• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.27-34
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• 2019

This paper presents a chamber pressure model development of K2 rifle by applying Gaussian mixture model. In order to materialize a real recoil force of a virtual reality shooting rifle in military combat training, the chamber pressure which is one of major components of the recoil force needs to be investigated and modeled. Over 200,000 data of the chamber pressure were collected by implementing live fire experiments with both K100 and M193 of 5.56 mm bullets. Gaussian mixture method was also applied to create a mathematical model that satisfies nonlinear, asymmetry, and deviations of the chamber pressure which is caused by irregular characteristics of propellant combustion. In addition, Polynomial and Fourier Regression were used for comparison of results, and the sum of squared errors, the coefficient of determination and root-mean-square errors were analyzed for performance measurement.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.217-228
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• 2020

The ROK Army must detect the enemy's location and the type of artillery weapon to respond effectively at wartime. This paper proposes a radar positioning model by applying a scenario-based robust optimization method i.e., binary integer programming. The model consists of the different types of radar, its available quantity and specification. Input data is a combination of target, weapon types and enemy position in enemy's attack scenarios. In this scenario, as the components increase by one unit, the total number increases exponentially, making it difficult to use all scenarios. Therefore, we use partial scenarios to see if they produce results similar to those of the total scenario, and then apply them to case studies. The goal of this model is to deploy an artillery locating radar that maximizes the detection probability at a given candidate site, based on the probability of all possible attack scenarios at an expected enemy artillery position. The results of various experiments including real case study show the appropriateness and practicality of our proposed model. In addition, the validity of the model is reviewed by comparing the case study results with the detection rate of the currently available radar deployment positions of Corps. We are looking forward to enhance Korea Artillery force combat capability through our research.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.98-104
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• 2016

With the development of modern science and technology, weapon systems such as tanks, submarines, combat planes, radar are also dramatically advanced. Among these weapon systems, the ballistic missile, one of the asymmetric forces, could be considered as a very economical means to attack the core facilities of the other country in order to achieve the strategic goals of the country during the war. Because of the current ballistic missile threat from the North Korea, establishing a missile defense (MD) system becomes one of the major national defense issues. This study focused on the optimization of air defense artillery units' deployment for effective ballistic missile defense. To optimize the deployment of the units, firstly this study examined the possibility of defense, according to the presence of orbital coordinates of ballistic missiles in the limited defense range of air defense artillery units. This constraint on the defense range is originated from the characteristics of anti-ballistic missiles (ABMs) such as PATRIOT. Secondly, this study proposed the optimized mathematical model considering the total covering problem of binary integer programming, as an optimal deployment of air defense artillery units for defending every core defense facility with the least number of such units. Finally, numerical experiments were conducted to show how the suggested approach works. Assuming the current state of the Korean peninsula, the study arbitrarily set ballistic missile bases of the North Korea and core defense facilities of the South Korea. Under these conditions, numerical experiments were executed by utilizing MATLAB R2010a of the MathWorks, Inc.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.322-330
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• 2020

This study deals with underwater explosion (UNDEX) characteristics of various non-explosive underwater shock sources for the development of non-explosive underwater shock testing devices. UNDEX can neutralize ships' structure and the equipment onboard causing serious damage to combat and survivability. The shock proof performance of naval ships has been for a long time studied through simulations, but full-scale Live Fire Test and Evaluation (LFT&E) using real explosives have been limited due to the high risk and cost. For this reason, many researches have been tried to develop full scale ship shock tests without using actual explosives. In this study, experiments were conducted to find the characteristics of the underwater shock waves from actual explosive and non-explosive shock sources such as the airbag inflators and Vaporizing Foil Actuator (VFA). In order to derive the empirical equation for the maximum pressure value of the underwater shock wave generated by the non-explosive impact source, repeated experiments were conducted according to the number and distance. In addition, a Shock Response Spectrum (SRS) technique, which is a frequency-based function, was used to compare the response of floating bodies generated by underwater shock waves from each explosion source. In order to compare the magnitude of the underwater shock waves generated by each explosion source, Keel Shock Factor (KSF), which is a measure for estimating the amount of shock experienced by a naval ship from an underwater explosionan, was used.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.55-66
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• 2023

최근 해군 함정은 다양한 최첨단 장비와 ICT 기술이 탑재되어 다종의 임무를 수행할 수 있도록 개발되고 있다. 우리나라 해군 함정의 주요 임무 중 하나는 급증하고 있는 탄도탄의 위협으로부터 아군의 주요 유닛과 지역을 방어하는 대탄도탄전이다. 대탄도탄전의 경우 탐지에서 요격까지 이루어지는 과정이 복잡한 반면 실패에 대한 피해가 크기 때문에, 대탄도탄전을 효과적으로 수행하기 위한 많은 준비가 필요하다. 본 논문에서는 미래 해군 함정에 탑재될 전투체계 및 장비를 활용한 대탄도 탄전 시뮬레이션 모델을 제안한다. 특히, 대탄도탄전에 필요한 특성을 반영하여 향후 효과도 분석에 활용될 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 시뮬레이션 모델 개발에 DEVS 형식론을 적용하여 모듈러하고 계층적인 모델을 개발하였으며, 다양한 대탄도탄전 상황을 효율적으로 표현할 수 있게 하였다. 제시된 사례 연구 결과에서는 함정의 탐지 체계의 성능 및 의사 결정으로 발생할 수 있는 대탄도탄전의 문제 상황을 시뮬레이션 내용과 그 의미를 설명하였다. 향후 본 연구의 결과가 함정의 대탄도탄전 효과도 분석은 물론 함정의 대탄도탄전의 효과적인 수행을 위한 최적의 전투자원 배치 및 제원 그리고 운용 전술 등을 개발하는데 활용되기를 기대한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권12호
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• pp.745-750
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• 2015

LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.37-44
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• 2018

복잡한 이산 사건 동적 시스템을 분석하기 위해 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기법을 적용함에 있어서, 기존에는 사용자 수준에 따라 각기 다른 시뮬레이션 환경을 사용해야 했다. 그에 따른 불편함을 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자 수준에 따라 M&S를 수행할 수 있는 통합된 개발 환경 및 개발 환경에서 모델을 효율적으로 관리하기 위해 정형화된 인터페이스를 제안한다. 인터페이스는 확장된 DEVS 형식론 및 모델 제작 규칙으로 구성되어있다. 개발 환경은 모델링 환경과 시뮬레이션 환경으로 나뉘고, 모델링 환경에서는 사용자의 수준별로 다른 모델링 방식을 제공한다. 모델링 작업의 결과로 생성된 모델을 활용하여 시뮬레이션 환경에서 여러 파라미터를 입력해서 시뮬레이션 함으로써 다양한 경우에 대해서 실험을 할 수 있다. 사례 연구에서는 제안한 M&S 환경을 구현한 내용에 대해 소개하고, 환경을 활용해서 복잡한 국방 전투 시스템을 모델링하고, 만들어진 모델을 바탕으로 시뮬레이션 하는 과정을 소개한다.

• 한국미생물학회:학술대회논문집
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• 한국미생물학회 2000년도 추계학술발표대회
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• pp.78-82
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• 2000

The AIDS epidemic continues unabated in many part of the world. After near two decades, no vaccine is available to combat the spread of this deadly disease. Much of the HIV -1 vaccine effort during the past decade has focused on the viral envelope glycoprotein, largely because it is the only protein that can elicit neutralizing antibodies (Nabs). Eliciting broadly cross-reactive Nabs has been a primary goal. The intrinsic genetic diversity of the viral envelope, however, has been one of the major impediments in vaccine development. We have recently completed a comprehensive study examining whether it is possible to elicit broadly acting Nabs by immunizing monkeys with mixtures of envelope proteins from multiple HIV -1 isolates. We compared the humoral immune responses elicited by vaccination with either single or multiple envelope proteins and evaluated the importance of humoral and non-humoral immune response in protection against a challenge virus with a homologous or heterologous envelope protein. Our results show that (1) Nab is the correlate of sterilizing immunity, (2) Nabs against primary HIV -1 isolates can be elicited by the live vector-prime/protein boost approach, and (3) polyvalent envelope vaccines elicit broader Nab response than monovalent vaccines. Nonetheless, our findings clearly indicate that the increased breadth of Nab response is by and large limited to strains included in the vaccine mixture and does not extend to heterologous non-vaccine strains. Our study strongly demonstrates how difficult it may be to elicit broadly reactive Nabs using envelope proteins and sadly predicts a similar fate for many of the vaccine candidates currently being evaluated in clinical trials. We have started to evaluate other vaccine candidates (e.g. genetically modified envelope proteins) that might elicit broadly reactive Nabs. We are also exploring other vaccine strategies to elicit potent cytotoxic T lymphocyte responses. Preliminary results from some of these experiments will be discussed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.481-490
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• 2013

본 논문에서는 실제 전장에서 전투수행 중인 병사의 개인화기 조준 능력 향상 관점에서 추적기법의 성능평가를 하였다. 실제 전장에서는 짧은 시간동안 전투를 하는 것뿐만 아니라 며칠에 걸쳐서 실시되는 경우도 있다. 이와 같이 장시간 지속되는 작전 중에서 다양한 요소에 의해서 지속적으로 병사의 신체능력이 감소된다. 이렇게 손실되는 신체능력을 보완하기 위하여 시각추적 기술을 화기의 조준경에 적용하여 적 병사 이동상황을 자동적으로 추적하고 이로 인해 감소된 조준능력을 향상시키기 위한 실험을 하였다. 최신영상 추적 기법들 중에서 최적의 것을 결정하기 위하여, 겹침 현상, 카메라 이동, 크기변화, 저대비 영상, 조명변화 등의 특징이 포함된 여러 실제 전장 영상으로 그 성능을 평가하였다. VTD (Visual Tracking Decomposition)[2]가 정확도에서 IVT (Incremental learning for robust Visual Tracking)[7]가 속도 평가에서 가장 우수하였으며 종합적으로는 MIL (Multiple Instance Learning)[1]이 가장 우수한 결과를 보여 주었다. 이러한 성능평가 결과는 시각추적기술이 적용된 조준경이 실제 전장에서 전투수행을 하면서 신체능력이 감소된 병사의 전투력을 보완할 가능성이 있다는 것을 보여 준다.