정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
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.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
'분산 모의훈련 전장환경'은 실제 또는 가상전쟁, 전투 등 군사 상황을 묘사하기 위해, 둘 또는 그 이상의 적대 세력간에 발생하는 군사적 상황을 게임규칙, 자료 및 절차를 사용하여 모의하는 군사작전 게임(war game)을 의미한다. 이는 컴퓨터와 네트워크를 이용한 '합성 가상 전장환경'에서 구현되는데, 특성상 다수의 게이머와 게이머, 게이머와 객체, 객체들간에 네트워크를 통한 빈번한 메시지 송.수신을 통한 정보를 교환하고 실시간으로 상호동작 한다. 즉, '합성 가상 전장환경'의 구현을 위해서는 신뢰성과 실시간성을 보장하는 다자간 통신의 보장이 핵심을 이룬다. 그러나, 일반 인터넷상의 브로드캐스팅 기술을 적용할 경우, 가상전장환경에서 폭주하는 통신량을 실시간으로 처리하기엔 어려운 문제점이 있다. 따라서 '합성 가상전장가상환경'의 보다 효과적인 구현을 위해서는 고신뢰 실시간 다중 그룹통신 기술의 개발이 요구된다. 본 논문은 그룹통신 개념에 기반하여 가상 합성 전장 환경에 적용할 수 있는 효율적인 전송 서비스를 위한 네 가지 전송 알고리즘을 제시하며, API 설계를 통해 서비스를 구현한다.
최근에는 자동차 전장용 소프트웨어 결함으로 인한 피해로 자동차 리콜 사태가 일어나는 것을 종종 볼 수 있다. 소프트웨어 검사와 TMMi 프로세스를 전장용 소프트웨어에 이용한다면 소프트웨어 결함을 줄이며 사고 발생률 역시 감소될 수 있다. 전장용 소프트웨어에 이를 적용해 볼 때, 검사 방법에 적합한 방향으로 검사 프로세스를 개선할 수 있으며, 고품질 소프트웨어 또한 구현할 수 있다.
차량 전장용 소프트웨어는 자동차 전자 장비들을 제어하는 만큼 그 정확성과 안전성이 검증되어야 한다. 본 연구에서는 차량 전장용 제어 소프트웨어의 제어논리가 프로그래머가 의도한 데로 구성되어 있는지를 코딩단계에서 실험하고 가시화하는 도구를 개발하였다. 이를 위해 제어 소프트웨어와 함께 컴파일될 전장용 운영체제의 정형 모델을 구축하고 운영체제 구현과는 독립적으로 제어 프로그램에서 정의된 Task들의 수행 순서를 모의 실험하여 차량 전장용 운영체제의 Task 상태 변화를 확인할 수 있도록 하였다. 임의 생성된 제어프로그램 코드와 실제 차량 전장용 제어프로그램 코드에 개발된 도구를 적용하여 그 효용성을 확인하였다.
자동차 산업이 발전하면서 초기 자동차는 기계적 방식에 따라 동작하였지만 현재의 자동차는 전자 산업의 고도화로 인해 전기 전자 방식으로 점차 변경되어 가고 있다. 국내 자동도 산업도 이러한 추세에 따라 기계적 장치에서 전기 전자 장치로 자동차를 개발하고 있으며 전기 전자 장치를 제어하는 소프트웨어를 국산화하려는 시도를 수행하고 있다. 정부에서는 앞으로 한국의 미래 먹거리인 자동차 산업의 발전을 위해 차량 전장 소프트웨어 R&D 프로젝트를 진행 중이며 자동차 전장 소프트웨어의 핵심 기술 및 품질을 확보하기 위해 노력하고 있다. 하지만 자동차 소프트웨어 R&D 프로젝트를 통해서 개발된 자동차 전장 소프트웨어의 품질을 측정할 수 있는 모델이 존재하지 않아 R&D 프로젝트 평가하는데 어려움이 발행하였다. 또한 자동차 전장 소프트웨어 분야 R&D 프로젝트에서 사용할 수 있는 품질 평가 모델이 필요하게 되었다. 이에 따라 본고에서는 자동차 전장 소프트웨어의 품질을 평가 할 수 있는 ISO/IEC9126 기반 자동차 전장 소프트웨어 품질 평가 모델을 제시하고자 한다.
제 5의 전장이라고 불리는 사이버 전장은 육·해·공·우주의 기존 물리 전장과 달리, 지형적인 정보를 기반으로 하지 않으며 각 정보간 긴밀한 연관 관계를 갖는 특징을 갖고 있다. 사이버 전장은 물리 전장에 위치한 장비의 네트워크 연결 정보를 기반으로 생성되므로 지형 정보와 완전히 분리되어 있지 않으면서도, 물리적 공간 제약을 넘어서 네트워크 토폴로지 기반의 논리적인 연결 상태와 OS 및 SW의 취약점 등에 의존적인 특징을 가진다. 그러므로 사이버 전장의 상황인식을 위한 정보 분석은 지리적이거나 논리적인 특정 정보 분석으로는 제한적이며, 여러 도메인의 상황을 한 눈에 인식할 수 있는 형태로 정보가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 사이버 전장에서의 지휘통제를 위해 반드시 필요한 사이버작전 상황도 개발에 관한 연구를 기술한다. 특히 멀티레이어드 개념을 적용한 시각화 기술을 기반으로 지리정보를 비롯한 사이버 자산, 위협, 임무 등 상호 연관분석이 필요한 여러 계층의 정보를 상황도에서 직관적으로 도시할 수 있는 아키텍쳐를 제안한다. 본 연구를 통해 사이버작전 수행을 위해 필요한 지휘결심 지원 정보들이 도시요소로 표현되어, 복잡하고 이해하기 어려운 사이버 전장에서 지휘관이 신속하고 정확하게 지휘통제를 수행할 수 있도록 지원하는 상황도 구조를 제안한다.
기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.
안전 필수 시스템(Safety-critical system) 중 하나인 차량 전장용 운영체제의 엄밀한 검증을 위하여 모델 기반 테스트 생성기법들이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 이러한 차량 전장용 운영체제에서 빈번히 사용되는 주기적인 동작을 요하는 작업들에 대한 테스트 생성 문제를 해결하지 못하였다. 본 연구에서는 주기적 태스크의 검증을 지원하지 않았던 기존의 테스트 케이스 생성기에 알람 모델을 추가하여 보완하였다. 이를 통해 차량 전장용 운영체제의 검증에 있어서 주기적 태스크를 포함한 다양한 테스트 케이스를 생성할 수 있었고 차량 전장용 운영체제의 보다 엄밀한 검증이 가능해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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