Human and material resource planning is one representative example of Operations Research. Resource planning is important not only in civilian settings but also in military ones. In the Air Force, flight scheduling is one of the primary issues that must be addressed by the personnel who are connected to flight missions. However, although the topic is of great importance, relatively few studies have attempted to resolve the problem on a scientific basis. Each flight squadron has its own scheduling officers who manually draw up the flight schedules each day. While mistakes may not occur while drafting schedules, officers may experience difficulties in systematically adjusting to them. To increase efficiency in this context, this study proposes a mathematical model based on a binary variable. This model automatically drafts flight schedules considering pilot's mission efficiency. Furthermore, it also recommends that schedules be drawn up monthly and updated weekly, rather than being drafted from scratch each day. This will enable easier control when taking the various relevant factors into account. The model incorporates several parameters, such as matching of the main pilots and co-pilots, turn around time, availability of pilots and aircraft, monthly requirements of each flight mission, and maximum/minimum number of sorties that would be flown per week. The optimal solution to this model demonstrated an average improvement of nearly 47% compared with other feasible solutions.
Modeling and Simulation(M&S) has widely been used in various areas such as industry, academy and military. Especially, military have used the technology for acquisition, training, and combat assessment. In this paper, we introduce our experience using M&S technique to analyze the network traffic amount and packet delay time between two military bases. For this, we modeled the current network configuration of the military bases and simulated the model with NS-3 tool. The result provided us for an insight regarding the required network performance between two bases.
Statistical data have shown that most of aircraft accidents attributed to the spatial disorientation result from visually restricted environments such as a flight amid clouds or a night flight, in particular during roll maneuvering. This study investigates the time necessary for a flighting pilot to recognize a sloped status as a horizontal status on the condition that the roll maneuver is operating when the visual sense is blocked In this study, aspects which affect such disorientation phenomena are examined. The result of this study shows that a pilot is rushed into a somatogyral illusion when a certain time elapses with visual sense blocked, and that as a speed of the flight increases and a bank of aircraft decreases, so a rushing time increases rapidly.
Manned-unmanned teaming can be a very promising air-to-air combat tactic since it can maximize the advantage of combining human insight with the robustness of the machine. The rapid advances in artificial intelligence and autonomous control technology will speed up the development of manned-unmanned teaming air-to-air combat system. In this paper, we introduce a manned-unmanned teaming air-to-air combat tactic which is composed of a manned aircraft and an UAV. In this tactic, a manned aircraft equipped with radar is functioning both as a sensor to detect the hostile aircraft and as a controller to direct the UAV to engage the hostile aircraft. The UAV equipped with missiles is functioning as an actor to engage the hostile aircraft. We also developed a combat scenario of executing this tactic where the manned-unmanned teaming is engaging a hostile aircraft. The hostile aircraft is equipped with both missiles and radar. To demonstrate the efficiency of the tactic, we run the simulation of the scenario of the tactic. Using the simulation, we found the optimal formation and maneuver for the manned-unmanned teaming where the manned-unmanned teaming can survive while the hostile aircraft is shot-downed. The result of this study can provide an insight to how manned aircraft can collaborate with UAV to carry out air-to-air combat missions.
본 논문에서는 위성방송의 네트워크에 적용 가능한 속성기반 암호전송 알고리즘을 제안하고자 한다. 암호전송 알고리즘은 위성을 통해 사업자(송신자)가 다수의 정당한 사용자에게 콘텐츠를 효율적이며 안전하게 전송할 수 있는 기법이며, 속성기반 암호 알고리즘은 콘텐츠 또는 사용자가 지닌 속성에 따라 콘텐츠를 암호화하고, 그 속성의 일정 부분을 만족하면 복호화가 가능한 알고리즘으로 본 논문에서는 두 알고리즘의 효율적인 결합을 통해 위성방송 네트워크의 안전성과 운용성을 높인 알고리즘이다. 즉, 다수의 사용자에게 효율적으로 암호문을 전송할 수 있으며, 다양한 속성의 결합으로 복호화를 제어할 수 있는 장점을 가진 알고리즘이다. 제안 알고리즘은 효율성 측면에서 공개키, 개인키, 암호문의 크기를 크게 감소시켜 위성방송의 네트워크 부하를 줄일 수 있으며, 복호화 연산량을 절반으로 줄여 빠른 복호화를 가능하게 함으로서 사용자의 운용성을 높인 특징을 지닌다.
