임베디드 시스템은 컴퓨터가 내장된 특수목적 시스템으로 정의하며 가전제품, 사무기기, 무기 체계 등 매우 다양한 분야에서 사용된다. 특정 분야에서 잘 정의된 분류 기법은 교수 및 학습에 강점을 갖는데 임베디드 시스템을 위한 분류체계는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서 우리는 임베디드 시스템의 분류체계를 제시한다. 먼저, 임베디드 시스템의 표준화된 구조를 제시한다. 이 구조에서 임베디드 시스템 응용들을 "firmware-based"와 "embedded OS-based"로 나눈다. 또한, 임베디드 시스템 응용의 특성을 기반으로 "고신뢰 응용"과 "일반 응용"으로 나누는데 그 결과 총 4 개의 영역으로 임베디드 시스템 응용을 나눈다. 우리는 각 영역의 특징을 제시하고 임베디드 응용들의 사례를 제시하여 우리의 분류체계가 적절함을 보였다. 우리의 분류체계는 임베디드 시스템의 교수/학습법에 잘 활용될 수 있을 것이다.
Bikers can be subjected to injuries from unexpected accidents even if they wear basic helmets. A properly designed airbag can efficiently protect the critical areas of the human body. This study introduces a wearable smart airbag system using machine learning techniques to protect human neck and shoulders. When a bicycle accident happens, a microprocessor analyzes the biker's motion data to recognize if it is a critical accident by comparing with accident classification models. These models are trained by a variety of possible accidents through machine learning techniques, like k-means and SVM methods. When the microprocessor decides it is a critical accident, it issues an actuation signal for the gas inflater to inflate the airbag. A protype of the wearable smart airbag with the machine learning techniques is developed and its performance is tested using a human dummy mounted on a moving cart.
ESS(초기고장배제)는 제품생산 간 유입되는 '잠재결함'을 제거하기 위한 중요한 생산 프로세스로서 최근에는 방위사업 분야에서도 제품에 대한 필수 품질요구조건으로서 QAR(품질보증요구서)에 포함되고 있으나, 무기체계의 분류 및 작성자에 따라 내용 및 작성양식이 상이하거나, 중요한 요소가 누락되는 사례가 빈번하게 식별되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MIL-HDBK-344A 기반의 정량적인 ESS 요구사항 표준안을 제시하여 QAR의 일관성 및 완전성을 보장하고, 잠재결함 제거 효과 파악을 위한 지표인 결함유도효율(PE) 산출 시 용이성을 확보하고자 한다.
Demand for performance analysis is increasing for efficient use of limited budgets such as improving investment efficiency and strategic budget allocation in accordance with the continuous increase demand of R&D budget for developing advanced weapon systems in the future battlefields. In accordance with the Act on the Performance Evaluation and Performance Management of the National R&D Projects established in March 2006, the performance analysis has been conducted for the systematic management and utilization of the R&D project performance. It was recognized as a project to achieve self-defense through strengthening the weapons system development capability, however, efficiency evaluation of Defense R&D projects was not much emphasized. Research on the efficiency analysis of defense R&D projects has been conducted in recent years, but most studies focused on corporate efficiency and productivity of defense companies. In this study, we analyzed the three-stage performance of defence R&D projects based on the logical model using the data envelope analysis(DEA) model. We also analyzed performance analysis from various perspectives through R&D type, technology classification and performance model. This study is expected to help defense department improve defense R&D projects and make decision.
각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.
지능화 혁명을 기반으로 한 4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있으며, 이는 국방 분야에도 그 영향을 미치고 있다. 기술의 발전에 따라 전쟁의 양상 또한 변화하고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술을 기반으로 국방 무인체계 분야와 관련된 핵심기술의 연구개발, 인프라 조성 등 다각적인 전략 수립이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무기체계 개발에 앞서 확보되어야 할 핵심기술에 대해 미래 해양 무인체계를 중심으로 연구개발 소요제기시 우선적으로 고려될 수 있는 해양 무인체계 분야의 요구기술을 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 해양 무인체계 분야의 핵심기술 우선순위 결정모형을 수립하고, 국방기술 표준분류 등 관련 문헌에서 무인로봇 분야 기술을 재분류 및 통합하여 무인체계 개발시 중점 고려되어야 할 기술분야 9개를 식별하였다. 실증분석을 위해 무기체계 전력업무를 수행하는 전문가 12명을 대상으로 설문조사를 실시하여 해양 무인체계 개발시 우선적으로 개발이 요구되는 기술분야의 중요도를 분석하였다. 결과적으로 소요군 및 연구기관, 업체 등에서 제시한 핵심기술을 선정함에 있어 우선적으로 고려되어야 할 핵심기술 분야를 식별할 수 있었으며 이는 미래 관점에서 해양 무인체계를 발전시킬 수 있는 기술로드맵 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
전자공격체계는 전파를 사용하는 방공 레이더, 무선 지휘통신망, 유도 미사일과 같은 다중 위협에 대해 신호추적, 전자교란 등의 전자전 임무 수행을 위한 필수 무기체계이다. 군사적으로는 전자공격 임무 수행을 통해 다중 위협의 기능무력화 등 해당 위협으로부터 아군 전력을 보호하여 생존성 향상과 더불어 전투효과 극대화가 가능하다. 또한, 최근 민간분야에서는 공항, 통신 기지국, 발전소와 같은 핵심기반시설에 대한 드론 공격 등의 위협 대응을 위하여 전파방해 시스템으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 항공 플랫폼 기반 국외 전자공격체계에 대하여 전자공격 임무에 따른 분류 기준을 살펴본 후 이에 따른 국외 전자공격체계의 최신 연구개발 동향을 조사·분석한다. 더불어, 운용환경별 국내 전자공격체계의 연구개발 동향과 국내 안보환경 속에서 예측되는 미래 전장환경을 분석하여 국외 연구개발 동향 대비 국내 전자공격체계의 기술분야별 연구 발전이 필요한 다중위협 대응 신호추적 기술, 고출력 동시 전자교란 기술 등 다변적이고 고도화 되는 미래 전장환경에 부합할 수 있는 국내 전자공격체계의 연구 발전방안을 제시한다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
방어용 무기체계 중 하나인 기만체계는 소모성 방식으로, One-shot system에 해당된다. 주기적 점검을 통해 신뢰도를 유지하며, 발사를 해보아야 정상 작동여부를 확인할 수 있어 고신뢰도가 요구된다. 본 논문에서 분석하고자 하는 기만체계는 개발 시 목표 신뢰도 설정 및 신뢰도 예측 없이 정비주기가 설정되었다. 그러나 현재 군에서 운용 중인 수량이 점점 증가하여 정비주기 최적화 필요성이 대두되었다. 이에 따라 수십 년간 지속적으로 운용된 기만체계의 정비 데이터를 통하여 신뢰도를 분석하고 최적 정비주기를 제시하였다. 2장에서 신뢰도 분석에 사용된 데이터 수집 및 분류방법을 제시하였으며, 분석 방법론에 대해 간략하게 소개하였다. 이를 토대로 3장에서 데이터에 대한 분포 분석 및 적합도 검증을 통해 본 기만체계 정비 데이터는 와이블 분포를 적용 하는 것이 가장 적합함을 확인하였으며, 와이블 분포의 형상 및 척도모수를 추정하였다. 4장에서는 도출된 분포를 통해 백분위수, 생존확률, MTBF 분석결과를 제시하였다. 또한 시간별 신뢰도 분석결과를 통해 적정 정비주기를 도출하였다. 5장 결론에서는 향후 본 연구결과에 대한 향후 활용방안을 제시하였다.
본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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