본 논문은 국방군수분야에서 가장 중요한 기능을 수행하는 핵심체계인 탄약물류를 4차산업혁명 기술을 활용하여 예측이 가능한 스마트탄약물류시스템을 구축하는 방안을 제시하였다. 국내외 물류정책 및 기술동향, 탄약물류 특성과 국토교통부의 스마트물류센터 인증기준을 고려해 분석한 결과, 군의 탄약물류수준은 매우 낮은 수준으로 시급한 개선이 필요하였다. 이를 개선하기 위해 탄약물류분야에 적용할 수 있는 유무선 기반 현장 자동화, 스마트 탄약고 구축, 육해공군 물류 혁신 등 각종 구축 사례를 분석한 후 도출된 시사점을 기반으로 탄약물류의 발전방향을 제시하였다. 구체적인 발전내용으로 전장 환경 변화에 부합하면서 총수명주기관점의 혁신과 효율성 달성이 가능한 데이터 기반 스마트 탄약물류관리체계를 구현하기 위해 현장업무 자동화 및 첨단화, 3D 기반 저장공간 관리 및 전시 불출 개선, 예측 중심의 탄약물류를 위한 Data 관리체계 등 4가지 목표를 제시했다. 제시된 내용을 기반으로 기대효과로는 작전지속능력 향상, 탄약신뢰성 보장, 많은 예산 절감, 지체와 대기, 이중 작업 등 비효율 대폭 개선, 안전사고 감소 등이 있을 것으로 판단된다.
최근 육·해·공·우주에 이어 제 5전장 영역으로 사이버공간이 인식되면서 본격적으로 사이버공간을 작전 및 임무 영역으로 보는 활동에 관심이 집중되었다. 또한, 21세기는 4세대 전쟁방식으로 사이버공간을 기반으로 하는 사이버작전이 전개되고 있다. 이러한 환경에서 작전 수행은 지휘관의 의사결정에 따라 성공 여부가 판가름 된다. 따라서 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해서 체계적으로 방책(COA, Course Of Action)을 수립하고 선정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 사이버작전 수행에 필요한 작전요소들을 분류하는 방안을 통하여 방책을 수립하고, 방책의 정량적 평가가 가능하다는 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 작전 수행의 방책이 되는 사이버 작전요소 조합(COES, Cyber Operational Elements Set)을 구성하고 표적개발 과정에서 식별한 사이버 작전요소를 육하원칙(5W1H Method)을 기준으로 분류하는 방안을 제시한다. 또한 스턱스넷(STUXNET) 공격 사례에서 활용된 사이버 작전요소들을 제시한 분류 방안을 적용하여 사이버 작전요소 조합(COES)을 구성해 공격 방책들을 수립한다. 마지막으로 수립한 방책의 우선순위를 부여하고 최적의 방책 선정을 위해 방책의 정량적 평가를 수행하였다.
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.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
2021년 국제 우주감시학회(AMOS)에 발표된 논문에 따르면, 저궤도 우주공간의 우주물체 간 충돌가능성은 작동중인 위성이 아니라 발사체 상단, 폐위성 등 우주 쓰레기에 의한 충돌확률이 높고, 우주교통관제(space traffic management)를 통해 그 충돌 가능성을 줄일 것을 제안하고 있다. 이러한 배경에 최근 우주공간에 위성 등 우주물체의 급속한 증가로 우주 쓰레기(debris) 문제가 국제적인 주요 도전과제로 부각되고 있고, 이에 지난 2022년 9월 뉴욕에서 열린 유엔총회에 한국을 포함한 유엔 회원국들이 수직발사식 위성요격미사일(anti-satellite, ASAT) 실험을 실시하지 않도록 하는 결의안 채택을 통해 전세계 8개국(23년 6월 기준 13개국)이 ASAT 실험을 실시하지 않기로 했다. 또한, 우주 쓰레기를 줄이기 위한 방안이 민간 분야에서 활발히 연구되고 있는데, 이러한 우주 쓰레기 상용서비스는 필요시 군사적으로도 사용이 가능할 것으로 판단된다. 이에 우주 쓰레기 제거기술 현황, 우주위협 평가 및 궤도 상 랑데부 및 근접기동작전 사례에 대해 알아보고, 우주 강국의 우주 쓰레기 제거기술을 활용한 우주무기 개발 개연성에 대해 고찰하겠다. 그리고 미래 우주전장을 대비하기 위한 우주기동전(space maneuver warfare) 이해를 통해 새로운 우주추진체계의 개발 필요성에 대해 제언하고자 한다.
생체모방로봇은 조류나 곤충과 같은 생체의 특성을 모방하여 미래 전장에서 은밀한 감시와 정찰 작업에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 이 로봇들의 효과적인 활용을 위해서는 새의 날갯짓이나 바퀴벌레의 움직임 등을 모방하는 기술이 중요하지만, 이를 지원하는 하드웨어 확보와 소프트웨어 개발 및 검증 과정의 복잡성으로 인해 어려움이 따른다. 본 논문에서는 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술을 적용한 다중 HILS 기반 생체모방로봇 소프트웨어 검증 테스트베드를 설계하고 구현한 결과를 소개한다. 테스트베드를 사용함으로써 개발자들은 하드웨어 부재 문제를 극복하고, 미래 전장 시나리오를 시뮬레이션하며 소프트웨어 개발과 테스트를 수행할 수 있다. 그러나, 다중 HILS 기반 테스트베드는 테스트 대상 로봇 수의 증가에 따른 장치 간 연동 지연 문제를 경험할 수 있으며, 이는 시뮬레이션 결과의 신뢰도에 크게 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해, 우리는 우선순위 기반 미들웨어인 data distribution service prority (DDSP)를 추가로 제안한다. DDSP는 기존 DDS 대비 1.95 ms의 평균 지연 감소 효과를 보이며, 테스트베드에서 요구되는 데이터 전송 품질을 보장할 수 있음을 입증하였다.
