한국 부산광역시 수영구 지역 해안 대수층 내의 밀도 의존적 지하수 유동 및 염분 이동에 대한 도시화의 영향을 효과적으로 모사하고 정량적으로 평가하기 위하여 하나의 범용 다차원 수리동역학적 분산 수치 모델을 이용한 일련의 삼차원 수치 모델링이 수행되었다. 먼저 모든 도시화 요소들을 고려한 수치 모델링 보정을 통해 확립된 연구 지역해안 대수층의 지층 물성을 가지고, 도시화 요소들을 모두 고려하지 않은 도시화 이전의 지하수 유동과 염분 이동에 대한 정상 상태 수치 모델링을 수행하였다. 그 다음에 도시화 요소들을 개별적으로 그리고 통합적으로 고려한 도시화 이후의 지하수 유동 및 염분 이동에 대한 비정상 상태 수치 모델링을 수행하였다. 그리고 두 수치 모델링 결과를 서로 비교하고 분석하였다. 수치 모델링 결과는 해안 대수층 내의 밀도 의존적 지하수 유동 및 염분 이동 그리고 해수 침투가 이러한 도시화 요소들에 의해 크게 그리고 광범위하게 영향을 받음을 보여준다. 특히 이러한 도시화 요소들은 해안 대수층 내의 총지하수량 및 총염분량의 변화를 초래한다. 그러나 각 도시화 요소의 그러한 영향은 공간적으로 균일하지 않고 국부적으로 차별적이다.
본 논문에서는 SAR에 대한 개념 및 이론, 해상도에 대한 정의 및 웅용분야를 통해 SAR 설계 및 분석시 필수 적인 사항을 고찰하였다. 방위 해상도를 구하는 3가지 기볍인 실개구면, Unfocused 및 Focused 기법의 해상도 성취능력에 대해 시율레이션을 통하여 비교 분석하였다. 신호처리 계산량에 대한 부담이 적고 저가의 비용으로 구현이 가능한 Unfocused 기법을 적용할 수 있는 제한 된 조건을 도출하기 위하여 시율레이션을 수행하였다. 본 논문에서 설정한 SAR 영상의 용도는 재난피해 파악 동의 민수분야 및 전술적인 목적의 군수분야 둥과 같이 제한된 구역의 전반적인 상황을 판단하는데 적용하는 것 이다. 이러한용도로사용할수있는SAR플랫폼으로RPV및 중소형 항공기가선정되었으며, 해상도가5-15 m라는 것을 알 수 있었다. 시율레이션을 통하여 관련 변수들을 trade-off한 결과 이 임무에 적합한 범위가 레이 다 거리는 3,000 m 이하, 파장은 0.024-0.3 m, 개구면 길이는 1-10 m였으며, 이러한 제한된 조건에서 두 개의 점표적에 대한 3가지 기볍의 원 신호 및 신호처리 결과를 보였다. 따라서 본 논문에서 제시한 결과는 원거리에서 소규모 표적식별과 같이 고정밀도의 해상도가 요구되는 분야이 외에 제한된 조건에서는 Unfocused 기법을 활용하는 것이 몇가지 측면에서 유용하다는 것올 제시하였다.
