• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.25-34
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• 2015

무기체계의 합리적인 요구사항 도출을 위해서는 많은 경험과 시행착오가 필요하지만, 현실적으로는 개발 비용과 위험 등의 이유로 M&S를 통한 접근이 일반적이다. 무기체계 획득 이외에도, 개발된 무기체계의 분석 또는 훈련을 목적으로도 M&S가 광범위하게 사용되고 있다. 국방과학연구소에서는 이러한 M&S의 필요성을 충족시키기 위해 모의실험 및 체계분석 구현에 필요한 M&S 공통기반기술 제공을 목적으로 해군 전투실험을 위한 DEVS 통합개발환경(QUEST)을 개발하였다. 본 논문에서는 모의 어뢰 표적탐지부 연동 아키텍처를 설계하고, QUEST의 무기체계 시뮬레이션 기능을 활용하여 모의 어뢰 표적탐지부 연동장비를 개발하였다. 모의 어뢰 표적탐지부 연동장비는 표적탐지 결과를 제공하는 어뢰 표적탐지부와 어뢰 표적탐지부의 성능 시험에서 필요한 시뮬레이션 시나리오를 제공하는 QUEST 시나리오 발생기로 구성된다. 모의 어뢰 표적탐지부 연동 아키텍처는 QUEST 시나리오 발생기와 어뢰 표적탐지부와의 연동을 통해 어뢰 표적탐지부의 성능 및 인터페이스를 검증할 수 있도록 설계되었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제9권4호
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• pp.50-60
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• 2006

This work describes a basic concept of network based battle management system in AMD(Air & Missile Defense). The AMD operation inherently is joint concept that each single service do not satisfy the requirements of AMD theater operation. It is integrated system of joint forces that is operated simultaneously. The analysis of the future battlespace and air & missile threat is shown. From this analysis the prospective scheme of network based battle management system in building Korean future AMD is presented.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권3호
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• pp.42-49
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• 2021

As cyber attacks become more intelligent, there is difficulty in detecting advanced attacks in various fields such as industry, defense, and medical care. IPS (Intrusion Prevention System), etc., but the need for centralized integrated management of each security system is increasing. In this paper, we collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform using deep learning and CNN (Convolutional Neural Networks). In this paper, we design an intelligent big data platform that collects data by observing and analyzing user visit logs and linking with big data. We want to collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform based on CNN model. In this study, we evaluated the performance of the Intrusion Detection System (IDS) using the KDD99 dataset developed by DARPA in 1998, and the actual attack categories were tested with KDD99's DoS, U2R, and R2L using four probing methods.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권5호
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• pp.602-611
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• 2015

Even though GNSS provides highly accurate navigation information all over the world, it is vulnerable to jamming in the electronic warfare due to its weak signal power. The United States and Korea have plans to use terrestrial navigation systems as back-up systems during outage of GNSS. In order to develop back-up systems of GNSS, an M&S software platform is necessary for performance evaluation of various vehicle trajectories and integrated navigation systems. In this paper a design method of an M&S software is proposed for evaluation of multiple radio positioning integration systems. The proposed M&S software consists of a navigation environment generation part, a navigation algorithm part, a GUI part and a coverage analysis part. Effectiveness of the proposed design method is shown by implementing an M&S software for the GPS, DME and eLoran navigation systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1623-1631
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• 2016

전투 시스템의 취약성을 분석하고 그 결과를 설계 단계에서 활용 및 반영하여 생존성의 향상을 목표로 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 모듈 단위로 독립적으로 진행되었던 여러 연구들을 통합하기 위한 방법의 연구에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이를 위해 본 논문에서는 선행 연구를 분석하고, 분석한 내용을 토대로 위협의 특성 및 장갑의 방호 성능을 고려한 전투 시스템의 통합 취약성 분석 방법을 제안한다. 또한 제안한 내용을 적용하여 기존의 피격 확률 분석 프로그램을 개선하고, 이를 통해 취약성 분석 결과를 고속정의 생존성 향상을 위해 활용할 수 있음을 시나리오 기반으로 검증하였다. 이를 통해 위협의 특성 및 장갑의 방호 성능까지도 고려하는 것으로 취약성 분석의 신뢰도를 향상시키는 것은 물론 동시에 통합 요구도 만족시킬 수 있다. 나아가 전투 시스템의 통합 취약성 분석 방법과 이를 적용한 시스템의 개발을 위한 연계 연구가 될 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.350-361
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• 2019

