TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival) 정보를 활용한 고 정밀 위치 추정 방법에 대한 연구는 최근 전자전 시스템 분야의 핵심 주제이다. TDOA/FDOA 위치 추정 시스템은 TDOA와 FDOA 정보를 추출하는 단계와 추출한 정보로부터 신호원의 위치를 추정하는 두 단계로 나뉘며, 정보 추출 단계에서 CAF (complex ambiguity function) 기반의 다양한 알고리즘이 제안되었다. 미상 신호원과 수신단간의 이격이 수백km인 전자전 지원 시스템 환경에서 기존의 CAF 기반 알고리즘을 사용하여 통신 신호로부터 TDOA 및 FDOA 정보를 추출하는 경우, 고 정밀 위치 추정을 위해서는 수신단에서 장시간의 수집시간이 요구된다. 이러한 수집시간의 증가는 신호처리를 위해 수신단으로부터 중앙처리장치로 데이터를 전송하는 데 소요되는 시간을 수용할 수 없을만큼 늘어나게 할뿐만 아니라, 데이터량의 증가로 인한 연산량의 증가까지 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전자전 환경에서 통신 신호 기반 TDOA/FDOA 정보의 정밀 추정에 요구되는 수집시간을 CRLB (Cramer-Lao lower bound)를 이용하여 이론적으로 분석하고, 고 정밀 추정을 위해 장 시간동안 수집된 대용량의 데이터를 이용하였을 때, 기존의 알고리즘과 정확도는 유사하면서 전송시간 및 연산량을 최소화하는 2-단계 전역 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 기존 CAF 기반 알고리즘과 연산량을 비교 분석하고, CRLB를 통해 유도된 한계 성능과 비교 분석하여 알고리즘의 성능을 검증한다.
해안사구는 사빈과의 상호작용을 통하여 해안경관을 안정시키고 배후지를 방어한다. 때때로 태풍이 통과할 때 사구가 침식되기도 하지만, 시간이 지나면 원래의 지형을 회복한다. 2010년 9월초에 발생한 태풍 곤파스는 많은 비를 동반하며 폭풍과 파고를 증가시켜 해안지역에 수위를 상승시켰다. 이로 인해, 서해안에 분포하는 사구들이 피해를 입었다. 하지만 침식이나 회복과정은 전안과 사구전면부의 경사, 모래의 공급량, 식생, 바람, 인간의 간섭 등 해빈-사구를 둘러싼 환경에 따라 차이가 있었다. 어떤 사구들은 겨울철 풍성활동에 의해 원래의 단면을 회복했지만, 어떤 사구들은 점점 더 육지 쪽으로 후퇴하였다. 곰솔림이 조성된 해안사구는 초본피복사구에 비해 회복이 더딘 것으로 나타났다. 또한 인공호안이 설치된 사구는 그렇지 않은 사구에 비해 더 심하게 침식되고 덜 회복되었다. 태풍 통과 이후의 조사결과, 모래의 이동과정이 침식된 사구 지형회복에 가장 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 따라서 태풍에 의한 침식극복을 비롯하여, 사구의 효과적인 관리를 위해서는 지형학적 관점에서 사빈과 사구의 상호작용을 적절하게 평가해야 한다.
새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 상호가시성 분석을 통해 신라산성의 입지와 감시체계를 해석하였다. 분석을 위해 Arcview 3.2에서 $10{\times}10m$ 그리드의 지형표고모형이 제작되고, 명활산성, 남산신성, 서형산성 등의 위치가 표시되었다. 4개의 연구결과가 도출되었다. 첫째, 신라 왕도(538개 조망점)의 누적가시도(cumulative visibility, 累積可視度)에서 왕도에 면한 산성구간이 높은 피시빈도(被視頻度)를 보였다. 이는 산성이 왕도에 대한 가시를 확보하고 있음을 의미한다. 둘째, 3개 산성별 누적가시도에서 산성의 내부지역은 전시에 지휘가 유리하고, 외부지역은 산성간 상호감시체계가 형성되었음을 밝혔다. 셋째, 3개 산성 합산 누적가시도에서 산성이 없는 왕도 북쪽에서 높은 피시빈도가 나타났다. 왕도 북쪽은 명활과 서형산성에서 적군의 감시와 지원이 용이한 4km 내외에 포함된다. 신라 왕도는 산성으로 인해 견고한 감시체계를 형성하고 있음을 알 수 있다. 넷째, 효율적인 감시와 방어를 위해 산성이 왕도에서 봉우리로 상승하며 입지되었음을 추론하였다. 이는 7~8부 능선 입지설을 대체할 수 있는 실용적 산성 입지설이 될 것이다. 본 연구에서 사용한 누적가시도 분석기법은 추후 경관고고학적 입지 분석에 실증적인 도구가 될 것이다.
