The rapid growth of virtual reality technology in the era of the 4th Industrial Revolution has accelerated scientification of combat training systems in addition to ICT(information and communications technology) in military field. Recently, research and development of simulators based on virtual reality have been actively conducted in order to solve sensitive issues such as increase of civil complaints due to the noise of a shooting range, prevention of shooting accident, and reduction of training cost. In this paper, we propose two key solutions: spatial synchronization method and modified point mass trajectory model with small angle approximation to overcome technical limitations of a current training simulator. A trainee who wears a haptic vest in a mixed reality environment built in MARS(medium-range assault rifle shooting simulator) is able to conduct not only precision shooting but also two-way engagement with virtual opponents. It is possible for trainee to receive more reliable evaluations in the MARS than an existing rifle simulator based on laser.
건설현장의 안전사고는 안전불감증과 허술한 재난관리시스템으로 인한 인재(人災)가 대부분이다. 따라서 여름 장마철과 혹서기에 대비, 현장의 감전사고 및 침수 붕괴재해 예방, 그 밖의 수해방지대책 등을 수립해 현장근로자에게 사전교육을 철저히 하는 것이 재해예방의 첫걸음이다. 특히 재난관리시스템 및 매뉴얼을 구축한 뒤 재난 유형과 상활별 시나리오를 구성, 이를 바탕으로 사전교육과 모의훈련을 통해 긴급조치 및 대피계획을 수립 실시하는 등 구체적인 재해대책 요령을 숙지하면 재해를 줄일 수 있다. 본지는 회원사의 공사안전에 참고가 되도록 한국산업안전보건공단에서 제공한 장마철 혹서기 건설 현장 안전지침을 게재한다.
휴즈 항공사는 1050년대에 최초로 공대공 유도 미사일인 팰콘(Falcon)을 개발한이래 30여년 이상 첨단 전자기술분야에 참여하고 있다. 오늘날 휴즈사는 전자분야에서 미국내 가장 큰 방산업체이다. 휴즈사는 현재 유도 미사일, 항공전자, 통신위성, 전자광학, 항공기 레이다, 항공방위 지휘통제 시스템, 산업전자, 모의장비 및 훈련등 광범위한 기술분야에 참여하고 있다. 원래 세계군사장비에 탑재되는 항공전자장비 개발업체로 알려진 휴즈사는 신기술을 민수분야와 산업분야에 적용하였으며, 이에따라 우주시스템, 통신 서비스, 모의장비, 기타 첨단 전자 장비 및 민수용 장비 개발업체로 발전하였다. 지난 몇년동안 휴즈사는 미 국방부 매출액 10위권의 업체로 성장하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.430-436
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2018
Special railway vehicles for track maintenance are equipped with a tamping device that adjusts various track trajectories to reduce the vibration of rolling stock and improve ride quality during trains passing over a track. The development of a simulator that can confirm the error of the actual tamping work is important for reducing human error in the linearization of the track misalignment. In this study, to improve the reality and training effect of conventional 2D simulator, 3D simulator modeling was implemented for tamping work of special railway vehicles in virtual space. The problem of buffering during high screen quality of tamping work was solved using the Unwrap UVW mapping technique of a low polygon extracted from high quality polygon modeling. The human error in the training of the tamping work was detected by the principle of circle and square collision when the tamping tyne and the sleeper collided. In addition, vibration of the driving chair was generated at the same time as the collision, and the number of the sleeper strikes is displayed on the simulator exercise screen. Owing to the scattering of railway ballast protruding from the sleepers, which had a serious effect on the safety of the vehicle, the gravel bouncing effect of the tamping unit was applied.
Recent studies have reported about UAV-based disaster rescue system adopting AR technology. Performing a disaster rescue training in an environment similar to an actual disaster site results in high costs and risk of accidents. In this paper, we propose a simulation software using VR technology so that rescuer can safely and inexpensively train the operation of the disaster rescue system. Through the analysis of the existing system, we derived the requirements for virtualizing training, and developed the simulation software using Unreal Engine and Airsim API. Simulation results show that the proposed simulation software can effectively simulate the operation of the conventional disaster rescue system.
Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone are used for identifying trouble spots of software system in analysis or design phases. Many criticality prediction models for identifying fault-prone modules using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set. Unfortunately very few organizations have their own training data. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, KSM, based on Kohonen SOM neural networks. KSM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model (BPM), considering internal characteristics, utilization cost and accuracy of prediction. As a result, this paper shows that KSM has comparative performance with BPM.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.41
no.6
s.324
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pp.9-15
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2004
In MIMO-OFDM systems, conventional channel estimation techniques using comb type training symbols give relatively large mean squared errors(MSEs) at the edge subcarriers. To reduce the MSEs at these subcarriers, a cyclic comb type training structure is proposed. In the proposed cyclic training structure, all types of training symbols are transmitted cyclically at each antenna. At the receiver, the channel frequency responses that are estimated using each training symbol are averaged with weights obtained from the corresponding MSEs. Computer simulations showed that the proposed cyclic training structure gives more SNR gain than the conventional training structure.
본 논문은 우리 전력연구원에서 보유하고 있는 실시간 시뮬레이터(RTDS)를 이용하여 산학연을 대상으로 하여 개발된 교육, 훈련 시스템 중 하나의 아이템인 변압기 과도현상 훈련코스데 대해 소개하고자 한다. 실계통 현장에서 자주 발생하는 변압기 내부고장을 RTDS/RSCAD 상에서 구현하여 변압기 과도특성을 파악한 후 계통해석에 이용하고, 변압기 돌입전류 현상과 포화현상 모의를 통하여 변압기 과도현상에 대해 명확히 이해할 수 있도록 하는데 본 훈련코스의 목적이 있다. 우리 전력연구원은 2002년부터 산학연을 대상으로 실시간 시뮬레이터 응용 계통해석 교육을 여러차례 시행해 오고 있으며, 2007년 3월 교육, 훈련 시스템 구축이 완료됨에 따라 앞르로 정기적인 교육을 시행할 예정이다.
YoungBok Jo;Subin Choi;OH ByeongYun;YongHo Choi;Hojun Kim;Seonghoon Jeong;Byung Il Kwak;Mee Lan Han
Review of KIISC
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v.33
no.4
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pp.23-29
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2023
대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.610-613
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2021
육군은 90년대부터 워게임 모의모델을 활용하여 군단 전투지휘훈련, 전구 연합지휘소연습, 사·군단 작전계획 검증을 하였으며, 현재는 차세대 워게임 모의모델을 개발하기 위한 기술적 검토단계에 있다. 워게임 모의모델의 객체인 가상군을 자동화하기 위한 연구는 오래전부터 진행되었으나, 규칙기반 시스템을 적용한 반자동화군에 대한 연구가 일부 진행된 수준이다. 이에 본 논문에서는 게이머 행동패턴을 기반으로 학습한 인공지능으로 차세대 육군 워게임모델의 대항군 기동부대를 완전자동화하는 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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