지능화 혁명을 기반으로 한 4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있으며, 이는 국방 분야에도 그 영향을 미치고 있다. 기술의 발전에 따라 전쟁의 양상 또한 변화하고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술을 기반으로 국방 무인체계 분야와 관련된 핵심기술의 연구개발, 인프라 조성 등 다각적인 전략 수립이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무기체계 개발에 앞서 확보되어야 할 핵심기술에 대해 미래 해양 무인체계를 중심으로 연구개발 소요제기시 우선적으로 고려될 수 있는 해양 무인체계 분야의 요구기술을 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 해양 무인체계 분야의 핵심기술 우선순위 결정모형을 수립하고, 국방기술 표준분류 등 관련 문헌에서 무인로봇 분야 기술을 재분류 및 통합하여 무인체계 개발시 중점 고려되어야 할 기술분야 9개를 식별하였다. 실증분석을 위해 무기체계 전력업무를 수행하는 전문가 12명을 대상으로 설문조사를 실시하여 해양 무인체계 개발시 우선적으로 개발이 요구되는 기술분야의 중요도를 분석하였다. 결과적으로 소요군 및 연구기관, 업체 등에서 제시한 핵심기술을 선정함에 있어 우선적으로 고려되어야 할 핵심기술 분야를 식별할 수 있었으며 이는 미래 관점에서 해양 무인체계를 발전시킬 수 있는 기술로드맵 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.87-93
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• 2022

군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권2호
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• pp.173-182
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• 2023

The UAE government has set its sights on creating a smart, electronic-based government system that utilizes AI. The country's collaboration with India aims to bring substantial returns through AI innovation, with a target of over $20 billion in the coming years. To achieve this goal, the UAE launched its AI strategy in 2017, focused on improving performance in key sectors and becoming a leader in AI investment. To ensure public safety as the role of AI in government grows, the country is working on developing integrated cyber security solutions for SCADA systems. A questionnaire-based study was conducted, using the AI IQ Threat Scale to measure the variables in the research model. The sample consisted of 200 individuals from the UAE government, private sector, and academia, and data was collected through online surveys and analyzed using descriptive statistics and structural equation modeling. The results indicate that the AI IQ Threat Scale was effective in measuring the four main attacks and defense applications of AI. Additionally, the study reveals that AI governance and cyber defense have a positive impact on the resilience of AI systems. This study makes a valuable contribution to the UAE government's efforts to remain at the forefront of AI and technology exploitation. The results emphasize the need for appropriate evaluation models to ensure a resilient economy and improved public safety in the face of automation. The findings can inform future AI governance and cyber defense strategies for the UAE and other countries.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.246-262
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• 2023

The purpose of this study is to identify the major peacekeeping activities that the Korean armed forces has performed from the past to the present. To do this, we collected 692 press releases from the National Defense Daily over the past 20 years and performed topic modeling and social network analysis. As a result of topic modeling analysis, 112 major keywords and 8 topics were derived, and as a result of examining the Korean armed forces's peacekeeping activities based on the topics, 6 major activities and 2 related matters were identified. The six major activities were 'Northeast Asian defense cooperation', 'multinational force activities', 'civil operations', 'defense diplomacy', 'ceasefire monitoring group', and 'pro-Korean activities', and 'general troop deployment' related to troop deployment in general. Next, social network analysis was performed to examine the relationship between keywords and major keywords related to topic decision, and the keywords 'overseas', 'dispatch', and 'high level' were derived as key words in the network. This study is meaningful in that it first examined the topic of the Korean armed forces's peacekeeping activities over the past 20 years by applying big data techniques based on the National Defense Daily, an unstructured document. In addition, it is expected that the derived topics can be used as a basis for exploring the direction of development of Korea's peacekeeping activities in the future.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권5호
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• pp.704-713
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• 2018

The purpose of this study is to develop a systematic framework that can scientifically and quantitatively evaluate the effectiveness of an LVC training system. The proposed framework is based on QFD(Quality Function Development) methodology. The process of developing the framework begins with identifying various needs of stakeholders related to the introduction of the LVC training system. Then the effectiveness areas and factors are derived based on the needs. The measured effectiveness for each factors on alternatives by L, V, C systems are finally synthesized into the one overall effectiveness of each training system for relative comparison among them. In addition, we developed an Excel$^{TM}$-based tool based on the proposed framework methodology to provide an ease-of-use environment for rapid evaluation on the effectiveness of each training system with the given stakeholder need importance combinations, training scenarios and assets. The suggested framework and the measurement tool are expected to be useful for efficient knowledge-based decision making on an acquisition of the LVC training system.