극초음속 미사일은 전 세계에서 가장 많은 관심을 받는 군사기술이다. 러시아, 중국, 미국이 주도하고 있고 다른 나라 역시 경쟁적으로 동참하고 있다. 극초음속 미사일은 탄도미사일과 순항미사일의 장점을 모두 혼합한 미사일로 기존 방어체계로는 요격이 쉽지 않다. 해군은 기술군으로 과학기술 발전은 해양전략에 많은 영향을 미쳐왔다. 해양전략의 핵심은 해양통제다. 이는 점령보다 해양의 사용권리에 대한 문제이며 확보는 수단이고 행사하는 것이 그 목적이다. 극초음속 미사일은 해양통제의 확보 면에서 제한요인으로 작용한다. 극초음속 미사일의 빠른 속력과 강력한 파괴력은 요격이 어려울 뿐만 아니라 단 한발에도 손상통제가 의미없는 수준의 피해가 발생한다. 이로 인해 해양거부능력이 지리적, 질적으로 향상됨에 따라 해양통제 달성이 어려워 질 것이다. 극초음속 미사일은 해양력투사/방어, 해상교통로 공격/방어라는 해양통제 행사면에서는 각각 기회요인과 제한요인으로 동시에 작용한다.
최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용 그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
조직 내에서 성과평가가 그 목적을 달성하고 유용하게 활용되기 위해서는 피평가자가 성과평가 피드백을 의미있는 방식으로 적용하는 데 대한 외적 책임감(accountability)을 가지는 것이 중요하다. 본 연구는 다면평가 피드백 상황에서 피평가자가 느끼는 외적 책임감이 행위변화 의도에 미치는 영향을 살펴보고, 그 과정에 피드백 구체성이 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 다면평가 제도를 실시하고 있는 총 8개 국내 대기업에 종사하는 153명의 종업원으로부터 설문자료를 수집하였고 위계적 회귀분석을 실시하였다. 가설검증 결과, 피평가자가 다면평가 결과 피드백에 대해 느끼는 전반적인 외적 책임감은 행위변화 의도와 정(+)의 관계를 나타냈다. 또한, 다면평가 피드백 내용이 구체적이라고 지각될수록 전반적인 외적 책임감이 피평가자의 행위변화 의도에 미치는 영향은 감소하는 것으로 나타나, 가설과는 반대방향의 조절효과가 확인되었다. 이러한 결과는 다면평가를 통한 피드백이 유용한 것이 되기 위해서는 피평가자의 외적 책임감을 조장하고 관리하는 것이 중요함을 보여주고, 자기방어나 정당화보다는 성과증진을 위한 유연하고 건설적인 분석과 행위변화 전략을 제시하는 피드백을 제공해야 함을 시사한다.
위성 관측 카메라용 대구경 초경량 반사광학계를 제작하기 위해 소재 개발부터 최종 시스템 인증시험까지 전 과정을 수행했다. 완성된 비점보정 3반사경 구조의 위성용 반사광학계 망원경은 주반사경의 구경이 700 mm이고, 망원경 전체 질량은 66 kg이다. 광학소재 및 구조물에 적용하기 위한 반응소결법을 개발했고, 이 방법을 이용해서 실리콘 카바이드(silicon carbide, SiC) 재질의 광학 몸체를 제작하고 소결체의 화학특성, 표면특성, 결정구조를 확인했다. 광학 몸체의 기계적, 화학적 성질을 고려한 연마와 코팅 방법을 개발했으며 화학기상증착법을 적용해 SiC 경면 표면 위에 치밀한 SiC 박막을 170 ㎛ 이상 증착함으로써 광학 성능이 우수한 경면을 만들 수 있었다. 반사경 제작 후 반사경과 지지 구조를 조립하고 정렬해서 다양한 광학 시계에 대해 파면 오차를 측정했다. 아울러 우주 환경 및 발사환경에 대한 우주 인증에 맞추어 구성품 및 최종 조립체를 온도와 진동에 대한 환경시험을 실시하여 설계 목표 성능을 달성했음을 확인했다.
인류에게 해양은 천혜의 보고이자 주요 교통로를 제공하는 중요한 영역이다. 그러나 전 지구적 기후 변화 위기 속 해양 생태계는 위협받고 있다. 이는, 선박, 해안 시설 등에서 배출되는 여러 오염원에 기인한 것이기도 하다. 이에, 미국, 영국, 유럽 등 선진국 해군은 이러한 기후 변화 위기를 신 해양 안보 위협으로 평가했다. 이들 국가는 일찍부터 군함기인 해양 오염 예방을 위해 노력했다. 이러한 노력은 법적으로 구체화하였다. 이는 현장에서 실질적으로 적용하기 위한 기술적 그리고 조직 구성에 대한 법제화였다. 선진국 해군 중 특히 프랑스는 유럽 지역뿐만 아니라 전 세계 국방 차원의 환경 보호 리더가 되고자 국회 및 중앙 정부 부처 간 계획을 수립했다. 이러한 틀에서 프랑스 해군은 내부 지침을 통해 군함기인 해양 오염 예방을 위한 법적 노력을 기울이고 있다. 따라서 이 연구에서는 프랑스 해군 내 군함기인 해양 오염 예방을 위한 법제를 살펴보고, 우리 해군에 적용되는 해양 환경 법제와 비교하였다. 이어, 대양 해군으로 나아가고 있는 우리 해군에 시사하는 바가 무엇인지 제시하였다.
본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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