교전급 모델만을 이용한 기존의 체계 효과도 분석 방법은 각종 무기의 동작에 따른 영향을 반영할 수 없으므로 분석 결과에 오차를 발생시킬 수 있다. 이러한 제약 사항은 무기 체계의 특성을 구체적으로 모의하는 공학급 모델의 모의 결과를 교전급 모델의 시뮬레이션에 반영할 수 있도록 해주는 계층 간 연동 기술로 극복할 수 있다. 본 논문에서는 운용 환경, 운용 전술, 기계적 오차 등과 같은 요인에 따라 변하는 무기 체계의 동적인 특성을 공학급 모델과의 연동을 통해 교전급 모델의 시뮬레이션에 반영함으로써 체계 효과도 분석에 오차를 줄이는 방안을 제안하고자 한다. 또한, 체계 효과도 분석을 형식화하고 공학/교전 모델 연동을 위한 인터페이스를 정의한다. 본 논문에서 수상함의 대어뢰전 효과도 분석에 제안한 방법론을 적용함으로써 그 활용성을 보인다.
To generate mechanical movements in one-shot devices such as missiles and space launch vehicles, pyrotechnic mechanical device(PMD) such as pin pullers using pyrotechnic charge has been widely used. Reliability prediction of pin pullers is crucial to successfully execute target missions for the one-shot devices. Because the pin pullers require destructive tests to evaluate their reliability, one would need about 3,000 samples of success to guarantee a reliability of 99.9 % with a confidence level of 95 %. This paper suggests the application of a probit model using the charge amount as a functional parameter for estimation of functional reliability of pin puller. To guarantee target reliability, we propose estimation methods of the lower bound of functional reliability by applying the probit model. Given lower bound of functional reliability, we quantitatively show that the optimum amount of charge increases as the number of samples decreases. Along with a variety of simulations the validity of our new model via real test results is confirmed.
The live fire test has been playing a critical role in evaluating the goals-to-meet of the weapon systems which utilize the power of explosives. As such, the successful development of the test systems therein is quite important. The test systems development covers that of ranges and facilities including system-level key components such as mission control, instrumentation or observation, safety control, electric power, launch pad, and so on. In addition, proper operational guidelines are needed with well-trained test and operation personnel. The emerging weapon systems to be deployed in future battle field would thus have to be more precise and dynamic, smarter, thereby requiring more elaboration. Furthermore, the safety consideration is becoming more serious due to the ever-increasing power of explosives. In such a situation, development of live fire test systems seems to be challenging. The objective of the paper is on how to incorporate the safety and other requirements in the development. To achieve the goal, an architectural approach is adopted by utilizing both the system components relationship and safety requirement when advanced instrumentation technology needs to be developed and deteriorated components of the range are replaced. As an evaluation method, it is studied how the level of maturity of the test systems development can be assessed particularly with the safety requirement considered. Based on the concepts of both systems engineering and SoS (System-of-Systems) engineering process, an enhanced model for the system readiness level is proposed by incorporating safety. The maturity model proposed would be helpful in assessing the maturity of safety-critical systems development whereas the costing model would provide a guide on how the reasonable test resource allocation plan can be made, which is based on the live fire test scenario of future complex weapon systems such as SoS.
Kim, Donghwa;Kim, Yonghyun;Ahn, Myung-Kil;Lee, Heejo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권9호
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pp.71-80
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2020
사회가 초연결 사회가 되어 갈수록 우리는 더 많은 사이버 보안 전문가들이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 실제 사이버 공격에 대한 분석결과와 MITRE ATT&CK 프레임워크를 바탕으로 사이버 모의 위협을 모델링하고 실제 사이버 보안 훈련 시스템에서 모의 된 사이버 위협을 생성할 수 있는 CyTEA를 개발하였다. 모의 된 사이버 위협이 실제 사이버 위협 수준의 유효성을 갖는지를 확인하기 위해 절차적, 환경적, 결과적 유사성을 기준으로 모의 수준을 알아보고 또 실제 사이버 보안 훈련 시스템에서 모의 위협을 실행하면서 방어훈련 시 예상되는 위협의 실제 위협실행 결과와 모의 위협의 실행 결과가 동일하여 실제 사이버 위협에 준하는 훈련을 가능함을 확인하였다.
오늘날 기업에서는 업무의 신속성과 내부의 중요 정보 자산의 보호를 위하여 많은 투자를 하고 있다. 하지만 내부 기업 망 전체를 모두 같은 수준의 방어 시스템으로 구축하기에는 많은 예산과 인력을 투입해야 하는 문제가 있다. 본 논문은 분산 관리되는 기업 망에서 공격자가 다른 신뢰 호스트를 이용하여 목표로 하는 시스템을 공격할 때 신뢰 호스트 상호간 정보 교환을 통하여 IP 스푸핑 공격에 대하여 효율적이면서 신속한 대응이 가능하도록 방어 모델을 설계 하였다.
