본 연구에서는 손 제스처를 이용하여 탐색 구조용 무인항공기의 카메라 스캐닝 경로를 입력하는 방법을 개발하여 가상현실 환경에서 시험하였다. 두 개의 임무영역 - 화재 발생 빌딩과 산악지역-에서 인명구조 탐색을 위해 관심 지역 빌딩과 산악 영역의 축소형 디지털트윈을 각각의 관심 지역 앞에 생성하고 디지털트윈 표면 상에 손 제스처로 비행경로를 정의한 후 무인항공기의 자동비행이 이루어지도록 하였다. 19명의 실험참가자로 이루어진 Human-in-the-loop 시뮬레이션 테스트에서 기존의 매뉴얼 비행 방식과 이 연구에서 설계한 경로 정의 후 자동비행 방식을 비교하였다. 테스트 결과, 객관적 결과는 새로운 방식이 임무의 정확성을 전반적으로 더 높였다고 보기는 어려웠으나, 주관적 답변은 산악지역 임무시 더 낮은 작업부하를 도출한다는 것을 보여주었다. 이러한 전문가의 특수한 업무능력에 의존하는 탐색구조 분야에서는 업무부하 감소가 필요한 부분에 선택적으로 적용하여 자동화로 보완해주는 것이 필요하다.
21세기 정보화 시대를 맞이하여 요즈음 전자행정에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 종래의 작고 효율적인 사무행정조직이라는 협의의 시각에서 탈피하여 이제는 보다 광의의 관점에서 고객 중심적이고 양질의 정보서비스를 제공함으로써 행정의 효율성과 생산성을 증진시키는 것이 전자사무행정이라고 라고 보는 것이 타당하다. 그러나 지금까지 정부 기관을 중심으로 의욕적으로 추진되어온 전자행정을 위한 사무자동화 시스템 즉 전자결재 시스템은 업무의 생산성 향상에 크게 도움이 되지 못하였는데, 그 가장 큰 이유는 통합적 차원에서의 문서관리시스템 구축이 이루어지지 않고 전자결재위주의 시스템을 구축함으로서 문서의 생성 및 결재기능의 정보화에는 기여하였으나 생산된 문서에 대한 보관/보존/활용 및 폐기 활동에는 큰 도움이 되지 못하였기 때문이다. 따라서 문서의 생성, 결재, 유통, 배포, 검색, 활용, 보존, 폐기에 이르는 일련의 과정을 연속적으로 처리하는 통합전자문서관리시스템(IEDMS)의 구축이 필요하게 되었다. 본 연구는 이러한 인식을 바탕으로 현행전자문서관리체계의 문제점을 사례연구를 통해 분석한 후 통합전자문서관리체계 구현을 위한 시스템 요구기능을 도출함으로서 향후 전자문서관리체계 구축시 이를 하나의 기준으로 활용하도록 함으로서 효과적인 전자문서관리체계 정착에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 포병 대대급 지휘통제 수행을 위해 기존 포병사격지휘체계(BTCS : Battalion Tactical Command System)의 전술적 사격지휘 자동화 절차를 추가하기 위한 기능을 분석 및 설계하고, 핵심 알고리즘에 대해 구현과를 제시한다. 분석 과정에서는 미군 선진포병전술자료체계(AFATDS)의 전술 결심 지원 3단계 획득-결심-할당 절차를 참고하였다. 전술적 사격지휘 자동화 절차는 표적분석, 공격우선순위 및 사격부대 결정, 사격방법 및 공격방법 결정의 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계로, 표적분석에서는 표적정보인 표적활동, 크기, 방호정도 정보를 활용하여 표적의 등급을 생성한다. 두 번째 단계로, 공격우선순위 및 사격부대 결정은 표적 등급과 지휘관의 화력운용지침을 고려하여 표적의 공격우선순위를 결정하고, 부대 가용도 및 작전 임무를 고려하여 사격부대를 결정한다. 마지막 단계로, 사격 및 공격방법 결정은 표적에 대한 요망 효과 달성을 위해 사격방법과 합동탄약효과교범(JMEM)을 활용하여 발수 등을 결정한다. 끝으로 전술적 사격지휘절차 단계간 우선순위결정, 공역통제 및 고사계 판단 핵심 알고리즘을 적용함으로서 기존 절차를 개선하여 사격임무를 처리할 수 있도록 하였다. (*기존절차 : 우선순위판단 : 시간만 고려, 사격가능부대 : 사격가능 사거리만 고려하여 판단함).
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권2호
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pp.176-187
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2002
This paper focuses on the study of simulation and evolution of Micro Air Vehicles. Micro Air Vehicles or MAVs are small flying robots that are used for surveillance, search and rescue, and other missions. The simulated robots are designed based on realistic characteristics and the brains (controllers) of the robots are generated using genetic algorithms, i .e., simulated evolution. The objective for the experiments is to investigate the effects of robot team size and topology (simulation environment) on the evolution of simulated robots. The testing of team sizes deals with finding an ideal number of robots to be deployed for a given mission. The goal of the topology experiments is to see if there is an ideal topology (environment) to evolve the robots in order to increase their utility in most environments. We compare the results of the various experiments by evaluating the fitness values of the robots i .e., performance measure. In addition, evolved robot teams are tested in different situation in order to determine if the results can be generalized, and statistical analysis is performed to evaluate the evolved results.
