최근 국방 분야를 포함한 국가정보통신망 및 주요 기반시설 등에 대한 해킹 위협이 증가하고 있다. 국방정보시스템은 망분리를 통해 외부로부터의 위협에 대응하고 있으나, 해킹 성공시 전 평시 군사작전에 큰 영향을 미치게 된다. 오늘날 사이버 공격과 위협은 예측 불가능한 수준으로 높아지고 있어 해킹 위협을 완전히 차단하고 예방하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 국방정보시스템의 사이버 공격 징후가 예상되거나 발생했을 경우 신속한 대응 및 시스템의 생존성을 보장하고 지속성을 유지할 수 있는 능력인 '사이버복원력(Cyber Resilience)'의 수준을 평가할 수 있는 성숙도모델을 제시하였다. 제시된 성숙도모델을 통해 국방정보시스템의 사이버복원력 수준을 평가하고 부족한 분야를 식별 및 보완함으로써 국방정보시스템의 사이버보안 수준을 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
We focus on the fire scheduling problem (FSP), the problem of determining the sequence of targets to be fired at, for the objective of minimizing makespan to achieve tactical goals. In this paper, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m) and the weapons are already allocated to targets. One weapon or multiple weapons can fire at one target and these fire operations should start simultaneously while the finish time of them may be different. We develop several dominance properties and a lower bound for the problem, and suggest a branch and bound algorithm implementing them. Also, In addition, heuristic algorithms that can be used for obtaining an initial upper bound in the B&B algorithm and for obtaining good solutions in a short time were developed. Computational experiments are performed on randomly generated test problems and results show that the suggested algorithm solves problems of a medium size in a reasonable amount of computation time. The proposed lower bound, the dominance properties, and the heuristics for upper bound are tested in B&B respectively, and the result showed that lower bound is effective to fathoming nodes and the dominance properties and heuristics also worked well. Also, it is showed that the CPU time required by this algorithm increases rapidly as the problem size increases. Therefore, the suggested B&B algorithm would be limited to solve large size problems. However, the employed heuristic algorithms can be effectively used in the B&B algorithm and can give good solutions for large problems within a few seconds.
본 논문에서는 대잠 작전 시 가장 필수적으로 사용되는 탐지체계인 소노부이를 스마트 기기의 LTE 통신과 접목시켜 가용성을 개선하고자 한다. 북한 잠수함 세력의 위협을 받고 있는 현 상황에서 이에 대응하기 위한 대잠능력은 점점 더 중요해지고 있으며, 지속적인 연구 및 개발이 필요하다. 본 논문은 배에 설치된 군 전용 LTE 통신 시스템과 이에 연동 가능한 스마트기기 그리고 이들의 통제를 받는 다중상태 소노부이를 이용하여 음향 전술의 능력을 높이고자 한다. 제안된 시스템은 각각의 소노부이의 정확한 좌표 정보를 스마트기기에 수신하여 좌표 수치를 표시할 뿐만 아니라 지도에 마커를 표시함으로써 시각적인 효과를 증대시킬 수 있다.
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.
군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
현대에서 사용되는 무인 비행체의 경우 자율화수준이 떨어져 사용자의 개입이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구는 자율화 달성의 방법론으로 유전자 알고리즘을 선택하고, 이것을 적용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인해 보는 것이다. 특별히 무인 비행체의 착륙은 비행체에서 매우 중요한 고전적인 과업 중의 하나이며, 착륙에 있어서 역사적 사건 중의 하나가 달착륙이라고 할 수 있다. 달 착륙선의 추동 메카니즘을 장착한 낙하체의 착륙 자율화 방법을 이용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인한다. 본 논문에서는 유전자알고리즘 적용시 게놈을 단지 4가지 액션 (좌회전, 우회전, 분출, 자유낙하) 으로 인코딩하여 무인 착륙체에 적용하고, 유전자 알고리즘의 주요 연산을 접목하여 실험을 성공적으로 진행하였으며 센서에 대한 의존도를 최소화할 수 있는 무인 비행체의 모의 UAV를 제작하였고, 유전자알고리즘을 적용해 그 가능성을 확인하는 테스트 베드를 구축하였다.
