스마트무장은 종말 유도조종을 통해 정밀타격 임무를 수행하는 초소형 유도무기로 미래 전장환경의 신무기체계이다. 하지만 크기로 인한 구조적 제한으로 인해 압전구동 방식의 조종날개를 이용해 제어를 수행하기 때문에 기동력이 작아 유도범위가 제한적이다. 본 논문에서는 스마트무장의 효과도를 높이기 위한 비 표준조건 사격제원 산출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 획득한 전장환경 정보를 이용해 표준조건에서의 사격제원을 보정해 비 표준조건의 사격제원을 산출한다. 다양한 조건에서의 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
We have developed a weapon effectiveness evaluation model for top-attack smart munitions(WEEM/TASM), which is a many on many Monte Carlo Model evaluating the effectiveness of top-attack smart munitions against armoured ground vehicles. In this model the battle is reduced to a one-sided battle situation in that the target vehicles are regarded as being stationary and passive. It can simulate the whole attack process of smart munitions from firing artillery dispenser to sensing and hitting processes after dispense. It can also calculate the probability of kill of each target and the numbers of rounds required to fulfill the degree of damage in statistical manners. In this paper, we describe the basis for our design concepts reflected in the model to simulate the weapon effectiveness of top-attack smart munitions and provide simulation results for an example case.
One of the future weapon systems is the individual smart weapon which has a structure mounted on the forearm of soldiers. The structure may cause injuries or affect the accuracy of fire due to its impact on joints when shooting. This paper proposes human-impact interaction modeling and a verification methodology in order to estimate the impact of fire applied to the forearm. For this purpose, a human musculoskeletal model was constructed and the joints' behavior in various shooting positions was simulated. In order to verify the simulation results, an impact testing device substituting the smart weapon was made and the experiment was performed on a real human body. This paper compares the simulation results performed under various impact conditions and the experimental values in terms of accuracy and introduces methods to complement them. The results of the study are expected to be a basis for a reliable human-impact interaction modeling, and smart individual weapon development.
This paper presents a study on characteristics of precession motion of a smart munition. It's a kind of the Sensor Fuzed Weapon. The particular thing for the smart munition is that it has precession motion in the air while the sensor is searching the ground to detect ground vehicles such as tanks. The smart munition has a cylindrical shape and has a sensor attached on its side. Due to its non-uniform mass distribution, its center of gravity(CG) is located away from the center of volume(CV). In order for the smart munition to detect the target effectively, the ground searching pattern of sensor should have an uniform circular form, and for this, the precession motion of smart munition should be in its steady-state. Finally, it is necessary to choose the right initial conditions at the moment of firing, for the steady-state precession motion during flight.
본 논문에서는 국방CALS의 구현을 위한 표준방법론인 ID EF1/1X를 무기체계 연구개발 절차에 적용하여 연구개발 수행과정에서의 연구목표, 정보의 입력, 산출, 제약조건에 대한 정보모델링을 제시하였다. ID EF1/1X를 실행하는 프로그램인 SmartER를 이용하여 연구개발 수행기관 내부에 존재하는 모든 정보자원의 관리에 대한 요구분석을 실시하여 관리해야 할 정보를 식별한 후 TO-BE모델에 대한 정보모델링을 제시한 것이다. ID EF 적용대상인 무기체계 연구개발의 절차는 개념연구, 탐색개발, 체계개발, 그리고 시제품 제작을 거쳐 연구개발 결과 보고서 작성 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 정보모델링 결과로 무기체계 통합데이터베이스(IWSDB)를 이용하여 정보를 공유하고 연구개발업무를 수행하는 것을 제시하였다. 무기체계 연구개발사업과 같은 대형 체계개발 사업에 대한 프로세스의 효율성을 기하기 위해서 적절한 방법론으로 알려진 IDEF에 대한 본격적인 연구가 진행되어 국방CALS를 구현하는 계기가 되었으면 한다.
경쟁이 심화되는 글로벌 방산수출환경은 다양한 비정형적 데이터의 체계적인 분석을 통해 수출목표국가에 대한 수출유망분야를 선정한 후 수출방향에 대한 전략적 맞춤화가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 방산수출품목 시장확대를 목적으로 수출목표국가를 독일, 영국, 프랑스로 선정하고 해당국가별 향후 10년간 무기체계 획득계획에 대한 비정형 예측 데이터를 확보하고자 하였다. 이후 텍스트 마이닝 분석 중 TF-IDF 기법을 활용하여 3개국의 데에터에서 자주 등장하는 핵심어를 도출하고자 하였다. 분석결과, 각 국의 주요 획득사업에 대한 핵심어를 도출할 수 있었고 이를 토대로 3국의 공통적 획득계획이 있는 핵심어를 유사한 의미로 분류하여 현 시점의 방산수출에 대한 유망수출품목을 발굴할 수 있었다.
