전자전 환경에서 헬기는 헬기생존체계(aircraft survivability equipment: ASE)의 다양한 센서를 통하여 수집한 데이터를 기반으로 헬기에 대한 위협을 식별한다. 헬기의 성공적인 임무 수행 및 생존을 위하여 헬기에 대한 위협을 반복적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터의 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 (1) 전장 헬기의 센서가 수신하는 위협요소를 정의하는 위협속성 생성기, (2) 전장환경과 유사한 위협을 정규, 균일, 지수 분포로 생성하는 위협자료 생성기 및 (3) 다양한 전장 시나리오에서 센서들이 수집한 데이터를 통합하여 위협의 방향과 정도를 사용자에게 실시간으로 보여주는 위협 분석 및 통합 표시기를 개발한다. 구현한 전장 헬기의 다중센서 위협 시뮬레이터를 이용하여 생성된 다양한 시나리오에서 다수의 위협에 대한 통합정확도를 측정하였다.
전장분석을 위해서는 대상이 되는 적 부대에 대한 식별 및 이동 상황에 관한 정확한 정보가 요구된다. 그러나 통신 기술, 전파 방해, 전술 등의 이유로 모든 정보를 완벽하게 수집하는 것은 어렵다. 따라서 이미 수집된 이동 정보 및 도메인 지식을 이용한 미래 이동 상황의 예측 및 분석이 필요하다. 특히, 이동하는 부대들은 시간에 따라 위치 및 모양이 변하는 이동 객체의 특성을 가지므로, 전장분석을 위해서는 이동 객체를 관리하고 위치를 예측하는 기능이 필수적이다. 따라서 이 논문에서는 전장분석을 위한 이동 부대들의 위치를 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전장분석 응용 도메인에 적합한 미상의 부대 추론, 미확인 부대 추론, 주타격 방향을 예측하며, 데이타베이스에 저장되지 않은 이동 객체의 과거 및 미래의 위치를 추정한다.
육군은 군단급 이하 제대에 육군전술지휘정보체계 ATCIS(Army Tactical Control Information System, 이하 ATCIS)를 구축하여 전장을 가시화하고 반응 시간의 단축을 이루고 있다. 이러한 ATCIS 및 정보 감시장비의 도입으로 전장(Battlefield)의 불확실성과 가변성이 점점 줄어들고 있음에도, 지상작전을 위한 의사결정의 방법은 지휘관 및 주무 참모의 전술적 관점이나 과거 자료 및 경험에 기초한 정성적인 방법이 널리 적용되고 있다. 또한, 방책(Course of Action)을 선정하고 분석하기 위한 워게임(War game)과정에서도 가용 시간 및 능력의 제한 등으로 피 아의 강약점 분석에 의존하고 있는 실정이다. 이에 새로운 장비도입에 따른 유 무형 전력의 균형적인 발전의 측면에서 보다 과학적이고 정량적인 의사결정방법의 필요성이 제기되고 있으며, 야전부대에서 보다 빠르고 쉽게 적용할 수 있는 방법이 요구되고 있다.본 연구에서는 지상작전을 위한 의사결정과정인 부대지휘절차간 전장정보분석(Intelligence Preparation of the Battlefield; IPB)을 위한 지휘관 및 참모들의 상황평가에서 전장의 불확실성으로 인해 발생하는 모호한 평가 및 분석을 정량적으로 반영하고 보다 실증적인 의사결정을 위해 Fuzzy AHP 기법을 적용한 지상작전 의사결정방법을 제안하고자 한다.
4차 산업혁명 시대에는 보안 네트워킹 기술이 국방 무기 체계에서 필수적인 역할을 하고 있다. 정보보안을 위해 암호 기술을 사용한다. 암호 기술의 안전성은 케르크호프의 원칙(Kerchoff's principle)에서 강조하듯 암호 기술 알고리즘이 아닌 암호 기술의 안전한 키 관리에 기반한다. 그러나, 전장 환경에서 무기체계의 잦은 이동으로 인해 네트워크 구조가 변하며 전통적인 중앙 집중식 키 관리 방법을 사용하기가 어렵다. 또한 IoBT(Internet of Battlefield Things) 환경에서 사용되는 각 노드의 시스템 자원은 크기, 용량, 성능이 제한되므로 기존의 키 관리 알고리즘보다 계산량과 복잡도가 적은 경량화 키 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 IoBT 환경을 위한 경량화 방식의 새로운 키 위탁 방식을 제안한다. 제안된 기법의 안전성과 성능을 수치 분석과 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
제 5의 전장이라고 불리는 사이버 전장은 육·해·공·우주의 기존 물리 전장과 달리, 지형적인 정보를 기반으로 하지 않으며 각 정보간 긴밀한 연관 관계를 갖는 특징을 갖고 있다. 사이버 전장은 물리 전장에 위치한 장비의 네트워크 연결 정보를 기반으로 생성되므로 지형 정보와 완전히 분리되어 있지 않으면서도, 물리적 공간 제약을 넘어서 네트워크 토폴로지 기반의 논리적인 연결 상태와 OS 및 SW의 취약점 등에 의존적인 특징을 가진다. 그러므로 사이버 전장의 상황인식을 위한 정보 분석은 지리적이거나 논리적인 특정 정보 분석으로는 제한적이며, 여러 도메인의 상황을 한 눈에 인식할 수 있는 형태로 정보가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 사이버 전장에서의 지휘통제를 위해 반드시 필요한 사이버작전 상황도 개발에 관한 연구를 기술한다. 특히 멀티레이어드 개념을 적용한 시각화 기술을 기반으로 지리정보를 비롯한 사이버 자산, 위협, 임무 등 상호 연관분석이 필요한 여러 계층의 정보를 상황도에서 직관적으로 도시할 수 있는 아키텍쳐를 제안한다. 본 연구를 통해 사이버작전 수행을 위해 필요한 지휘결심 지원 정보들이 도시요소로 표현되어, 복잡하고 이해하기 어려운 사이버 전장에서 지휘관이 신속하고 정확하게 지휘통제를 수행할 수 있도록 지원하는 상황도 구조를 제안한다.
