최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.
최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.
최근 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰, 육군 Army Tiger 4.0의 드론봇체계 등 군사용 목적으로 드론의 활용도가 증가하고 있기 때문에 각 국에서는 이에 따른 안티드론 기술이 많이 발전하고 있다. 하지만 재래식 무기 또는 전자전 무기를 활용하는 형태의 전통적인 안티드론 기술들은 비용이 비싸다는 단점이 있어 현재는 저비용으로 수행할 수 있는 안티드론 기술도 새롭게 연구되고 있다. 따라서 이러한 안티드론 기술에 대응하여 아군의 생존성을 높이기 위한 노력도 많이 하고 있다. 이러한 흐름에 발맞추어 본 연구에서는 다양한 안티드론 기술들 중 비용이 비싼 재래식 무기 또는 전자전 무기를 활용한 기술이 아닌 저비용으로 수행할 수 있는 사이버영역과 전자전영역 기술이 적용된 가상의 대 드론 체계를 가정하고 이에 대응하여 아군 드론의 생존성을 높일 수있는 방안에 대해 제시하고자 한다.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
본 논문에서는 네트워크가 수시로 결합, 분리되는 군집 드론 네트워크를 위한 효과적인 동적 슬롯 재할당 기법을 제안한다. 네트워크별 리더 노드는 드론들간의 주기적인 정보교환을 통해 이웃 네트워크의 슬롯할당정보를 파악한다. 해당 정보를 이용하여 리더 노드는 네트워크가 결합되는 경우, 경쟁방식을 적용했을 때의 슬롯할당 성공확률을 기준으로 경쟁 또는 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당한다. 제안하는 기법에서 비경쟁방식으로 슬롯을 재할당하면 충돌없이 슬롯을 재할당하며 네트워크 규모와 무관하게 항상 동일한 성능을 보장할 수 있다. 그리고 경쟁방식을 적용하면 네트워크 결합에 의해 재할당해야하는 슬롯의 개수를 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 동적인 군집 드론 네트워크에서 경쟁 방식에 비해 항상 우수하거나 최소한 동일한 성능을 보임을 확인한다.
북한의 소형드론에 의한 최근 위협과 미흡한 대응 사례는 우리나라의 미래 안보환경에 대한 우려가 되고 있다. 특히, 2022년 북한 소형드론이 장시간 수도권 지역에서 활동하였음에도 탐지조차 제대로 하지 못한 사실은 2010년 초반 식별된 북한 소형드론 위협이 주목을 받은 이후 제대로 된 조치가 이뤄지지 않았다는 우려를 낳고 있다. 한편, 한국에 주둔하고 있는 성주 사드기지에서는 2023년 1월 기지로 침투한 미상의 드론을 요격한 바 있다. 이러한 소형드론 위협과 대응은 우리뿐만 아니라 전 세계적으로 공통적인 관심사가 되고 있다. 본 논문은 갈수록 증가하는 소형드론 위협을 어떻게 대응할 것인지에 대한 방안으로 미군에서 제시한 '소형드론 대응전략'을 살펴보고, 이를 통해 우리나라의 효과적인 소형드론 대응방안에 대해서 살펴보고자 한다. 이를 통해 우리나라의 소형드론 위협에 대한 우려를 조기에 해결하기 위한 방향성을 제시하고자 한다.
북한은 이미 오래 전부터 지하 공간을 군사적으로 활용하고 있으며, 현재는 비대칭 전력을 운용하기 위한 핵심거점으로 고도화하고 있다. 이에 따라, 특수작전팀은 지하작전 수행을 위한 싸우는 방법, 무기체계, 조직 구조 등이 필요하다. 이에 본고에서는 틸트로터형 드론, 첨단센서, 통신 중계기, 소형로봇 등을 융·복합한 지하작전용 무인체계 플랫폼과 특수작전팀이 이를 운용할 수 있는 체계를 제시하였다. 이를 통해, 특수작전팀은 생존성을 강화할 수 있고, 작전 효용성을 극대화할 수 있을 것이다. 향후, 특수전사령부에서 본고에서 제시한 지하작전 관련 아이디어를 집단지성을 통해 더욱 발전시킨다면 단기간 내에 한반도의 전장 환경에 최적화된 지하작전 교리, 무기체계, 조직·편성 등을 도출할 수 있을 것이다.
아제르바이잔 군은 2020년 드론 기동전을 수행하여 최단기간 내 아르메니아 군을 무력화시켰다. 이를 통해, 아제르바이잔 군은 드론이 더 이상 전투의 보조 수단이 아니라 주수단이라는 것을 입증하였다. 이와 동시에, 아제르바잔 군은 중견국에서도 혁신 의지와 조직문화만 뒷받침된다면 단기간 내 군사혁신을 단행할 수 있다는 것을 보여주었다. 이와 같은 아제르바이잔 군의 드론 기동전은 드론봇 전투체계로 미래전을 준비하고 있는 한국 육군에게 시사하는 바가 많다. 향후, 한국 육군이 아제르바이잔 군의 드론 기동전을 한반도 전장 환경에 맞게 최적화하고, 이를 위한 전투체계와 구조를 병행하여 발전시켜 나간다면 전승(全勝)을 달성할 수 있는 한국형 드론 기동전 수행 방안도 가시화 할 수 있을 것이다.
최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.
Weather is one of the main causes of aircraft accidents, and among the phenomena caused by weather, icing is a phenomenon in which an ice layer is formed when an object exposed to an atmosphere below a freezing temperature collides with supercooled water droplets. If this phenomenon occurs in the rotor blades, it causes defects such as severe vibration in the airframe and eventually leads to loss of control and an accident. Therefore, it is necessary to foresee the icing situation so that it can ascend and descend at an altitude without a freezing point. In this study, vibration data in normal and faulty conditions was acquired, data features were extracted, and vibration was predicted through deep learning-based algorithms such as CNN, LSTM, CNN-LSTM, Transformer, and TCN, and performance was compared to evaluate blade icing. A method for minimizing operating loss is suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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