• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.203-208
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• 2024

군 경계지역에 피아식별 분류는 중요한 이슈 중에 하나이다. 군 경계지역에 나타날 수 있는 인원으로 북한군, 미군, 한국군, 일반인으로 구성하였고 현재 cctv를 통해 확인하고 있지만, 이를 더욱 효율적이고 체계적으로 구분하기 위해 North Korean Army, South Korean Army, American Army, People의 4진분류로 구분해 전이학습을 통해 학습시켰다. 파이토치 머신러닝 라이브러리를 사용하였고, 데이터셋은 구글에 공유된 각 항목에 해당하는 이미지들을 크롤링하여 활용하였다. 실험결과는 98.75%의 정확도로 각 항목을 구분하는 것을 볼 수 있다. 향후 이미지를 넘어서 동영상이나 음성 인식을 추가해 더욱 체계적이고 구체적으로 구분할 수 있는 연구가 지속될 수 있을 것이다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권1호
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• pp.33-40
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• 2010

In this study, the production of transgenic goats using sperm to integrate exogenous DNA and artificial insemination (AI) was carried out and the technical protocols for sperm-mediated gene transfer (SMGT) in the goat were optimized. The standard sperm parameters and the ability to bind foreign genes were assessed to select suitable sperm donor bucks. A total of 134 oestrous does were divided into 4 groups and inseminated using different methods and sperm numbers. The does of Groups I to III were inseminated with fresh semen ($1-2\times10^{7}$ and $10^{6}$ sperm) or frozen-thawed semen ($10^{6}$ sperm), respectively, through conventional intra-cervical AI, and the does of Group IV with frozen-thawed semen ($10^{6}$ sperm) through intrauterine AI. Total genomic DNAs were extracted from ear biopsies of the offspring. The presence of $pEGFP-N_{1}$ DNA was screened by PCR and then by Southern blotting analysis. A total of 76 live kids were produced and 8 kids were tested transgene positive on the basis of agarose gel electrophoresis of the PCR-amplified fragment. Southern blotting analysis of the samples showed 5 positive kids. A transgenic ratio of 10.53% was detected using PCR and 6.58% using Southern blotting. The positive kid rate assayed by PCR and Southern blotting of frozen-thawed goat semen was 3.61% and 9.27% higher than that of untreated semen. The results show that transgenic goats can be produced efficiently by the method of artificial insemination using sperm cells to integrate the exogenous DNA and intrauterine insemination allowed low numbers of DNA-transfected spermatozoa to be used, with satisfactory fertility.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.1-9
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• 2021

전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.617-627
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• 2022

Military training is an essential item for the fundamental problem of war. However, there has always been a problem that many resources are consumed, causing spatial and environmental pollution. The concepts of defense modeling and simulation and CGF(Computer Generated Force) using computer technology began to appear to improve this problem. The Naval Operations, Resources Analysis Model(NORAM) developed by the Republic of Korea Navy is also a DEVS(Discrete Event Simulation)-based naval virtual force analysis model. The current NORAM is a battle experiment conducted by an operator, and parameter values such as maneuver and armament operation for individual objects for each situation are evaluated. In spite of our research conducted evolutionary, supervised, reinforcement learning, in this paper, we introduce our design of a scenario creation model based on evolutionary learning using genetic algorithms. For verification, the NORAM is loaded with our model to analyze wartime engagements. Human-level tactical scenario creation capability is secured by automatically generating enemy tactical scenarios for human-designed Blue Army tactical scenarios.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.165-170
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• 2024

본 연구는 인공지능 평가 모델을 활용하여 양주시의 대기질 관리 시스템의 정확성을 검증하는 데 목적이 있다. 환경부 미세먼지 공공 데이터와 양주시 대기질 관리 시스템 데이터를 비교하여 미세먼지 데이터의 정합성과 신뢰성을 평가하였다, 이를 위해 데이터의 완전성, 유일성, 유효성, 일관성, 정확성, 무결성을 분석하였다. 데이터의 정합성을 비교하기 위해 탐색적 통계 분석을 활용하였다. 분석 결과, AI 기반 데이터 품질 지수 평가 결과, 두 데이터 세트 간에 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 확인하였다. AI 기반 알고리즘 중 랜덤 포레스트 모델이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, ROC 커브와 AUC를 통해 예측 성능을 평가하였다. 특히, 랜덤 포레스트 모델은 대기질 관리 시스템의 최적화에 유용한 모델로 확인되었으며, 미세먼지 데이터의 신뢰성과 적합성을 AI 기반 모델 성능 평가로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.35-44
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• 2022

국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제8권4호
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• pp.152-158
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• 2005

In this paper, we have proposed a fuel metering unit of ai breathing engine. The proposed valve system consists of a constant pressure drop valve and a metering valve, which are controlled by servovalve. We carried out nonlinear and linear analysis, computer simulation and experimentation to find effects of some factors on system performance. Analysis and experimental results show a good agreement. It is also shown that the system stability is affected by pressure drop of metering valve and inlet pressure of injectors.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.361-370
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• 2023

Swarm has recently become a critical component of offensive and defensive systems. Multi-agent reinforcement learning(MARL) empowers swarm systems to handle a wide range of scenarios. However, the main challenge lies in MARL's scalability issue - as the number of agents increases, the performance of the learning decreases. In this study, transfer learning is applied to advanced MARL algorithm to resolve the scalability issue. Validation results show that the training efficiency has significantly improved, reducing computational time by 31 %.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제4권4호
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• pp.45-50
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• 2003

In order to investigate the effect of surface treatment (Anodizing) and rolling on AI 5083-H131 alloy, under hyper velocity impact, a ballistic testing was conducted. Ballistic resistance of these materials was measured by a protection ballistic limit ($V_{50}$)' a statistical velocity with 50% probability of penetration. Perforation behavior and ballistic tolerance, described by penetration modes, were respectfully observed, by $V_{50}$ test and Projectile Through Plates (PTP) test at velocities greater than $V_{50}$. PTP tests were conducted with 0$^{\circ}$ obliquity at room temperature using 5.56mm ball projectiles. $V_{50}$ tests with 0$^{\circ}$ obliquity were also done with projectiles that were able to achieve near or complete penetration during PTP tests. Resistance to penetration, and penetration modes of Al 5052-H34 alloy were compared to those of Al 5083-H 131 alloy.