군사분야에서 컴퓨터 시뮬레이션의 활용은 이미 수십 년 전부터 이루어지고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 효성을 모의실험을 통하여 검증하였다.
차량전장용 소프트웨어에 대한 합리적인 설계 및 테스트가 중요해졌다. 차량전장용 소프트웨어의 신뢰성을 검증하기 위해 AUTOSAR Conformance Test 표준이 마련되었는데, AUTOSAR Conformance Test 표준에는 테스트 대상, 테스트 커버리지, 테스트 요구조건 & 케이스 정의 및 테스트 아키텍처 환경에 대한 정의방법을 기술하고 있다. 본 논문에서는 차량전장용 소프트웨어의 안정성을 테스트하기 위해 소프트웨어가 저장되는 EEPROM 메모리에 대한 시뮬레이션 테스트를 수행하였으며, AUTOSAR 표준에 맞게 제작된 EEPROM Abstraction 시뮬레이션 모듈을 이용하였다. 또한 EEPROM Abstraction 시뮬레이션 모듈 위에서 AUTOSAR Conformance Test 표준에 정의된 적합성 테스트를 수행하기 위한 테스트 어댑터와 타겟 어댑터의 기능을 기술하고, EEPROM Abstraction 시뮬레이션 모듈에서 리얼타임 요소를 만족하기 위해 필요한 개선 사항을 제안하고자 한다.
점점 더 복잡해지고 다양해지는 무기체계와 급격하게 변화하는 전장정보에 따라서, 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황을 분석하여 현재 상황에 적합한 가설을 추천해주는 분석결과 추천 학습모델의 학습 및 설계 방안을 제안한다. 학습 모델은 두 가설을 비교하여 결정되는 선호 여부를 레이블 데이터로 활용하여, 어떠한 가설이 현재 전장상황을 잘 분석하고 있는지 학습한다. 또한 후처리 랭킹 알고리즘을 통하여 각각의 가설에 대한 종합점수를 부여하고, 점수가 높은 상위 가설들을 지휘관에게 추천할 수 있음을 확인한다.
전장유전체 연관성 연구에서 상위성 탐색은 많은 단일염기다형성 수로 인해 계산이 어렵기 때문에 네트워크에서의 탐색을 이용한 방법이 사용되고 있다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 단일염기다형성들의 상위성 네트워크의 구성 역시 큰 계산 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 단일염기다형성과 표현형의 상호정보량을 이용한 네트워크를 구성하는데 드는 시간을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 표본 크기별로 계산 시간을 실험해 보았으며, 기존의 방법과 비교해 실행 속도가 향상됨을 보였다.
전쟁양상이 네트워크 중심 전으로 발전되기 위해서는 기동중에도 멀티미디어 등 대용량의 정보를 실시간으로 소통할 수 있는 정보통신기반체계가 필수적으로 요구된다. 이러한 기반을 구축하기 위해 개발 중인 전술정보통신체계(TICN: Tactical Information and Communication Network)의 부체계 중 하나인 전술이동통신체계는 이동하는 전장가입자에게 음성서비스이외 전장상황 공유를 위한 대용량의 데이터 서비스를 제공해야 하므로, 주파수 효율성이 좋은 Mobile WiMAX 기술을 기반으로 구현되었다. 구현된 장비는 전장 환경과 비슷한 산악지형의 테스트베드에 설치되어서 운용 가능성을 검증하였다. 본고에서는 Mobile WiMAX기반의 전술이동통신체계의 가용성을 확인하기 위해 수행한 이론적인 분석과 테스트베드에서 확인한 성능에 대해 소개한다.