Convolutional neural network-based deep learning technology is the most commonly used in image identification, but it requires large-scale data for training. Therefore, application in specific fields in which data acquisition is limited, such as in the military, may be challenging. In particular, the identification of ground weapon systems is a very important mission, and high identification accuracy is required. Accordingly, various studies have been conducted to achieve high performance using small-scale data. Among them, the ensemble method, which achieves excellent performance through the prediction average of the pre-trained models, is the most representative method; however, it requires considerable time and effort to find the optimal combination of ensemble models. In addition, there is a performance limitation in the prediction results obtained by using an ensemble method. Furthermore, it is difficult to obtain the ensemble effect using models with imbalanced classification accuracies. In this paper, we propose a transfer learning-based feature fusion technique for heterogeneous models that extracts and fuses features of pre-trained heterogeneous models and finally, fine-tunes hyperparameters of the fully connected layer to improve the classification accuracy. The experimental results of this study indicate that it is possible to overcome the limitations of the existing ensemble methods by improving the classification accuracy through feature fusion between heterogeneous models based on transfer learning.
국방 과학기술의 발달에 따라 첨단 무기들이 지속적으로 개발되고 온라인을 통한 정보의 공유가 활발해지면서, 각국의 미래 전략무기 소요 제기를 위한 정보의 수집 및 분석의 중요성이 증가하고 있으며, 이를 위한 이종의 국방정보를 통합 관리 및 분석하는 시스템이 필요하다. 시맨틱 웹은 이종의 지식자원을 통합하고 검색 및 내비게이션 할 수 있는 차세대 지식정보 관리 기반 기술로 최근에는 지능형 시스템 구축에 활발하게 사용되고 있다. 시맨틱 웹은 단순 키워드 검색이 아닌 의미적으로 연관된 정보 검색을 제공하기 때문에 신뢰도 높은 분석 결과를 제공한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹을 기반으로 무기 제원 정보를 중심으로 무기의 제조국, 개발 회사, 개발 현황 등 무기와 관련된 다양한 관련 정보를 온톨로지로 구조화하는 것은 물론, 관련 정보를 이용해서 무기를 효과적으로 검색 및 분석할 수 있는 국방무기 다차원 정보분석시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 무기의 제원명과 제원의 상하위 관계를 이용해서 확장 검색 기능을 제공하며, 무기 관련 정보를 이용해서 다양한 경로로 무기정보에 접근할 수 있는 기능과 함께 무기체계에 따른 다양한 분석 기능도 제공한다. 또한 개발된 시스템은 무기 분야의 전문가 지식과 웹에서 수집된 무기 관련 정보를 온톨로지로 구축하고 지능화된 검색 서비스를 구현함으로써, 정보전 시대에 필요한 첨단 무기 정보 획득의 효율성을 제고한다.
An unmanned aerial vehicle (UAV) is a powered aerial vehicle that does not carry a human operator, uses aerodynamic forces to provide vehicle lift, can fly autonomously or be piloted remotely, can be expendable or recoverable, and can carry a lethal or non-lethal payload. An UAV is very important weapon system and is currently being employed in many military missions (surveillance, reconnaissance, communication relay, targeting, strike, etc.) in the war. To accomplish UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is a local path planning to maximize survivability for UAV on the battlefield of dynamic threats (obstacles, surface-to-air missiles, radar etc.). A local path planning is capable of producing a new path in response to environmental changes. This study suggests a $Smart$$A^*$ (Smart A-star) algorithm for local path planning. The local path planned by $Smart$$A^*$ algorithm is compared with the results of existing algorithms ($A^*$$Replanner$, $D^*$) and evaluated performance of $Smart$$A^*$ algorithm. The result of suggested algorithm gives the better solutions when compared with existing algorithms.
TA-50 항공기는 공중전에 대비하여 공대공, 공대지 사격 훈련 등 다양한 상황에 대한 모의 훈련을 수행하고 있다. 또한 조종사의 실전 배치 전 훈련용으로도 사용되고 있다. 그러나 TA-50은 스마트 무장 운용 능력을 보유하고 있지 않아 훈련에 제한이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 TA-50 항공기에 스마트 무장 중 하나인 합동정밀직격탄(JDAM)의 가상훈련이 가능하도록 구현하고자 하였다. 먼저, TA-50 항공기와 유사한 기종인 FA-50 항공기에 구현된 JDAM 기능을 분석하였다. 또한 FA-50 항공기에 구현된 기능은 소스코드의 직접 활용이 불가능하므로 머신러닝 기법(TensorFlow)을 활용하여 알고리즘을 추출하였다. 본 기능을 구현함으로써 실 무장을 장착하지 않아도 실제와 유사한 훈련이 가능할 것으로 기대된다. 마지막으로 본 연구 결과를 바탕으로 연구의 한계점을 보완하여 실제와 동일하게 구현할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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