• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.131-141
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• 2022

미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.783-788
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• 2020

낙뢰의 직격이나 유도에 의해 발생되는 서지, 전력계통의 차단기의 빈번한 개폐동작 등은 과도 과전압이 발생하며 이는 변압기, 차단기, 전력기기의 정상운전에 지장을 초래하게 된다. 본 연구는 이러한 현상을 예방하기 위해 전력기기 또는 선로에 피뢰기를 병렬로 설치하여 대책을 수립하는 방법에서 한층 더 나아가 원격으로 피뢰기의 상태를 점검하며 이벤트 발생 시 즉각적인 대책을 마련하여 부가적으로 발생하는 피해를 미연에 방지함에 그 연구의 목적이 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.602-611
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• 2017

철도시스템에서 이동 중인 열차와 지상과의 정보교환은 위치검지, 열차제어 등 다양한 분야에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 열차와 지상간의 정보전송을 위한 매체로 대부분 궤도회로가 사용되어 왔으나, 궤도회로는 지상에 선로를 따라 연속적으로 설치되어야 하므로 설치 및 유지보수 비용의 증대를 초래한다. 이러한 문제를 해결하고자 최근에는 연속적인 정보전송(무선통신)과 불연속적인 정보전송(트랜스폰더)을 혼합하는 방식으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 400km/h의 고속으로 이동하는 열차에서 지상과 차상간 정보전송이 가능한 트랜스폰더 시스템을 개발하기 위하여, 현장설치 및 유지보수가 효율적인 수동형 태그에 구동전원을 공급하기 위한 무선전력전송용 리더 및 태그 안테나를 설계하고, 시뮬레이션 및 시작품 제작을 통하여 그 성능을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4682-4705
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• 2020

The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.186-197
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• 2023

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.