• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.967-983
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• 2003

PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 수행하는 대역확산 무선통신시스템에서는 무선 채널로부터 여러 간섭신호 들의 영향을 받게 되는데 협대역 간섭신호는 주파수대역이 겹쳐지는 기존의 통신신호로부터 발생되기도 하고 군사통신에서와 같이 의도적인 방해전파가 원인일 수도 있다. 그런데 PN 변조 및 복조 과정을 통해 협대역 간섭신호의 영향이 감소하기는 하지만, 불충분 한 경우에는 수신부에서 적응 제거기를 사용함으로써 간섭에 의한 신호왜곡을 상당히 감축 시킬 수 있음이 잘 알려져 있다. 여기에서 기존의 적응 제거기의 설계는 PN 복조하기 전에 생성되는 오차신호를 기반으로 하기 때문에 칩 속도로 동작하는 고속의 연산이 필요한 반면에, PN 복조 이후에 생성되는 심볼 오차신호를 설계에 사용하는 새로운 적응 간섭 제거기를 사용하게 되면 계산량을 감축할 수 있게 된다. 본 연구에서 구체적으로 가능한 간섭제거 구조에 대해 논의하였으며, 기존의 구조 및 새로운 구조 들의 성능 분석 및 비교에 공통으로 적용할 수 있는 PN 복조 이후에서의 데이터심볼 평균제곱오차를 이론적으로 고려하였다. 그리고 컴퓨터 모의 실험을 통하여 이론적인 결과들의 타당성을 검증하였다. 비교 결과 성능을 유지하거나 개선하면서 계산량 감축이 가능함을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.680-687
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• 2016

첨단화된 무기체계는 화력이 증가하고 다양한 기능이 추가됐지만, 무기의 결함은 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 따라서 군은 무기체계 개발 혹은 운용 시 발생하는 결함을 최소화하기 위해 품질향상의 필요성을 제기하고 있다. 최근 제조업에서는 품질 향상을 위해 품질 데이터를 활용한 빅 데이터 분석에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 방위산업도 품질향상을 위해 다양한 시도를 하고 있지만, 무기 체계 개발 단계에서는 데이터 수집이 어려운 특성으로 인해 합리적인 품질분석이 불가능하다. 따라서 본 논문은 후속군수지원 단계의 데이터를 활용하여 무기체계와 부대에 대한 결함 유형을 분석한다. 후속군수지원 데이터는 전력화 이후에 수집되는 데이터로써 무기체계를 사용하는 부대들의 정비 요청에 관한 정보를 포함한다. 이러한 정보를 통해 본 연구는 무기체계의 결함에 영향을 미치는 변수들을 선택하고, 선택된 변수들에 대한 분석을 수행한다. 이러한 분석 결과는 무기개발 시 고려해야할 중요한 요인들을 찾고, 이를 반영한 무기체계 품질향상 방법론을 제안한다. 이 방법론은 무기체계 개발 기간을 단축시키고, 결함을 줄여 품질향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.123-132
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• 2012

가스센서는 그 용도에 따라서, 자동차용(배출가스, 연료혼합 가스, 산소, 분진), 농수산 식품산업용(신선도, 저장, $CO_2$, 습도, $NH_3$, 질소산화물 가스, 유기가스, 농약 및 살충제로부터 방출되는 유독가스), 산업 의료용(석유화학제품 가스, 수소, 산소, 유독가스), 군사용(화학무기 가스), 환경 측정용(CO를 비롯한 황과 질소 등으로 구성된 대기오염가스), 가정용(LNG, LPG, 부탄, 실내공기, 습도) 등으로 매우 다양하게 사용하고 있다. 산업 현장의 유해물질 종류는 약 700종으로 알려져 있으며 이들 중 대다수의 물질은 일반적인 환경 조건에서 가스 형태로 존재한다. 본 연구에서는 이러한 유독 가스들 중에서 차량 내부 등의 밀폐된 공간에서 발생하기 쉬운 중요한 탄소(CO), 이산화탄소($CO_2$), 암모니아 ($NH_3$)의 세 가지 가스를 검출하는 휴대용 가스센서 모듈을 구현하고자 한다. 유독 가스 중에서도 가장 인명 사고의 중요한 요소인 NH3, $CO_2$, CO의 3종류 가스를 검출하는 다중 가스검출 센서에 대해 연구한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.115-123
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• 2017

