• 국방과기술
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• 8호통권258호
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• pp.36-43
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• 2000

합성전장훈련체계를 통해 지휘관 및 참모 훈련뿐만 아니라 기존의 야외 실기동훈련시 제한 되었던 전투경험을 가능하게 함으로써 전장 적응능력을 향상시킬 수 있으며, 훈련자체가 전투임을 인식하고 전장실상 및 전투양상에 지휘관 및 각개병사의 사고가 지향되도록 할 수 있을것이다. 훈련후에는 추상적이고 주관적인 훈련성과 검증이 아닌 과학적 분석과 정밀한 사후검토 체계에 의한 교훈도출과 특정국면을 재현한 전술토의가 가능하므로 보다 수준 높은 전술적 식견과 전투감각을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.546-548
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• 2015

최근에는 자동차 전장용 소프트웨어 결함으로 인한 피해로 자동차 리콜 사태가 일어나는 것을 종종 볼 수 있다. 소프트웨어 검사와 TMMi 프로세스를 전장용 소프트웨어에 이용한다면 소프트웨어 결함을 줄이며 사고 발생률 역시 감소될 수 있다. 전장용 소프트웨어에 이를 적용해 볼 때, 검사 방법에 적합한 방향으로 검사 프로세스를 개선할 수 있으며, 고품질 소프트웨어 또한 구현할 수 있다.

• 한국어류학회지
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• 제24권2호
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• pp.67-76
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• 2012

사육 중인 친어로부터 자연 산출된 자어를 2007년 12월부터 2008년 5월까지 수조에서 사육하면서 자치어의 성장에 따른 골격발달과정을 관찰하였다. 산출직후의 자어는 어떠한 골격요소도 전혀 골화되지 않았다. 부화 후 3일째의 평균전장 8.0mm에 처음으로 턱뼈의 골화와 함께 액골, 노정골, 쇄골, 새개골, 새조골 등의 골화가 시작되었다. 새개부를 구성하는 골격들은 12.3mm에 골화가 모두 완료되었으며, 두개골과 견대골을 구성하는 골격들은 평균전장 16.2 mm에 골화가 완료되었다. 미골복합체는 평균전장 9.8 mm에 하미축골의 골화가 시작되었고 이후 평균전장 10.8mm에 1번째와 2번째 하미축골 및 3번째와 4번째 하미축골이 서로 융합이 일어났으며, 평균전장 18.0 mm에 마지막으로 상미축골이 골화되어 모든 골격이 완료되었다. 척색의 굴절은 평균전장 8.5mm에 형성되어 평균전장 10.8mm에 완료되었으며, 26개로 구성된 척추골의 골화는 13.2mm에 완료되었다. 안와골의 골화는 안전골은 평균전장 10.8 mm에서 안하골은 평균전장 12.3 mm에서 골화가 시작되었으며, 평균전장 27.5 mm에 완료되었다. 최종적으로 부화 후 71일, 평균전장 27.5mm에 모든 골격의 골화가 완료되었다.

• 항공우주
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• 제73권
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• pp.40-41
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• 2000

• 센서학회지
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• 제5권2호
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• pp.47-54
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• 1996

본 논문은 뇌방전에 의하여 발생하는 시변성 전장의 검출용 센서와 자동측정계에 대하여 기술하였다. 전장측정장치의 이론적인 동작원리 및 설계방법에 대하여 고찰하고, 반구형 전장센서와 신호처리계를 제작하였다. 교정실험으로부터 증폭기의 이득이 10일 때 전장측정시스템의 주파수 대역은 $200\;[Hz]{\sim}1.56\;[MHz]$이고, 응답감도는 0.96 [mV/V/m]이었다. 더불어 뇌방전에 의하여 발생하는 전장파형을 반구형 전장센서를 이용해서 1995년 6월에서 8월까지 측정하였으며, 데이타는 200 [ns]의 샘플링시간으로 12비트의 과도신호해석기로 기록하여 개인용 컴퓨터에 저장하였다. 운방전에 의하여 발생하는 전장파형의 형태는 양극성으로 상승부분은 폭이 좁고 $2{\sim}3$개의 펄스가 중첩되는 형태로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.21-31
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• 2012

정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.

• 한국수산과학회지
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• 제34권6호
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• pp.577-583
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• 2001

황복의 소화효소의 변화과정을 부화직후부터 부화 후 65일까지 측정 하였다. 발육단계에 따른 소화효소의 발현과 활성의 변화에서 $\alpha-amylase$ 비활성은 전장 10mm에서 0.0493U/mg의 최소값을 나타낸 후, 전장 19mm를 전후하여 0.1480 U/mg의 최대값을 나타냈다. Trypsin과 pepsin 비활성은 전장 16mm에서 각각 0.0264U/mg, 0.0258U/mg 와 전장 24mm에서 0.0178U/mg, 0.0201 U/mg의 값을 가지는 두 번의 peak를 보였고, 이 시기에 황복 자치어의 성장률도 증가하는 경향을 보였다. 또한, trypsin과 pepsin의 비활성을 비교하여 보면, 자어기인 전장 $4\~5mm$와 치어 II기인 전장 $19\~24mm$에서는 pepsin이 높았고, 치어 I 기인 전장 $11\~16mm$와 유어기인 전장27 mm 이후에서는 trypsin이 높았다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.69-76
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• 2015

응용과학이 집약된 현대의 전쟁은 예측하기 어렵고 복잡도가 높아서, 전장 모의환경의 구축과 시뮬레이션 기반 획득을 통한 분석이 필수적이다. 국방 M&S 에서의 전장 모의환경 구축은 그 규모와 형태에 따라 다양한 연구기관이 참여한다. 이러한 추세에 따라, 전장 모의환경의 모델링을 분산 시스템으로 재구성하여 다양한 시스템에서의 접근을 수용할 필요가 있다. 본 논문에서는 분산전장 모의환경 구축 방법을 제안하고 단일부대 1:1 교전모델의 사례를 통해 검증한다. 제안하는 분산전장 모의환경 구축 방법은 다수의 참여자로부터 비롯되는 다양한 시스템 환경에서 전장 모의환경 모델링 및 시뮬레이션을 가능하게 하며, 구축된 분산 환경 또한 구축 예시로서 활용될 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.305-313
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• 2021

미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.33-42
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• 2022

기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.