ISR(Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무를 위한 관측위성의 경우 임무운용개념이 요구되는 동시에 특정 관심영역을 주기적으로 탐지 가능한지에 대한 임무 효용성 분석이 필요하다. 이를 위해서는 군집궤도 형상에 대한 최적설계가 수행되어야 한다. 본 논문에서는 위성군집 형성방법으로 Walker-Delta 방식을 적용하여 특정 관심영역을 탐지하기 위한 군집형상에 대한 분석을 수행하였다. 임무수행의 효용성을 평가하기 위해 재방문주기 성능을 핵심 요구조건으로 선정하였다. 본 연구에서는 4기 SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성군집을 적용한 임무분석 과정을 보여주고, 요구조건을 만족시키는 궤도배치 형상결과를 제시하였다. 군집궤도의 성능지수 분석은 개발된 분석 알고리즘을 기반으로 수행하였으며, ISR 임무를 위한 군집궤도 형상은 한 궤도면에 한 기의 위성이 배치되는 4개 궤도면의 형상이 적합한 것으로 분석되었다.
무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.
The strategic UAV for theater level ISR(Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) mission typically has numerous ground targets over area of responsibility(AOR) or area of operation(AO). It is necessary to automatically incorporate these multitude of ground targets into mission planning process in order to collect ISR images before actual flight mission. In addition, weather information such as wind direction and/or velocity may have significant impacts on the qualities of collected sensor images, especially in SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Thus weather factors in the operation altitude should also be considered in the mission planning stage. In this study, we propose a novel mission planning scheme based on target scheduling and deviation correction method incorporating weather factors.
무인기를 위한 자율 시스템은 임무 목표, 임무 상황, 무인기의 상태를 기반으로, 목표 달성을 위해 현재 수행할 행동을 결정하는 의사결정 능력을 가진다. 본 논문에서는 지형 충돌 위험이 있는 저고도 운용, 방문 순서를 변경하지 않아야 하는 항로점 집합, 임무 대상 객체의 위치 불확실성 등 현실적인 제약조건 하에서 감시정찰 임무를 자율적으로 수행할 수 있는 의사결정 시스템과 이러한 특성을 효과적으로 표현할 수 있는 임무 정의를 제시한다. 제안한 의사결정 시스템을 Hardware-In-the-Loop Simulation 환경에서 현실적인 임무 상황을 반영한 3종의 시나리오를 통해 검증한다. 무인기의 비행 경로와 임무 상황에서 의사결정 시스템이 선택한 행동을 시뮬레이션 결과로 제시하고, 그 결과를 논의한다.
고도화되는 전장 환경에서 적진의 정보는 군사 작전을 수행하는 데 있어 중요한 요소이다. 적진의 정보를 획득하기 위한 감시정찰을 목적으로 아군의 인력 손실이 없고 저 비용으로 임무에 투입이 가능한 무인항공기(UAV; Unmanned Aerial Vehicle, 이하 무인기) 운용이 늘어나고 있다. 무인기 임무 수행 환경은 대공위협이 존재하므로 무인기가 격추되지 않고 생존성을 보장할 수 있는 임무공간이 필요하다. 임무공간을 정의하기 위해서는 형상공간(Configuration Space) 개념을 활용하며, 적진의 대공방호영역 및 무인기가 탐지할 수 있는 범위를 고려한다. 무인기는 적진의 정보를 획득하기 위해 임무에 주어진 모든 영역을 방문해야 하며, 이를 위해 커버리지 경로 계획(Coverage Path Planning)을 수행한다. 무인기에 대한 위협 및 획득할 정보의 중요도를 바탕으로 무인기가 우선적으로 방문해야 할 영역을 정의하며, 격자지도를 생성하고 각 격자에 위협 정보를 매핑하여 경로 계획에 활용한다. 본 연구에서는 격자지도에 표시된 위협정보를 바탕으로 커버리지 조건 및 경로 계획 절차를 제시하며, 탐지 효율 향상을 위해 임무공간을 확장한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 무인기 경로계획 방법에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 관련된 결과를 제시한다.
무인항공기의 기술이 많이 보급화 되면서 다양한 종류의 무인항공기 및 임무 다변화에 따라 다양한 종류의 임무 장비가 개발되고 있다. 그중에서도 국내에서는 소형 무인항공기가 활발히 개발되고 있으며 소형 무인기의 효과적인 조정을 위한 비행제어 시스템과 임무 장비의 연동 시스템이 필요하고, 또한 데이터를 처리하여 지상 운용시스템으로 전송을 위한 효율적인 통신장비의 구성 및 운용이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소형 무인항공기의 임무 및 제어를 위하여 비행제어 시스템과 임무 장비 제어 시스템을 이용한 임무 장비의 확장, 데이터 링크 통합 및 통신장비 운용에 대하여 서술하였으며 이를 통하여 효과적인 소형 무인항공기의 운용에 대하여 정리하였다.
