Swirler generates the overall swirling flow in the combustion chamber and this swirling flow governs the flame stability and enhances fuel atomization. This paper deals with the flare angle effects on flow streamlines, recirculation zone, Central Toroidal Recirculation Zone(CTRZ) and Corner Recirculation Zone(CRZ) in the model combustion chamber using counter-rotating swirler. 2D PIV system was employed to obtain the velocity components and test condition was obtained using Reynolds Analogy equivalent to air test. We observed transitional flow patterns of flare angle increased. The obtained results show that the flare angle controls the behavior of Recirculation zone, Central Toroidal Recirculation Zone and Corner Recirculation Zone.
The air cleaning unit of K00 IFV(or Infantry Fighting Vehicle) has important roles to make sure the engine of the vehicle works precisely as filtering foreign substances in the air such as dust and sands. The entire components including scavenge fan which is one of the important inner part of the air cleaning unit are developed so that we can produce it domestically and don't need to import it from P⁎⁎ Co., the original maker in United Kingdom. This paper introduces a few verification processes including cleaning efficiency and reliability. As this core unit has developed successfully the improvement of military strength and logistics support can be expected. And design capability, manufacturing skills, maintenance ability of tracked weapon system will be increased thanks to the accumulated technical knowledge obtained from this developing project. Foreign currency savings and reducing operational cost can be expected as well in military industry.
본 연구에서는 대함탄도미사일(ASBM) 방어체계에 대한 기능요구사항을 도출한다. ASBM 방어체계의 기능요구사항은 대함탄도미사일의 위협특성에 의존한다. 최근 중국은 남한의 THAAD 배치에 대한 전략적 대응수단으로 대함탄도미사일인 DF-21D의 발사시험을 수행하였다. ASBM은 항공모함의 공격에 대한 반접근/거부(A2/AD) 전력의 주된 대응수단으로 사용된다. 북한과 중국의 미사일 기술커녁션을 고려할 때 북한은 ASBM을 개발할 가능성이 매우 높다. 이러한 관점에서 본 연구는 ASBM의 주된 대응수단이 될 수 있는 이지스함의 운용개념을 도출하고 전산도구인 QFD를 활용하여 기능요구사항을 도출하고자 한다.
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.
일회성 무기체계는 대기 상태로 있다가 단 한 번의 임무를 수행한 이 후 폐기되는 특성에 따라 높은 신뢰도를 요구받는다. 유도탄은 일회성 무기체계로써 특성상 저장 상태로 수명의 대부분을 보내고, 임무수행을 위한 운용시간은 짧기때문에 임무성공률이 아닌 저장 신뢰도로 분석해야 한다. 유도탄의 신뢰도를 분석할 때에 어떠한 방법을 사용하는지에 따라 그 결과는 달라질 수 있으며, 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율에 따라서도 차이가 발생할 수 있다. 본 연구는 공군의 OO유도탄을 대상으로 미래의 고장률을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하고자 작성하였다. 제시하는 방법은 먼저 평균 고장시간(MTTF: Mean Time To Failure, 이하 MTTF)을 적용한 모델과 고장 간 평균시간(MTBF: Mean Time Between Failure, 이하 MTBF)을 적용한 모델로 고장률을 예측하고, 두 모델 중 실제 고장률과 차이가 작은 모델을 선택한다. 선택한 모델로 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율을 달리하여 고장률을 예측하고, 실제 고장률과의 차이가 최소화되는 비율을 찾는다. 실제 자료를 바탕으로 제안한 비율과 현재 검사 비율의 비교를 통해 제안한 비율이 미래 고장률을 예측하기에 더 적합함을 보였다.
