본 논문은 대용량 유도전동기의 기동특성을 분석하였다. 유도전동기 토크는 전류와 자속의 곱으로서 이 자속을 발생시키기 위해서는 여자전류에 해당되는 무효전력이 필요하다. 유도전동기에 필요한 무효전력을 공급하는 방법으로 역률 보상장치를 사용하여 전원측을 대신하여 공급하는 방법을 많이 사용하는데, 역률 보상장치를 사용할 경우 피상전력을 줄일 수 있어 역률을 향상시킬 수 있다. 역률을 개선하기 위한 보상장치를 설치하는 방법으로 부하마다 설치하는 경우와 전체를 일괄 보상하는 방법으로 고압 대용량의 부하로서 일정한 운전패턴을 가지고 있는 경우에는 주로 개별보상이 주로 사용된다. 일반적으로 대용량 유도전동기는 기동 보호장치를 이용하지만 이 논문은 전전압 기동시의 특성을 분석하는 가상의 상황을 가정하여 기동특성에 대한 이론과 실제의 운전특성을 측정 분석하고 역률개선 콘덴서를 이용하여 기동특성을 개선해 보았다.
본 논문은 무인전투기를 위한 일대일 근접 교전 상황에서의 가상 추적점을 이용한 자율 공중 교전 법칙에 관해 기술하였다. 가상의 지연 및 선도 추적점으로 구성된 가상 추적점은 전술 교전 기동을 수행하기 위해서 도입한 것으로 각 가상 추적점은 전투기의 공력 특성과 기본 전투 기동의 선회원, 총 에너지 및 무기 거동 특성을 고려하여 생성된다. 무인전투기는 현재의 교전 상태를 기반으로 기동 전환을 위해 각 추적 기동의 확률을 평가하는 스무딩 함수를 이용해 단일의 가상 추적점을 결정하고 추적 기동을 실시하게 된다. 제안된 기법은 상용 전투기 모델과 X-Plane 시뮬레이터를 이용한 고충실도의 실시간 교전시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 현재 운용 중인 아리랑위성 2호와 발사예정인 아리랑위성 5호의 우주파편 충돌 회피기동 주기를 분석하였다. 이때, 각 위성들의 임무궤도 특성, 충돌 회피 여유시간, 허용 충돌확률, 위치 불확실성 등의 인자들의 변화에 따라 분석을 수행하였다. 또한, 결과의 타당성을 검증하기 위해 실제 1년 동안 생성된 NORAD TLE 카탈로그(catalog) 상의 우주 물체들과 아리랑위성 2호와의 충돌 회피기동 주기를 계산하였다. 분석 결과, 두 위성 모두 연중 약 1회 충돌 회피기동이 요구됨을 확인할 수 있었으며, 계산 인자들의 변화에 따른 결과 분석을 통해 추후 발사 예정인 저궤도 위성들의 충돌 회피기동 주기 예측 정밀도를 향상시키기 위한 방안들을 제시하였다.
휴대용 연료전지 시스템에 사용되는 연료 개질 시스템은 수소 발생기, 산화기, 일산화탄소 제거기로 구성되어 있다. 휴대용 연료전지 시스템 설계에서 시스템의 기동 시간은 매우 중요한 설계 인자이다. 특히, WGS 반응기의 기동 시간은 리포메이트의 질을 결정하기 때문에 전체 시스템의 기동 시간에 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 과량의 일산화탄소가 포함되어 있는 리포메이트 가스를 WGS 반응기에서 산화시킴으로써 WGS 반응기를 가열하는 방법을 사용하였다. 이때 공급되는 공기는 WGS 반응기 입구에 공급되어 기동 초기에 발생되는 과량의 일산화탄소가 함유된 리포메이트 가스를 제거하므로써, 운전 중에 일산화탄소의 과잉 공급없이 안정적으로 리포메이트를 공급함으로써 기동 시간을 단축할 수 있었다.
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.
인공위성 중 군사적 성격을 띠는 저궤도 소형 인공위성의 경우 다표적 관측을 필요로 하고 고해상도의 사진 및 영상의 수요가 증가하는 추세이다. 고해상도 영상과 다표적 관측을 위해 인공위성의 기동성이 가장 큰 변수로 작용한다. 소형 인공위성의 경우 고기동성을 갖게 되면 빠르게 자세기동을 할 수 있지만 자세 기동을 완료 후 다음 자세 기동을 할 때 잔류진동이 발생하게 된다. 이에 본 연구에서 자세 기동 후 발생하는 평판의 진동 특성을 검증하기 위하여 자세기동을 모사하기 위한 실험 치구를 제작하고 실험을 수행하였다. 추가로 이러한 진동을 저감시키기 위해 영구자석을 이용한 수동형 감쇠방법으로 와전류 브레이크 시스템을 응용한 와전류 감쇠기를 제시하였다. 와전류 감쇠기를 적용하기 위하여 수학적 모델을 정립하였으며 영구자석의 자속밀도와 공극거리에 따라 이를 실험적으로 구현하였으며, 4개의 태양전지판(평판) 중 1개 평판을 특정하여 와전류감쇠기를 적용유무에 따라 자세 기동 후 발생하는 잔류진동에 대한 저감 성능을 실험적으로 검증하였다.
