전 세계적으로 과학기술의 발달에 따라 육·해·공·우주에 이어 사이버공간이라는 영역 또한 전장 영역으로 인식되고 있다. 이에 따라 육·해·공·우주에서 이루어지는 물리적 작전뿐만 아니라 사이버공간에서 이루어지는 사이버 작전 수행을 위한 정의, 체계, 절차, 계획 등 다양한 요소를 설계·수립해야 한다. 본 연구에서는 사이버 작전의 표적처리(Targeting) 중 표적개발 및 우선순위 부여 단계에서 중간표적개발을 통해 선정한 사이버 표적 목록에 대한 우선순위를 부여할 때 고려할 수 사이버 표적의 중요성을 고려 요소로 선정하여 이에 대한 점수를 산출, 사이버 표적 우선순위 선정 점수의 일부로 활용하는 방안을 제시한다. 이에 따라, 사이버 표적 우선순위 부여 과정에서 사이버 표적 중요성 범주를 설정하고, 사이버 표적 중요성 개념 및 기준항목을 도출한다. 도출된 기준항목별 점수산정 및 종합을 위해 PageRank 알고리즘을 기반으로 Event Prioritization Framework 등의 매개변수를 종합한 TIR(Target Importance Rank) 알고리즘을 제안한다. 그리고 스턱스넷 사례 기반 네트워크 토폴로지 및 시나리오 데이터를 구성하여 제안된 알고리즘으로 사이버 표적 중요성 점수를 도출하고 사이버 표적의 우선순위를 선정하여 제안된 알고리즘을 검증한다.
표적 우선순위 할당은 다수의 표적이 존재하는 전술 환경에서 다기능 레이다(Multifunction Radar: MFR)가 중요한 표적을 추적하고 레이다 자원을 효율적으로 관리하기 위해 필요한 기능이다. 본 논문에서는 레이다에서 수집한 정보로부터 표적에 대한 우선순위를 산출하는 인공 신경망(Artificial Neural Network: ANN) 모델을 구현한다. 더 나아가, 기존의 경사 하강법(gradient descent) 기반 역전파(backpropagation) 알고리즘을 발전시켜 표적 우선순위 할당에 더욱 적합한 최급 강하법(steepest descent) 기반 신경망 학습 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에서는 훈련 데이터와 신경망의 결과값 사이의 오차와 특정 테스트 시나리오에서 할당된 우선순위의 합리성을 분석하여 제안된 방법의 성능을 확인한다.
능동위상배열레이다(AESA radar; active electronically scanned array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔조향 레이다에 비해 높은 추적 정확도를 갖는 다표적 처리 능력이 크게 증대되었다. 본 논문은 AESA 레이다의 다표적 상황에서 추적 표적을 효율적으로 관리하는 방안에 관한 것으로, 표적의 우선순위에 따라 표적을 전시(display)표적과 비전시 표적으로 나누고, 전시 표적은 보장하는 추적 정확도의 수준에 따라 최고우선순위, 고우선순위, 상황인식 표적으로 나눈다. 또한 표적의 우선순위를 판단할 수 있는 규칙을 제안하고, 동시운용모드를 포함한 공대공 모드 임무간 추적 표적 관리에 대해 제안하였다. 제안된 방식은 항공기 탑재 AESA 레이다에 적용하여 SIL (system integration lab) 환경에서 검증하였다.
본 논문에서는 포병 대대급 지휘통제 수행을 위해 기존 포병사격지휘체계(BTCS : Battalion Tactical Command System)의 전술적 사격지휘 자동화 절차를 추가하기 위한 기능을 분석 및 설계하고, 핵심 알고리즘에 대해 구현과를 제시한다. 분석 과정에서는 미군 선진포병전술자료체계(AFATDS)의 전술 결심 지원 3단계 획득-결심-할당 절차를 참고하였다. 전술적 사격지휘 자동화 절차는 표적분석, 공격우선순위 및 사격부대 결정, 사격방법 및 공격방법 결정의 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계로, 표적분석에서는 표적정보인 표적활동, 크기, 방호정도 정보를 활용하여 표적의 등급을 생성한다. 두 번째 단계로, 공격우선순위 및 사격부대 결정은 표적 등급과 지휘관의 화력운용지침을 고려하여 표적의 공격우선순위를 결정하고, 부대 가용도 및 작전 임무를 고려하여 사격부대를 결정한다. 마지막 단계로, 사격 및 공격방법 결정은 표적에 대한 요망 효과 달성을 위해 사격방법과 합동탄약효과교범(JMEM)을 활용하여 발수 등을 결정한다. 끝으로 전술적 사격지휘절차 단계간 우선순위결정, 공역통제 및 고사계 판단 핵심 알고리즘을 적용함으로서 기존 절차를 개선하여 사격임무를 처리할 수 있도록 하였다. (*기존절차 : 우선순위판단 : 시간만 고려, 사격가능부대 : 사격가능 사거리만 고려하여 판단함).