조직에서 이루어지는 반복적인 행정업무는 비효율적인 방법으로 진행되는 경우가 많다. 본 연구에서는 반복적인 작업을 자동화하기 위해 사용자의 접근성이 좋은 카카오톡 기반의 챗봇을 개발하고 실제 업무 환경에 사용했다. 그 결과 챗봇을 실제 운용하는 과정에서 여러 명이 동시에 접속할 때 서버가 다운되거나 응답이 되지 않는 문제를 확인했다. 이를 개선하기 위해 챗봇 서버에서 사용하는 프로그램의 언어를 변경하는 코드 고도화를 진행했으며, 데이터베이스 구조를 새로 설계하고 로드 밸런싱을 통해 서비스의 부하를 분산시키는 등 성능 향상을 위해 여러 방법을 시도했다. 각각의 방법이 얼마나 성능 개선에 영향을 주는지 확인하기 위해 초당 처리량, 평균 레이턴시 등의 지표를 통해 비교 후 챗봇을 실제 업무 환경에서 사용하면서 발생한 문제에 대한 개선방안을 제시했다.
대한민국 영공을 수호하게 될 공군사관학교 생도들의 체력은 주어진 임무를 완수하기 위하여 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구는 공군사관학교 여생도의 학년별 신체조성과 체력의 특성을 확인하고, 전체 여생도의 체지방률 수준에 따른 체력과의 관계를 검증하는데 그 목적이 있었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 공군사관학교 전체 여생도 50명(1학년 13명, 2학년 18명, 3학년 9명, 4학년 10명)을 대상으로 신체조성(골격근량, 체지방량, 체질량지수, 체지방률, 복부지방률, 기초대사량)과 체력(근력, 근지구력, 순발력, 민첩성, 유연성, 평형성)을 측정하였다. 자료처리는 학년별 신체조성과 체력의 특성을 파악하고 체지방률 수준에 따른 체력의 차이를 알아보기 위하여 일원변량분석을 하였다. 연구결과 여생도의 학년별 신체조성 중 체지방량, 체지방률에서 1학년이 4학년에 비해 낮았고, 2학년이 3-4학년에 비해 낮은 수치를 보였으며, 체질량지수는 2학년이 3-4학년에 비해 낮은 수치를 보였다. 여생도의 학년별 체력에는 차이가 나타나지 않았다. 체지방률에 따른 집단 간 체력은 순발력에서 20%미만 집단이 20~25%집단, 25.1~30%집단에 비해 높은 수치를 나타냈으며, 평형성은 20%미만인 집단이 25.1~30%집단에 비해 높은 수치를 나타냈다. 본 연구결과 여생도들의 학년별 신체조성에서 차이가 나타났으며, 특히 체지방률에 따라 순발력과 평형성에서 차이를 보였다. 따라서 공군사관학교 여생도는 공중 임무환경과 관련이 있는 순발력과 평형성 능력을 갖추기 위한 체지방의 관리의 필요성이 제기된다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
서울 보라매공원은 1985년 공군사관학교가 청주시로 이전한 후 1986년 5월 5일에 개원하였다. 공군사관학교 이전적지에서 출발한 서울 보라매공원의 태동과 변화를 조망하고 공원의 가치를 진단하는 것이 연구의 목적이다. 서울시 공공기록물을 중심으로 정책 보고서와 신문자료를 분석한 결과, 이전적지 공원으로서 서울 보라매공원의 의미는 다음과 같다. 첫째, 서울 보라매공원은 이전적지 공원 정책이 본격화되기 이전에 조성된 대규모 이전적지 공원으로 분류된다. 둘째, 서울 보라매공원은 다방면에서 공군사관학교의 기억과 흔적이 중첩하여 운영한 공원이라는 점에서 공원사적 가치를 가진다. 셋째, 이전적지 공원을 도시계획적으로 활용하여 공공적 가치를 도모함으로써 지역의 변화에 기여했다는 점에서 선도적이다. 서울 보라매공원은 도심에 대규모 공원녹지 면적을 확보한 전례 없는 사례이자 이전적지 공원으로서 기능과 역할을 제시했다는 점에서 한국 조경사에 시사하는 바가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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