가상현실은 1920년대 vehiclesimula-tion(fight simulator)을 효시로 하여 정밀한 광학적/전자기적 장치의 발달로 군사적 목적 이외의 범위로 발전하기 시작하여 realistic display 기술을 선두로 오락, 의료, 학습, 영화, 건축설계, 관광 등 다양한 분야에서 점점 일반화 되어 지고 있다. 1989년 재론 래니어에 의해 가상현실이란 용어가 고안되었고, 모든 가상 프로젝트들을 하나의 단일 항목으로 묶을 수 있게 되었지만, 그 이전에 가상현실은 연구 되어져왔고 현재에 이르게 되었으며, 불가능한 것에 대한 새로운 경험은 인간에게 가상현실의 한 부문으로써 라이드필름을 개발하게 하였다. 라이드필름(Ride Film)의 어트랙션은 기술적 요소뿐만 아니라 인간의 심리적 기반을 분석하여 그 토대로 구성되어지며, 가상현실의 궁극적인 원칙은 상호작용에 의한 몰입이다. 진정한 상호작용은 인터페이스와 입력센서 그리고 반응능력을 요구하는데, 라이드필름(Ride Film)은 전형적인 상호작용성의 요소는 아니다. 따라서 본 연구는 가상현실 기반에서 연구되어온 기술 중심적 입장 외에, 경험 중심적 정의 측면에서 사이버상의 철학자라 불리 우는 마이클 하임 교수의 7가지 기초 개념, 즉 인공현실 / 상호작용 / 몰입 / 망으로 연결된 세계 / 원격현전 /시뮬레이션 / 온몬 몰입에 근거하여 가상현실로서의 적합성을 대입 분석해 보고, 완전한 몰입을 위한 라이드필름(Ride Film)의 발전 방향과 최적화된 결론을 도출하는데 목적을 두고 있다. 이런 관점에서 라이드필름(Ride Film)의 연구는 선례연구가 부족한 라이드필름(Ride Film)의 선행연구로써의 기틀과 디지털 영상을 한 차원 발전시키는데 기여할 것이라 여긴다.
LVC(Live Virtual Constructive) 통합 훈련 체계는 대표적인 가상물리시스템 중 하나이다. LVC 훈련 체계를 구성하는 각 L,V,C 체계들은 서로 다른 시간 도메인, 해상도 및 동작 방식을 갖는다. 이에 각 체계의 이종 미들웨어들을 공통의 통신 미들웨어로서 통합하고, 연동 gateway (GW)를 이용하여 이종 체계를 연동하는 방안 연구는 매우 중요하다. 특히, LVC체계는 서로 다른 시간 도메인을 사용하고 있기 때문에 다른 체계 간 이벤트들의 인과성 보장과 시간 동기화에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 LVC 훈련체계의 통합 미들웨어로서 L 체계의 실시간 통신 미들웨어인 OMG DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 HLA(High Level Architecture)/RTI(Run Time Infrastructure)기반의 시뮬레이션 시간을 사용하는 V, C 체계와 시간 차원에서 연동하는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 HLA의 Time management 기능과 Clock Federate를 기반으로 DDS와 HLA 각각의 통신 개체인 파티서펀트(Participant)와 페더레이트(Federate)간 인과성을 유지하는 정밀한 시간 동기화 기법을 제안한다. 더불어, 각 미들웨어 상에서 실제 응용을 개발하여 제안한 방식에 의해 이종 체계 간 시간 제어 및 동기화가 이루어짐을 검증한다.
2013년 국토교통부는 부가가치와 활용도가 높은 실내공간정보를 국가 핵심 공간정보로 구축 관리하기 위하여 '기본공간정보'로 추가 지정하였으며, 이에 전국의 실내공간정보를 구축하고 관리할 수 있는 법률적 근거와 계기가 마련되었다. 하지만 측량/촬영 및 레이저스캐닝을 이용하여 실내공간정보를 구축할 경우 실내공간의 매핑으로 시각적 서비스차원의 활용은 유리하지만 시간적, 인적, 물적 자원의 소비가 크고 속성정보의 입력을 위해 추가적인 정보가공을 필요로 하는 등 유지관리 측면과 국내 AEC/FM 분야 정보의 활용이 제한적이라고 판단된다. 이에 본 연구에서는 개방형 BIM 기반의 IFC 모델을 이용하여 실내공간정보를 추출하고 이를 데이터 시각화 기술과 연계하여 이해와 표현이 쉬운 실내공간정보 시각화 방안을 마련함으로써 실내공간정보의 활용성을 높이고자 하였다. 시각화 도구는 Autodesk사의 Revit 내부 프로그램인 IFC Exporter의 오픈소스를 이용하여 실내공간정보를 추출하였으며 실내공간정보의 시각화를 위해서는 Direct3D Library를 사용하였다. 생성된 실내공간정보 객체는 XML 포맷과 상호호환이 가능하며 시설물 유지관리 분야의 COBie 연계, 항공촬영 혹은 UAV를 활용한 공간데이터베이스 구축, 대규모 군사작전 시뮬레이션, 재해/재난 발생 시 대규모 피난 시뮬레이션 등에 활용될 수 있다. 본 연구에서 제시한 실내공간정보 시각화 방안은 국가의 공간정보정책방향에 부합하고 기존 데이터에서 추출하여 생성함으로써 정보생산의 단계가 간편하다. 또한, IFC 기반의 실내공간정보 객체로써 상호운용성이 높고 정보의 편집이 용이하며 데이터의 경량성 측면에서 우수하다.
