Surveillance Radar System for naval vessels is a primary core sensor for command and fire control, and provides CFCS(Command and Fire Control System) information for 3-D surveillance and fire control. It's composed of Antenna, Transmitter/Receiver, Signal Processor, and Air drier, which are installed on and under deck. They should be designed and produced in order to endure at any operating circumstances. This paper analyzes load of a driving part for driving the antenna considering factors under external operating circumstances, and proposes a condition of load for maintaining fixed RPM through analyzing internal load of the driving part, and how to reduce the load to meet the condition. This paper is verified through experimental studies.
In naval gun firing, firing accuracy comes from the combination of each component's accuracy in CFCS (Command and Fire Control System) like tracking sensors and gun. Generally, battery alignment is done to correct the error between gun and tracking sensor by using boresight telescope on harbor and sea. But normally, the battery alignment can compensate only the static alignment error and ignore dynamic alignment error which is caused by own ship movement. There was no research on this dynamic alignment error until now. We propose a new way to analyze dynamic arrangement error by using image of boresight telescope. In case of the dynamic alignment error was due to time delay of own ship attitude information, we propose the way to compensate it.
Commanders want to receive quickly scientific and analytic results about the battlefield situation. Unfortunately, decision support system of Army Tactical Command Information System(ATCIS) is restricted to message procedures and searching function based on manual work. In this paper, we propose applying Data Mining to ATCIS for supporting rapid decision making based on the scientific and analytic method. The purpose of this proposal is to efficiently execute the tactical planning and employment of the subordinate units in order to achieve the mission.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.328-332
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2023
The Army has presented eight game-changers for future warfare through 'Army Vision 2050,' including Intelligent Combat Robots, Super Soldiers, Energy Weapons, Hypersonic Weapons, Non-lethal Weapons, Autonomous Mobile Equipment, Intelligent Command and Control Systems, and Energy Supply Systems. This study focuses on Intelligent Combat Robots, considering them as the most crucial element among the mentioned innovations. How will Intelligent Combat Robots be utilized on the future battlefield? The future battlefield is expected to take the form of combined human-robot warfare, where advancements in science and technology allow intelligent robots to replace certain human roles. Especially, tasks known as Dirty, Difficult, Dangerous, and Dull (4D) in warfare are expected to be assigned to robots. This study suggests three forms of Intelligent Robots: humanoid robots, biomimetic robots, and swarm drones.
Deep learning models require high computing power due to a substantial amount of computation. It is difficult to use them in devices with limited computing environments, such as coastal surveillance equipments. In this study, a lightweight model is constructed by analyzing the weight changes of the convolutional layers during the training process based on MobileNet and then pruning the layers that affects the model less. The performance comparison results show that the lightweight model maintains performance while reducing computational load, parameters, model size, and data processing speed. As a result of this study, an effective pruning method for constructing lightweight deep learning models and the possibility of using equipment resources efficiently through lightweight models in limited computing environments such as coastal surveillance equipments are presented.
To build an information oriented armed forces, the Korean military telecommunication networks adopt TCP/IP standard communication infrastructures based on ATM packet switched networks. Utilizing this network infrastructure, the Korean armed forces also applies to the areas of battleship management for efficient operation command controls and resource management for efficient resource allocations. In this military communication networks, it is essential to determine the least cost network topology under equal performance and reliability constraints. Basically, this type of communication network design problem is known in the literature as an NP Hard problem. As the number of network node increases, it is very hard to obtain an optimal solution in polynomial time. Therefore, it is reasonable to use a heuristic algorithm which provides a good solution with minimal computational efforts. In this study, we developed a simulated annealing based heuristic algorithm which can be utilized for the design of military communication networks. The developed algorithm provides a good packet switched network topology which satisfies a given set of performance and reliability constraints with reasonable computation times.
A hybrid Genetic Algorithm is applied to military resource allocation problem. Since military uses many resources in order to maximize its ability, optimization technique has been widely used for analysing resource allocation problem. However, most of the military resource allocation problems are too complicate to solve through the traditional operations research solution tools. Recent innovation in computer technology from the academy makes it possible to apply heuristic approach such as Genetic Algorithm(GA), Simulated Annealing(SA) and Tabu Search(TS) to combinatorial problems which were not addressed by previous operations research tools. In this study, a hybrid Genetic Algorithm which reinforces GA by applying local search algorithm is introduced in order to address military optimization problem. The computational result of hybrid Genetic Algorithm on Missile Interceptor Allocation problem demonstrates its efficiency by comparing its result with that of a simple Genetic Algorithm.
The increasing pace of development in molecular biology during the last decade has had a direct effect on mass testing and diagnostic applications, including blood screening. We report the model Microarray that has been developed for Hepatitis B virus (HBV) and Hepatitis D virus (HDV) detection. The specific primer pairs of PCR were designed using the Primer Premier 5.00 program according to the conserved regions of HBV and HDV. PCR fragments were purified and cloned into pMD18-T vectors. The recombinant plasmids were extracted from positive clones and the target gene fragments were sequenced. The DNA microarray was prepared by robotically spotting PCR products onto the surface of glass slides. Sequences were aligned, and the results obtained showed that the products of PCR amplification were the required specific gene fragments of HBV, and HDV. Samples were labeled by Restriction Display PCR (RD-PCR). Gene chip hybridizing signals showed that the specificity and sensitivity required for HBV and HDV detection were satisfied. Using PCR amplified products to construct gene chips for the simultaneous clinical diagnosis of HBV and HDV resulted in a quick, simple, and effective method. We conclude that the DNA microarray assay system might be useful as a diagnostic technique in the clinical laboratory. Further applications of RD-PCR for the sample labeling could speed up microarray multi-virus detection.
In future complex and diverse battlefield situations, the existing command system faces the challenge of delayed human judgement of strategy and low objectivity. This paper proposes an artificial intelligence model that takes situation information and course of action simulation results as input and automatically assigns scores to various evaluation elements and a comprehensive score. This tool is expected to assist the commander in making decisions, reduce the time required for making judgments, and promote impartial decision-making.
MTBF (Mean Time Between Failures) is one of the measures to express the reliability for a repairable system, especially for a military weapon system. But MTBF is meaningless without a clear definition of the system failures. In this paper we discuss two failure definitions, one is defined by US Army Training and Doctrine Command jointly with US Army Materiel Command and the other one is used to M1 Tank.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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