2014년 돈바스 분쟁과 2022년 우크라이나-러시아 전쟁 사례를 통해 제공권은 더 이상 공군에 의해서만 확보할 수 있는 것이 아님을 경험하고 있다. 기존의 공군이 수행하던 원거리 감시정찰과 타격은 드론과 미사일로 대체할 수 있으며 적의 공중공격은 판치르와 휴대형 대공미사일 같은 방공무기체계로 국지제공권을 장악하여 지상군의 자유로운 기동 작전을 수행할 수 있다. 즉, 지금처럼 공군과 해군이 원거리 작전을 통해 제공권을 장악하는 것이 훨씬 유리하며 지상군은 이들을 지원해주는 작전개념이 더욱 적절하다. 따라서 본 연구는 이러한 제공권 작전 수행체계에 대해 값비싼 전투기에 집중하기보다 비용 대 효과성 측면을 고려하여 방공무기체계, 드론, 미사일, 정밀유도 포탄 등을 병행 발전시켜 적의 공중공격에 신속히 역공할 수 있도록 제공권 작전 수행체계에 대한 시사점을 제공하는 것이다.
Modeling and Simulation(M&S) technology has been widely used to solve constraints such as time, space, safety, and cost when we implement the same development and test environments as real warfare environments to develop, test, and evaluate weapon systems for the last several decades. The integration and test environments employed for development and test & evaluation are required to provide Live Virtual Construction(LVC) simulation environments for carrying out requirement analysis, design, integration, test and verification. Additionally, they are needed to provide computing environments which are possible to reconfigure computing resources and software components easily according to test configuration changes, and to run legacy software components independently on specific hardware and software environments. In this paper, an Integration Test and Simulation for Engagement Control(ITSEC) bed using a bare-metal virtualization mechanism is proposed to meet the above test and simulation requirements, and it is applied and implemented for an air missile defense system. The engagement simulation experiment results conducted on air and missile defense environments demonstrate that the proposed bed is a sufficiently cost-effective and feasible solution to reconfigure and expand application software and computing resources in accordance with various integration and test environments.
비행기 방어용 대공포는 저고도 방어체계로 사용되고 있으며, 방어능력 극대화를 위해 대부분 고발사율 대공포를 두개 이상 탑재하여 교전 시 명중률을 높이고 있다. 고 발사율 대공포의 경우, 포열진동 및 탄의 불균형 분산은 정확한 조준사격 및 명중률에 아주 결정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 사격 진동 및 충격량을 감소하는 구조는 대공포 체계에서는 주요 설계 대상이다. 본 연구에서는 차량의 현가장치 특성에 따라 고발사율 대공포 체계에서 발사시스템의 진동충격으로부터 차단하는 능력을 향상시키고, Recurdyn 과 Adams 를 이용한 동적 거동해석과 실 사격 시험결과를 비교하여 명중률에 영향을 미치는 현가 형태, 위치 및 수량에 따른 체계 자세 흔들림을 예측하였다. 본 연구를 통하여 대공포에 적합한 현가장치와 포 스프링 등과 같은 구성품을 선정할 수 있는 기초연구를 수행하였다.
전자공격체계는 전파를 사용하는 방공 레이더, 무선 지휘통신망, 유도 미사일과 같은 다중 위협에 대해 신호추적, 전자교란 등의 전자전 임무 수행을 위한 필수 무기체계이다. 군사적으로는 전자공격 임무 수행을 통해 다중 위협의 기능무력화 등 해당 위협으로부터 아군 전력을 보호하여 생존성 향상과 더불어 전투효과 극대화가 가능하다. 또한, 최근 민간분야에서는 공항, 통신 기지국, 발전소와 같은 핵심기반시설에 대한 드론 공격 등의 위협 대응을 위하여 전파방해 시스템으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 항공 플랫폼 기반 국외 전자공격체계에 대하여 전자공격 임무에 따른 분류 기준을 살펴본 후 이에 따른 국외 전자공격체계의 최신 연구개발 동향을 조사·분석한다. 더불어, 운용환경별 국내 전자공격체계의 연구개발 동향과 국내 안보환경 속에서 예측되는 미래 전장환경을 분석하여 국외 연구개발 동향 대비 국내 전자공격체계의 기술분야별 연구 발전이 필요한 다중위협 대응 신호추적 기술, 고출력 동시 전자교란 기술 등 다변적이고 고도화 되는 미래 전장환경에 부합할 수 있는 국내 전자공격체계의 연구 발전방안을 제시한다.
Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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