국내에서 최초로 개발된 기본훈련기 KT-1의 추진기관인 터보프롭 엔진(PT6A-62)을 위한 정상상태 성능모사 덴 진단 프로그램을 개발하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 프로그램의 유용성을 검증하기 위해 다양한 고도, 비행마하수, 부분부하에서의 성능을 해석하였다. GPA(Gas Pess Analysis) 방법은 엔진의 성능 저하를 구성품 효율의 저하와 공기유량의 변화량으로 나타내는 방법이다. 오염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적의 계측변수 선정을 위해 GPA 방법은 유용하다. 본 연구에서는 최적의 계측변수를 선정하기 위해 2가지 방법을 이용하였다 하나는 독립변수의 수를 다르게 하여 계측기 수가 진단에 미치는 영향을 알아보았으며 다음 종속변수의 종류가 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과에 따르면 압축기 입구 온도 및 압력, 압축기 터빈 입구 온도 및 압력, 동력 터빈 입구의 온도 및 압력과 축마력, 연료유량 등을 측정하여 진단에 이용하는 것이 가장 오차가 적었다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
과학기술의 발전, 특히, 4차 산업의 스마트개념과 국방 정책적인 요인으로 군의 무기체계는 첨단화·과학화되고 운용병력은 획기적으로 감소되고 있다. 미래전의 양상은 현재보다 4배 이상으로 확장된 작전지역에서 첨단화·과학화된 무기체계로 축소된 병력으로 부대를 운용하는 것이 특징이다. 이러한 상황적 고려요소를 반영하여 전장환경 변화와 발전된 무기체계를 기반으로 한 미래 전투수행방법의 개선을 위한 노력이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 변화하는 전쟁양상에서 보다 효율적인 미래 보병부대 전투수행방법을 모색하기 위해 현재 육군에서 활용하고 있는 분석용 모델인 비전21 워게임 모델을 활용한 전투실험 방법론을 적용하였으며, 정보, 화력, 장애물 측면에서 실험방법에 대한 시나리오를 구성하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 미래 전투수행 방법 및 부대구조를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 첫째, 변화되는 지상 작전 환경 및 무기체계 변화를 반영한 시나리오 구성 및 전투실험방법을 설계 하였으며, 둘째, 미래 보병 부대의 효율적인 전투수행 방법 및 부대 구조를 검증하기 위한 전투효과도 기반의 분석 방법을 적용하여, 미래전의 군 구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.
한국형 헬기 개발사업의 성공적인 결과로 인하여 노후화된 UH-1및 500MD 헬기를 대체하는 수리온(Surion)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 높은 기동성을 보유한 수리온은 미래 전장에서의 병력수송 및 특수작전 등 다양한 임무를 수행할 것으로 예상되며 이를 지원하기 위한 저고도 전술기동 능력이 요구되고 있다. 그러나 수리온 운용시, 대공 위협 요소를 고려한 최적 저고도 전술기동에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구는 강화학습 기반의 알고리즘 중에 하나인 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘과 적 대공위협을 고려하여 수리온이 작전 목표지역까지 도달하도록 하는 저고도 상에서의 최적화된 기동 경로를 산출하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, Unity 환경과 ML-Agents 라이브러리 상에서 실사화된 수리온 모델을 기초로 약 2×107 회의 강화학습을 진행하였고, 제안하는 방법을 적용하여 수리온의 최단시간 및 최소피해를 달성하는 최적 저고도 전술기동 경로를 산출하는 정책을 도출하였다. 그 결과, '최단 시간' 및 '최소 피해'라는 두 가지 기준을 충족하는 최적 경로가 도출되었다. 본 연구의 결과는 수리온 및 수리온 무인체계를 운용하는 다양한 작전에 활용되어 기동계획을 수립할 시 기동성, 작전성공율, 그리고 생존율을 예측하는데 보탬이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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