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 고선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
일반적으로 유도탄 정비의 핵심적인 군수지원요소는 수리부속 재고수량과 정비 소요시간이며, 본 연구는 정비 소요시간과 가동률 간의 상관관계 영향을 분석하였다. 본 연구의 목적은 하푼 유도탄 정비인력 기술수준을 고려하여 정비팀을 분류하고 정비 소요시간 변화에 따라 유도탄 가동률에 미치는 영향을 분석하여 정량적인 분석 결과를 제시하는 것이다. 먼저, 하푼 유도탄에 대한 정비데이터와 정비 소요시간을 측정한 데이터를 바탕으로 실제 유도탄 정비절차와 유사한 시뮬레이션 모델을 구성하고 결과값을 분석하였다. 정비인력 기술수준을 고려하여 정비팀을 구성하였을 때, 전문성이 높은 팀일수록 정비 소요시간이 단축되었으며 가동률에 미치는 영향이 크다는 것을 시뮬레이션 결과값을 통해 확인할 수 있었다. 이러한 정량적 분석결과값은 유도탄 정비인력 구성 및 운영방안에 대한 정책결정에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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