네트워크의 급격한 발전과 무기 기술력의 향상으로 인해 현대전은 첨단화된 무기를 즉각적으로 사용할 수 있는 능력을 필요로 하게 되었다. 이를 위해서는 지속적인 훈련이 필요하지만, 많은 인력을 들임으로써 과도한 예산을 요구하게 된다. 따라서, 국방 모델링/시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 사용하여 훈련하는 사례가 증가하고 있다. 하지만, 이러한 시뮬레이션 환경들은 현실감을 떨어뜨리기 때문에 실 훈련과 가상 훈련을 병합한 훈련 환경을 제공할 수 있는 L-V-C 체계가 대두되었고, 이를 제공하는 다양한 미들웨어가 존재한다. 기존의 미들웨어들은 서로 다른 시뮬레이션을 연동해줄 수 있지만, 세 가지(Live, Virtual, Constructive)의 모든 체계를 연동해주지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 서로 다른 미들웨어 간 연동을 제안하고, 실험적으로 증명하기 위해 대표적인 미들웨어인 HLA와 DDS간의 연동을 보인다.
최근 국가의 향후 국방 계획이 첨단 무기체계로 향하는 만큼, 이를 위한 군 정비시설도 점점 중요해지고 있다. 하지만 현재 군 정비시설은 관리자의 경험적인 방법과 단순 수리적 계산으로 운용되고 있다. 그래서 본 연구에서는 좀 더 과학적이고 논리적인 방법을 이용하여 군 정비시설 운용 최적화 방법을 제시한다. 연구는 다음과 같은 절차를 따른다. 첫째, 군 정비시설 운용을 분석하여 시뮬레이션을 설계한다. 둘째, 최적화를 위해 독립변수와 종속변수를 정의한다. 독립변수는 군 정비시설 운용 세부사항으로 볼 수 있는 정비장비, 운반장비, 그리고 작업자 수이고, 종속변수는 독립변수에 영향을 받는 총 정비시간으로 결정한다. 셋째, 설계된 시뮬레이션 모델을 기준으로 Warmup 기간을 얻기 위해 Warmup 분석 한다. 넷째, 군 정비시설 운용 최적화를 위해 독립변수의 최적 조합을 메타휴리스틱인 진화전략을 이용하여 산출한다. 이 최적 조합을 통해 군 정비시설 운용은 제한된 비용 내 최대 효과를 얻을 수 있다. 향후 복수의 무기체계 장비를 정비하는 군 정비시설의 다목적 분석 연구를 할 것이다.
현대의 무기체계는 복잡한 체계로 구성되어 있기 때문에 성능개량 요소의 우선 순위를 도출하는 것은 상당한 어려움이 있다. 또한, 이해관계자들의 의견을 고려한 정량적 성능개량 요소 우선순위 선정 방법론에 대한 연구도 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 K1계열 전차와 K2전차의 성능개량 요소 우선순위를 정량적으로 도출하기 위해 전차 개발 경험을 보유한 전문가들을 대상으로 설문을 수행하고 AHP, 평점법, TOPSIS 기법을 이용하여 서문 데이터를 분석하고 분석 결과로 우선순위를 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 무기체계 개발 및 성능개량 단계에서 이해관계자들의 의사결정 지표로 활용될 것으로 기대된다.
The private sector is currently reviewing the feasibility of the project or deciding economic policies by analyzing the economic ripple effects. However, the arms acquisition project focuses on the need for the national defense weapons system by analyzing the costs and the effectiveness of the analysis and reviewing the necessity and feasibility of the project. In order to analyze the economic ripple effects, KB (the Bank of Korea) prepares and publishes an analysis table of industrial associations in a given unit. IAAR (the industrial association analysis report) is difficult to apply directly to the defense weapons system. Therefore, research on the economic ripple effects applicable to the defense arms procurement project was needed. In this study, we propose the generic methodology for estimating economical and technical ripple effects resulted in acquiring new weapon systems. Based on the analysis of inter-industrial relations, economical ripple effects are estimated with production inducing effects, value-induced effects, employment-induced effects and export-induced effects. Also, the technological ripple effects are estimated with technological intensity represented by investment cost in research and development. To show the validity of proposed methodology, a case study of acquiring new weapon systems such as GR (guided rocket), destroyer, and helicopter is accomplished. From the case study, it is concluded that these economical & technological ripple effects can be used as a reference to decision making in the course of acquiring major future defense weapons systems.
육군은 4차 산업혁명과 관련된 기술들을 국방분야에 접목시켜 전투력을 증대시키기 위한 노력을 하고 있다. 초지능, 초연결 기동화 부대 양성을 목표로 Army TIGER 4.0 체계 구축을 추진하고 있으며, 육군비전 2050에서는 인공지능 기반의 미래 지휘통제체계 및 감시정찰체계 운용 개념을 제시하였다. 이러한 기술들을 활용하기 위해서는 지휘통제체계 및 무기체계간 데이터를 유기적으로 송수신할 수 있도록 하는 군의 전술통신체계를 발전시켜나가야 한다. 따라서 본 논문에서는 해외의 전술통신체계를 분석하고 현재 군에서 운용하고 있는 전술통신체계의 제한사항을 도출하여 우리 군의 미래 전술통신체계에 접목시킬 수 있는 요소들을 제시한다. 이를 토대로 위성 중심의 다계층 통합운용 구조 및 소규모 부대에 기동간통신을 제공하기 위한 방안들에 대해 살펴보고, 미래에 활용될 무기체계들로부터 발생될 데이터의 양을 예측하여 대용량 전송능력이 확보되어야 하는 필요성을 제시하며 지능형네트워크 기술을 활용하여 네트워크를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하고자 한다.
