The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.8
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pp.615-625
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2014
Ministry of National Defense, MND, established a "Master Plan of Military Facility" in 2010 based on the defense reform to prepare for future war. It was a plan for consolidating small military facilities into battalion units, reflecting on and preparing for the needs of various changes in defense environment as well as balanced growth of ROK Army, Navy, and Air Force. However, to move forward with "Military Facility Master Plan," current design criteria for military facilities need to be revised to be enacted due to numerous calculation errors in facility footprints because of the absence of a sound facility criteria. Because the future war environment will be changed from Platform basis to Network Centric Warfare basis, Command & Control capability of C4I systems is getting more important. Therefore, Successful mission accomplishment can be secured by convergence of facility and military Information Technology(IT). So, MND should quickly prepare for the operational guidance, design criteria and policy that are suitable for Network Centric Warfare accomplishment, and implement infrastructure of IT and installation of C2 facility in conjunction with consolidation movement of military facilities. In this paper, we propose the defense I3A framework in order to solve this problem.
this paper, a data modeling method based on decision-making conditions is proposed for making combat and battlefield management systems to be intelligent, which are also a decision-making support system. A picture of a robot seeing and perceiving like humans and arriving a point it wanted can be understood and be felt in body. However, we can't find an example of implementing a decision-making which is the most important element in human cognitive action. Although the agent arrives at a designated office instead of human, it doesn't support a decision of whether raising the market price is appropriate or doing a counter-attack is smart. After we reviewed a current situation and problem in control & command of military, in order to collect a big data for making a machine staff's advice to be possible, we propose a data modeling prototype based on decision-making conditions as a method to change a current control & command system. In addition, a decision-making tree method is applied as an example of the decision making that the reformed control & command system equipped with the proposed data modeling will do. This paper can contribute in giving us an insight of how a future AI decision-making staff approaches to us.
This study was to minimize the trial and error in the primary step of the C4I system(ATCIS) of the each army corps on the front line, and test the economy and efficiency was tested by reviewing related papers and the system characteristics of other countries. The relationship was researched by analyzing the collected survey data and survey data related to the user's requirement level such as the army standards, that is, commonality, timeliness, simplification, automaticity, field availability and viability, multi-stage security and interoperability, unification. The result showed that the C4I system was efficiently operated through the system reliability for the specification of the system and operation manual, maneuverability and security, adaptability of the war field and system support and management, and good education and training about system operation, and less system maintenance and supplementary element. As a result, the development plan confirmed that the continuous operator education and the construction of the maintenance, and the upgrade digitalization(C4ISR+D) with the korean characteristics based on IT of network systems, and system development of the measurement model of the operator performance must be continuously supplemented in the near future.
In this study, a fish survey was conducted to investigate the habitat status of black shinner (Pseudopungtungia nigra) designated as endangered species level from the lower part of Yongdam Dam to the upper part of Daecheong Dam. Biodiversity analysis was performed on the basis of the number of fish emerged, and biological health and physical habitat environment were quantitatively analyzed using collected P. nigra. According to the survey, the habitat range of P. nigra was found from Banguri-myeon, Buri-myeon, Geumsan-gun, downstream of Yongdam Dam. The biodiversity analysis results of all species appeared to be low in overall dominance index and relatively high in species diversity and uniformity index. In addition, P. nigra collected in this study was confirmed to have normal growth and nutritional status by the full-length-weighted relativities and condition factor. The physical habitat environment of P. nigra was 0.3 - 0.6 m in depth, 0.3 - 0.7 m/s in flow rate, and bed materials showed high frequency of occurrence in the range of cobbles (64.0 - 256.0 mm) to boulders (>256.0 mm). These results are expected to be used as data for habitat restoration and management in the future as basic data on the spatial range and preferred physical habitat environment of P. nigra in Geumgang.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.4B
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pp.332-345
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2011
As weapon systems are evolving into more advanced and complex ones, the role of the software is becoming heavily significant in their developments. Particularly in the war field of today as represented by the network centric warfare(NCW), the reliability of weapon systems is definitely crucial. In this context, it is inevitable to develop software reliably enough to make the weapon systems operate robustly in the combat field. The reliability engineering activities performed to develop software in the domestic area seem to be limited to the software reliability estimations for some projects. To ensure that the target reliability of software be maintained through the system's development period, a more systematic approach to performing software reliability engineering activities are necessary from the beginning of the development period. In this paper, we consider the software reliability in terms of the development of a weapon system as a whole. Thus, from the systems engineering point of view, we analyze the models and methods that are related to software reliability and a variety of associated activities. As a result, a process is developed, which can be called the software reliability engineering process for weapon systems (SREP-WS), The developed SREP-WS can be used in the development of a weapon system to meet a target reliability throughout its life-cycle. Based on the SREP-WS, the software reliability could also be managed quantitatively.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.3
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pp.261-270
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2019
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, multi-variety production in the up-to-date manufacturing environment is proceeding more rapidly whereby production planning and management have been getting more complicated. Moreover, the need to improve production efficiency through effective operation sequencing is further heightened. Fundamentally, the effective operation sequencing can reduce the set-up of the equipment, efficiently utilize the equipment, shorten the set-up time, and ultimately contribute to productivity improvement. This study deals with the problem of efficient operation sequencing in a situation where a single machine performs multiple operations. The complexity of the problem is very high when compared to the case where only one operation is performed on one machine, which is covered in most existing studies. In this paper, we propose an integer programming model to minimize the number of setups. This study aims at minimizing the number of mold replacement times in the process of processing a given production order for the wiring harness manufacturing process, which is one of the components of automobile electric field. In addition, brief case studies are presented to verify the validity of the proposed mathematical model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.116-126
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2021
Ground Component Command (GCC) has been developing operational planning and execution systems to implement "Decisive Integrated Operations", which is the concept of ground operations execution, and achieved remarkable results. In particular, "Simultaneous Offense-Defense Integrated Operations" is developed mainly to neutralize enemies in deep areas and develop favorable conditions for the allies early by simultaneously attacking and defending from the beginning of the war. On the other hand, it is limited to providing scientific and reasonable support for the commander's decision-making process because analyzing the effects of the deep operation with existing M&S systems is impossible. This study developed a model for analyzing the effects of deep operations that can be used in the KJCCS. Previous research was conducted on the effects of surveillance, physical strike, and non-physical strike, which are components of deep operations to find the characteristics and limitations and suggest a research direction. A methodology for analyzing the effects of deep operations reflecting the interactions of components using data was then developed by the GCC, and input data for each field was calculated through combat experiments and a literature review. Finally, the Deep operations Effect CAlculating Model(DECAM) was developed and distributed to the GCC and Corps battle staff during the ROK-US Combined Exercise. Through this study, the effectiveness of the methodology and the developed model were confirmed and contribute to the development of the GCC and Corps' abilities to perform deep operations.
