체계의 신뢰도 향상을 위한 활동으로 고장 보고, 분석 및 고장 수리체계 (FRACAS: Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System)가 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. FRACAS는 식별된 고장에 대한 원인 분석과 적절한 시정 조치, 결과 검증을 반복 수행하는 활동으로 신뢰도 향상에 효과적이지만, 기존의 개발 환경에 통합 운용하기에는 프로세스, 데이터 수집 및 관리 등 여러 가지 측면에서 제약사항이 있다. 국내 방산분야에서는 FRACAS 적용의 어려움을 해소하기 위해서 FRACAS 시스템 개발 및 프로세스 개선에 관한 연구가 진행되었지만, 대부분이 운용/유지 단계에 집중되어 있다. FRACAS는 총 수명주기 체계관리(TLCSM: Total Life Cycle System Management) 관점에서 운용되어야 하므로, 개발 초기인 설계 단계부터 FRACAS를 적용할 수 있도록 참조 아키텍처에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 국방 무기체계의 전 수명주기에 걸쳐 FRACAS를 효과적으로 적용하기 위해, 체계 수명주기 단계와 FRACAS Closed-Loop 프로세스, FRACAS 필수 요소 등을 고려한 TLCSM 기반의 통합 아키텍처 구축에 대해 연구하였다. 제시된 아키텍처는 함정 전투체계 사업에서 FRACAS 수행 시 참조 모델로 활용하였다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters' posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.
로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.
고도의 생존성이 요구되는 잠수함은 군의 전략자산에서 가장 중요한 전투 무기체계 중 하나이다. 일반적인 재래식 잠수함은 추진시스템을 작동하기 위해 공기가 필요해 필연적으로 스노클 항해를 하며 잠수함 내부로 공기를 공급해야 한다. 그리고 스노클 항해 시 수중으로 배출된 폐기 가스는 주변 유체를 가열해 온도 항적을 형성하고 결과적으로 잠수함의 생존성을 감소시킨다. 본 연구에서는 수중 잠수함의 폐기로 인해 형성된 수면의 온도 항적에 관한 기초 실험 연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 도입된 잠수함의 추진시스템과 항해 조건 자료를 수집하였으며, 온도 항적을 계측하기 위한 실험 시스템을 구현하였다. 실험 결과 수조로 주입된 고온 기포는 작은 크기로 부서져 주위를 둘러싼 유체와 유사한 수준으로 온도가 감소하였으며, 이를 열전대 센서로 확인하였다. 그리고 수면의 온도 항적을 계측하기 위한 열화상 시스템의 결과에서도 온도 항적은 계측되지 않았다.
본 논문은 산악 지형, 도심, 함정, 교량 등에서 수직 이·착륙 비행, 제자리 비행, 고정익기처럼 저속 및 고속비행을 할 수 있는 덕티드 추진체를 사용한 수직 이·착륙 초소형 무인 항공기 개발 동향을 기술한다. 이 항공기는 여러 측면에서 헬리콥터와 고정익기와는 비행 특성이 다르다. 미육군 미래 전투 체계와 DARPA의 OAV 프로그램의 목적은 운용자에 안전하고 낮은 음향 특성을 갖는 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 현재의 초소형 무인 항공기에 영상/적외선 카메라를 탑재하고 숲이나 언덕 뒤에 숨어 있는 적을 정지비행과 응시로 약 1 시간 동안 감시 및 정찰을 한다. OAV의 Class-I은 개인 병사가 배낭에 담아 운반할 수 있는 크기와 무게의 수직 이·착륙 덕티드 MAV 개발이다. Class-II는 Class-I보다 두 배의 운용 시간과 더 넓은 범위의 비행이 가능한 유기체의 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 초소형 무인기는 장시간 운용을 위해 현재의 '호버 및 응시'에서 '퍼치-앤-응시'으로 기술을 발전시켜야 한다. 근 미래의 OAV 개념은 유·무인 지상 차량이 주행하는 동안에 차량의 상부에 자동 이착륙하고, 탑재된 상태로 이동하고, 재급유, 재충전, 재이륙하는 합동 운용으로 임무 능력과 효율성을 확장하는 것이다. 덕티드 MAV는 지상 차량의 착륙 패드에서 자동으로 이착륙하기 위해 저렴한 초소형 GPS를 활용한 고정밀 상대 위치 기술 개발이 필요하다. 또한, VTOL 덕티드 MAV와 유·무인 지상 차량 간에 유기체의 협업 동작이 가능케하는 공통 명령과 제어 아키텍처를 개발할 필요가 있다.
과학기술의 발전으로 인해서 현대의 시스템은 과거에 비해 대형화되고 복잡화되었다. 복잡한 시스템 개발에서 복잡도를 줄이기 위한 방법으로 모델기반 시스템엔지니어링(MBSE)이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 하지만 다양한 언어를 통하여 모델링이 이루어지고 있으므로, 개발 프로세스에 따른 산출물의 일관성 및 이해관계자간의 의사소통에 문제가 발생하고 각 MBSE 도구의 지원 다이어그램의 차이에 따라 산출물의 표현이 제한되기 때문에 그 효과성이 부족하다. 본 논문에서는 전통적 다이어그램의 하나인 데이터흐름도(DFD)를 SysML의 다이어그램으로 변환하는 법칙을 연구함으로써 이미 구축된 모델들을 재사용하여 SysML로 구축될 수 있도록 한다. 특히, 각 다이어그램의 메타모델(Meta Model)을 분석하고, 이분그래프를 통해 각 구성요소의 연결 관계를 확인하여 변환의 근거를 마련하고 무결성을 확인하며 보다 효과적인 변환 법칙을 제시하고 있다. 또한 위 내용을 함정전투체계설계에 적용해 봄으로써 그 효과성을 확인한다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 추가연구를 수행하면, 이미 구축된 시스템 개발과정에서 산출된 모델들을 SysML 을 이용하여 일관성 있게 표현할 수 있을 것 이다. 그리하여 산출물의 일관성을 높이고 이해관계자간의 의사소통을 원활하게 함으로써, SysML을 이용한 효과적인 모델기반시스템엔지니어링(MBSE)에 도움이 될 것으로 기대된다.