무선 LAN은 인터넷 환경에서 대용량 콘텐츠 다운로드를 이동하면서도 가능하다는 점에서 주목받게 되었다. 그러나 WLAN의 통신 가능범위는 100m정도로 좁고, 범위를 벗어났을 때는 인터넷과 단절되게 된다. 군 환경에서도 AP가 산재되어 설치된 전장지역을 짚차나 탱크로 이동하면서 대용량 파일을 다운로드할 경우에 하나의 AP로 다운로드를 완료하지 못하면 일단 통신이 단절되어 다음 AP에서는 처음부터 다시 다운로드를 실시해야 하는 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 DTN 기술을 이용하여 대용량 파일을 다운로드하는 경우 도중에 단절된 전장 환경에서 안정적인 다운로드를 실현하기 위해 이동하는 수신노드에 대해 효율적인 분할수신을 하기 위한 방안을 제안하여, 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 정보전달기법의 성능을 검증했다.
점점 더 복잡해지고 다양해지는 무기체계와 급격하게 변화하는 전장정보에 따라서, 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황을 분석하여 현재 상황에 적합한 가설을 추천해주는 분석결과 추천 학습모델의 학습 및 설계 방안을 제안한다. 학습 모델은 두 가설을 비교하여 결정되는 선호 여부를 레이블 데이터로 활용하여, 어떠한 가설이 현재 전장상황을 잘 분석하고 있는지 학습한다. 또한 후처리 랭킹 알고리즘을 통하여 각각의 가설에 대한 종합점수를 부여하고, 점수가 높은 상위 가설들을 지휘관에게 추천할 수 있음을 확인한다.
멀티에이전트는 전장 교전 상황, 무인 운송 차량 등 다양한 실제 협동 환경에 사용될 수 있다. 전장 교전 상황에서는 도메인 정보의 제한으로 즉각적인 보상(Dense Reward) 설계의 어려움이 있어 명백한 희소 보상(Sparse Reward)으로 학습되는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전장 교전 상황에서의 아군 에이전트 간 협업 가능성을 확인하며, 희소 보상 환경인 Multi-Robot Warehouse Environment(RWARE)를 활용하여 유사한 문제와 평가 기준을 정의하고, 강화학습 라이브러리인 Ray RLlib의 QMIX 알고리즘을 사용하여 학습 환경을 구성한다. 정의한 문제에 대해 QMIX의 Agent Network를 개선하고 Random Network Distillation(RND)을 적용한다. 이를 통해 에이전트의 부분 관측값에 대한 패턴과 시간 특징을 추출하고, 에이전트의 내적 보상(Intrinsic Reward)을 통해 희소 보상 경험 획득 개선이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서 우리는 비자발적 사용 환경 하에서 전장관리시스템의 사용을 보다 효과적으로 설명할 수 있는 새로운 행동모형을 제안한다. 본 연구에서는 통합기술수용모형(UTAUT)에 기반하여 군 전장관리체계의 사용에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 특히 본 연구에서는 종속변수로 '전장관리체계에 대한 능동적 사용'이라는 새로운 변수를 제안함으로써, 비자발적 기술수용 환경을 고려하고자 하였다. 여기에 통합기술수용모형을 구성하는 독립변인들에 영향을 미치는 선행요인들을 기술-조직-환경의 관점에서 제시하고, 이들이 실제로 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 제안모형을 검증하기 위해 본 연구에서는 군 관계자들로부터 설문을 수집하고, 이를 구조방정식 모형 중 하나인 PLS 기법으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 군 전장관리체계의 효과성을 제고하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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