일회성 무기체계는 대기 상태로 있다가 단 한 번의 임무를 수행한 이 후 폐기되는 특성에 따라 높은 신뢰도를 요구받는다. 유도탄은 일회성 무기체계로써 특성상 저장 상태로 수명의 대부분을 보내고, 임무수행을 위한 운용시간은 짧기때문에 임무성공률이 아닌 저장 신뢰도로 분석해야 한다. 유도탄의 신뢰도를 분석할 때에 어떠한 방법을 사용하는지에 따라 그 결과는 달라질 수 있으며, 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율에 따라서도 차이가 발생할 수 있다. 본 연구는 공군의 OO유도탄을 대상으로 미래의 고장률을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하고자 작성하였다. 제시하는 방법은 먼저 평균 고장시간(MTTF: Mean Time To Failure, 이하 MTTF)을 적용한 모델과 고장 간 평균시간(MTBF: Mean Time Between Failure, 이하 MTBF)을 적용한 모델로 고장률을 예측하고, 두 모델 중 실제 고장률과 차이가 작은 모델을 선택한다. 선택한 모델로 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율을 달리하여 고장률을 예측하고, 실제 고장률과의 차이가 최소화되는 비율을 찾는다. 실제 자료를 바탕으로 제안한 비율과 현재 검사 비율의 비교를 통해 제안한 비율이 미래 고장률을 예측하기에 더 적합함을 보였다.
국방 분야에서 무기체계가 첨단화 되면서 무기체계 내장형 소프트웨어의 중요성이 증대되고 있으며, 현대의 전장상황이 네트워크 중심전(NCW)으로 전개됨에 따라 무기체계 내장형 소프트웨어의 신뢰성 및 품질 확보가 중요시 되고 있다. 또한 내장형 소프트웨어의 문제점이 개발단계에서 양산단계로 이관되어 막대한 손실이 발생되고 있으며, 개발업체에서는 소프트웨어 신뢰성 시험에 대한 체계적인 활동이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 다양한 소스코드 신뢰성 검증사례 분석을 바탕으로 소프트웨어 소스코드 품질검증체계 확립에 대한 접근방안을 제시한다. 방위사업청의 "무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼"의 동적분석 평가항목 및 코드실행률 목표값 기준을 제시하고, 개발업체의 소프트웨어 개발능력 향상을 유도하기 위한 방안을 제안한다.
국방과학연구소는 수중 자기 스텔스 분야의 핵심기술 개발, 자기응용 무기체계 연구 및 국방 자기분야의 대군 기술지원 업무 수행을 위해 1990년대 이후로 비자성 실험실과 자기센서 실험실을 운용 중에 있다. 최근 실험실내 주요 시험 장비의 성능을 개량하여 자기 표적에 대한 정밀 측정 및 분석 능력을 향상시켰으며, 무기체계에 적용하기 위한 자기센서들에 대한 정밀 시험 평가 능력을 확보하였다. 본 논문에서는 국방과학연구소 자기 시험 시설의 현황 및 시험 능력에 대해 상세히 기술하고자 한다.
한국은 '22년 역대 최대의 방산수출 실적을 달성하였다. 방산수출은 한국의 무기를 외국에 수출하는 것으로 방위산업 진흥을 위한 가장 효과적인 방법이다. 또한, 우수한 무기체계를 지속적으로 공급하려면 견실한 방위산업이 구축되어 있어야 하기 때문에 방산수출은 국가차원의 중요한 사안으로 정부는 대통령실을 콘트롤타워로 적극적인 지원정책을 펼치고 있다. 특히 한국의 방산수출 빅4 진입이라는 화두가 제기되고 있는데, 본 논문은 기존에 제시된 방산수출 진흥 방안과는 달리 혁신적인 방안으로서 세계 수준의 무기체계를 보유할 수 있는 첨단기술 확보와 구매국의 요구에 맞춤형으로 수출할 수 있는 공동연구개발이라는 전략적인 방안을 제시하고 구체적으로 실행할 수 있는 절차를 제시하였다. 즉 첨단기술 확보를 위해 군은 기존의 방식을 탈피하여 과감한 첨단기술 선정과 충분한 예산 지원을 하고 개발기관에게 자율성을 부여해야 하며 이 기술이 첨단무기에 적기에 적용되도록 신속개발시스템도 도입해야 한다. 수출 공동연구개발은 구매국의 첨단기술 보유 의지를 고려하여 초민감 핵심기술을 제외한 유연한 기술이전을 추진하고 전략적 파트너십을 형성하는 방향으로 나아가도록 하는 것이다. 이를 통해 한국의 방산수출 변화의 시점에서 획기적이고 새로운 전략을 통하여 한국의 방산수출이 세계 빅4에 진입하는데 도움이 되도록 하였다.
