This paper proposes a shaker system design for acceleration test of gimbal. Main reason of shaker system design is to give acceleration to the gimbal, which is moving and tracking the target on the tracking test equipment. The shaker system is mounted on the tracking test equipment. It uses the scotch yoke mechanism to have the constant movement in return. The Scotch yoke mechanism changes the rotational movement of constant velocity to simple harmonic motion.
드론 산업의 발달로 인해 드론 네트워크의 보안이 중요해졌다. 특히, 드론 네트워크의 무선통신 감청과 이로 인한 불법 드론 공격, 서비스 거부 공격에 대한 방어가 필요하다. 본 논문에서는 드론 네트워크의 보안성 향상을 위해 능동 방어를 위한 네트워크 MTD (Moving Target Defense) 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 기존의 네트워크 MTD 기법을 드론 네트워크에 적용하게 되면, 드론 식별을 위한 해시값이 무선통신 중 노출될 위험이 있고, 일대다 군집형 드론 네트워크로의 적용이 제한된다. 본 논문에서는 해시값 노출에 따른 보안 위험을 감소하기 위해 해시표 사전 배치(PHT, Preposition Hash Table) 방식을 사용하고, 해시값을 별도의 카운터로 대체한다. 드론 네트워크 상에 해시값을 직접 전송하지 않기 때문에 해시값 생성시 사용된 키 값의 노출 위험이 감소되고, 결과적으로 동일한 키의 사용 시간을 연장하게 됨으로써 드론 네트워크의 보안성 향상에 기여할 수 있다. 또한, 비행 중 드론의 키 교환을 하지 않기 때문에 일대다 군집형 드론 네트워크로의 적용이 가능하다. 모의실험을 통해 드론 네트워크 공격시 키 사용량과 패킷 전송 성공률을 확인하여 제안방식이 드론 네트워크의 보안성 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
본 논문에서는 단일포트시스템으로 설계된 배열안테나에서 수신신호의 스펙트럼 분포로부터 목표신호와 재밍신호를 분리하여 목표신호 방향의 주빔 왜곡을 최소화 하며, 재밍신호 방향으로 패턴 널(null)을 형성하는 새로운 기법 및 비용함수를 제안한다. 제안한 비용함수는 최적화 알고리즘의 한 종류인 PSO(Particle Swam Optimization) 알고리즘과 gradient-based 섭동 알고리즘을 혼합한 적응형 알고리즘에 적용하여 시간에 따라 재밍신호의 입사방향이 변화하는 이동형 재밍환경에서도 적응적으로 안정적인 널링 성능을 가진다.
MTD(Moving Target Defense)는 자가 복원력이 있는 무선 통신 시스템을 구축할 수 있도록 대상 시스템의 다양한 구조 및 운영 관련 파라미터들을 동적으로 변경시키도록 설계함으로써 공격자의 악의적 공격으로부터 시스템의 취약점을 보호하는 기술이다. 본 논문에서는 MTD-SDR 기술을 기반으로 하는 통신 시스템에서 랜덤/순서적 스캐닝/재밍 공격 성공 확률에 대한 식을 유도하고 시뮬레이션을 통해 그 결과를 검증하였다. 결과적으로 랜덤 스캐닝 공격의 경우에는 전송채널 변화주기 값이 증가할수록 공격성공률이 증가하는 반면, 랜덤 재밍 공격의 경우에는 변화가 없다. 순서적 공격의 경우에는 랜덤 공격과 유사한 경향의 성공률 패턴을 보이지만 전송채널 변화주기가 커져서 전체 전송채널 수에 접근할수록 재밍 공격의 경우에는 최대 2배, 스캐닝 공격의 경우에는 최대 36% 정도 랜덤 공격에 비해 공격 성공률이 높은 것으로 나타났다.
IT 기술이 급속히 발전하는 현대 초연결 환경은 네트워크 장비들이 다양해지고 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 사이버 공격자가 침투경로로 활용될 수 있는 공격표면(attack surface) 또한 증가하게 되었다. 이러한 환경에서 사이버 공격을 원천적으로 방어하기 위해 공격표면을 변이하는 MTD(Moving Target Defense) 기술이 연구되고 있다. 그중에 네트워크를 통해 공격이 시작됨에 따라 주요 속성 네트워크 주소를 변이하는 기술이 있으나, 대부분 운용환경이 기존 고정 IP 기반으로 운용되기 때문에 주소변이 기술이 기존 네트워크 보호체계 내에 적용되었을 때 어떠한 영향이 있는지 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존 네트워크 보호체계에서 네트워크 주소변이 기술이 적용되었을 때의 영향성을 연구하였고 연구 결과로서 네트워크 보호체계의 주요 시스템인 방화벽, NAC, IPS와 네트워크 주소변이 기술이 동시 적용되었을 때 운용 측면에서 고려해야 할 요소를 도출하였다. 또한 사이버 대응체계 내에서 네트워크 분석시스템과의 연동성을 위해 네트워크 주소변이 기술에서 관리해야하는 요소를 제안하였다.
북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.
An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for human. UA V s are currently employed in many military missions such as reconnaissance, surveillance, enemy radar jamming, decoying, suppression of enemy air defense (SEAD), fixed and moving target attack, and air-to-air combat. UAVs also are employed in a number of civilian applications such as monitoring ozone depletion, inclement weather, traffic congestion, and taking images of dangerous territory. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$-PGA (A-star with Post Smoothing-Parallel Genetic Algorithm) for an UAV's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and TSP (Traveling Salesman Problem). A path planning algorithm for UAV is applied by transforming MRPP into SPP (Shortest Path Problem).
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.
본 논문에서는 빠르게 기동하는 표적의 상태벡터를 효과적으로 추정하는 필터링 기법을 제안한다. 적 미사일을 높은 확률로 요격하기 위해서는 스윗 스팟이라고 불리는 지점을 타격해야 하며, 이를 위해서는 표적의 길이와 위치를 정확히 추정해야 한다. 논문에서는 FMCW 레이다에 기반하여 고분해능 거리 프로파일(HRRPs)을 생성한 후 제안된 필터링 기법을 통해 표적의 길이와 움직임을 추정하고 있다. 실제에 가까운 레이다 측정치를 모사하기 위해 ISAR 이미지를 통해 각도에 따른 표적의 산란점 특성에 대한 연구가 진행되었다. 또한 측정 잡음 공분산 행렬 R 이 고정되어 있는 기존의 칼만 필터의 경우 SNR 값이 급격히 변화하는 상황에서는 표적의 효과적인 추적이 어려우며, 제안된 기법에서는 공분산 행렬 R 을 측정값을 이용해 지속적으로 개선하며 표적을 추적하게 된다. 기법의 성능 확인을 위해 요격 미사일이 목표물을 추적하는 상황에 대하여 시뮬레이션이 수행되었으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 필터링 기법이 실제 데이터에 효과적으로 수렴함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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