• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.471-472
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• 2014

무기-표적할당(Weapon-Target Allocation: WTA)은 방어 무기체계의 신속하고 정확한 교전결심을 지원하기 위한 핵심적인 기술로서, 다수의 표적이 아군을 위협하는 상황에서 다수의 표적을 효과적으로 요격할 수 있도록 제한적인 무기자산을 효율적으로 할당하는 최적의 해를 찾는 문제이다. 최적의 해에 대한 평가 기준은 무기-표적 쌍들에 대한 요격확률의 합으로 계산된다. 요격확률은 무기가 표적을 요격하는 시점에 따라서 달라지므로, 정밀한 교전결심을 위해서는 요격 시점을 고려하여 무기를 할당하는 것이 중요하다. 특히나 초고속표적을 대응할 때는 표적의 속도가 매우 빨라 요격할 수 있는 시간이 매우 짧기 때문에 더욱 중요하다. 이러한 요구사항에도 불구하고 기존 연구에서는 요격 시점을 고려한 무기할당에 대한 연구가 미진하였다. 본 논문에서는 요격 시점을 고려한 무기할당 알고리즘을 제안하고자 하며 알고리즘에 대한 성능으로 표적에 대한 요격률뿐만 아니라, 표적 출현부터 요격까지의 소요시간인 교전반응시간을 분석하여 신속대응에 대한 성능도 함께 제시한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.469-470
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• 2014

동적 무기할당 문제는 전형적인 NP-완전 문제로써 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이는 매우 시간 제약적인 문제로써 가능한 단 시간 내에 적절한 무기할당 및 대응을 도출하여야 하지만 매우 유동적인 전장 환경에서 이는 쉽지 않다. 최근 이와 같이 높은 복잡성을 가진 빅데이터를 기반으로 하는 응용에서 분산 처리 시스템을 활용한 분석 및 처리에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있고, 대표적인 프레임워크로써 맵리듀스가 활용되고 있다. 그러나 맵리듀스는 전체 데이터에 대한 일괄 처리 기능만을 제공하므로 동적 데이터에 대한 유전자 알고리즘의 수행이 쉽지 않고, 최종 결과 도출에 여전히 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘 기반의 동적 무기할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘의 연속적인 데이터 처리의 지원을 위해 새롭게 추가 및 제거된 무기-표적 데이터만을 분석하고, 이를 기 분석 완료된 데이터와 결합하여 최종 결과를 도출한다. 이를 통해, 신속한 동적무기할당의 수행이 가능하다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.13 no.1
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• pp.1-8
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• 2010

This paper presents global and optimal solution for weapon assignment problems using the Munkres assignment algorithm. We propose a new modeling method of weapon assignment problems concerning some constraints of weapon systems. In this paper, we compares the Munkres weapon assignment algorithm with two other algorithms employing a search tree model in terms of computational complexity and performance. One is an optimal algorithm using exhausted search and the other is a greedy algorithm which selects the first search result as a solution. The experiment results show that the Munkres weapon assignment algorithm has better performance and less computational complexity in comparison with the two other algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.55-58
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장할당 문제를 제안하였다. 무장할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대한 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장할당 문제에 전역 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장할당문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전통적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.8
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• pp.118-126
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• 2018

In order to dominate the multiple-targets of high threat in the initial stage of combat, it is necessary to maximize the combat effect by rapidly firing as many weapons as possible within a short time. Therefore, it is mandatory to establish the effective weapon allocation and utilize them for the combat. In this paper, we propose a weapon assignment algorithm for rapid reaction in multi-target and multi-weapon environments. The proposed algorithm maximizes the combat effect by establishing the fire plan that enables the rapid action with the operation of low complexity. To show the superiority of our algorithm, we implement the evaluation and verification of performances through the simulation and visualization of our algorithm. Our experimental results show that the proposed algorithm perform the effective weapon assignment, which shows the high target assignment rate within the fast hour even under the large-scale battle environments. Therefore, our proposed scheme are expected to be highly useful when it is applied to real weapon systems.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.513-520
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• 2001

신규개발장비에 대하여 사용자가 제시한 RAM-D 요구조건을 만족하기 위한 하부 체계의 RAM-D 설계목표 설정 절차 및 방법에 대하여 기동무기체계의 대표적 장비인 전차를 대상으로 연구하여 RAM-D 요소별 할당 모델을 개발하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.539-544
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• 2003

The weapon-target assignment problem is solved using a genetic algorithm in this paper. The weapon-target assignment is an optimization problem which minimizes damages from enemy s attack or maximizes the kill probability of targets. Genetic algorithm is applied in this paper since it usually converges to a near global optimal solution. A specific structure of genetic algorithm which is suitable for the weapon-target assignment problem is proposed. A guideline selecting associated parameters is investigated through simulations. Comparition of the proposed method with several traditional optimization techniques for the weapon-target assignment problem shows the validity of the proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.23 no.4
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• pp.381-388
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• 2020

Weapon target assignment problem is an essential technology for automating the operator's rapid decision-making support in a battlefield situation. Weapon target assignment problem is a kind of the optimization problem that can build up an objective function by maximizing the number of threat target destructed or maximizing the survival rate of the protected assets. Weapon target assignment problem is known as the NP-Complete, and various studies have been conducted on it. Among them, a greedy heuristic algorithm which guarantees (1-1/e) approximation has been considered a very practical method in order to enhance the applicability of the real weapon system. In this paper, we formulated the weapon target assignment problem for supporting decision-making at the level of artillery. The lazy strategy based on hierarchical structure is proposed to accelerate the greedy algorithm. By experimental results, we show that our algorithm is more efficient in processing time and support the same level of the objective function value with the basic greedy algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.20 no.3
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• pp.441-453
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• 2017

In this paper, a new type of weapon-target assignment(WTA) problem has been suggested that reflects realistic constraints for sharing target with other weapons and shooting double rapid fire. To utilize in rapidly changing actual battle field, the computation time is of great importance. Several metaheuristic methods such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, and Particle Swarm Optimization have been applied to the real-time WTA in order to find a near optimal solution. A case study with a large number of targets in consideration of the practical cases has been analyzed by the objective value of each algorithm.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.25-26
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• 2011

최근 임베디드 시스템이 발전함에 따라 시스템을 운영하는 방식이 단순한 펌웨어 수준에 그치지 않고 더 많은 서비스를 시스템에 제공하기 위해 운영체제의 사용이 증가하고 있다. 임베디드 시스템에는 제한적인 자원과 타깃시스템의 용도에 따라 실시간 운영체제(RTOS)가 주로 탑재된다. 실시간 운영체제 iRTOS는 가전, 무기체계 등에서 사용되며 현재 iRTOS가 채택하고 있는 메모리 할당 기법은 first fit 기법인데 대부분 시간결정성을 보장하지만 상황에 따라서 시간결정성을 보장하지 않을 수 있다. 따라서 시간결정성 보장을 향상시킬 수 있는 메모리 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 운영체제 iRTOS에서 시간결정성을 보장할 수 있는 메모리 할당 기법을 설계하고 구현하는 것을 기술한다.