컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.
국방 시뮬레이션은 여러 무기체계를 실험하고 그 효용성을 평가하기 위해 활발히 사용된다. AddSIM 환경의 경우 국방 시뮬레이션에서 다루는 무기체계들을 보다 통합적인 관점에서 지원하기 위해 고안된 시뮬레이션 프레임워크로 재사용성과 확장성을 고려하여 설계되었다. AddSIM에서 사용되는 모델의 경우 기본 모델 구조에 대한 정보와 실제 무기 체계의 설계를 위해 사용되는 사용자 코드 영역에서의 검증이 통합적이며 정확한 시뮬레이션을 위해 필요하다. 따라서 본 논문에서는 AddSIM에서 사용되는 모델들에 대한 완전성을 위해 사용된 동적 검증 방법에 대해 설명한다. 사용자 코드 동적 검증 방법에 대해서는 명세 기법과 검증을 위한 알고리즘에 대해 설명한다. 또한, 검증 명세 기법 및 알고리즘을 바탕으로 구현된 동적 검증기 프로토타입에 대해 소개하며, 사례 연구에서는 AddSIM 환경에서 구현된 시뮬레이션 예제를 바탕으로 수행한 검증 결과를 분석한다.
This paper describes the quality attributes of an integrated simulation software for weapon systems named Advanced distributed simulation environment(AddSIM). AddSIM is developed as a key enabler for Defense Modeling & Simulation(M&S) systems which simulate battlefields and used for battle experiments, analyses, military exercises, training, etc. AddSIM shall provide a standard simulation framework of the next Defense M&S systems. Therefore AddSIM shall satisfy not only functional but also quality requirements such as availability, modifiability, performance, testability, usability, and others. AddSIM consists of operating softwares of hierarchical components including graphical user interface, simulation engines, and support services(natural environment model, math utility, etc.), and separated weapon system models executable on the operating softwares. The relation between software architectures and their quality attributes are summarized from previous works. And the AddSIM architecture and its achievements in the aspect of quality attributes are reviewed.
교합접촉 분석에 이용되는 T-Scan $III^{(R)}$ (Tekscan, South Boston, MA, USA)의 정확도 및 신뢰도를 Add picture 방법을 통해 평가하였다. 두 방법에서 공통적인 교합접촉점의 분포 및 교합접촉면적을 비교하여 교합진단 및 조정 술식에서 T-Scan 방법의 적용 시 고려점을 밝히고자 하였다. Angle I급 교합관계, 정상치열자 한 사람의 구강을 대상으로 부가중합형 실리콘인상재를 이용하여 상하악치열궁을 10회 인상채득하였으며, 10쌍의 초경석고 모형을 제작하였다. 자체제작한 하중장치에 모형을 자석과 경석고를 이용하여 부착한 후 최대감합위와 최대교합력을 재현하기 위해 78.9kg의 하중을 가하였다. T-Scan 측정 시에는 상하악 모형과 T-Scan 센서의 위치가 변하지 않는 상태에서 2번 반복 측정하였다. Add Picture의 경우 상하악모형을 동일한 하중을 가하여 최대감합위에서 폴리이써 교합인기재를 이용하여 교합을 인기하였다. 교합접촉 양상은 접촉점 수와 총 교합면적에 대한 접촉면적 백분율을 측정하여 비교하였다. T-Scan 방법은 포토샵 프로그램 상에서 픽셀수를 계산하여 색상에 따른 면적을, Add picture 방법은 빛 투과 정도에 따라 인상재 두께를 $0{\sim}10{\mu}m$, $0{\sim}30{\mu}m$, $0{\sim}60{\mu}m$의 3가지로 나누고, 이에 따른 면적을 실측하여 계산하였다. 총 교합면면적은 접촉면을 표시한 모형의 촬영상에서 픽셀수를 계산하여 함께 촬영된 격자를 기준으로 제곱미터값으로 변환하였다. 대응표본 t-검정을 이용하여 통계분석하였다. T-Scan 방법에서 분홍색상 및 붉은 색상으로 표시된 면적의 일부가 Add picture 방법에서 $0{\sim}10{\mu}m$, $0{\sim}30{\mu}m$, $0{\sim}60{\mu}m$의 상하악 치아 간 거리에 해당하는 면적에 상응하였다. 교합접촉점 분포 비교 시 T-Scan 방법과 Add picture 방법은 유사하였다. 교합접촉면적 비교 시 T-Scan 방법에서 확대된 결과가 관찰되었으며, 전체교합면적에 대한 접촉면적 백분율 비교에서도 T-Scan 방법과 Add picture 방법의 백분율값은 유의한 차이를 보였다(P<.05). T-Scan에서 분홍색상 및 붉은 색상으로 표시된 부위의 면적값은 Add picture의 $0{\sim}10{\mu}m$, $0{\sim}30{\mu}m$ 부위의 면적값보다 크고(P<.05), $0{\sim}60{\mu}m$ 부위와는 유사한 값을 보였다(P>.05). T-Scan에서의 교합접촉상은 실제보다 확대되어 나타났으며, 따라서 교합접촉에 대한 진단 및 조정 술식에서 보조적인 수단으로 활용하는 것이 추천된다.
