Yoon, Chang-gyo;Kang, Dong Yoon;Jung, Jaehun;Oh, Soo Yon;Lee, Jin Beom;Kim, Mi-Hyun;Seo, Younsuk;Kim, Hee-Jin
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.82
no.4
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pp.298-305
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2019
Background: Tuberculosis (TB) causes substantial health burden to the Korean military. This study aims to assess the impact of infectious TB cases on close and casual contacts in the Korean Army settings based on contact investigation data. Methods: Six Army units with infectious TB cases from September 2012 to May 2013 were enrolled in the study. We analyzed the clinical data from close and casual contacts screened using the tuberculin skin test (TST) and QuantiFERON-TB Gold In-Tube to identify latent tuberculosis infection (LTBI) cases. For the control group, 286 military conscripts with no reported TB exposure were tested by TST only. Results: Of the 667 contacts of index cases, LTBI cases identified were as follows: 21.8% of close contacts of smearpositive cases (71/326), 8.5% of casual contacts of smear-positive cases (26/305), and 2.8% of close contacts of smearnegative cases (1/36). In the control group, 16.8% showed positivity in TST. In a multivariate analysis, having stayed in the same room or next room with TB patients was identified as a risk factor of LTBI. Conclusion: Using the data from TB contact investigations in the Korean Army units, we found an overall LTBI rate of 14.7% among the contacts screened. This study demonstrates that contacts living in the same building, especially the same room or next room, with TB patients are at a high risk of acquiring LTBI, serving as additional evidence for defining close and casual contacts of a TB patient with regard to Army barrack settings.
Jo, Sung Min;Kwon, Oh Joon;Kwon, Hyuck-Hoon;Kang, Dong Gi
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.4
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pp.517-526
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2019
In the present study, unsteady flows around a projectile ejected from an aircraft platform have been numerically investigated by using a three dimensional compressible RANS flow solver based on unstructured meshes. The relative motion between the platform and projectile was described by six degrees of freedom(6DOF) equations of motion with Euler angles and a chimera technique. Initial behavior of the projectile for varying conditions, such as roll and pitch-yaw command on the control surface of the projectile, flight Mach number, and platform pitch angle, was investigated. The ejection stability of the projectile was degraded as Mach number increases. In the transonic condition, the initial behavior of the projectile was found to be unstable as increase of platform pitch angle. By applying the command to control surfaces of the projectile, initial stability was highly enhanced. It was concluded that the proposed simulation data are useful for estimating the ejection behavior of a projectile in design phase.
Purpose: This study proposes a Metaverse-based police education and training model that can efficiently improve the performance of various police activities according to changes in the environment of the times. Method: The structure of this system can generate Avatar Controller expressed using HMD and haptic technology, access the Network Interface, and educate and train individually or on a team basis through the command control module, education and training content module, and analysis module. Result: In the proposed model of this study, the command and control module was incorporated into individual or team-based education and training, enabling organic collaborative training among team members by monitoring the overall situation of terrorism or crime in real time. Conclusion: Metaverses-based individual or team-based police education and training can provide a more efficient and safe education and training environment based on immersion, interaction, and rapid judgment in various situations.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.6
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pp.33-42
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2022
In the existing intelligent command control system study, the analysis results of the commander's battlefield situation questions are provided from knowledge-based situation data. Analysis reporters write these results in various expressions of natural language. However, it is important to analyze situations about information and intelligence according to context. Analyzing the battlefield situation using artificial intelligence is necessary. We propose a virtual dataset generation method based on battlefield simulation scenarios in order to provide a dataset necessary for the battlefield situation analysis based on artificial intelligence. Dataset is generated after identifying battlefield knowledge elements in scenarios. When a candidate hypothesis is created, a unit hypothesis is automatically created. By combining unit hypotheses, similar identification hypothesis combinations are generated. An aggregation hypothesis is generated by grouping candidate hypotheses. Dataset generator SW implementation demonstrates that the proposed method can be generated the virtual battlefield situation dataset.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.161-169
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2009
Republic of Korea is actively adopting IT fusion technologies to achieve the goal of 'Advanced National Defense'. This study is aiming to directly contribute to the ongoing DHRMIS project by analyzing its any discovered and substantial problems as well as suggesting improvements. Current difficulties include the efficient estimation on project cost, the lack of statistics for cross-referencing, the inefficient development methodology, compliance with global quality control standard, and the separated command centers. This study suggests the budget appraisal process prior to the actual execution, the introduce of regulatory business registration system, applying an efficient development methodologies as well as ISO9126 standard for quality control, and a centralized command department. We expect this study would contribute to following researches in advancing our national defense.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.37-53
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2023
The AI based intelligent command and control system can automatically analyzes the properties of intricate battlefield information and tactical data. In addition, commanders can receive situation analysis results and battlefield awareness through the system to support decision-making. It is necessary to build a battlefield situation analysis dataset similar to the actual battlefield situation for learning AI in order to provide decision-making support to commanders. In this paper, we explain the next step of the dataset construction method of the existing previous research, 'A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence'. We proposed a method to build the dataset required for the final battlefield situation analysis results to support the commander's decision-making and recognize the future battlefield. We developed 'Dataset Generator SW', a software tool to build a learning dataset for battlefield situation analysis, and used the SW tool to perform data labeling. The constructed dataset was input into the Siamese Network model. Then, the output results were inferred to verify the dataset construction method using a post-processing ranking algorithm.
