4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.
산불감시를 위해 한반도 지역을 24시간 상시 감시하고 감시정보의 전파가 가능한 정지궤도위성 기반의 산불감시 위성체계 구축을 위한 내용을 소개하고, 산불감시 시스템의 구축과 다양한 활용 방안에 대해 기술한다. 위성 활용 산불감시 시스템을 구축하기 위해 문헌연구, 기술적 원리, 산불감시 수단, 위성 산불감시 시스템에 대해 기술하고, 결론을 도출하겠다. 위성 활용 산불감시 시스템은 적외선 탐지 광학센서를 탑재한 정지궤도 위성 1기와 위성에서 수신된 자료를 처리하여 감시정보를 전파하는 지상처리 소로 구성될 수 있다. 산불감시 위성은 우리나라 상공 정지궤도에 위치하며 하루 24시간 365일 상시 운용되어야 한다. 산불감시 기술은 적외선탐지 기술로서 산불 감시 등의 국가 공공 이익 분야와 국가 안보분야에 활용이 가능하다. 하루 24시간 상시 운용되어야 하며 이를 만족시키기 위해서는 정지궤도 위성 기반의 산불감시 위성 시스템의 구축이 효율적이라고 할 수 있겠다.
여단급 이하 제대에서 운용하는 전술인터넷은 지휘통제, 상황인식 정보를 공유하기 위한 목적으로 운용되는데, 목적지 노드가 2개 이상인 경우에는 사전에 지정된 그룹을 바탕으로 멀티캐스트 프로토콜을 활용하여 메시지를 전달한다. 그러나 소스노드가 여단 내 특정영역(목적지영역)에 기상, 각종 위험 경고 등의 메시지를 전달해야 하는 경우에도 현 멀티캐스트 프로토콜은 목적지영역이 포함된 대대 전체 또는 여단 전체 멀티캐스팅 그룹을 설정하고 이들 그룹에 속한 모든 노드들에게 해당 메시지를 전달한다. 목적지영역이 여단 또는 대대 내 일부영역인 경우 대대 또는 여단 전체 노드들에게 메시지를 전달하는 것은 지연시간 및 오버헤드 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서 제안하는 전술인터넷 지오캐스팅 프로토콜은 목적지영역이 여단 내 1개 대대에 속하는지 아니면 2개 대대 이상을 포함한 영역 안에 속하는지를 위치정보를 이용하여 확인 후, 소스노드로부터 목적지영역까지 greedy forwarding을 실시하고, 목적지영역 내에서는 영역 내 모든 노드들이 메시지를 받을 수 있도록 local flooding을 실시하는 개념이다. 제안 프로토콜에 대한 성능을 검증하기 위해 수학적 분석과 TI 멀티캐스트 프로토콜, LBM(Location-Based Multicast)과 비교하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과분석을 제안하는 지오캐스팅 프로토콜이 현 전술인터넷에서 운용되는 멀티캐스팅 방식이나 기존 LBM방식보다 오버헤드, 지연시간 등 네트워크 활용측면에서 더 효율적인 것을 확인하였다.
인공지능의 기술적 진보는 통신·물류·보안·의료 등 다양한 산업분야에 영향을 미치고 있으며, 경제성·효율화·상용기술과의 연계방안과 관련된 연구개발이 중점적으로 이루어지고 있다. 국방 분야에서도 다차원 동시 통합전, 유·무인 복합전, 국지성 비대칭전 등 전쟁수행 개념이 발전함에 따라 전장인식·지휘통제·전력운용·의사결정 지원 등의 분야에 인공지능 역량을 적용하기 위한 개념설계와 실적용을 위한 과제 기획을 지속 추진 중이다. 전략적 관점에서 미래 전장 환경 및 전쟁 수행 방식의 변화를 예측하고, 선도적 대응을 위해 군사력 발전 방향을 설계·기획하는 것은 포괄적 미래 위협에 대비하기 위한 기본요소일 뿐만 아니라, 한정된 예산/시간 대비 최적의 효율을 도출할 수 있다는 점에서 필수불가결한 요소이다. 이러한 관점에서 본 연구는 국방 분야의 활용 가능성이 높은 잠재력 있는 미래기술을 발굴하고 연구개발에 적용하기 위한 기술주도형 기획의 일환으로 수행되었다. 본 연구에서는 국방 미래기술 조사를 위해 수행되었던 연구 자료를 바탕으로 기존 국방 연구과제들과의 중복성, 기술의 실현가능성 등을 고려하여 후속 연구가 필요한 미래 신기술을 예측하였다. 또한 선정된 인공지능 분야 국방 미래 신기술과 평가지표 간 유의미성을 확인하기 위해 실증연구를 수행하였다.
