일회성 무기체계는 대기 상태로 있다가 단 한 번의 임무를 수행한 이 후 폐기되는 특성에 따라 높은 신뢰도를 요구받는다. 유도탄은 일회성 무기체계로써 특성상 저장 상태로 수명의 대부분을 보내고, 임무수행을 위한 운용시간은 짧기때문에 임무성공률이 아닌 저장 신뢰도로 분석해야 한다. 유도탄의 신뢰도를 분석할 때에 어떠한 방법을 사용하는지에 따라 그 결과는 달라질 수 있으며, 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율에 따라서도 차이가 발생할 수 있다. 본 연구는 공군의 OO유도탄을 대상으로 미래의 고장률을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하고자 작성하였다. 제시하는 방법은 먼저 평균 고장시간(MTTF: Mean Time To Failure, 이하 MTTF)을 적용한 모델과 고장 간 평균시간(MTBF: Mean Time Between Failure, 이하 MTBF)을 적용한 모델로 고장률을 예측하고, 두 모델 중 실제 고장률과 차이가 작은 모델을 선택한다. 선택한 모델로 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율을 달리하여 고장률을 예측하고, 실제 고장률과의 차이가 최소화되는 비율을 찾는다. 실제 자료를 바탕으로 제안한 비율과 현재 검사 비율의 비교를 통해 제안한 비율이 미래 고장률을 예측하기에 더 적합함을 보였다.
Threat evaluation is a process to estimate the threat score which enemy aerial threat poses to defended assets. The objective of threat evaluation is concerned with making an engagement priority list for optimal weapon allocation. Traditionally, the threat evaluation of massive air threats has been carried out by air defence experts, but the human decision making is less effective in real aerial attack situations with massive enemy fighters. Therefore, automation to enhance the speed and efficiency of the human operation is required. The automatic threat evaluation by air defense experts who will perform multi-variable judgment needs formal models to accurately quantify their linguistic evaluation of threat level. In this paper we propose a threat evaluation model by using a fuzzy rule-based inference method. Fuzzy inference is an appropriate method for quantifying threat level and integrating various threat attribute information. The performance of the model has been tested with a simulation that reflected real air threat situation and it has been verified that the proposed model was better than two conventional threat evaluation models.
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.
This paper describes a case study on the R&D programs of fighter and attacker aircraft such as F-22A, F/A-18E/F, and T/A-50. F-22A and F/A-18E/F were developed in same age. The performance of each program was, however extremely different. F-22A program results in a lot of cost overrun and schedule delay. On the other hand F/A-18E/F program met the cost, schedule, and performance goals. In the T/A-50 program with a super-sonic advanced trainer, T-50 was also developed successfully on planned cost and time by Korea Air-force and KAI. This paper derives key elements for the success of the military aircraft R&D program through lessons learned from th e case study. Each program is analyzed in terms of its background, planning and management.
This study attempted to develop the technology by gaseous ozone for decontaminating building affected by a model of biological weapon agent(Bacillus subtilis spores) instead of Bacillus anthracis spore. The use of ozone is attractive method from a practical point of view of decontamination procedure since it has strong oxidation power but no residue after application. We examined the disinfection efficiency of gaseous ozone to Bacillus subtilis spores which suspension was sprayed on different material surfaces and dried. Three different types of gaseous ozone was applied : dry ozone, dry ozone with humidified air, and water bubbled wet ozone. Dry ozone(1500ppm) failed to achieve any significant inactivation for 2hrs. However, six log reduction of B. subtilis spore was achieved within 30min by 1500ppm of water bubbled wet ozone. This result shows the noticeable inactivation efficiency by gaseous ozone compared with previous studies. Good performance by wet ozone was also found for military material surface.(i.e. : gas mask hood, protective garments, army peinted metal surface).
The current Air defense missile, Nike, will be replaced by the Patriot missile in the near future. In this paper, we developed an optimal allocation model for the Patriot missile. In order to formulate the model, we applied a set covering and If model. This model considers not only weapon's characteristics and performances but also the threat of enemy aircrafts and SCUD missiles. When we apply this model, we can find the optimal location of Patriot batteries which maximizes the kill probability of enemy aircrafts and SCUD missiles attacking vital area of our forces. This model can directly be used to the decision making for the optimal military facility allocation.
Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.
30mm 대공포는 비호, 비호복합, 차륜형대공포로 다양한 형태의 무기체계로 개발되어 방공 기능의 주요 대공무기로 그 역할을 수행하고 있다. 대공무기는 비행체의 공격으로부터 영공을 방어하는 임무를 수행한다. 특히 공격작전 시 대공무기는 기계화부대와 혼합 편성된다. 그리고 대공무기는 전쟁터의 최전방에서 이동하기 때문에 적에게 공격 받기 쉽다. 적군은 자기의 생존성 보장율을 높이기 위하여 최대한 엄폐나 은폐하면서 아군을 공격할 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 아군의 30mm 대공탄이 엄폐하고 있는 적군을 제압할 수 있는지를 분석하였다. 이 연구는 M&S 기법을 사용하여 30mm 대공탄의 성능을 분석하였다. 본 연구는 실험을 위하여, 실사격과 M&S에 의한 모의 방법을 이용하였다. 본 연구는 실사격 실험을 위하여 강판과 합판을 사용하였다. 또한 M&S를 통한 모의실험 과정에서 본 연구가 30mm 대공무기의 탄도와 관통·파편능력을 분석하기 위하여 PRODAS모델, AUTODYN모델, Split-x모델을 활용하였다. 실험결과에 의하면 30mm 대공탄으로 적의 장갑차량을 파괴할 수 있는 것이 증명되었다. 30mm 대공무기는 일반건물이나 숲속에 은폐한 적을 신속하게 제압하는데 성공하였다. 이로써 사전에 아군의 피해를 최소화할 수 있다.
현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.
전자전은 상대방 전자전 무기체계나 장비에 대한 교란, 무력화, 공격 및 파괴를 목적으로 한다. 대공제압(SEAD: Suppression of Enemy Air Defense) 임무는 적의 방공망에 대한 무력화, 파괴, 혹은 일시적 기능 저하를 목적으로 하며, 전자전을 수행하는 대표적인 임무이다. 본 연구는 SEAD 임무의 효과도 분석을 위하여 DEVS(Discrete Event Systems Specification) 기반의 시뮬레이터를 개발하고 사례 분석을 통해 유용성을 입증한다. SEAD 임무는 SSJ(Self Screening Jamming), SOJ(Stand Off Jamming) 상황 하에서 적 지역으로 침투하여 HARM(High Speed Anti Radiation Missile)을 발사하는 단계까지로 한다. SAM의 대응은 SSJ, SOJ에 의해 성능의 저하가 초래되는 상태에서 임무를 수행하는 것으로 가정한다. 시뮬레이터는 전자전 장비의 제원(파라미터)과 운용전술(파리미터 혹은 알고리즘)의 조합이 임무효과도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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