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.
정보통신 기술이 발전하여 시간과 장소에 제한 없이 통신을 할 수 있는 유비쿼터스 개념이 나타났다. 이렇게 정보를 전달할 수 있는 기술의 발전으로 현재의 사회를 정보화 사회에서 발전된 지식화 사회로 부른다. 지식화 사회는 정보를 가공하여 축척된 지식이 중심이 된 사회이다. 교육의 방법도 컴퓨터를 이용한 e-러닝(e-Learning)의 개념에서 유비쿼터스 개념이 접목된 u-러닝(u-Learning)이라는 개념으로 발전되었다. 군에서도 교육은 핵심정책 중의 하나로 꼽힌다. 전쟁의 양상이 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전(NCW:Network Centric Warfare)로 바뀌고 있다. 따라서 전장을 상황을 실시간으로 수집하여 관리하는 것이 지휘통제의 핵심이 된다. 이를 위해서는 첨단 지식강군 육성을 위해 개인과 조직의 능력을 최대화시켜야한다. 따라서 본 논문에서는 전장환경과 정보통신기술의 변화에 맞추어 교육훈련 및 작전에서의 u-러닝 시스템 적용 방안을 알아보고자 한다.
사이버공간의 확대로 인하여 전쟁양상 또한 재래전에서 사이버전을 포함한 형태로 바뀌어가고 있다. 사이버전이란 국가나 조직의 활동을 방해하기 위해 컴퓨터 기술을 사용하는 것으로 특히 국방 분야에서는 적 사이버 공격에 대해 체계적으로 대응할 필요성이 있다. 하지만 사이버 위협 환경에서 효과적으로 방어하기 위한 방어체계는 많이 미비하다. 이를 보완하기 위한 새로운 사이버전 운영개념이 필요하다. 본 논문에서는 방어 중심의 사이버작전을 수행함에 있어 사이버작전 수행절차에 따라 요구되는 사이버 정보감시정찰, 능동적 방어 및 대응, 전투피해평가, 지휘통제 개념들을 효과적인 사이버작전 수행을 위해 통합적인 운용개념을 연구하고 이를 발전시켜 사이버전장에서 지속적인 전략적 우위를 달성할 수 있는 사이버전 운영 개념을 제시하고자 한다.
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.
미 국방성의 정책은 NCW 개념 구현으로 방향을 이동하고 있다. NCW는 일반적으로 4개의 즉, 지휘통제, 센서 시스템, 교전시스템, 네트워크와 같은 핵심적인 상호종속적인 요소들의 통합과 동기화로 설명할 수 있다. 그러므로 한국군의 군사정책은 적용 가능한 NCW 통신환경 및 암호통신 정책에 대한 접근과 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미국을 중심으로 추진되는 네트워크 중심 전쟁에서 보안 프레임워크를 살펴보았다. 네트워크 중심전쟁에서 고려되는 핵심 기술을 소개하였으며 이 핵심 기술인 보안 요구조건, GIG, JTRS, NCES, TCS의 보안 특성과 같은 보안 프레임워크를 고찰하고 NCW 환경에서 노드간 암호통신 중계영향을 분석하였다. 본 결과는 NCW의 다양한 암호통신 연구분야에서 환경적인 영향 요소들을 고찰하는데 도움을 제공한다.
컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.
전술데이터링크는 전장상황 인식 능력을 향상하기 위한 군용 데이터 네트워크이다. 한국군은 전술데이터링크 성능개량상업을 추진하고 있다. 전술데이터링크는 다양한 플랫폼, 센서 데이터 및 지휘통제 체계와의 연동이 필수적이므로 연관 기술분야에 대한 연구가 필요하다. 그러나 전술데이터링크는 군 운영 특성상 다양한 기술정보가 공개되지 않고 있다. 본 논문에서는 전술데이터링크의 기술동향을 파악하기 위하여 지식재산 정보를 활용한 데이터기반 자동화 분석 방법론을 제안한다. 본 논문에서는 지식재산 관련 데이터를 자동으로 수집하고 전처리하며, 시계열에 따라 분석한다. 추가적으로 특허 기술정보의 기관별 현황을 종합하고 핵심 연구자를 네트워크 분석을 통한 식별 과정을 제시하고 각각의 결과를 제시하였다.
현대전은 감시체계, 지휘통제체계, 타격체계가 첨단 정보통신기술로 상호 연결되어 전장상황을 공유하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 변화해 가고 있다. 한국군은 각 군의 전장상황에 맞게 Link-K, Link-16, Link-11, KVMF 등 다양한 전술데이터링크(TDL: Tactical Data Link)를 활용하고 있다. 한국형 합동 전술데이터링크체계(JTDLS : Joint Tactical Data Link System)는 지상/해상/공중 합동전력간 근실 시간으로 전술정보를 공유하는 체계로 Link-K, Link-16, KVMF에 Link-22를 추가 개발하고 있다. 본 논문에서는 JTDLS체계에 Link-22를 적용하기 위하여 체계 구성, Link-22 메시지 분석 및 전술 데이터 링크 처리기와 Link-22의 연동 구조를 제시하고자 한다.
현재 대한민국은 인구절벽 현상에 의한 병역자원의 감소 문제에 직면해 있으며 이에 대응하기 위해 군 구조 개편 및 전력 구조 변화를 추구하고 있다. 육군은 이런 상황 변화에 대한 대응으로 미래 전장을 주도할 드론봇 전투체계의 전력화를 추진하고 있다. 미래의 전장은 지휘통제, 감시정찰, 정밀타격이 결합된 통합 전장 개념으로 전환될 것이며 이러한 변화에 따라 드론봇을 포함한 무인 전투체계가 실전 배치되어, 위험도가 높고 인간이 수행하기 어려운 전투상황에 더욱 광범위하게 적용될 것이다. 본 논문에서는 이러한 변화에 대한 대응 방안의 하나로 BDI 아키텍처 기반의 의사 결정 시스템을 가진 자율행동 소프트웨어를 개발하였다. 자율행동 소프트웨어는 다 기종에 대한 적용성 확보를 위해 프레임워크 구조를 적용하였고 대상 무인기를 대대급 감시정찰 무인기로 가정하여 PC기반 환경에서 기능을 검증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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