Military robots are expected to play an important role in the future battlefield, and will be actively engaged in dangerous, repetitive and difficult tasks. During the robots perform the tasks a human operator controls the robots in a supervisory way. The operator recognizes battlefield situations from remote robots through an interface of the operator control center, and controls them. In the meantime, operator workload, controller interface, robot automation level, and task complexity affect robot operability. In order to assess the robot operability, we have developed ROSim (Robot Operational Simulator) incorporating these operational factors. In this paper, we introduce the results of applying ROSim experimentally to the assessment of reconnaissance robot operability in a battle field. This experimental assessment shows three resulting measurements: operational control workload, operational control capability, mission success rate, and discuss its applicability to the defense robot research and development. It is expected that ROSim can contribute to the design of an operator control center and the design analysis of a human-robot team in the defense robot research and development.
본 논문에서는 정보보안 실습 훈련 과정 동안에 참여자들이 보이는 행동 패턴들을 관찰 분석하고 주어진 실습 미션의 성패를 결정짓는 행위 패턴을 추정하는 마코브체인 행위 모델링 기법과 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 미션의 성공에 가장 큰 공헌을 하는 행위 패턴은 어떤 것이고 반대로 실패를 유도하는 행위 패턴용 어떤 것인가를 분석 평가하는데 활용된다. 제안 방법의 적용 및 실효성 검증을 위해 사례연구로서 "불필요한 네트워크 서비스 차단"에 관한 미션 수행 데이터를 분석하였다.
Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.
최근들어, U-헬스케어는 진료에 있어 인력 및 시간 등 많은 비용을 절감할 수 있는 연구로 주목받고 있다. 그러나, 센싱, 측정 등 헬스케어에 대한 기반 기술들은 충분히 연구된 반면, IT 기술이 의료 기술과 접목된 IT/의료 융합 기술은 아직 초기 단계에 있다. 이에 본 논문에서는 이미 검증된 기술들과 전문가 시스템을 기반으로 개인 병원이나 가정 등의 중소형 의료 환경에 적용 가능한 U-헬스 케어 솔루션으로서의 헬스케어 시스템을 제안한다. 그 동안 IT 분야의 눈부신 발전으로 네트워크 및 데이터베이스 등 타 분야에 융합 가능한 IT 요소 기술들이 충분히 발전해 있고, 헬스케어의 경우 시간보다는 임무 수행이 중요한(Mission-Critical) 환경이므로, 새로운 기술 개발도 중요하지만 이미 검증된 기술들을 활용하는 것이 바람직하다. 제안된 솔루션은 전문가 시스템을 기반으로 체지방, 혈압, 그리고 혈당 등의 측정된 데이터를 이용해 자동화된 의료 서비스를 제공한다. 또한 의사와 간호사, 관계자등에게 편리한 진료 환경을 제공한다. 또한, 필요시 전문 지식이 없는 사람들도 자가 진단이 가능하므로 향 후 다양한 방면에서 의료 서비스 비용 절감이 기대된다. 특히, 각 장비들이 표준화된 블루투스 기술을 통해 통신하므로, 다양한 의료기기로 확장 가능한 솔루션이다. 이로부터, 우리는 전문가 시스템을 통한 비용 절감에 의해 U-헬스케어의 자가 측정 및 진단 서비스가 향상되었다고 말할 수 있다.
본 논문에서는 소형 무인기용 센서 및 임무장비 통합형 비행제어 시스템의 탑재 프로그램 개발에 대해 다룬다. 비행제어 시스템은 센서 및 임무장비를 관장하는 장치관리시스템과 제어 프로그램 및 임무 수행 알고리즘을 연산하는 제어연산시스템의 두 부분으로 구성된다. 장치관리시스템의 탑재 프로그램은 TI사의 DSP/BIOS 실시간 운영체제를 기반으로 개별 센서 및 외부 임무장비를 위한 시스템 드라이버들과 각각의 서브시스템 관리를 위한 태스크들로 구성된다. 제어연산시스템의 프로그램은 모델기반 개발기술을 이용한 자동 코드 생성 기술을 적용하였다.
전투 시스템은 목적에 따라 각기 다른 특성을 가지는데, 주요 목적과 관련된 기능을 하는 부품이 다른 기능과 관련된 부품보다 중요하다. 또한 이러한 부품의 피격 확률은 면적에 비례한다고 볼 수 있다. 따라서 부품의 중요도 및 피격 확률을 모두 고려하여 취약성 분석이 이루어져야 하며, 전투 시스템의 설계 단계에서부터 분석된 결과를 반영하여야 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 관련 연구를 바탕으로 FMECA 기반의 위험도를 적용하고, 전차의 구성 부품별 위험도를 도출하기 위한 방법과 계산 기준을 정의하며, 통합 위험도를 이용한 부품별 취약성 분석 방법을 제안한다. 추가적으로, 제안한 기법을 자동화해주는 위험도 기반의 취약성 분석 프로그램을 개발하고, 그것을 활용하여 제안한 기법의 유용성을 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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