We propose a heuristic algorithm for war-game model that is appropriate for warfare in which the maneuver of the attacker is relatively certain. Our model is based on a multi-weapon extention of the Lanchester's square law. However, instead of dealing with the differential equations, we use a multi-period linear approximation which not only facilitates a solution method but also reflects discrete natures of warfare. Then our game model turns out to be a continuous game known to have an ${\varepsilon}$-Nash equilibrium for all ${\varepsilon}{\geq}0$. Therefore, our model approximates an optimal warfare strategies for both players as well as an efficient reinforcement of area defense system that guarantees a peaceful equilibrium. Finally, we report the performance of a practical best-response type heuristic for finding an ${\varepsilon}$-Nash equilibrium for a real-scale problem.
방위산업은 고도의 첨단 기술이 집약된 고부가 가치 산업으로 글로벌 시대의 신성장동력으로 대두되고 방산수출은 한국 경제 활성화 뿐만 아니라 국가 브랜드 가치 창출에도 중요한 분야로 인식되고 있다. 그러나 방산수출의 중요성에 대한 공감대가 형성되어 실제로 괄목할만한 실적을 올리고는 있지만 국방비 증가율은 갈수록 둔화되고 R&D투자 규모도 크지 않으며, 핵심기술관리 및 첨단 무기체계 개발에 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 방산수출의 시스템적 구조를 분석하여 그 특징을 파악하고 방산수출의 구조를 정상적으로 움직이게 하는 레버리지를 찾아내고자 한다. 그리고 레버리지를 전략화하는 과정을 통해 방산수출 선진국 진입을 위한 최적의 정책 방향을 제시하고자 한다.
We consider a model that minimizes the total cost incurred by assigning available weapons to existing targets in order to reduce enemy threats, which is called the weapon target assignment problem (WTAP). This study addresses the stochastic versions of WTAP, in which data, such as the probability of destroying a target, are given randomly (i.e., data are identified with certain probability distributions). For each type of random data or parameter, we provide a stochastic optimization model on the basis of the expected value or scenario enumeration. In particular, when the probabilities of destroying targets depending on weapons are stochastic, we present a stochastic programming formulation with a simple recourse. We show that the stochastic model can be transformed into a deterministic equivalent mixed integer programming model under a certain discrete probability distribution of randomness. We solve the stochastic model to obtain an optimal solution via the mixed integer programming model and compare this solution with that of the deterministic model.
In order to ensure the reliability and specialty of weapon system test results, a policy of extending certified testing service institutions has been driven by applying accreditation system of the ones in defense industry. Bass and Logistic models are used to apply the policy effectively and forecast the diffusion pattern of certified testing service institutions. The parameters for diffusion forecast are estimated using the diffusion pattern of certified testing service institutions in non-defense industry, and these are applied to forecast the diffusion of certified ones in defense industry. Coefficients of innovation and imitation of Bass model are analyzed to derive the factors influencing the early adoption and diffusion patterns. The more increasing the coefficients, the earlier adoption occurred. Diffusion pattern due to coefficient of imitation, internal factor, has larger effect on sensitivity of diffusion pattern. This means that the self recognition of necessity is more effectively worked than the policy or regulations driven by government.
The anti-submarine helicopter is the most effective weapon system in anti-submarine warfare. Recently changes in the introduction of the anti-submarine warfare sonar system are expected to operate multi-static sonar equipment of the anti-submarine helicopter. Therefore, it is required to study the operational concept of multi-static of anti-submarine helicopter. This paper studies on the optimal search of multi-static based on anti-submarine helicopter considering Furthest On Circles(FOC). First, the deployment of the sensors of the anti-submarine helicopter is optimized using genetic algorithms. Then, the optimized model is extended to consider FOC. Finally, the proposed model is verified by comparing pattern-deployment the search method in Korean Navy.
국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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