Human and material resource planning is one representative example of Operations Research. Resource planning is important not only in civilian settings but also in military ones. In the Air Force, flight scheduling is one of the primary issues that must be addressed by the personnel who are connected to flight missions. However, although the topic is of great importance, relatively few studies have attempted to resolve the problem on a scientific basis. Each flight squadron has its own scheduling officers who manually draw up the flight schedules each day. While mistakes may not occur while drafting schedules, officers may experience difficulties in systematically adjusting to them. To increase efficiency in this context, this study proposes a mathematical model based on a binary variable. This model automatically drafts flight schedules considering pilot's mission efficiency. Furthermore, it also recommends that schedules be drawn up monthly and updated weekly, rather than being drafted from scratch each day. This will enable easier control when taking the various relevant factors into account. The model incorporates several parameters, such as matching of the main pilots and co-pilots, turn around time, availability of pilots and aircraft, monthly requirements of each flight mission, and maximum/minimum number of sorties that would be flown per week. The optimal solution to this model demonstrated an average improvement of nearly 47% compared with other feasible solutions.
드론봇 전투체계는 4차산업혁명에서 미래 전장의 대표적인 모델이다. 드론봇에서 무인정찰 탱크로봇은 인간보다 더 높은 전투력으로 인명 피해를 최소화하며 비용을 절감할 수 있다. 그러나 전장 환경은 장애물, 적 상황 등 매우 복잡하므로 탱크로봇을 조종사가 제어 할 필요도 있다. 탱크로봇은 ICT 신기술의 로봇으로서 해킹 공격이 가능하며, 제어에 이상이 생기면 조종 및 통제에 위협을 줄 수 있다. 탱크로봇과 컨트롤러의 통신구간에 블루투스 Sniffing 공격을 하여, 블루투스에 대한 취약점을 소개하고, 보안대책으로 MAC주소 노출예방과 통신 구간 암호화를 이용한 대책을 제안하였다. 본 논문은 미래 군 작전에 운용될 탱크로봇에 대한 취약점을 최초로 제시하였으며, 국방 드론봇 부대에 활용될 수 있는 기초자료가 될 것이다.
IoT(Internet of Things)는 센서 기술의 발전과 고속의 통신 인프라를 바탕으로 네트워크에 연결되는 단말의 수가 사람의 수보다 더 많아지고 있고 그 증가도 매우 빠르다. 기존 유선부터 무선네트워크까지 연결되는 IoT의 수가 증가하면서 동시에 사이버 위협도 증가하고 있다. 국방분야도 작전, 군수, 기지방어, 정보화 등 다양한 분야에서 IoT의 필요성은 증가하고 있다. PC/서버의 정보보호체계와는 다르게 정보보호가 취약한 IoT Sensor가 네트워크에 증가함에 따라 사이버 위협도 증가하고 있어 국방정보통신망(이하 국방망)을 보호하기 위한 플랫폼 연구가 필요하다. 본 연구에서는 유·무선 IoT를 국방망에 연결하는 사례를 알아보고 국방망과 접점을 최소화한 보안성이 강화된 IoT 통합 독립 네트워크의 효율적인 연동 설계 방안을 제시하였다.
Modern weapon systems are composed of complex systems(System of Systems) and require a complex and advanced operational concept that performs missions through interoperability with various weapon systems. In order to derive the operational concept of the weapon system that the military wants to acquire (i.e., single mission, component operation, Joint and Alliance operations), it is necessary to identify the system related to the weapon system, environmental factors and restrictions of the weapon system to be developed. Through the derivation of the operational concept, the weapon system acquisition agency can reasonably and accurately extract various and complex requirements. In this paper, we propose a complementary method of using MND-AF to OCD and ORD required in weapon system acquisition process. MND-AF can increase the understanding and consensus of business stakeholders (users, acquirers, developers, etc.) by showing the results of weapon system analysis from various perspectives. We compare the items in the standard form of OCD and ORD with the MND-AF outputs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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