고대부터 오늘에 이르기까지 역사속에서 해전은 국가의 흥망성쇄와 연관이 깊다. 고대부터 현대에 이르기까지 각 시대별로 주요 해전을 선정하여 어떠한 국가가 전쟁에서 승리하였는지 무기체계와 연계하여 연구하였다. 고대에는 살라미스 해전과 포에니 전쟁, 중세와 근세에는 칼레해전, 근대에는 러 일전쟁, 현대에는 미드웨이 해전, 포트사이드 해전, 포클랜드 해전 등 총 7개의 사례를 선정하였다. 이 해전들의 연구결과는 크게 세가지 특징이 있다. 첫째, 해전에서 승리한 국가는 그 당시의 최고성능을 구비한 무기체계를 보유하고 있었으며, 효율적인 합동작전을 수행했다는 점이다. 둘째, 예전과 동일한 방법으로 싸운 국가는 도전국에게 패했다. 셋째, 특히 패권과 연계된 해전에서 승전한 국가인 아테네, 로마, 영국, 미국 등은 해양을 지배하고, 해양을 자유롭게 사용하여 국가의 부를 창출하여 패권국이 되었고, 패전한 국가는 약소국으로 전락하였다. 일반적으로 승전한 국가들은 패배한 국가를 우습게 보고 새로운 무기체계를 수용하는 것을 꺼려하고, 예전의 전투방식을 고집하는 경향이 있다. 그러므로 평시에 미래해전에서 승리하기 위해서는 첨단무기체계를 개발함과 동시에 전사들이 잘 운용할 수 있는 교리 및 교육 훈련체계를 만들어야 한다.
무기체계가 첨단, 고도화되면서 탄약을 정밀 제어하여 목표를 타격하기 위하여 공중폭발탄(ABM)이 개발되어 전장에서 운용되고 있다. 이러한 공중폭발탄의 시한정밀도를 향상시키기 위하여 총구를 이탈하는 탄의 속도를 측정하여 표적까지의 정확한 비행시간을 계산한 후 탄에 입력하여야 한다. 본 연구에서는 K4 기관총의 소염기 부분에 탄을 감지할 수 있는 장치를 도입하였다. 탄약의 주요 금속 부품은 신관 부분의 알루미늄과 파편 효과를 발휘하는 탄체의 철 부분, 총열의 강선부를 통과할 때 직진운동을 회전운동으로 전환시키는 회전탄대의 구리로 구성되어 있는데 알루미늄 부분을 탐지하기 위하여 와전류 탐촉자의 원리를 도입하였다. 탄이 총구를 벗어나는 수십 us 동안 탄속을 측정하기 위하여 U 자형의 MnZn Ferrite 코어에 코일을 권선하여 200 kHz의 교류 전류를 인가하여 탄의 총구 이탈 속도를 측정하였으며, 도플러 레이더와 병행 계측한 결과 ${\pm}1%$ 이내에서 잘 일치하였다.
사이버공격은 사이버공간에서 눈 깜짝할 사이에 일어나며, 그 피해는 전 세계에 점차 늘어나고 있다. 따라서, 사이버공간 3계층에 속하는 다양한 자산들을 여러 가지 시각에서 파악할 수 있는 사이버 공통작전상황도의 개발이 필요하다. 이는 군에서 사용하는 전장 정보 파악에 대한 방안을 적용하면 최적의 사이버공간 내 상황인식을 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사이버 공통작전상황도에 필요한 가시화 화면들을 식별하고 기준(응답속도, 사용자 인터페이스, 객체 기호, 객체 크기)들을 조사한다. 그 후 식별 및 조사한 사항들을 적용하여 프레임워크를 설계하고 그에 따라 가시화 화면들을 구현한다. 최종적으로 가시화 화면이 조사한 기준 중 사진으로는 알아볼 수 없는 응답속도에 대한 실험을 진행한다. 결과적으로 구현된 가시화 화면들은 모두 응답속도 기준에 부합했다. 이와 같은 연구는 지휘관이나 보안 담당자들이 사이버공격을 대비하기 위한 사이버 공통작전상황도를 구축하는데 도움이 된다.
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.
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.
최근, NCW에 적합한 C4I 체계의 전투력 상승효과 평가의 필요성이 제기되고 있다. 기존의연구는 체계 자체에 중점을 두었으며, 인적 요소를 중요한 요소로 고려하지 않았다. 따라서, C4I 체계의 전투력 상승효과 평가 시 기술 및 인적 요소를 고려하여 평가하는 것이 필요한 시점이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 E-TechMan(A Combat Effectiveness Evaluation Algorithm Considering Technical and Human Factors in C4I System)이라 불리는 전투력 상승효과 평가 알고리즘을 제안한다. E-TechMan 알고리즘은 합동화력체계(Joint Fire Operating System-Korea)에 적용되어 전투력 상승효과를 평가해보았다. 또한, 기존의 연구방법인 C2 이론 및 고전 역학에 의한 결과와 비교를 하였다. 본 연구는 인적요소에 의한 영향을 반영함으로써 기존의 연구보다 현실적인 전투력 상승효과 결과를 제시했다는데 가치가 있다.
최근 4차 산업혁명의 거대 물결에 맞춰 국방 연구개발의 환경은 첨단 군사기술 중심으로 변모하고 있으며, 특히 선진국은 첨단 국방과학기술의 보호를 위해 기술수출 및 기술이전에 대한 통제를 강화하고 있다. 이러한 이유로 미래 전장환경에 맞는 첨단무기 및 핵심기술의 독자개발 능력 확보를 위한 예산 요구가 증가하고 있으며, 한정된 예산의 효율적 배분을 위해 연구개발 투자에 대한 효율성 제고가 중요하게 부각되고 있다. 본 연구에서는 비모수적 접근법인 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)을 활용하여 국방 기초연구개발 사업에 대한 효율성을 분석하고자 한다. 투입변수로 연구비, 연구인력, 연구기간을 선정하였고, 산출 변수로는 논문, 특허 건수를 사용하였다. CCR(Charnes, Cooper and Rhodes), BCC(Banker, Charnes and Cooper) 모형 및 규모 효율성(Scale Efficiency, SE)을 통해 기초연구개발 사업에 대한 효율성을 분석하였다. 마지막으로 효율성 측정결과를 바탕으로 비효율적인 연구개발 사업은 비효율성의 원인을 제시하고 효율성 개선방안을 제시하였다. 본 연구 국방 기초연구개발 사업에 대한 효율성 분석을 통해 과제 성과관리에 활용하고 환류를 통해 과제기획 단계에 반영할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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