본 연구는 한국해군의 함정 운용을 효율적으로 계획하는 문제이다. 가용성은 임의의 한 시점에 무장, 항해, 그리고 추진장비와 같이 함정 내 주요 시스템들이 작전운용 요구수준을 만족하는 상태로 정의할 수 있다. 제한된 자원 및 정비 시설 하에서 함정의 가용성을 극대화한다는 것은 대한민국 해군의 전투력 향상에 중요한 역할을 담당한다. 그러나 가용성의 극대화만을 추구한 나머지 일부 함정들을 무리하게 운용하여 해당함정의 집중 마모를 야기할 수 있다. 이는 다른 함정들에게도 영향을 미쳐 계획된 정비를 받지 못하여 전체적으로 함정의 가용성을 저하시킬 수 있다. 본 연구에서는 NSGA-II 알고리즘을 적용하여 함정별 가용기간을 평준화하고, 가용기간에 따른 정비확률을 고려한 효율적인 함정 운용 계획을 제시하였다. 실험 결과 1500세대 이후 안정화된 결과들을 도출하였다. 안정화된 결과들 중에서 2개의 결과를 선택하여 각 목적별로 차이점을 비교 제시하였다.
C4I체계를 활용한 워게임은 부대의 전투력과 지휘관의 지휘판단능력을 향상시키고 있다. 워게임 시뮬레이션 과정에서 부대의 기동을 위해 부대 이동계획을 수립하고 있으며, 지휘관이 이동 계획에 따라 작전명령을 하달한다. 만약 워게임 훈련에서 대항군의 포병공격으로부터 아군의 피해를 최소화하고, 대항군에 대한 공격과 방어에 유리한 지역을 우선적으로 점령하면 전장에서 우위를 이끌어 갈 수 있다. 본 논문에서는 전장지역에서 발생하는 상황을 고려하여 소부대가 안전하고 신속하게 이동할 수 있는 최적 경로를 유전자 알고리즘을 통해 생성하고, 유전자 알고리즘을 통해 소부대 최적 경로 생성 과정을 DEVS 모델링 및 시뮬레이션기법을 이용하여 확인하고자 한다.
해병대는 1949년 4월 15일에 진해 덕산 비행장에서 창설되었다. 6.25전쟁과 월남 전쟁에서 싸우면 반드시 이겨 국민들로부터 사랑과 신뢰를 받았다. 강한 전투력은 선진병영문화가 조성 될 때 가능한 것이다. 오늘날 신세대 장병들은 자기중심적이고 개인주의적 성향이 강하다. 해병대 간부들은 신세대 장병들의 특성을 잘 이해하고 그들의 특성을 살릴 수 있도록 창의적인 리더십 개발에 노력해 할 것이다. 또한 4 해병대 간부들은 차 산업혁명과 더불어 첨단 과학기술이 발달함에 따라 간부들의 전문적 전술지식습득과 자기개발을 위해 부단히 힘써야 할 것이다. 따라서 해병대 간부들은 신세대 장병들의 특성을 이해하여 리더십을 발휘함으로써 국민에게 신뢰받는 강군이 되도록 최선의 노력을 해야 할 것이다.
군에서 군인들의 체력 관리와 전투력 향상을 위한 필수적인 요소로서, 군인들의 운동 능력, 체력, 건강 수준을 효과적으로 측정하고 모니터링하는 중요성을 강조한다. 체력의 효과적인 측정이 관리의 핵심이며, 이는 현대경영학의 원칙과 일치하고 있다. 특히, 전장의 동적인 변화에 대비하기 위해서는 강인한 체력을 가진 군인을 양성하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 고객 분석 및 클러스터링 방법을 전자상거래에서 검증된 방법으로 소개하며, 이를 기반으로 머신러닝 알고리즘이 적용된 AI 고객 분석 방법을 군인 체력 평가에 적용하기 위해, RSC(Reveal, Sustainable, Control) 분석 모형을 도입하여 군인 체력을 효과적으로 분류하고 모니터링하는 방법을 검토하였다. RFM 기법을 적용한 RSC 분석 모형을 통해 군인 체력을 계량화하고 모델링함으로써 지속적인 발전을 도모하고 체력 관리의 효과를 높일 수 있는 전략을 모색하였다. 이러한 방법을 통해 군인의 체력을 향상하고 유지하는데 있어서 AI 고객 분석 기법을 응용한 RSC 클러스터링 분석방법을 도출하였다.