본 논문에서는 4차산업의 혁명의 핵심 기술 중 사물 인터넷 (Internet of Things)과 드론(Drone)을 접목시킨 드론 인터넷(Internet of Drones)에 대해서 연구하였다. IoD 기술은 실제 전장에서 실제 전장과 C4ISR 작전을 효율적이고 경제적으로 운영하는데 특히 중요하다. 본 연구는 드론의 제한된 배터리 용량과 군의 드론 전사 육성 및 도입, 운용에 따른 예산 책정 기준 부재에 따른 문제점을 해결하는데 목표가 있다. 이에 따라 드론 투입 작전 상황 발생 시 임무 지역 (Mission area)이 정해지고 그에 따른 임무 지점 (Hovering point)과 임무 완료 제한시간이 정해질 경우, 최소한 몇 대의 작전 드론을 투입하여야 가장 경제적이고 효율적인 작전 운용이 가능한지 작전 투입 드론의 대수를 최적화해주는 DFDO(Drone Force Deployment Optimization) 알고리즘을 제안한다.
현재 군에서 무인기를 운용하는 주목적 중 하나는 적에 대한 감시/정찰이다. 이를 위해 무인기는 정보감시/정찰(ISR) 장비들을 탑재하여, 감시/정찰 대상에 대한 영상 데이터를 획득한 후 지상통제소로 전송한다. 지상통제소는 전송된 영상 데이터를 수신한 후, 다양한 사용자에게 배포하게 되는 데, 이 때 품질 보장을 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 DDS 표준 프로토콜을 사용하여 무인기의 영상전송 및 품질보장을 관리하는 방안을 제시하였다. 이에 대해 H.264 및 JPEG2000 영상 데이터를 이용하여 영상전송 실험결과 DDS 표준이 UAS 운용에 활용 가능함을 보였다.
지속적인 우주개발은 인공위성의 지구 추락, 우주잔해물과 우주선 간의 충돌 등 우주위험의 발생 가능성을 크게 증가 시킨다. 국내에서는 이러한 우주위험을 감시하기 위한 광학감시체계 구축은 진행하였으나, 독자적인 상시 우주감시 정보 획득 능력을 갖는 우주감시 레이다기술에 대해서는 확보가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 재진입하는 우주물체의 추락 위험 및 저궤도 자국 위성의 충돌 위험에 대응하기 위한 우주감시 임무 분석 및 레이다 요구사항 도출을 통해, 우주물체의 탐지 및 추적을 위한 L-band 위상배열레이다 시스템을 제안한다. 우주감시 임무 분석 및 미국, 유럽 등 해외 선진 시스템의 사례 분석을 바탕으로 레이다 고려사항을 정의하고 레이다를 설계하였으며, 지름 10 cm 우주 파편에 대해 최대탐지거리 1,576 km를 가질 뿐, 아니라 탐지 범위 분석을 통해 국내 운용 중인 인공위성에 대해 우주감시 임무 수행이 가능함을 확인하였다.
사이버 감시정찰은 공개된 인터넷, 아군 및 적군 네트워크에서 정보를 획득한다. 사이버 ISR에서 에이전트를 활용하여 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 C&C 서버에 전송하여 수집한 데이터를 분석 한 후 해당 분석 결과를 이용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 하지만 네트워크 구성에 따라 침투한 컴퓨터에 심어진 에이전트와 외부 네트워크에 존재하는 C&C 서버 간 정기적인 통신이 불가능하게 되는 경우가 존재한다. 이때 에이전트는 C&C 서버와 통신이 재개되는 짧은 순간에 데이터를 C&C 서버에 전달하고, 이를 받은 C&C 서버는 수집한 데이터를 분석한 후 다시 에이전트에게 명령을 내려야한다. 따라서 해당 문제를 해결하기 위해서는 짧은 시간 내에 빠르게 학습이 가능하며, 학습 과정에서 많은 자원을 소모하지 않고도 학습할 수 있어야한다. 본 연구에서는 점진적 학습 방법을 일괄 학습 방법과 비교하는 실험을 통해 우수성을 보여주고 있다. 점진적 학습 방법을 사용한 실험에서는 500M 이하의 메모리 리소스로 제한된 환경에서 학습소요시간을 10배 이상 단축시키는 결과를 보여 주었으나, 잘못 분류된 데이터를 재사용하여 학습 모델을 개선하는 실험에서는 재학습에 소요되는 시간이 200% 이상 증가하는 문제점이 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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