전자전이란 적의 지휘.통제.통신 및 전자 무기 체계의 기능을 마비시키고 적의 전자전 활동으로부터 아군의 무기 체계를 보호하는 제반 활동으로 설명할 수 있다. 통신 신호에 대한 전자전은 주로 VHF~UHF 주파수 대역의 전술 무선 통신에 대해 수행하며, 첩보의 이득을 가지기 위해 적의 통신 내용을 도청하는 통신 감청, 적의 통신을 마비시키는 전자 공격, 적 통신소 및 적 통신원의 위치를 탐지하는 방향 탐지 등 여러 분야가 있다. 그 중 한 분야인 방향 탐지에서 얻어지는 정보는 적 통신소의 방향에 대한 정보를 제공하여 전자 공격에 도움을 주며, 적 통신원 발생 위치를 파악 및 추적할 수 있다. 본 논문에서는 전파 신호원의 위치를 측정하는 시스템의 개발 방안을 살펴보고 전파 신호원의 위치 측정에 중요한 요소인 전파의 도래 방향 및 전파의 발생 위치 측정 방안을 설명하였다.
인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.
최근들어 '공역'은 뜨거운 이슈가 되었는데, 의외로 우리나라의 공역 법과 제도에 대해 전체적으로 설명된 자료는 없어, 민 군 공역 법제와 실무를 함께 정리하여 보았다. 우리나라의 항공법 분야는 적어도 법적인 측면에서는 민간항공기와 군용항공기 관련 법은 완전히 분리되어 있다. 국토부교통부장관은 "항공안전법"에서 부여된 각종 권한을 갖고 업무를 수행한다. 우리나라 항공관련 내용은 너무 많은 사항을 국토부 고시나 규정으로 규율하고 있고, 그 고시나 규정들도 상위 법규의 어떤 조항과 연결되는지 잘 알 수 없는 것들이 많다. 따라서, 현행 고시의 내용을 검토해서 가능한 법규명령으로 하도록 노력할 필요가 있고, 고시 내용도 위임된 사항에 한하여 구체적으로 명확하게 서술되도록 정비할 필요가 있다. 공역체계에 있어서는, 일반인이 이해하기에는 공역 분류체계가 너무 복잡하고, 법규와 실무의 괴리도 일부 있어 보인다. 따라서, 단순하면서도 실무현실에 부합하는 공역 분류 체계로 재정립해 보는 것은 어떤가 생각된다. 군에서 하는 공역이나 항공 관련 업무는 국토교통부장관으로부터 위탁받은 것과 군 고유의 권한을 명확히 구분해서 이해할 필요가 있다. 국토교통부 위탁사항과 관련해서는, 본래 국토교통부의 업무이기 때문에 관련 업무 지침 작성시 국토교통부와 긴밀히 협조해야 하고, 현재 국토교통부에서 국방부로 위탁한 것을 대부분 예하 비행단급까지 재위임하고 있는데 재위임 부대의 적정성을 한 번 고민해 볼 필요가 있고, 관련 지침의 작성 주체도 명확히 해 둘 필요가 있다. 군사작전활동으로서의 공역통제와 관련해서는, '노력의 통일'과 같은 공역통제에 관한 군사교리에 충실한 정책이나 지침이 필요하다.
본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
In this paper, we propose a dynamic slot allocation scheme to improve the slot utilization rate in tactical multi-hop networks in which the channel condition varies due to node movements. The proposed scheme takes advantage of the fact that nodes that are more than three hops apart can use the same slot simultaneously. The frame is divided into two parts: the control period and the data period. To know the available slot information within two-hop distance, the node exchanges a slot allocation information with one-hop neighbors during the control period. The node can get the information on idle slots that are not used within two-hop distance but assigned already to other nodes that are more than three-hop away. The identified idle slot can be used by the node, which increases the slot utilization rate. The performance analysis results of the proposed scheme show that it increases the slot utilization rate sufficiently despite the overhead of the control period in the multi-hop networks of the future soldier system.
미래전의 대표적인 개념이 NCW(Network Centric Warfare, 네트워크중심전)이다. NCW는 네트워크로 연결되어 전장의 상황을 실시간으로 수집하여 관리하고 지휘통제를 하는 것이 핵심이다. 이러한 특성이 가장 필요한 경우가 해군이다. 해군의 작전은 광범위한 지역에서 개별적 또는 공동으로 작전을 펼친다. 이러한 과정 중에 각 함정 간의 정보의 공유는 기본으로 이루어져야 한다. 더욱이 미 해군의 경우 전 세계를 작전지역으로 보고 있기 때문에 NCW 의 대표적인 예라고 할 수 있다. 한국군 C4I체계는 각 군의 전술과 무기체계의 차이로 분리되어 상이하게 개발, 운영되어서 각 체계 간의 상호운용성이 확보되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서논문에서는 발달된 미 해군의 C4I체계를 분석하여 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고 향후 발전방향을 제시하고자 한다.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권4호
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pp.11-17
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2020
본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.
본 연구는 시스템엔지니어링적 접근방법을 통한 저고도 방공자동화체계의 운용아키텍처 개발을 기술한다. 미래 전장은 단일전구 내에서 다수의 다양한 센서체계와 슈터체계가 각각의 그리드를 형성하고, 네트워크기반 전장관리에 의해 지휘통제(C2: Command and Control)되는 신복합시스템 개념으로 변화하고 있다. 미래 위협은 UAV나 순항미사일 그리고 전술탄도미사일과 같이 전략적 효과가 큰 무인 항행체의 사용으로 특성화 될 수 있으며, 저고도 스텔스 순항미사일과 같은 새로운 위협이 등장하게 될 것이다. 이러한 미래 위협에 대한 저고도방공 운용개념 설정은 시스템엔지니어링 기반의 복합적이고 통합적인 접근방법이 요구된다. 이러한 관점에서 본 연구는 임무 및 미래 운용환경의 식별을 통해 운용시나리오를 작성하고 운용요구사항을 도출했으며, 컴퓨터지원 시스템엔지니어링도구인 CORE 5.0을 사용하여 네트워크기반의 저고도 방공자동화체계의 운용아키텍처를 제시했다.
최근 영상 장비와 기술이 발전함에 따라 우리 군에서도 작전지역에 대한 정보를 획득하고, 효율적인 지휘통제에 활용하기 위해 수많은 영상정보가 생산되어 활용되고 있다. 이때 현재 군내에서 활용하고 있는 영상 재생장비는 저성능의 전술용 다기능 단말기(TMFT)로부터 고성능의 영상서버에 이르기까지 매우 다양하고, 영상이 전송되는 네트워크 또한 저속의 전술정보통신체계(TICN)로부터 초고속의 국방광대역통합망(M-BcN)에 이르기까지 다양하다. 따라서 이기종(異機種) 통신장비 및 네트워크 환경에서 국방 영상정보를 효율적으로 전송할 수 있는 스트리밍 기법이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확장비디오코딩(SVC) 및 균형선택 알고리즘 기반의 피투피(P2P) 스트리밍 기법을 제안한다. 비토렌트 기반의 시뮬레이터를 활용한 성능분석결과 우리가 제안하는 균형선택 알고리즘 기반의 스트리밍 기법은 순차선택이나 희소선택 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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