본 논문에서는 다기능 레이더의 추적 성능 개선을 위해 임무 우선 순위 선정을 위한 퍼지 추론 시스템 기반의 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 추적 임무 수행 시 우선 순위 결정 트리를 구성하고, 퍼지 집합으로 추적 안정도, 위협도, 접근성을 선정하고, 퍼지 규칙을 통한 추적 임무의 우선 순위를 얻는 방식이다. 우선 순위를 높게 책정할 경우, 추적 주기를 변화시켜 추적의 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 추적 성능 개선 효과를 입증하기 위해 기동 특성이 뚜렷한 표적 궤적을 생성하고, 제안된 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 시뮬레이션으로 비교 분석하였다.
In order to prepare for the future warfare environment, which requires a faster operational tempo, it is necessary to utilize the fourth industrial revolution technology in the field of military operations. This study propose a methodology, 'machine learning based dynamic targeting', which can contribute to reduce required man-hour for dynamic targeting. Specifically, a decision tree algorithm is considered to apply to dynamic targeting process. The algorithm learns target prioritization patterns from JIPTL(Joint Integrated Prioritized Target List) which is the result of the deliberate targeting, and then learned algorithm rapidly(almost real-time) determines priorities for new targets that occur during ATO(Air Tasking Order) execution. An experiment is performed with artificially generated data to demonstrate the applicability of the methodology.
본 연구는 지능형 버스정류장 U-Shelter의 등장으로 인해 더욱 혼잡해진 버스 정보 디자인을 사례 연구와 표적 집단면접법을 통해 가이드라인을 제안하는 데 그 목적이 있다. 우선, 문헌 연구를 통해 정보 디자인의 개념과 정보디자인과 노선도의 상관관계에 대해 알아보았으며 국내외 사례 연구를 통하여 문제를 제기, 개선방안을 도출하였다. 마지막으로 표적 집단면접법을 통해 현재 버스정류장의 정보 디자인을 평가하고, 이용자들의 요구와 문제점을 도출하였다. 연구 결과 현재 버스정류장 정보 디자인은 정보의 우선순위 결여, 정보 중첩, 인지성 문제가 있었으며 다음과 같은 가이드라인을 제시하였다. 버스노선, 버스의 방향, 도착시각, 배차 간격, 운행시간 순으로 우선순위를 선정하고 버스 표지판은 하나로 축약, 중복 기재하지 않는다. 또한, 약도 및 2차원 선과 도형을 사용해 노선 간의 연결과 방향을 시각화한다. 본 연구를 통해 앞으로 국내 버스정류장 정보 디자인의 개선과 발전에 도움이 되는 참고 자료로 활용될 것을 기대한다.
최근 IMO에서는 항만국통제 우선점검 평가에 해양사고율을 평가항목에 추가로 포함하는 것에 대해 검토하고 있다. 본 연구는 절대 평가법을 이용한 항만국통제 우선점검을 위한 대상선박 선정법을 제안하였다. 이를 위해 항만국통제 우선점검 평가의 단점을 보완하고 합리적인 평가법으로 널리 알려진 절대평가법을 이용하였다. 또한 이 방법과 기존 도쿄MOU의 평가방법을 10척에 윌콕슨 검정으로 비교하여 유효성을 확인하였으며, 평가항목의 평가치를 변경하는 실험을 통해 PSC 우선점검 순위변동을 조사하였다. 그 결과 출항정지, 선령, 해양사고 등 평가항목의 가중치가 높은 평가치가 순위변동에 영향이 큰 것으로 나타나 이 항목들을 중점 관리하여 PSC를 예방할 필요가 있다는 점이 확인되었다.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
레이다 빔 스케쥴러는 레이타의 전체적인 운용과 제어를 담당하는 레이다 통제기의 핵심기능으로서 레이다의 운용시간 및 송신 전력 등 한정된 가용 자원을 효율적으로 관리하기 위한 최적화 기법이 매우 중요하다. 본 논문은 충남대에서 개발한 실시간 운용체제인 iRTOS를 기반으로 하여 방위각 방향은 기계적 회전을 하고 고각 방향은 위상을 가변하여 다수의 위협 표적을 실시간으로 탐지하고 추적하는 회전형 3차원 위상배열 레이다에 적용 가능한 레이다 빔 스케쥴러의 구현 알고리즘에 관한 내용이다. 제안된 레이다 빔 스케쥴러는 우선 순위를 갖는 핵심적인 스케쥴링 태스크와 이를 보조하기 위한 다수의 기능 태스크를 정의하고 생성하였으며 태스크간 데이터 교환을 위하여 인터럽트 처리, 시간 관리, 세마포어 및 메시지 큐 등을 적용하였다. 레이다 빔 스케쥴러의 성능을 검증하기 위하여 다수의 모의 표적을 발생시켜 빔 스케쥴러의 상태와 성능을 확인하였으며, 자체 개발한 실시간 운용체제인 iRTOS를 이용하여 3차원 레이다 빔 스케쥴러를 구현할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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