임무컴퓨터는 항공전자시스템에서 전체 시스템을 관리하고, 특정 임무를 처리하는 중요한 역할을 수행한다. 일반적으로 단일 시스템에서 SPOF(Single Point Of Failure) 요소의 고장은 전체 시스템의 고장으로 이어질 수 있으며, 이는 서비스의 중단으로 인한 임무의 실패뿐만 아니라 조종사의 생명까지도 위협할 수 있다. 이에 본 논문에서는 SPOF 요소를 제거하기 위해 단일 시스템을 이중화하여 고장발생에 유연하게 대처하도록 설계하였다. 또한 이를 효율적으로 운영하기 위한 방안으로 리눅스 기반의 Heartbeat, Fake, DRBD(Distributed Replicated Block Device), Bonding 등의 기법을 이용하여 시스템을 관리한다.
항공기 결함은 항공기 운영 및 조종사의 생명과 직결된 중요한 사항으로 항공기 조종 중 발생하는 임무 소프트웨어의 결함은 조종사 임무수행 및 안전에 심각한 영향을 미친다. 항공기 개발을 주관하는 단체나 소프트웨어 결함을 개발 초기에 식별하고 제거하기 위해 프로세스를 강화하고 많은 공수와 시간을 할애하고 있지만 임무 소프트웨어의 특성상 타 항전 장비와 강한 기능적 결합도(Coupling) 및 높은 복잡도(Complexity)를 가지고 있어 기존 시험 방법을 통한 소프트웨어 결함 식별 및 제거에 제약이 따른다. 본 연구는 임무 컴퓨터 연동 장비의 통신 데이터 중 피드백 데이터의 기댓값 검증을 자동화하는 도구를 개발하여 데이터 무결성 검증을 통한 임무 소프트웨어 건전성 확보 및 시험 비용 감소 효과를 분석한다.
임무컴퓨터는 항공전자시스템에서 임무 수행에 필요한 각종 전술데이터 처리, 영상처리, 항법정보의 관리 및 융합 등의 매우 중요한 기능을 수행한다. 이러한 중요 시스템이 단일시스템으로 구성되면, 여러 가지 SPOF(Single Point Of Failure) 요소의 고장으로 인해 전체 시스템의 고장으로 이어질 수 있다. 이는 서비스 중단으로 인한 임무의 실패뿐만 아니라 조종사의 생명까지도 위협할 수 있다. 본 논문에서는 단일 시스템의 이중화를 통해 SPOF 요소를 제거하고, 이를 운영하기 위한 방안으로 리눅스 기반의 Heartbeat, Fake, DRBD(Distributed Replicated Block Device), Bonding 등의 기법을 이용하여 고가용 시스템을 구현하였다. 또한, 구현한 고가용 시스템에서 빠른 고장 탐지를 위한 FDT(Fault Detection Time)와 고장 발생 시 임무 연속성을 위해 중요한 요소일 MTTR(Mean Time To Repair)의 평균값을 측정하고, 그에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
The drone has the restrictions on the controls, the battery and the surrounding environment in performing missions such as fire extinguishing. This restriction can improve the limitations that leave the leader can be monitored. The existing method of constructing the leader based on the GPS is highly dependent on the signal and is vulnerable to hardware defects. In this paper, we solve these problems with dynamic leaders decision. Drones can use their leader drones rather than remote controls. Information about the drones changes depending on the surrounding environment by replacing the leader with a dead battery or electing leader by the drones themselves without human intervention. This suggests that the leader monitors the community through a framework for continuing the drones collaboration and that the community can collaborate to overcome the limitations and continue the mission. The analysis of the proposed system through simulation experiments confirm that it has a better task performance. By using this system, it is possible to continue the mission and solve problems that are vulnerable to hardware defects.
Fighter pilot's ability to maintain both mental and physical capabilities in highly stressful situations is important for aviation safety as well as mission performance because pilot may confront frequently unexpected physical and psychological stimulation. Cumulative psychological stress and physical fatigue can be causes of mood distortion, declined alertness, and can lead to reduction of combat capability. We have investigated bio-signals and performance tests to monitor stress and fatigue levels, and developed a system to evaluate aviation mission suitability before flight. This study elucidated that stress and fatigue level of pilot can be monitored by psychomotor cognitive test(PCT) and heart rate variability(HRV), and that the best of reference for aviation mission suitability was confidential interval obtained from cumulative data of individuals. The system to evaluate aviation mission suitability was constructed with measuring part with PCT and HRV and control part with DB and algorithm.