The importance of combat drones has been highlighted through the recent outbreak of the Russia-Ukraine war. The combat drones play a significant role as a a game changer that alters the conventional wisdom of traditional warfare. Many pundits expect the role of combat swarm drones would be more crucial in the future warfare. In this regard, this paper aims to analyze the development of artificial intelligence-enabled combat swarm drones. To transform the human-operated swarm drones into fully autonomous weaponry system our suggestions are as follows. Developments of (1) AI algorithms for optimized swarm drone operations, (2) decentralized command and control system, (3) inter-drones' mission analysis and allocation technology, (4) enhanced drone communication security and (5) set up of ethical guideline for the autonomous system. Specifically, we suggest the development of AI algorithms for drone collision avoidance and moving target attacks. Also, in order to adjust rapidly changing military environment, decentralized command and control system and mission analysis allocation technology are necessary. Lastly, cutting-edging secure communication technology and concrete ethical guidelines are essential for future AI-enabled combat swarm drones.
The paradigm of warfare is undergoing a revolutionary transformation due to the advancements in technology brought forth by the Fourth Industrial Revolution. Specifically, the U.S. military has introduced the concept of mosaic warfare as a means of military innovation, aiming to integrate diverse resources and capabilities, including various weapons, platforms, information systems, and artificial intelligence. This integration enhances the ability to conduct agile operations and respond effectively to dynamic situations. The incorporation of mosaic warfare could facilitate efficient and rapid command and control by integrating AI staff with human commanders. Ukrainian military operations have already employed mosaic warfare in response to Russian aggression. This paper focuses on the mosaic war fare concept, which is being proposed as a model for future warfare, and suggests the strategy for introducing the Korean mosaic warfare concept in light of the changing battlefield paradigm.
Background: Previous studies evaluating the association between the xeroderma pigmentosum group G (XPG) Asp1104His polymorphism and head and neck cancer susceptibility have proven controversial. This meta-analysis of the literature was performed to obtain a more precise estimation of the relationship. Materials and Methods: We systematically searched PubMed, Embase and Web of Science with a time limit of Dec 18, 2014. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were used to assess the strength of any association. Results: We performed a meta-analysis of eight published case-control studies, including 3,621 cases and 5,475 controls. Overall, no significant association was found between the XPG Asp1104His polymorphism and head and neck cancer susceptibility under all genetic models. In the subgroup analysis by ethnicity, the XPG Asp1104His polymorphism had statistically significant association with elevated head and neck cancer risk under CC vs GG (OR=1.24, 95% CI=1.00~1.54) and the recessive model (OR=1.22, 95%CI=1.01~1.46) in Asian populations. A similar result was found under CC vs GG (OR =1.22, 95%CI=1.01~1.47) in the population based subgroup by source of control. When performed by tumor site, the XPG Asp1104His polymorphism had statistically significant association with elevated laryngeal cancer under all genetic models (CC vs GG: OR=1.59, 95% CI=1.16~2.19; GC vs GG: OR=1.38, 95%CI=1.10~1.72; dominant model: OR=1.42, 95% CI=1.15~1.74; recessive model: OR=1.36, 95% CI=1.02~1.81). Conclusions: This meta-analysis suggested that the XPG Asp1104His polymorphism is a risk factor for head and neck cancer susceptibility, especially for laryngeal cancer and in Asian populations.
C4I system is an integrated battlefield information system that automates the five elements of command, control, communications, computers, and information to efficiently manage the battlefield. C4I systems play an important role in collecting and analyzing enemy positions, situations, and operational results to ensure that all services have the same picture in real time and optimize command decisions and mission orders. However, the current C4I has limitations whenever a new weapon system is introduced, as it only provides battlefield visualization in a single area focusing on the battlefield situation for each military service. In a future battlefield that expands not only to land, sea, and air domains but also to cyber and space domains, improved command and control decisions will be possible if organic data from various weapon systems is gathered to quickly visualize the battlefield situation desired by the user. In this study, the visualization technology applicable to the future C4I system is divided into map area, situation map area, and display area. The technological implementation of this future C4I system is based on various data and communication means such as 5G networks, and is expected to enable hyper-connected battlefield visualization that utilizes a variety of high-quality information to enable realistic and efficient battlefield situation awareness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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