우리나라는 출산율 감소로 인한 인구 절벽 현상으로 병역자원이 계속 줄어들고 있다. 군 병력의 감소에도 불구하고 장병들의 정신건강 악화로 인해 발생하는 사고는 오히려 증가하고 있다. 장병들의 정신건강은 개인의 문제이기도 하지만, 부대에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 개인의 정신건강 악화로 인해 자살, 이혼, 군무이탈 등의 사고는 부대의 전투력 발휘 제한과 사기 저하로 이어지기 때문이다. 현재 국내·외 학계에서는 웨어러블 기기를 이용한 정신건강 관리 방안이 연구되고 있다. 우리 군 역시 이를 활용하여 장병의 정신건강 상태를 객관적으로 측정하고, 축적된 빅데이터를 활용하여 다양한 상황을 예측, 조치할 수 있는 장병 정신건강 관리의 보조도구로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 웨어러블 기기를 활용한 군 장병의 정신건강 관리 방안을 제안하고 후속 연구가 원활하게 이루어져 우리 장병들의 정신건강이 향상되길 기대한다.
본 연구는 실제 총과 동일한 모양과 작동 방법을 가진 에어소프트 건의 훈련 효과를 연구한 글이다. 에어스프트 건은 1970년대 후반 일본에서 개발되어 현재는 총기 소유가 허가된 국가를 중심으로 레저스포츠와 훈련용으로 자리매김하였다. 특히 대만은 에어소프트건 게임을 활성화하여 시민군을 양성하고, 미국과 같은 군사 선진국도 이를 활용하여 실 사격전 훈련 및 전투부대의 시가전 훈련용으로도 활용하고 있다. 그러나 한국에서는 엄격한 사용규제와 장난감이라는 인식으로 인해 좋은 훈련 도구임에도 불구하고 활용이 미흡하다. 따라서 이 연구를 통해 에어소프트 건의 효용성을 입증하고, 에어소프트 건을 활용한 실전적 훈련으로 군의 전투력을 향상시킬 수 있을 것이다. 더 나아가 에어소프트 건에 대한 부정적 인식을 개선하여 새로운 스포츠 산업을 육성하는 계기가 될 수 있을 것이다.
해군 함정의 위협에 대한 전투체계의 신속하고 정확한 대응능력은 함정의 생존력 및 전투력과 직결된다. 하지만 현재 해군 함정전투체계의 적 잠수함 잠망경 탐지 방법은 센서로부터 수신한 정보를 운용자가 직접 확인하고 분석하는 수동적이고 주관적인 방법에 의존하고 있다. 이는 위협에 대한 대응 시간을 지연시켜 함정의 생존력을 저해하는 요인이 된다. 본 논문에서는 표적의 고해상도 거리 측면도(High Resolution Range Profile, 이하 HRRP)를 통해 생성된 Plot 정보를 확률에 따른 의심 등급으로 구분하고, 등급별 알림을 통해 위협 대응 시간을 비약적으로 단축시키는 잠망경 탐지 알고리즘을 소개한다. 알고리즘 테스트 결과 운용자 대비 133.3791 × 106배 빠른 탐지판단시간과 12.78%p 높은 탐지 성공률을 도출하여 해군 함정 생존력을 높일 수 있는 위협 대응시간 단축 가능성을 확인하였다.
러시아-우크라이나전쟁에서 민간인학살이 자행되고 있고 예비전력이 부족하여 장기전으로 고착되고 있다. 한국은 인구감소가 급격히 진행되고 빠르게 고령사회로 진입하고 있는 현실은 감안하여 북한과의 전쟁양상도 변화되어야 할 시점에 와 있다. 그중 민간경비원을 중심으로 평소 치안방범인력으로 경찰의 통제하에 두고 전시 지역과 주민의 안전, 장기전에 대비하는 예비전력 대체자원으로 운용한다면 전투력 보존과 지속력 유지에 도움이 될 것이다. 민간경비는 일본이 더 발전되고 있는 상황을 고려하여 한국과 비교하면서 분단국가 예비전력으로 활용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 저출산이 병력감소로 이어질 정해진 미래를 민간경비원들이 평시에는 지역 치안공백에 운용되고 전시에는 지역방위에 참여 한다면 한국군 예비전력 향상에 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.
국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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