본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권 영향을 분석하기 위해 대기 굴절에 의한 고도 오차 및 주파수별 전리층 시간 지연에 의한 거리 오차를 레이다 고각에 따라 도출하였다. 이를 위해 국내 기상관측소 측정 데이터를 이용하여 지역별/계절별 특성을 고려한 전파 굴절도 프로파일을 모델링하고, 광선추적법을 이용하여 전파 굴절에 의한 고도 오차를 도출했으며, 주파수에 따른 전리층 거리 오차를 도출하였다. 또한, 해외 우주감시레이다 및 국내 제안된 우주감시 레이다를 토대로 레이다 오차 특성에 따른 레이다 설계 고려사항에 대해 알아보았다. 따라서 이러한 지구 대기권에 의한 우주감시레이다 오차 특성 분석은 향후 우주감시레이다 설계 시 레이다 위치, 레이다 조향 범위 및 주파수 선정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지속적인 우주개발은 인공위성의 지구 추락, 우주잔해물과 우주선 간의 충돌 등 우주위험의 발생 가능성을 크게 증가 시킨다. 국내에서는 이러한 우주위험을 감시하기 위한 광학감시체계 구축은 진행하였으나, 독자적인 상시 우주감시 정보 획득 능력을 갖는 우주감시 레이다기술에 대해서는 확보가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 재진입하는 우주물체의 추락 위험 및 저궤도 자국 위성의 충돌 위험에 대응하기 위한 우주감시 임무 분석 및 레이다 요구사항 도출을 통해, 우주물체의 탐지 및 추적을 위한 L-band 위상배열레이다 시스템을 제안한다. 우주감시 임무 분석 및 미국, 유럽 등 해외 선진 시스템의 사례 분석을 바탕으로 레이다 고려사항을 정의하고 레이다를 설계하였으며, 지름 10 cm 우주 파편에 대해 최대탐지거리 1,576 km를 가질 뿐, 아니라 탐지 범위 분석을 통해 국내 운용 중인 인공위성에 대해 우주감시 임무 수행이 가능함을 확인하였다.
The strategic UAV for theater level ISR(Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) mission typically has numerous ground targets over area of responsibility(AOR) or area of operation(AO). It is necessary to automatically incorporate these multitude of ground targets into mission planning process in order to collect ISR images before actual flight mission. In addition, weather information such as wind direction and/or velocity may have significant impacts on the qualities of collected sensor images, especially in SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Thus weather factors in the operation altitude should also be considered in the mission planning stage. In this study, we propose a novel mission planning scheme based on target scheduling and deviation correction method incorporating weather factors.
정보통신기술과 타 산업분야 기술과의 융복합은 전통적인 제조업을 비롯한 의료, 건설 분야뿐 만이 아니라 국방 분야에서도 그 수요가 점점 증대되고 있어 민 군의 공통적인 기술 수요와 요구사항들이 새롭게 대두되고 있다. 미래 전장환경은 점차 네트워크를 근간으로 하는 NCW(Network Centric Warfare)로 전환될 것으로 예측되고 있다. NCW 는 C4I-ISR-PGM 의 사이클로 이루어지는 적의 탐지부터 타격까지를 의미하는 것이다. 이를 위하여는 정보통신 기술이 근간이 되어야 하며, 실제 전장을 모사할 수 있는 사이버 전장환경이 수반되어야 더욱 더 효과적이다. 본 논문에서는 최근에 연구개발이 본격화하고 있는 스마트 국방 IT 기술 개발 현황 및 향후 전망에 대해 제시하고자 한다.
현재 대한민국은 인구절벽 현상에 의한 병역자원의 감소 문제에 직면해 있으며 이에 대응하기 위해 군 구조 개편 및 전력 구조 변화를 추구하고 있다. 육군은 이런 상황 변화에 대한 대응으로 미래 전장을 주도할 드론봇 전투체계의 전력화를 추진하고 있다. 미래의 전장은 지휘통제, 감시정찰, 정밀타격이 결합된 통합 전장 개념으로 전환될 것이며 이러한 변화에 따라 드론봇을 포함한 무인 전투체계가 실전 배치되어, 위험도가 높고 인간이 수행하기 어려운 전투상황에 더욱 광범위하게 적용될 것이다. 본 논문에서는 이러한 변화에 대한 대응 방안의 하나로 BDI 아키텍처 기반의 의사 결정 시스템을 가진 자율행동 소프트웨어를 개발하였다. 자율행동 소프트웨어는 다 기종에 대한 적용성 확보를 위해 프레임워크 구조를 적용하였고 대상 무인기를 대대급 감시정찰 무인기로 가정하여 PC기반 환경에서 기능을 검증하였다.