Aircraft washing is performed periodically for corrosion control. Currently, the aircraft washing interval is qualitatively set according to the geographical conditions of each base. We developed a washing interval determination algorithm based on atmospheric corrosion environment monitoring data at the Republic of Korea Air Force (ROKAF) bases and United States Air Force (USAF) bases to determine the optimal interval. The main factors of the washing interval decision algorithm were identified through hierarchical clustering, sensitivity analysis, and analysis of variance, and criteria were derived. To improve the classification accuracy, we developed a washing interval decision model based on an artificial neural network (ANN). The ANN model was calibrated and validated using the atmospheric corrosion environment monitoring data and washing intervals of the USAF bases. The new algorithm returned a three-level washing interval, depending on the corrosion rate of steel and the results of the ANN model. A new base-specific aircraft washing interval was proposed by inputting the atmospheric corrosion environment monitoring results of the ROKAF bases into the algorithm.
Large-scale Multi-disciplinary Systems(LMS) such as transportation, aerospace, defense etc. are complex systems in which there are many subsystems, interfaces, functions and demanding performance requirements. Because many contractors participate in the development, it is necessary to apply methods of sharing common objectives and communicating design status effectively among all of the stakeholders. The processes and methods of systems engineering which includes system requirement analysis; functional analysis; architecting; system analysis; interface control; and system specification development provide a success-oriented disciplined approach to the project. This paper shows not only the methodology and the results of model-based systems engineering to Automated Guided Transit(AGT) system as one of LMS systems, but also propose the extension of the model-based tool to help manage a project by linking WBS (Work Breakdown Structure), work organization, and PBS (Product Breakdown Structure). In performing the model-based functional analysis, the focus was on the operation concept of an example rail system at the top-level and the propulsion/braking function, a key function of the modern automated rail system. The model-based behavior analysis approach that applies a discrete-event simulation method facilitates the system functional definition and the test and verification activities. The first application of computer-aided tool, RDD-100, in the railway industry demonstrates the capability to model product design knowledge and decisions concerning key issues such as the rationale for architecting the top-level system. The model-based product design knowledge will be essential in integrating the follow-on life-cycle phase activities. production through operation and support, over the life of the AGT system. Additionally, when a new generation train system is required, the reuse of the model-based database can increase the system design productivity and effectiveness significantly.
Thick-walled cylinders, such as a cannon or nuclear reactor, are autofrettaged to induce advantageous residual stresses into pressure vessels and to increase operating pressure and the fatigue lifetimes. As the autofrettage level increases, the magnitude of compressive residual stress at the bore also increases. However, the Bauschinger effect reduces the compressive residual stresses as a result of prior tensile plastic strain, and decreases the beneficial autofrettage effect. The purpose of the present paper is to predict the accurate residual stress of SNCM8 high strength steel using the Kendall model which was adopted by ASME Code. The uniaxial Bauschinger effect test was performed to decide BEF, then this constant was used in calculation. There were some differences between theoretical solution and modified solution.
The maintenance of a deteriorating system is often imperfect. Previous studies have shown that the imperfect preventive maintenance (PM) can reduce the wear out and aging effects of deteriorating systems to a certain level between the conditions of as good as new and as bad as old. In this paper, we employ the concept of the improvement factor in investigating two optimal PM policies; failure limit policy and periodic PM policy. We redefine the improvement factor model as a function of the cost of PM, using this concept, we derive the conditions of optimal PM policies and formulate expressions to compute the expected cost rate. Based on this information, the determination of the maintenance policies which minimize the cost rate is examined. Numerical examples for the Weibull distribution case are also given.
Threat evaluation is a process to estimate the threat score which enemy aerial threat poses to defended assets. The objective of threat evaluation is concerned with making an engagement priority list for optimal weapon allocation. Traditionally, the threat evaluation of massive air threats has been carried out by air defence experts, but the human decision making is less effective in real aerial attack situations with massive enemy fighters. Therefore, automation to enhance the speed and efficiency of the human operation is required. The automatic threat evaluation by air defense experts who will perform multi-variable judgment needs formal models to accurately quantify their linguistic evaluation of threat level. In this paper we propose a threat evaluation model by using a fuzzy rule-based inference method. Fuzzy inference is an appropriate method for quantifying threat level and integrating various threat attribute information. The performance of the model has been tested with a simulation that reflected real air threat situation and it has been verified that the proposed model was better than two conventional threat evaluation models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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