우리 군이 그동안 전차, 자주포, 미사일 등 주요 무기체계를 개발하여 전력화 하면서 외형적으로 괄목할만한 성과를 이루어 왔음에도 불구하고, 개발된 무기가 실제 전장에서 어떤 효과를 발휘할 것인가에 대한 척도를 제시해 주는 무기효과자료를 산출하는 것에 대해서는 관심이 부족하였다. 이러한 이유로 아직까지 무기효과자료 산출을 위한 기반이 미흡하여, 무기효과자료는 대부분 미국으로부터 도입된 JMEM 자료를 활용하고 있고 미 확보된 자료에 대해서는 사용부서에서 각자 연구하여 데이터를 생산, 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 수행되어 온 무기효과 산출방법론을 연구하여 간편하면서도 적은 예산으로 신뢰성있는 무기효과자료를 산출할 수 있는 방법을 도출하는 데 중점을 두었다. 미국의 JMEM 방법론으로부터 식별한 절차 및 알고리즘을 활용하고, 현재 한국군이 보유하고 있는 유사 무기체계의 무기효과자료를 기초로 통계 및 시뮬레이션기법을 복합적으로 적용하여 직사화기 중 대표화기인 전차를 중심으로 살상확률(Pk)을 계산하는 방법론을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권2호
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• pp.167-177
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• 2018

미국, 영국, 독일 등 주요국들은 2001년 9/11 테러 이후 초국가적이고 비대칭적이며 포괄적인 위협에 직면하여 국가정보체계를 개혁하고, 대테러리즘, 대량살상무기(WMD) 확산저지, 국토안보, 극우 극좌 과격주의 위협에 대한 정보역량을 강화하였다. 2017년 출범한 한국의 문재인 정부는 국가정보원의 불법적 정치적 개입과 권력남용을 청산하고, 국가안보를 위한 효율적인 국가정보기관으로 재탄생시키기 위해 개혁방안을 마련하여 논의하고 있다. 국가정보원의 개혁방향을 논의할 때 중요한 사항은 첫째, 정보기관의 분리형 모델을 채택하여 국가정보원의 국내정보 활동을 일부 제한하고 국외정보 활동에 전념하게 할 것인지 또는 새로운 국내정보활동 기관을 설치할 것인지에 대한 심층적인 검토가 필요하다. 둘째, 국가정보원의 대공수사권을 경찰에 이관하는 문제는 북한의 지속적 군사도발, 대남공작 및 사이버 위협이 지속되는 상황에서, 정보기관 활동의 효율성과 전문성의 균형 측면에서 신중히 접근해야하는 사안이다. 셋째, 행정부와 국회의 정보기관 통제 감독 기능을 강화하여 민주화시대에 부합하는 국가정보원의 정치적 중립성 유지, 시민기본권 보장 및 예산집행의 투명성 제고를 위해 노력해야할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.67-74
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• 2021