중러 관계 강화는 강대국 경쟁이 재개되고 있음을 보여주는 한 가지 징후라고 볼 수 있다. 공식적인 방위동맹을 체결하지 않았음에도 불구하고 양국의 군사관계가 강화되고 있다는 사실을 눈여겨 볼 필요가 있다. 특히, 중국과 러시아가 세계 최강의 해군력을 보유하고 있다는 점에 비추어 본다면, 양국간 해양안보협력 강화는 최근 수년 간 나타난 국제안보 전개상황 중 가장 중요한 양상으로 꼽을 수 있다. 여러 플랫폼과 장소에서 펼쳐진 중러 해상합동훈련은 고위급 인사교류와 중국의 대규모 러시아 무기 구매, 중러 우호조약 체결 및 다양한 협력형태로 수년간 지속되었다. 양국간 해상합동훈련은 냉전기의 대치국면이 종식된 직후 시작되었으나, 그 중요성은 최근 십년의 기간 동안 더욱 부각되고 있다고 볼 수 있다. 해상합동훈련이 양국 국방동맹의 핵심으로 부상하고 있기 때문이다. 양국은 그 어느 때보다도 다양한 장소에서 다양한 무기체계를 활용해 해상훈련에 임하고 있다. 앞으로 양국의 합동군사훈련은 북극, 초음속 운반수단, 아프리카, 아시아, 중동의 신규 파트너를 비롯해 새로운 위치와 전력을 동원해 펼쳐질 가능성이 크다. 또한, 경비함정 및 제병 연합부대를 동원한 해상합동 훈련을 수행하는 등 최근에 보여준 획기적인 전개를 지속할 것으로 보인다. 중국과 러시아는 양자간 해군협력을 토대로 일련의 목표를 추구하고 있다. 중화인민공화국과 러시아 연방 사이에 체결된 선린우호협력조약 (Treaty of Good-Neighborliness and Friendly Cooperation)은 공동방어 조항을 포함하고 있지는 않지만, 공동의 위협에 대해 상호 논의하도록 언급하고 있다. 전통적/비전통적 군사작전 (예: 대해적 작전, 인도적 구호 및 최고수준의 전투수행)을 모의하는 해상훈련은 합동군사활동을 통해 공동의 도전과제에 대한 양국의 대응력을 강화하는 수단이 된다. 이러한 합동훈련이 전투력 측면에서 높은 수준의 상호운용성을 구현하지 못하더라도, 이를 통해 중러 양국이 단합된 해군력을 동원할 수 있는 역량을 갖추고 있다는 사실을 국제사회에 알릴 수 있다. 양국의 해상무역의존도나 영해를 둘러싼 국가간 갈등을 감안하면 이는 중요한 메시지라고 할 수 있다. 한편으로는 해상합동훈련을 통해 자국의 전투력을 향상시키고, 동시에 서로의 전략, 전술, 전투기술 및 절차에 대한 이해를 강화할 수 있다. 점차 부상하고 있는 중국 해군은 특히 러시아군으로 부터 많은 혜택을 얻을 수 있다. 러시아군은 복수의 제병협동작전을 중심으로 중국인민해방군 (People's Liberation Army, PLA) 보다 훨씬 많은 해상임무수행 경험을 보유하고 있기 때문이다. 그러나 한편으로는 전투력 강화를 통해 양국 정치지도자들이 군사력을 동원하거나 다른 국가와 대치할 경우, 긴장을 더 고조시키는 방향을 선택할 가능성이 더욱 커졌다는 부정적인 측면이 지적된다. 이러한 모든 영향은 양국 해군이 대부분의 해상합동훈련을 수행하는 동북아시아 지역에 더욱 큰 파급력을 미친다. 동북아시아 지역은 중국과 러시아가 미국 및 일본과 벌이는 그리고 불편한 상태로 한국을 사이에 둔 해상에서의 대치상황이 펼쳐지는 격전지가 되고 있다. 중러 해군 협력 강화가 공고해지면서 한미 군사계획이 더욱 복잡해지고, 북한에 집중되어야 할 자원이 전환되어 결국 지역 안보환경을 악화시키는 결과로 이어지고 있다. 한미일 해군 실무자의 입장에서는 중러 해군이 모두 포함된 시나리오를 수립해야 할 필요성이 더욱 커지고 있다. 가령, 한미 정책 결정가들은 중러 군사력의 공동 무력대응에 대비하기 위해 미 국방부가 과도한 지출을 하게 만들고, 한반도에서 한미안보 부재가 발생하지 않도록 대한민국 해군을 신속하게 보충해야 하는 상황이 발생하게 되었다. 북한이 한국 및 동맹국과 해상에서 대치할 경우 이를 중러 해군이 지원할 수 있다는 가능성은 또다른 심각한 도전을 제기한다. 이 같은 긴급사태 발생 가능성을 고려해 안보결속을 강화하겠다는 한일 간의 약속을 토대로, 한미일 3국 공동군사훈련을 더욱 확대할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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