Joonho Kim;Geonju Chae;Jaemin Park;Kyeong-Won Park
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.29
no.1
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pp.107-119
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2023
The technology that recognizes a soldier's motion and movement status has recently attracted large attention as a combination of wearable technology and artificial intelligence, which is expected to upend the paradigm of troop management. The accuracy of state determination should be maintained at a high-end level to make sure of the expected vital functions both in a training situation; an evaluation and solution provision for each individual's motion, and in a combat situation; overall enhancement in managing troops. However, when input data is given as a timer series or sequence, existing feedforward networks would show overt limitations in maximizing classification performance. Since human behavior data (3-axis accelerations and 3-axis angular velocities) handled for military motion recognition requires the process of analyzing its time-dependent characteristics, this study proposes a high-performance data-driven classifier which utilizes the long-short term memory to identify the order dependence of acquired data, learning to classify eight representative military operations (Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, and High Crawl). Since the accuracy is highly dependent on a network's learning conditions and variables, manual adjustment may neither be cost-effective nor guarantee optimal results during learning. Therefore, in this study, we optimized hyperparameters using Bayesian optimization for maximized generalization performance. As a result, the final architecture could reduce the error rate by 62.56% compared to the existing network with a similar number of learnable parameters, with the final accuracy of 98.39% for various military operations.
Uncertainty was quantified to evaluate calcium determination result in infant formula with AAS (Atomic Absorption Spectrometry) and ICP-AES (Inductively Coupled Plasma-Atomic Emission Spectrometry). Uncertainty sources in measurand, such as sample weight, final volume of sample, sample dilution and the instrumental result were identified and used as parameters for combined standard uncertainty based on the GUM (Guide to the expression of uncertainty in measurement) and Draft EURACHEM/CITAC Guide. Uncertainty components of each sources in measurand were identified as resolution, reproducibility and stability of chemical balance, standard material purity, standard material molecular weight, standard solution concentration, standard solution dilution factor, sample dilution factor, calibration curve, recovery, instrumental precision, reproducibility, and stability, Each uncertainty components were evaluated by uncertainty types and included to calculate combined uncertainty. The kinds of uncertainty sources and components in the analytical method by AAS and ICP-AES were same except sample dilution factor for AAS. The analytical results and combined standard uncertainties of calcium content were estimated within the certification range $(367{\pm}20\;mg/100g)$ of CRM (Certified Reference Material) and were not significantly different between method by AAS followed by ashing and method by ICP-AES followed by acid digestion as $359.52{\pm}23.61\;mg/100g\;and\;354.75{\pm}16.16\;mg/100g$, respectively. Identifying uncertainty sources related with precision, repeatability, stability, and maintaining proper instrumental conditions as well as personal proficiency was needed to reduce analytical error.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.49-54
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2017
We collected and reared Theragra chalcogramma walleye pollock brood-stock for use in natural spawning tests and undertook to obtain domestic pollock via fertilized egg capture, development of fertilized eggs, and absorption of yolk sac after hatching. Whole pollock were caught with trammel and set nets and immediately placed in a deep-sea water tank. Adults were the most common pollock age group (43.0%; n = 86) among the 254 pollock captured in March 2014 with 57.9% (n = 147) being captured off Southern Gosung, Korea. The main spawning period of pollock is February (spawning phase of 91% of pollock). From the deep-sea tank, we collected 1640 mL of naturally fertilized eggs (~820,000 eggs) from 12 spawning events occurring between February 4 and 22 2015. The floating/ live eggs were maintained in deep-sea water tanks at $5.5{\pm}0.2^{\circ}C$. Egg size was $1.5{\pm}0.03mm$. Six hours after fertilization the eggs were at the 2 cell stage, and the eggs hatched approximately 340 hours after collection. At hatching, larval length and yolk sac area were $5.2{\pm}0.25mm$ and $9.5{\pm}1.00mm^2$ (100%), respectively. Four days after hatching, the yolk sac area was $2.2{\pm}0.53mm^2$ ($23.1{\pm}5.55%$). This is the first report of collection of naturally fertilized eggs from pollock and their subsequent hatching while held in an indoor deep-sea water tank. The results suggest that such collection could assist in the recovery of pollock resources and the possibility of domestic rearing of cultivated larvae.
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