In this paper, we propose a real-time fault monitoring and dual system design of the countdown time-generating system, which is the main component of the mission control system. The countdown time-generating system produces a countdown signal that is distributed to mission control system devices. The stability of the countdown signal is essential for the main launch-related devices because they perform reserved functions based on the countdown time information received from the countdown time-generating system. Therefore, a reliable and fault-tolerant design is required for the countdown time-generating system. To ensure system reliability, component devices should be redundant and faults should be monitored in real time to manage the device changeover from Active mode to Standby mode upon fault detection. In addition, designing different methods for mode changeover based on fault classification is necessary for appropriate changeover. This study presents a real-time fault monitoring and changeover system, which is based on the dual system design of countdown time-generating devices, as well as experiment on real-time fault monitoring and changeover based on fault inputs.
As power grids are integrated into one big umbrella (i.e., Smart Grid), communication network plays a key role in reliable and stable operation of power grids. For successful operation of smart grid, interoperability and security issues must be resolved. Security means providing network system integrity, authentication, and confidentiality service. For a cyber-attack to a power grid system, which may jeopardize the national security, vulnerability of communication infrastructure has a serious impact on the power grid network. While security aspects of power grid network have been studied much, security mechanisms are rarely adopted in power gird communication network. For security issues, strict timing requirements are defined in IEC 61850 for mission critical messages (i.e., GOOSE). In this paper, we apply security algorithms (i.e., MD-5, SHA-1, and RSA) and measure their processing time and transmission delay of secured mission critical messages. The results show the algorithms satisfying the timing requirements defined in IEC 61850 and we observer the algorithm that is optimal for secure communication of mission critical messages. Numerical analysis shows that SHA-1 is preferable for secure GOOSE message sending.
Kim, Yongho;Jung, Jin-Woo;Gallagher, John C.;Matson, Eric T.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.95-103
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2016
In a dynamic environment autonomous robots often encounter unexpected situations that the robots have to deal with in order to continue proceeding their mission. We propose an adaptive goal-based model that allows cyber-physical systems (CPS) to update their environmental model and helps them analyze for attainment of their goals from current state using the updated environmental model and its capabilities. Information exchange approach utilizes Human-Agent-Robot-Machine-Sensor (HARMS) model to exchange messages between CPS. Model validation method uses NuSMV, which is one of Model Checking tools, to check whether the system can continue its mission toward the goal in the given environment. We explain a practical set up of the model in a situation in which homogeneous robots that has the same capability work in the same environment.
There are lots of combined battlefield elements which complete the war. It looks problematic when collecting and analyzing these elements and then predicting the situation of war. Commander's experience and military power assessment have widely been used to come up with these problems, then simulated combat training program recently supplements the war-game models through recording real-time simulated combat data. Nevertheless, there are challenges to assess winning factors of combat. In this paper, we characterize the combat element (ce) by clustering simulated combat data, and then suggest multi-layered artificial neural network (ANN) model, which can comprehend non-linear, cross-connected effects among ces to assess mission completion degree (MCD). Through our ANN model, we have the chance of analyzing and predicting winning factors. Experimental results show that our ANN model can explain MCDs through networking ces which overperform multiple linear regression model. Moreover, sensitivity analysis of ces will be the basis of predicting combat situation.
최근 UAV를 활용하는 정밀 추적이나 임무완수 등의 군사 목적의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 앞서가는 유도 UAV의 자세 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 임무 UAV가 스텔스로 따라가서 자신의 임무를 완수하는 기능이 필요한 경우에는 유도 UAV의 자세 정보 추정 속도를 실시간으로 처리 해야만 한다. 최근까지 영상처리와 칼만 필터를 사용해서 앞서가는 유도 UAV의 자세정보를 정밀하게 추정하는 연구가 수행되어 왔으나 처리과정의 순차처리로 인해 처리속도에 있어 문제점이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리에 있어 처리영역을 전체영역이 아닌 물체를 포함하는 ROI 영역으로 한정하고 또한 연속적인 처리 과정을 OpenMP 기반의 멀티스레드로 분배하고 스레드동기를 맞추어서 병렬 형태로 처리함으로써 자세정보 추정 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구현 결과를 통해서 기본의 처리에 비해 45%이상 처리 속도를 향상시킴으로써 실시간처리가 가능하게 되어 임무 UAV의 추적 기능 향상을 통한 임무 완수 가능성을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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