군에서 초급지휘자들은 부하들을 지휘 통제 및 관리하는 상급자인 동시에 상담자로서 부하들을 대상으로 상담을 실시하여 문제점과 애로사항을 해결해 주어야 하는 임무를 수행하여야 한다. 이러한 초급 지휘자들은 전문 상담관들 과는 달리 군대의 상관이면서 상담자라는 이중관계 속에서 부하를 대상으로 상담을 실시하여야 한다. 그러나 양성과정에서 실시하는 몇 시간의 상담이론 및 개념 교육만으로는 초급지휘자에게 이중관계 및 계급에 의한 상하관계의 특수상황에 있는 부하들을 상담하는 데에서 여러 가지 문제가 대두되고 있다. 따라서 지휘자들의 상담능력을 향상시키기 위한 교육프로그램을 개발하였고, 개발된 프로그램은 전문가 집단 및 군 지휘관들의 검토 및 조언을 받아 프로그램을 수정 보완하였으며, 해병대 초급간부를 대상으로 10회기 프로그램을 실시하였다. 프로그램 운용결과 초급지휘자들의 자기효능감, 대인의사소통, 상담자발달수준이 향상되는 효과가 있는 것으로 나타남에 따라 향후 일부 분야에 대한 프로그램을 보완한다면 초급지휘자 상담능력 향상에 좋은 프로그램이 될 것이다.
최근 국방 모델링 및 시뮬레이션에서 상세한 통신 분석을 수행하기 위하여, 지휘통제(C2: Command and Control)와 통신(C: Communication) 시스템으로 구성된 C3복합체계(SoS: System of Systems)를 통하여 통신 시스템 분석을 수행하였다. 그러나 이러한 방법은 C2 시스템의 시간 및 공간적 제약을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 C2 시스템을 추상화한 후, C 시스템과 결합하는 단일체계 환경에서의 통신 분석 방법에 대해 제안한다. 추상화 과정에 있어서, C 시스템 분석에 필요한 트래픽 모델과 모빌리티 모델을 정의하고, 모델 내부의 파라미터를 머신 러닝기반으로 학습한다. 제안한 기법을 통해 전장 환경에 따라서 다른 출력을 갖는 형태의 트래픽 및 모빌리티 모델 구성이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 C2 시스템 추상화 과정을 C3 복합체계에 적용하여 보여주고, 실험을 통해 복합체계 분석에 있어서 기존 방법보다 정확한 분석이 가능함을 보였다. 제안한 방법으로 통해, 다양한 통신 파라미터를 갖는 실험 시나리오에 대해 효율적인 통신 분석이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
최근 과학기술의 발전에 따라 국방 M&S에서의 무기체계 기술 및 분석을 위한 요구사항이 매우 다양화되고 복잡해졌으며, 무기체계에 요구되는 성능 또한 엄격해지고 있다. 따라서 미래의 무기체계는 와치-독 시스템, 지휘 통제 시스템, C4I 시스템과 같이 서로 다른 시스템들과의 연동기술이 필수적이다. 그러나 급속도로 발전하고 있는 M&S 기술과 비교하였을 때, 새로운 무기체계 획득 시 소요되는 시간, 비용 및 위험성은 감소되지 않고 있다. 이러한 애로사항을 극복하고자 국방 M&S 기술이 그 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 수중대잠전 교전모델의 무기체계 효과도를 검증하기 위한 도구로써, 합성환경기반의 가상시험 프레임워크를 설계하고자 한다. 이를 위해, 오픈 소스 소프트웨어 중 하나인 Delta3D 시뮬레이션 엔진을 이용하여 가상시험 테스트베드를 구축하였으며, 다른 시뮬레이터들과의 상호연동성을 위해 HLA/RTI을 만족하는 페더레이션을 설계하였다. 본 연구의 중요성은 한국전장에 적합한 효율적인 시뮬레이션 도구를 개발하고, 보다 현실적인 시뮬레이션을 위한 전투객체의 운동방정식 및 환경 객체의 페더레이션을 설계하는데 있다.
본 논문에서는 위치추적과 방사선 측정이 가능한 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드 개발을 제안한다. 제안하는 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기의 임베디드 보드는 신호 처리부, 통신부, 전원부, 메인 제어부 등으로 구성된다. 신호 처리부에서는 차폐설계, 노이즈 저감 기술 및 전자파 차감 기술 등을 적용한다. 통신부에서는 WiFi 방식을 사용하여 통신하도록 설계한다. 메인 제어부에서는 전력 소모를 최소한으로 줄이고 작고 밀도가 높으면서도 낮은 발열성을 통하여 높은 고성능 시스템을 구성한다. 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드는 재난 및 화재현장 등 열악한 환경에 노출되어 운영하는 장비이므로 방수와 내열성을 고려한 외형도 설계 및 제작을 한다. 제안된 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험하였다. 방수 등급은 소방관용 장비의 특성 상 재해 현장에서 물에 의한 침수 시에도 안정적인 성능을 유지할 수 있는 IP67 등급을 달성하였다, 동작 온도는 재해현장에서의 폭넓은 환경변화에 대응할 수 있는 -10℃~50℃의 범위에서 측정이 되었다. 배터리 수명은 붕괴사고 등의 비상 재난 상황에 대처할 수 있는 1회 충전 후 144시간 사용 가능함이 측정되었다. PCB를 포함한 최대 통신 거리는 재난 상황 시 지휘통제 차량과의 직선거리에서 기존의 50m보다 넓은 범위인 54.2m에서 작동하는 것이 측정되었다. 따라서 일체형 방사선 피폭 방호 소방관 인명구조 경보기를 위한 임베디드 보드의 그 효용성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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