미래 전쟁에 대비하기 위하여, 미국은 합동참모본부의 Joint Vision 2020에서 정보에서의 우월성을 기초로 압도적인 기동, 정확한 공격, 집중된 군수지원, 전면적인 방어를 이룩하여 전체적인 우위전력 확보를 도모하여, 정보에서의 우월성 확보를 위해 $C^4ISR$(Command, Control, Communication and Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance)개념에 의한 통합체계의 구축을 목표로 제시하고 있다.
미래 전쟁에 대비하기 위하여, 미국은 합동참모본부의 Joint Vision 2020에서 정보에서의 우월성을 기초로 압도적인 기동, 정확한 공격, 집중된 군수지원, 전면적인 방어를 이룩하여 전체적인 우위전력 확보를 도모하며, 정보에서의 우월성 확 보 를 위 해 $C^4ISR$(Command, Control, Communication and Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) 개념에 의한 통합체계의 구축을 목표로 제시하고 있다.
미래전이 네트워크중심전(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화함에 따라 세계적으로 지휘통제의 효과도에 관한 관심이 점증하고 있다. 과거의 기동과 타격자산 중심의 소모전 위주의 전투와 달리, 현대전은 정보의 획득과 유통이 중요시되는 정보 네트워크 기반의 전쟁으로서 C4ISR(Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 체계가 핵심적인 역할을 담당할 것이라는 데는 재론의 여지가 없다. 그럼에도 불구하고 지휘통제가 전투에 기여하는 효과의 정도를 측정하는 방법론이나 효과 반영체계 등을 명확하게 설명할 방법을 갖추고 있지 못한 실정이다. 본 연구에서는 네트워크중심작전의 기반이 되는 C4ISR 체계에 의한 효과도 증진을 개념적으로 설명할 수 있는 프레임워크인 미국방부가 개발한 NCO-CF(Network Centric Operations-Conceptual Framework)에 대하여 살펴보았다. 그리고 NCO-CF를 기반으로 하여 지휘통제 효과도 모의분석을 위한 평가기준을 도출하기 위한 방법론을 제시하였다. 사례연구로 합동작전의 지휘통제 체계에 이 방법론을 적용하여 모의분석을 위한 평가기준을 도출하였다.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
사이버 감시정찰은 공개된 인터넷, 아군 및 적군 네트워크에서 정보를 획득한다. 사이버 ISR에서 에이전트를 활용하여 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 C&C 서버에 전송하여 수집한 데이터를 분석 한 후 해당 분석 결과를 이용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 하지만 네트워크 구성에 따라 침투한 컴퓨터에 심어진 에이전트와 외부 네트워크에 존재하는 C&C 서버 간 정기적인 통신이 불가능하게 되는 경우가 존재한다. 이때 에이전트는 C&C 서버와 통신이 재개되는 짧은 순간에 데이터를 C&C 서버에 전달하고, 이를 받은 C&C 서버는 수집한 데이터를 분석한 후 다시 에이전트에게 명령을 내려야한다. 따라서 해당 문제를 해결하기 위해서는 짧은 시간 내에 빠르게 학습이 가능하며, 학습 과정에서 많은 자원을 소모하지 않고도 학습할 수 있어야한다. 본 연구에서는 점진적 학습 방법을 일괄 학습 방법과 비교하는 실험을 통해 우수성을 보여주고 있다. 점진적 학습 방법을 사용한 실험에서는 500M 이하의 메모리 리소스로 제한된 환경에서 학습소요시간을 10배 이상 단축시키는 결과를 보여 주었으나, 잘못 분류된 데이터를 재사용하여 학습 모델을 개선하는 실험에서는 재학습에 소요되는 시간이 200% 이상 증가하는 문제점이 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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