군 요구분석부터 시험평가까지 전반적인 단계에 활용 가능한 합성 전장 환경을 구성하기 위해 컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)이 개발되었다. 또한 AddSIM을 효과적으로 활용하기 위해 표준화된 계층구조를 가지는 무기체계 컴포넌트 모델인 기본체계모델(BSM)이 개발되었다. 본 논문에서는 AddSIM에서 운용 가능한 유도 무기체계의 BSM 상세 설계에 관해 기술한다. 유도 무기체계 BSM은 재사용성과 상호 운용성을 고려해 설계되었으며 조립성을 고려해 상이한 해상도의 하위컴포넌트에 대해서도 동일한 인터페이스를 갖도록 설계되었다. 그리고 컴포넌트 해상도 분류 체계에 따라 각 하위 컴포넌트의 해상도 별 컴포넌트를 정의 및 구현했다. 최종적으로 하위 컴포넌트 조합을 통해 다양한 해상도의 유도 무기체계 모델을 구성하였으며 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석했다.
이 연구는 KDC 제5판의 개정 내용을 제안하는 것이다. 개정되는 제5판은 조합식 구조를 전제로 다양한 합성방법을 사용하는 것이 필요하다. 또한 부가표의 신설, 주기의 다양화, 보조표의 전개를 확대하고, 기호 합성방법은 "기본기호 $\sim$에 $\sim$표의 기호 $\sim$을 합성한다." 형식의 주기를 일관성 있게 사용하고 실질적인 보조표의 역할을 할 수 있도록 개정할 것을 제안한다.
본 논문에서 통합 전장 시뮬레이터 환경인 AddSIM에서 레이다 동작을 모의하기 위한 고해상도 다기능 레이다의 모델링을 제안한다. 다기능 레이다 모델을 AddSIM에 연동하기 위해, 모델링은 물리부, 논리부, 정보부로 구성된 컴포넌트 기반의 구조를 가져야 한다. 이를 위해, 레이다의 RF 하드웨어부를 물리부로, 제어부를 논리부로, 레이다의 RF 제원을 정보부로 각각 분리한다. 레이다의 물리부/논리부에 대한 세부 모델링 방법을 기술하며, 공학급 레벨의 시뮬레이션을 위한 데이터 구조 또한 제시한다. 다중 표적이 교전하는 시나리오에서 다기능 레이다의 성능이 수치적으로 분석하며 제안된 모델에 대한 타당성을 검증한다.
차량 연막 유탄은 전차에서 적의 탐지체계를 교란하기 위해 가장 우선으로 운용하는 방호 장비로, 전차의 교전효과 분석 시 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 주요한 공학급 파라미터를 포함하면서도, 연산 부하가 크지 않아 교전 시뮬레이션에 활용하기 적절한 차량 연막 유탄 모델을 개발하였다. 먼저 교전급에서 공학급까지의 주요한 입력 파라미터를 포괄하여, 다양한 조합 모의를 가능케 하였다. 내부 모델은 간단한 연산을 사용함으로써, 여러 개체가 포함되는 교전 시뮬레이션에 적용하기 쉽도록 하였다. 연막운과 가시선을 각각 원반과 선분 형상으로 모델링하여, 기존 연막 M&S들에서 활용한 입자모델보다 비교적 낮은 해상도로 모의하였다. 또한, 테스트 시뮬레이션을 수행하여 전차의 연막 유탄 운용 효과를 분석해 보았다. 본 모델을 사용함으로써 운용개념 수립에서부터 연구개발까지 넓은 해상도 범위를 포괄 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 모델은 추후 국과연 2본부 4부에서 개발한 AddSIM 버전 3.0 환경에서, 전차 및 전투차량 모델에 삽입될 것이며, AddSIM의 사용자들은 이 모델들을 활용하여 연막 유탄을 이용하는 다양한 교전 시나리오를 구성할 수 있을 것이다.
Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
본 논문에서는 파이버 브래그 격자 필터로 구성된 전광 다중화기의 온도 특성에 대해 연구하였다. 전광 다중화기의 온도 특성을 분석하기 위해서, 전광 다중화기의 출력단에 대한 온도 응답을 수치 해석하였으며, 실험을 통하여 출력 스펙트럼을 측정하였다. 그 결과로부터 $-30{\sim}90^{\circ}C$ 범위 내에서 전광 다중화기의 출력 스펙트럼의 중심 파장은 약 0.01230 nm/$^{\circ}C$로 변화함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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