전투기 또는 무장헬기 날개에 장착된 무기체계의 전달정렬 성능 향상을 위해서는 정확한 플렉셔 모델이 필요하다. 플렉셔를 역학적, 확률적으로 모델링하는 방법들이 연구되고 있지만, 여전히 무기체계에 적용하기엔 모델링의 정확도가 낮다. 최근 연구되고 있는 딥러닝 기법들은 이러한 플렉셔의 비선형 특성을 모델링하기 적합하지만, 그에 앞서 딥러닝 모델링을 위해 다량의 플렉셔 데이터를 확보하는 과정에서 전투기를 운용하여 필요한 데이터를 얻는 것은 현실적으로 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터 생성을 위해 활발히 연구 중인 생성적 적대 신경망 알고리즘을 활용하여 이미 획득한 플렉셔 데이터를 다량으로 늘리는 알고리즘을 연구하고, 생성적 적대 신경망의 대표적인 정량적 평가기법을 활용하여 실제 원본 데이터와의 유사도를 평가하였다.
본 논문에서는 열해석의 하중조건으로 레이저 열원을 설정하여 반사경의 구조-열-광학 성능 분석을 수행하였다. 레이저 열원 모델은 가우시안 빔을 바탕으로 반투명한 소재를 고려한 Beer-Lambert 법칙을 적용하여 하중조건으로 선정하였으며, 반사경만의 성능 분석을 위하여 기구부는 고려하지 않았다. 열변형해석을 수행하여 반사경 표면의 온도 변화로 인한 열응력과 열변형 데이터를 얻었다. 열변형에 의한 반사경 표면의 변위 데이터를 Zernike 다항식에 피팅하여 파면오차를 계산하였으며, 이를 통해 고에너지 레이저가 반사경으로 입사될 때 반사경의 광학 성능을 예측할 수 있었다.
4차 산업혁명 시대에는 보안 네트워킹 기술이 국방 무기 체계에서 필수적인 역할을 하고 있다. 정보보안을 위해 암호 기술을 사용한다. 암호 기술의 안전성은 케르크호프의 원칙(Kerchoff's principle)에서 강조하듯 암호 기술 알고리즘이 아닌 암호 기술의 안전한 키 관리에 기반한다. 그러나, 전장 환경에서 무기체계의 잦은 이동으로 인해 네트워크 구조가 변하며 전통적인 중앙 집중식 키 관리 방법을 사용하기가 어렵다. 또한 IoBT(Internet of Battlefield Things) 환경에서 사용되는 각 노드의 시스템 자원은 크기, 용량, 성능이 제한되므로 기존의 키 관리 알고리즘보다 계산량과 복잡도가 적은 경량화 키 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 IoBT 환경을 위한 경량화 방식의 새로운 키 위탁 방식을 제안한다. 제안된 기법의 안전성과 성능을 수치 분석과 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
절충교역 제도는 무기체계 거래 시 구매국이 관련 선진기술 등을 무상으로 획득할 수 있는 수단으로써 전 세계 다수 국가에서 국방 전력증강을 위해 활용하고 있다. 절충교역 계약은 화폐가 아닌 '가치'를 기준으로 하며, 그 가치는 관련 법규에서 정한 수준 이상을 만족해야한다. 이에 따라 국외업체가 제안한 기술의 가치를 객관적이고 합리적으로 평가할 수 있는 방법론이 필수적으로 요구된다. 현재 절충교역 기술가치평가는 국방기술품질원, 국방과학연구소 등에서 각각의 평가기법을 활용하여 실시하고 있다. 그러나 가치평가를 위한 분석지표가 한정되어 있어 절충교역으로 획득가능한 다양한 기술의 모든 특성을 반영하기에는 한계성이 존재한다. 본 논문에서는 이에 착안하여 절충교역으로 획득되는 기술분야인 부품제작 기술, 창정비 기술, 군수장비 성능개량 기술, 연구개발 기술별로 특성을 반영한 각각의 분석지표를 개발하였으며, 이를 위해 델파이 기법을 활용하였다. 또한 요인분석을 통해 개발된 분석지표를 분류함으로써 향후 활용성이 용이하도록 하였다. 연구결과로 도출된 분석지표를 활용함으로써 각 획득기술별로 보다 정확한 평가를 할 수 있을 것이며 이를 통해 절충교역 협상 시 우리나라의 국외 협상력을 제고시킬 수 있을 것으로 기대된다.
현재 대한민국의 인구절벽 현상으로 인한 한국군의 군 병력부족으로 대한민국의 심각한 국방 공백이 발생될 수 있는 상황이다. 따라서 인구감소로 인한 대한민국의 국방 공백을 해결하기 위해 한국군은 보병을 제외한 기계화 부대에 재편된 인원을 축소시키고 자율주행화하여 국방 공백을 상쇄해 유사시 북한군이 한국군에게 행할 수 있는 군사적 도발 및 선제공격에 대비하는 정책을 펼칠 가능성이 있다. 본 논문에서는 우리 군이 기계화 부대에 재편된 자주포와 같은 무기체계들에 있어 자동화와 자율주행화로 인원을 감축시킬 때 K-9자주포의 자율주행 및 진지 배치에 관한 운용 가능성을 확인하고 K-9자주포의 자율주행화와 이에 따른 운용방법과 그 필요성 및 타당성을 간단한 자율주행이 가능한 K-9자주포 모형 로봇으로 위의 내용을 모사하여 설명하였다. 그리고 자율주행이 가능한 실제 K-9자주포를 실전에 배치하였을 때 나타날 수 있는 문제점을 예측하여 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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