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.
In multi-interface multi-channel(MIMC) based tactical ad hoc networks, QoS support for required operational capacity is one of the main challenging issues for multi-hop transmissions. To support QoS in such a harsh environment, we propose a novel MAC scheme to minimize multi-hop as well as per-hop delay. The current IEEE 802.11 MAC protocols should contend to reserve the channel resource at every hop by each sender. The every-hop channel contention results in a degradation of end-to-end delay for multi-hop transmissions. The basic idea of our scheme is to make a "multi-hop reservation" at the MAC layer by using the modified RTS frame. It contains additional information such as destination information, packet priority, and hop count, etc. In addition, we differentiate the contention window area according to the packet priority and the number of hops to deliver packets in the predefined allowed latency. Our scheme can minimize the multi-hop delay and support the QoS of the critical data in real time(i.e., VoIP, sensing video data, Video conference between commanders). Our simulation study and numerical analysis show that the proposed scheme outperforms the IEEE 802.11 MAC.
Computer simulation has used to a area of military training from about several years ago. War game model(or computer simulation) endow a military man with field training such as combat experience without operating combat strength or capabilities. To samely construct simulation environment against actual combat environment is to well construct DB to operate war game model, associate among federates on network. Thus, we construct virtual combat environment enabling to efficiently manage network traffic among federates(or active nodes) on active network that construct virtual military training space such as urgent combat field needed to rapidly transfer combat information including image and video.
최근에는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투 자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의 실험을 통하여 검증하였다.
동영상 스트리밍 기술은 다양한 영역에서 사용이 되고 있으며, 항공영역에서 또한 예외가 아니다. UAV (Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 기술은 꾸준히 발전하고 있고 군뿐만이 아닌 민간영역에서도 현재 많이 사용되고 있다. 이 UAV를 기반으로 원격지에서 동영상 스트리밍 서비스를 통해 실시간 감시 및 정찰이 가능해졌다. 그러나 UAV는 기상상태, 기체의 중량 그리고 배터리 등 다양한 환경 영향으로 인해 체공시간이 짧고 가변적이다. 따라서 다른 감시정찰 시스템대비 임무수행에 시간제약이 더 크다. 동영상 스트리밍 서비스의 경우 다수의 UAV를 활용하여 임무시간 단위로 순차적으로 비행시켜 직전 무인항공기의 임무를 인계하는 식으로 해결할 수 했다. 본 논문은 동영상 스트리밍 서비스를 수행하는 UAV 운영환경에서 항공기간 임무 인계가 이루어질 때 꾸준한 동영상 스트리밍 서비스가 지원될 수 있도록 제안한다.
We propose a detection algorithm based on tree-structured convolutional neural networks (TsCNNs) that finds pornography, propaganda, or other inappropriate content on a social media network. The algorithm sequentially applies the typical convolutional neural network (CNN) algorithm in a tree-like structure to minimize classification errors in similar classes, and thus improves accuracy. We implemented the detection system and conducted experiments on a data set comprised of 6 ordinary classes and 11 inappropriate classes collected from the Korean military social network. Each model of the proposed algorithm was trained, and the performance was then evaluated according to the images and videos identified. Experimental results with 20,005 new images showed that the overall accuracy in image identification achieved a high-performance level of 99.51%, and the effectiveness of the algorithm reduced identification errors by the typical CNN algorithm by 64.87 %. By reducing false alarms in video identification from the domain, the TsCNNs achieved optimal performance of 98.11% when using 10 minutes frame-sampling intervals. This indicates that classification through proper sampling contributes to the reduction of computational burden and false alarms.
국경 GOP(General Out Post)나 해안선 지역에 설치되어 운용되는 국방용 감시카메라는 급변하는 기상 및 조명환경에 의해 영상의 화질이 왜곡되고 열화되는 현상이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 기상 및 조명환경 변화에 적응적인 화질개선 알고리즘을 제안한다. 기존 화질개선 알고리즘은 급변하는 환경조건에서 영상에 따라 극심한 성능편차를 보이는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 레티넥스(Retinex) 모델을 근간으로 환경변화에 적응적인 보정곡선을 이용하여 안개 및 저조도 환경에서 영상의 가시성을 향상시켜 높은 대비와 색상을 자연스럽게 재현하였고 실시간 환경변화에 적응토록 하였다. 또한, HSV 색모델을 가중 혼합하여 색 항상성 (Color Constancy)을 유지시켰으며, 개선과정 중 잡음(Noise)을 제거하여 보다 선명한 영상을 출력토록 하였다. 제안 알고리즘은 실험을 통해 기존 알고리즘 대비 주관적 평가인 MOS 1단계 향상효과 및 객관적 평가인 PSNR 15% 성능향상의 우수성을 입증하였다. 향후 국방감시 카메라 및 시스템에 적용되어 GOP나 해안선 지역의 열악한 기상조건으로부터 열화된 영상을 개선하여 적 침투 및 경계감시 식별에 도움을 주어 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
네트�p 중심전(NCW) 및 정보화 시대에 발맞추어 군에서도 고성능 작전콘솔을 활용하여 다양하고 복잡한 메시지 교환 및 운용병간 음성통화를 통해 신속하게 상태 및 정보를 공유함으로써 임무수행의 효율을 극대화하는 추세로 발전하고 있다. 작전 또는 훈련종료 후 임무 분석 및 검토를 통해 추후 새로운 작전계획을 세울 목적으로 작전상황을 기록하는 장비가 최근 개발되어 운용되고 있다. 기록장비의 기록 방식은 전시영상을 직접 기록하는 방식과 연동되는 메시지를 기록하는 방식으로 나뉜다. 본 연구는 데이터기반 기록방식의 재생준비시간 개선을 위한 새로운 기록방식과 개선방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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