본 연구는 미국방성에서 시뮬레이션 시스템간의 표준화 분산 미들웨어 기술인 HLA와 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 가상전장 분산 시뮬레이션을 목적으로 한다. 최근 군체계 시뮬레이션은 지상전, 공중전, 해상전, 미사일전, 정보전 등 현대 전투개념을 모두 반영할 수 있도록 그 활용 범위가 넓어지고 있다. 따라서 기존에 개발되어 사용되고 있는 각종 군체계 시뮬레이션들을 통합하여 운영하려고 하고 있으나 각각의 시뮬레이션들은 그 목적에 따라 각기 다른 환경에서 개발되어졌기 때문에 통합환경을 제공하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존에 연구된 DEVS 기반 가상전장 환경을 확장하여 전장의 다양한 요소들을 계층 구조적으로 통합하고 HLA이 적용하여 분산 시뮬레이션 실험을 하였다. 이렇게 함으로써 분산 환경 하에서 통합 가상 전장 환경을 제공할 수 있으며, 대단위 부대의 실험시 시뮬레이션의 성능향상을 기대할 수 있다.
지휘통제체계는 지휘, 통제, 통신, 컴퓨터, 정보의 5대 요소를 자동화하여 전장을 효율적으로 관리하는 통합 전장 정보체계로 적의 위치, 상황 및 작전 결과를 수집하고 분석하여 모든 제대가 실시간으로 동일한 상황을 파악하며 지휘 결심과 임무 지시를 최적화하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 현행 지휘통제체계는 각 군별 전장상황 위주 단일 영역에서의 전장가시화를 시켜주는 구조만으로는 신규 무기체계 도입 때 마다 한계가 발생한다. 지상, 해상, 공중 영역뿐만 아니라 사이버 및 우주 영역까지 확대되는 미래 전장에서 다양한 무기체계들의 유기적인 데이터들이 모여 사용자가 원하는 전장상황을 신속하게 가시화한다면 보다 향상된 지휘통제결심이 가능할 것이다. 이에 본 연구는 미래 지휘통제체계의 적용가능한 가시화 기술을 지도 영역, 상황도 영역, 디스플레이 영역으로 나눠 적용방안을 연구하였다. 이러한 미래 지휘통제체계의 기술 구현은 5G 네트워크와 같은 다양한 데이터 및 통신 수단을 기반으로 하여, 고품질의 다양한 정보를 활용하여 현실적이고 효율적인 전장 상황 인식을 가능하게 하는 초연결 전장가시화가 가능할 것으로 기대한다.
우리 군은 부대의 규모 및 활용 용도에 따라 다양한 전장관리정보체계를 운용하고 있다. 또한, 새로운 전장관리정보체계를 도입하여 운용할 예정이다. 이에 데이터의 연동이 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 우리 군의 데이터 연동을 위한 정책 및 시스템과 외국군의 데이터 연동 기법을 소개하고 소부대 위치 데이터 연동을 위한 모델을 제안한다.
우리 군이 정보전 능력을 갖추기 위한 최우선 과제는 $C^4ISR$체계의 구축이라 할 수 있다. 21세기 지식.정보 중심이 전장에서 $C^4ISR$체계가 가장 핵심적인 기능과 역할을 담당하므로 $C^4ISR$능력의 확보가 없이는 적의 의도를 적시에 파악할 수 없을 뿐만 아니라 적절한 대응 역시 불가능하기 때문이다. 따라서 우리 군이 미래를 대비하고 향후 정보화전쟁에서 승리하기 위해서는 분산된 정보체계를 통합하고 정보화 전문인력을 효율적으로 운용해야 하며, 21세기 지식.정보 중심의 전장에서 가장 핵심적인 기능과 역할을 담당하는 국방 $C^4ISR$체계를 중점적으로 개척할 필요가 있다.
미래전은 정보통신, 센서, 유도 항법 기술 등 군사과학기술의 비약적인 발전으로 인하여 이를 적용한 복합무기체계 운용이 보편화되고 전투요소간 고도의 상호운용성과 시간의 작전속도가 요구되는 네트워크 중심의 작전 환경이 조성될 것이다. 이러한 작전환경 속에서 미래전의 양상은 작전요소를 수직 수평적으로 연동시켜 실시간 센서-to-슈터를 구현하는 네트워크 중심전이 될 것이다. 이에 본 연구는 아프가니스탄 및 이라크 등 현재 미군이 수행중인 네트워크 중심전 전장상황에서 발생하는 전장 정보 대량 획득 및 처리 시 제반 문제점과 그 해결방향을 조사, 분석함으로써 향후 미래 전장환경 변화에 대한 우리의 대처방안을 도출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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