적외선 유도 미사일은 미사일에서 자체적으로 방사하는 신호가 없어 항공기에서 접근을 인지하고 대응하기가 어렵다. 또한 적외선 유도 미사일을 탐지하는 MAW(missile approach warning)는 고가의 장비로 현재는 항공기에의 사용이 제한되고 있으며 그 효용성이 공개된바가 없다. 따라서 본 연구에서는 MAW가 탑재되어 항공기가 접근하는 유도 미사일에 대해 회피기동을 수행할 때 항공기의 생존성이 얼마나 증가하는지를 해석하여 MAW의 효용성을 평가하고자 하였다. 생존성의 평가지표로 위험 거리를 사용하였으며 고도 5km를 마하 0.9로 비행하는 항공기에 대해 AIM-9 적외선 유도 미사일이 접근하는 상황에 대한 위험 거리를 방위각 별로 도출하였다. 항공기의 회피기동에 대한 변수로는 5~7km의 MAW 인지거리와 3~7G의 항공기 기동성능을 고려하였다. 해석 결과 MAW를 통한 미사일 접근 인지와 회피기동 만으로도 위험 거리가 상당히 감소하는 것을 확인했다. 회피기동에 따른 위험 거리의 감소는 최대 29.4%로 나타났다. 또한 상대적으로 향상시키기 어려운 항공기 기동성능보다는 MAW 인지거리를 증가시키는 것이 위험 거리의 감소에 더 효과적인 것으로 나타났다.
해군 함정은 고속함, 호위함, 구축함, 상륙함 등 다양한 클래스로 구성되어 있다. 함대 레벨의 기동작전 시 다양한 클래스의 함정이 작전에 포함될 수 있으며, 기함은 소속된 기동함대 세력에 대한 작전 수행 권한을 가진다. 기동 함대에 소속된 함정 간 통신 수단으로는 음성망, 문자망, 전술데이터링크 망 등 다양한 통신 수단이 존재한다. 기존 함대 레벨의 기동작전은 음성과 문자망 위주로 수행되었으며, 전술데이터링크는 함정 간 전술정보 공유를 위주로 사용되었다. 본 연구는 함대 기동작전 시 차기구축함과 같은 기함의 작전통제를 위한 능력 확보를 위해 함정 간 통신 수단인 전술데이터링크를 기반으로 함대레벨의 작전통제를 위한 HCI를 설계하고자 하였다. 최근 해군 함정은 함정에 탑재된 센서, 무장 및 전술데이터링크 운용이 전투관리체계에 통합된 형태로 개발되고 있으며, 본 연구도 전투관리체계에 통합 개발된 전술데이터링크를 기반으로 HCI를 설계하였다. 본 연구를 통해 기동함대 작전 시 전투관리체계 운용자의 전술데이터링크 운용 효율성을 확보하고, 기동함대 사령관 및 작전요원의 전장상황인식 능력을 향상시키고자 하였다.
본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
한국형 헬기 개발사업의 성공적인 결과로 인하여 노후화된 UH-1및 500MD 헬기를 대체하는 수리온(Surion)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 높은 기동성을 보유한 수리온은 미래 전장에서의 병력수송 및 특수작전 등 다양한 임무를 수행할 것으로 예상되며 이를 지원하기 위한 저고도 전술기동 능력이 요구되고 있다. 그러나 수리온 운용시, 대공 위협 요소를 고려한 최적 저고도 전술기동에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구는 강화학습 기반의 알고리즘 중에 하나인 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘과 적 대공위협을 고려하여 수리온이 작전 목표지역까지 도달하도록 하는 저고도 상에서의 최적화된 기동 경로를 산출하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, Unity 환경과 ML-Agents 라이브러리 상에서 실사화된 수리온 모델을 기초로 약 2×107 회의 강화학습을 진행하였고, 제안하는 방법을 적용하여 수리온의 최단시간 및 최소피해를 달성하는 최적 저고도 전술기동 경로를 산출하는 정책을 도출하였다. 그 결과, '최단 시간' 및 '최소 피해'라는 두 가지 기준을 충족하는 최적 경로가 도출되었다. 본 연구의 결과는 수리온 및 수리온 무인체계를 운용하는 다양한 작전에 활용되어 기동계획을 수립할 시 기동성, 작전성공율, 그리고 생존율을 예측하는데 보탬이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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