우리 군은 미래 전장개념인 네트워크 중심전(NCW) 환경 구축을 위해 장기적으로는 국방개혁 기본계획의 완성시점을 축으로 삼아 많은 노력과 투자를 기울이고 있다. 군 조직차원에서는 선진 프로세스를 도입하여 군의 지휘통제 시간을 단축시키고 이와 더불어 업무 프로세스를 향상시켜 의사결정 시간을 단축시키고자 한다. 또한, 정보체계 차원에서는 전장관리정보체계를 이용한 자동화된 지휘통제 체계 구축 및 자원관리정보체계를 통해 효율적인 자원관리를 하려고 노력하고 있다. 디지털기술의 발전과 혁신적인 IT환경에 맞추어 군에서도 객관적인 정보화 수준에 대한 지표를 통해 군이 지향하는 미래 목표대비 현재 어느 수준에 도달해 있는지에 대한 수준평가가 이루어져야 한다. 정보화를 추진함에 있어 정확한 개선 분야의 식별이 가능하고, 환류를 통해 보완될 사항들이 점검되며 향후 정책방향 도출이 체계적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구는 국내외 주요 수준평가 모델 분석과 정보화 수준평가 이론에 대한 선행연구를 통해 워크숍 및 전문가 토의를 거쳐 군 조직의 특성을 체계적으로 반영하는 수준평가 프레임워크 및 지표 개발 사례를 소개한다. 본 연구를 통해 개발된 정보화 수준평가 프레임 워크는 작전사급 이상의 부대를 대상으로 한 파일럿 테스트로 측정 가능성 및 실효성을 검증하였다. 본 연구의 수준평가 프레임워크를 통해 우리 군의 정보화 수준을 객관적으로 진단함으로써 한정된 예산과 자원을 적시 적소에 투입하고 정보화 분야별 취약점을 보다 신속하게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 주요 선진 국가들은 인구문제 해결, 정치·경제, 그리고 국가 경쟁력 강화 등을 이유로 정책적으로 메가시티를 육성하고 있다. 그 변화의 추세는 더욱 가속화되고 있다. 한국도 서울·경기권에 이어 부산·울산·경남권, 대구·경북권, 광주·전남권, 대전·세종·충남·충북권 등지에 메가시티 정책이 추진되고 있다. 이런 도시화 현상으로 인해 군사전문가들은 미래의 전장 환경을 우주나 대도시(메가시티)로 예상한다. 이런 관점에서 한국도 미리 준비하지 않으면 메가시티가 직면한 위협에 효과적으로 대응하지 못할 것이다. 따라서 메가시티의 거대한 규모와 지하 작전환경의 특징에 최적화된 지하시설작전 능력이 요구되는 것이다. 이런 배경에서 메가시티 지하 작전환경의 특징과 미국, 이스라엘 등 군사 선진국의 지하시설작전 준비 사례를 분석하였다. 이를 기초로 한국 메가시티 내 지하 작전환경에 적합한 지하시설작전에 요구되는 능력을 아이디어 차원에서 군의 조직 및 전투계, 전투원 생존을 보장할 특수장비 및 물자 확보, 소부대 전투기술 개발과 훈련시스템 구축 측면에 우선순위를 두고 제시하였다.
현재의 무기체계는 다양한 표준과 프로토콜이 적용된 복합무기체계가 운용되어서 전장에서 연합 및 합동작전시 원활한 정보교환 실패의 위험이 있다. 무기체계간 신속한 상황판단으로 핵심표적에 대한 정밀타격을 수행하기 위한 무기체계들의 상호운용성은 전쟁수행의 핵심요소이다. 한국군은 전력화 이후 다수의 소프트웨어 및 하드웨어의 형상변경과 성능개선 소요가 발생하고 있으나, 상호운용성에 미치는 영향에 대한 검증제도가 없으며, 관련 시험 도구 및 시설도 전무한 실정이다. 또한 연합 및 합동훈련시 무기 / 전력지원체계의 세부 운용방식과 소프트웨어를 임의로 변경한 후 이에 따른 사용자 간 오류가 빈번히 발생하고 있다. 그래서 주기적인 무기체계간 상호운용성 검증이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 사람이 평가기간을 잡아서 1번 평가를 진행하는것이 아니라, AI가 24시간 무기 / 전력지원 체계간 상호운용성을 지속적으로 평가하여 전쟁수행능력을 고도화해야 한다, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자연어 처리기법(①Word2Vec 모델 ②FastText 모델 ③Swivel 모델)을 적용(공개된 알고리즘과 소스코드 사용)하여 국방상호운용성 능력향상을 위한 사전연구를 수행하였다. 이 실험의 결과를 바탕으로 사람에 의존하지 않고, 자동화된 국방상호운용성 평가도구를 구현하기 위한 방법론(자연어 처리 모델을 통한 상호운용성 소요평가 / 수준측정의 자동화된 평가)을 향후 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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