육군 지상작전사령부는 4차 산업혁명 기술의 고도화와 변화된 안보환경에 따른 미래 지상작전 승리를 도모하기 위해 국방 분야에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 다양한 방법론을 연구하였다. 인공지능을 적용하여 지상작전을 혁신하기 위한 추진전략과 과제를 개발하는 방법으로 PEST-7S-SWOT 방법론을 적용하였다. PEST-7S-SWOT 방법은 3단계로 적용하여 1단계는 외부환경요인 분석단계로 PEST 방법을 적용하여 외부환경 영향요소를 기회와 위험요인으로 도출하고, 2단계는 내부환경요인 분석단계로 7S 방법을 적용하여 조직의 현 상태분석을 통해 강점과 약점요인을 도출할 수 있었다. 마지막 3단계는 SWOT 분석을 적용하는 단계로 1단계의 기회 및 위험요인과 2단계의 강점과 약점요인을 기준으로 대응전략을 수립하여 추진전략과 과제를 도출하였다. 본 연구를 통해 지상작전사령부의 AI 발전을 위해 정책 및 제도 발전, 조직 및 편성 강화, AI 발전기반 구축, 전문성 및 능력 제고 등 4개 분야의 AI 추진전략과 11개 추진과제를 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.116-126
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• 2021

지상작전사령부는 지상작전수행개념인 "결정적 통합작전" 구현을 위해 작전계획 및 작전수행체계 발전을 지속해서 추진하였고 괄목할 만한 성과를 거두었다. 특히 전쟁 초기부터 공격과 방어를 동시에 실시하여 종심지역의 적을 무력화시켜 아군에게 유리한 여건을 조기에 조성하기 위한 "공방동시통합작전"을 중점적으로 발전시켰다. 그러나 기존의 M&S 체계만으로는 종심작전 효과분석이 제한되어 지휘관에게 과학적이고 합리적인 의사결정 지원이 불가하였다. 본 연구의 목적은 전장관리체계에서 사용 가능한 종심작전 효과분석 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 먼저 종심작전 수행 구성요소인 감시, 물리적타격, 비물리적타격 효과분석에 관한 선행연구를 하여 각각의 특징 및 제한사항을 고찰하고 연구 방향을 제시하였다. 다음으로 전·평시 지구사에서 생산되는 데이터를 활용하여 구성요소 간 상호작용이 반영된 종심작전 효과분석 방법론을 제시하였고, 전투실험 및 자료수집 등을 통해 분야별 입력데이터를 산출하였다. 최종적으로 종심작전효과예측모델 (DECAM)을 구현하고 지구사 및 군단 전투참모단에 배포하여 연합연습 간 활용하였다. 본 연구를 통해 효과분석 방법론 및 개발된 모델의 유용성을 확인할 수 있었으며 지구사 및 군단의 종심작전 수행능력 발전에 기여할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.705-713
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• 2021

케이지 조립체는 발사대의 사격 플랫폼 역할을 하므로 목표물에 대한 사격 정확성을 확보하기 위한 정확한 조준이 필수적이다. 그러나 천무 발사대의 방향성 오류로 인한 케이지의 비정상적인 회전으로 장비에 대한 품질 문제가 지속적으로 발생하였다. 이러한 무기체계의 품질문제는 우리 군의 전력 손실에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 현재 운용중인 천무 발사대 케이지의 방향성 오류 현상을 대상으로 결함 고찰 및 원인분석을 수행하여, 개선방안을 도출하였다. 또한 케이지 방향 결정 신호 흐름 구성 분석을 통해 방향성 오류 발생이 가능한 예상 원인을 모두 도출하여 소프트웨어 방어 설계를 통해 방향성 상실 문제를 완전 차단하고자 하였다. 본 연구를 통해 데이터의 불특정한 신호를 방지하여 레졸버의 신호오류를 개선하였다. 또한 데이터의 왜곡을 최소화하기 위하여, 방향성 판단방식을 개선하였다. 마지막으로 케이지 회전방향에 대한 데이터가 저장오류나 통신오류로부터 영향을 받지 않도록 방향성 저장공간과 확인방식을 개선하였다. 개선사항에 대한 신뢰성은 체계 적용성 검증을 수행하여 입증되었다. 본 연구는 향후 유사무기체계에 대한 고장분석 및 설계에 참고자료가 될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.125-134
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• 2022

정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게 제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반 포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다.