As a part of development of Korean K2 main battle tank, embedded training computer to be operated in the main equipment, which makes it possible to train without a special-purposed training simulator, was adopted for tank combat training. The category of embedded training of Korean K2 main battle tank includes driving training, gunnery training, single tank combat training, platoon level combat training, and command and platoon leaders combat training. For realization unit level tank embedded training system, the virtual reality was utilized for real time image rendering, and network based real time communication system of K2 tank was utilized for sharing status information between tanks. As a result, it is possible to train themselves on their own tank for enhancing the operational skills and harmonized task with members.
본 논문에서는 지속적으로 발생하는 송변전고장을 효과적으로 대처하기 위한 근원적 고장예방대책으로 실질적인 위기대응훈련과 변전설비운영분야 근무 직원의 역량강화를 위한 실설비와 연계된 옥내.외 변전소 형태의 변전종합실습장을 구축하는 방안을 제시하였다. 이를 토대로 중앙교육원내 정진관을 개보수하여 실변전설비를 활용한 설비점검, 모의고장훈련, 계통시뮬레이터 실습 및 주요 변전설비 전시가 동시에 이루어지도록 변전종합실습장을 구축하였다. 이를 통하여 변전분야 전 교육과정에 실습장을 활용한 실습교육을 도입하여 변전설비운영분야 근무자의 실무능력배양을 위한 변전분야 종합 교육센터로 전환 할 수 있는 계기를 마련하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.113-124
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2001
의사결정나무모형 가운데 하나인 CHAID, 로지스틱 회귀모형, 이들을 이용한 각각의 베깅모형 등 4가지 예측분류모형에 대한 오분류율과 훈련시간을 표본크기별로 계산하고, 이들 모형에 대한 모의실험 비교를 통하여 주어진 알고리즘들의 효율성을 평가하였다. 베깅 의사결정나무모형은 오분류율은 낮았으나 상대적으로 훈련시간이 가장 길었다.
모의 사격 시스템은 군사 훈련에 드는 많은 비용과 시간을 줄일 수 있음은 물론이고 사고의 위험을 배제할 수 있다. 특히 레이저를 이용한 모의 사격 시스템은 실탄을 사용한 훈련과 거의 유사한 환경을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 레이저빔을 인식하기 위한 효과적인 영상처리기법의 개발이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 방법은 인접한 두 영상에서 차 영상을 구하고 이 차 영상에서 빔을 배경과 구분하기 위해서 쓰레쉬홀딩 방법을 적용하였다. 이때 쓰레쉬홀드 값은 배경을 이루는 점들의 밝기 분포가 정규분포를 이룬다는 가정 하에 결정한다. 이 결과에 잡음제거와 영역분리 과정을 거쳐서 빔의 영역을 정한다. 이 영상처리 방법의 계산 복잡도는 영상의 크기와 잡음제거를 위해 사용한 마스크의 크기를 곱한 값에 비례한다. 실험에서 제안한 방법은 93.3%의 정확도를 보였다. 또한 부정확한 결과가 나오는 경우에도 항상 빔을 포함하여 영역을 잡는 것을 확인할 수 있었다.
사이버전 훈련 시스템에 현실감 있는 트래픽을 제공하기 위해서는 사전에 트래픽 유통계획 작성과 정상/위협 데이터셋을 이용한 훈련데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 사이버전 훈련 시스템에 실제 환경과 같은 배경 트래픽을 제공하기 위한 트래픽 유통계획 저작과 훈련데이터셋을 생성하는 방법의 설계와 구현 결과를 제시한다. 트래픽 유통계획은 트래픽을 유통할 훈련 환경의 네트워크 토폴로지와 실제 및 모의환경에서 수집한 트래픽 속성 정보를 이용하여 저작하는 방법을 제안한다. 트래픽 유통계획에 따라 훈련데이터셋을 생성하는 방법은 단위트래픽을 이용하는 방법과 프로토콜의 비율을 이용하는 혼합트래픽 양상 방법을 제안한다. 구현한 도구를 이용하여 트래픽 유통계획을 저작하고, 유통계획에 따른 훈련데이터셋 생성결과를 확인하였다.
본 논문은 가칭 '동원 시뮬레이션 모형'의 모의 조건과 모의 요소 설정 방안에 관한 연구이다. '동원 시뮬레이션 모형'은 각급 기관이 시뮬레이션 컴퓨터를 통하여 동원실행과정을 실상황과 유사하게 연습하는 훈련용 모듈이다. 지금까지 동원연습은 메시지 모의 방식으로 단편적이며 일부 기관만 연습하는 등의 많은 문제점이 제기되어 시뮬레이션 방식으로 전환이 필요한 실정이다. 그래서 동원연습과 시뮬레이션에 관한 이론적 배경과 선행연구를 검토하여 정부연습 목적에 부합하는 '동원 시뮬레이션 모형'의 요구 조건과 모의 요소를 도출하고 주요 개념과 방향을 제시하였다. 요구 조건은 각급 기관의 동원조치 모의와 전국적 범위의 동원실행도 정보 제공이다. 모의 요소는 동원유형별 모의 이벤트와 흐름도, 대상별 모의 범위와 수준, 기관별 물자동원 모의 내용과 주요 모의 품목, DB 적용, 모의 기간 등이다. 본 연구는 향후 '동원 시뮬레이션 모형'의 기술개발을 위한 정책 수립과 후속 연구에 유용할 것이며, '동원 시뮬레이션 모형'에 의한 실질적인 동원연습으로의 전환을 앞당기게 할 것이다.
앞으로 장비의 소형화 경향은 계속될 것이다. 병사와 소총에 부착되는 장비가 작을수록 시뮬레이션은 실제상황에 더욱 근접할수 있을 것이다. 대부분의 사용군에서 제병연합훈련은 훨씬 더 장기목표인 듯하며, 초기단계에서는 소규모 보병단위부대에서 TES분야에서만 시장규모가 약 3억불 수준으로 추정된다. 장차 TES사용이 확대되어 TES 분야에서의 활황이 예상되며, 독일, 프랑스 및 영국의 업체들중 최종 승자가 TES시장을 거의 독점할 것으로 전망된다
소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 사용 가능한 Walsh 부호화된 시간영역 훈련신호를 설계하고 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다중 경로 지연신호에 의하여 발생되는 훈련 신호간 상호간섭를 고려하면서 채널 응답 추정 공식을 closed-form으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법[9,14]에 비하여 성능이 우수하고 직교 훈련신호 설계시 대역폭을 증가시키지 않으며 4 × 4 MIMO-OFDM 시스템에서 널(null) 부반송파 존재하여도 채널 추정이 수행될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 OPDM 시스템에서 짧은 훈련신호(Short Preamble)의 I(inphase)와 Q(quadrature) 성분의 부호만을 사용한 심볼동기 기법을 제시한다. 이 심블동기 기법에서는 짧은 훈련신호를 2배의 Nyquist 속도로 표본화하고 자기상관(autocorrelation)과 상호상관(cross-correlation)을 모두 적용한다. 이 동기기법의 장점은 짬은 훈련신호 동안에 수신신호의 ACG(automatic gain control)를 병행할 수 있고 그 구현회로도 복잡하지 않다는 것이다. 무선채널의 다중경로, 송수신기의 편차주파수, 그리고 잡음에 대한 모의실험을 통하여 제시된 심볼동기 기법의 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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