본 연구는 군사 선진국인 미국, 이스라엘 및 프랑스의 유·무인 복합체계(MUMT) 프로그램을 고찰함으로써 미래 우리나라 육군이 나아가야 할 방향성을 제시한 연구이다. 본 연구에서는 우선 미(美) 지상군의 'Squad-X' 프로그램, 이스라엘 지상군의 디지털 아미프로그램(DAP) 및 프랑스 육군의 스콜피온(Scorpion) 프로그램의 현황을 고찰하였다. 다음으로, 이것들의 미래 전장에서의 싸우는 방법인 전투개념과 이를 뒷받침하는 무기체계들이 복합된 전투체계의 발전 동향을 논의하였다. 마지막으로, 이를 바탕으로 미래 대한민국 육군이 나가야 할 유·무인 복합전투체계의 발전방향을 결론으로 제시하였다. 이와 같은 군사 선진국의 유·무인 복합체계는 비밀리에 발전되고 있기 때문에 지속적인 종단연구가 이루어져야 할 것이다.
4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.
본 논문에서는 항공전장 환경의 구축을 통한 항공 무기체계의 가상시험에 환경적 영향을 반영하여 모의할 수 있도록 환경데이터를 제공하기 위한 내용을 수행하였다. 항공 전투 시뮬레이션에서 전투 개체들이 모의하는 작전은 환경 영향에 의하여 그 달성 결과가 달라져야 한다. 본 연구에서는 항공 전투 시뮬레이션 시스템에 합성전장환경 구축을 위해, 실제 항공 전장환경을 분석하여 합성전장환경을 설계한다. 설계한 합성전장환경의 구현을 위해 적합한 실제 환경 데이터를 수집하고, 수집된 환경데이터를 기반으로 합성전장환경 구축을 위해 공간 보간법(GIS, Geographic information system interpolation)을 활용하여 데이터를 가공한다. 본 논문의 최종 목적은 항공 전투 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하기 위해 대기 환경 속성의 스펙트럼 중 시뮬레이션에서 요구하는 속성을 도출하여 합성전장환경을 설계하고, 실제 대기 데이터를 기반으로 설계된 합성전장환경을 구현한다. 구현된 합성전장환경을 분산 시뮬레이션 시스템에서 환경 데이터 요구에 대해 전장환경 데이터를 제공하여 시뮬레이션 시스템이 실제 환경 데이터에 기반한 합성전장환경을 시뮬레이션에 반영할 수 있게 한다.
예측 불가능한 미래 전략 환경에 부합하고, 보다 경제적이며 과학적인 수단으로 무기체계개발을 수행하기 위해 모델링 및 시뮬레이션 기술의 적용이 확대되고 있다. 본 연구는 모델링 및 시뮬레이션 표준연동구조인 HLA(High Level Architecture)및 TCP/IP를 지원하고, 실시간 분산 시뮬레이션을 지원하는 소프트웨어 프레임워크인 ADSF(Air Defense Simulation Framework)를 개발한 경험을 기술하고 있다. 개발된 ADSF는 대공유도무기 M-SAM(Medium Range Surface to Air Missile) 체계시뮬레이터에 적용하였으며, 위성항법장치(GPS : Global Positioning System) 시계를 사용하여 요구조건에 만족하는 시험결과를 산출하였다. 그 결과 ADSF는 HLA를 지원하고 실무기 체계의 통신 프로토콜인 TCP/IP를 지원하는 통신미들웨어가 만들어지고, 실시간 분산 시뮬레이션의 핵심 기술인 정밀모사를 지원하는 시뮬레이션 엔진도 갖추게 되었다. 대공유도무기 체계시뮬레이터는 다수의 구성요소로 이루어진 실시간 분산 시뮬레이션 시스템이므로 실시간 분산 시뮬레이션을 지원해 주는 시뮬레이션 엔진 개발이 요구되었다.
본 연구는 대공위협에 대한 생존성 향상을 위한 다층 대공방어 체계의 최적 투자 계획 모델을 고려한다. 최적화 모델 수립을 위해 다층 대공방어 체계를 네트워크 모델로 표현하고, 가용 예산이 제한되어 있는 상황 하에서 대응실패 확률을 최소화하기 위해 각 방어무기에 대하여 투자여부를 결정하는 모델과 연속적인 투자가 가능한 모델을 각각 제시한다. 비선형 형태의 목적함수를 로그함수를 통해 선형화하였으며, 제시된 최종 모델의 해법으로서 동적계획법 알고리즘과 선형계획법을 제안한다. 가상의 다층 대공 방어 상황을 설정한 후, 두 가지의 최적화 모델에 대한 최적해를 도출하고 그 결과를 분석하였다. 이는 다층 대공방어 체계의 신뢰도 향상을 위한 효과적인 투자 계획 수립의 필요성 및 접근방법을 제시한다.
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.
최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
지상군은 감시정찰, 지휘통제 및 정밀타격과 관련된 정보를 교환하기 위한 수단으로 음성위주로 사용하고 있다. 하지만 지상군 작전에 참가하는 전력들간에 전장 가시화를 위해서는 자동화된 상황인식과 지휘통제를 제공할 수 있는 지상전술데이터링크가 필요하다. 이런 필요한 핵심기술 확보를 위해 응용연구를 통하여 메지지 표준과 메시지처리기가 완성되었다. 또한 각 무기체계의 장착을 위한 지상용 데이터링크가 시험개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 합동작전, 지상작전 및 연합작전을 수행으로 통합 전장관리체계의 연동성 확보가 가능하여 근실시간으로 상황인식과 타격체계가 자동화된 한국형 지상전술데이터링크의 구축 연구를 제시한다. 메시지 처리기의 M&S 실험결과, 단일 소대망의 노드수와 메시지 길이 및 메시지 발생주기에 따라 지연 시간이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 각 상황에 네트워크 프로토콜을 변경하여 성능을 최적화 할 수 있음을 확인하였다.
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.
한국형 상태기준정비는 현재 한국해군 함정에 설치된 ICAS를 최대한 활용하여 전투준비태세를 완비하고, 선제적 정비/보급 지원과 군수자산의 경제적 운용, 데이터 기반 장비수명관리를 위한 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 장비상태의 기준을 설정해야 하는데 이는 제작사에서 원천적인 기술을 제공하고 있지 않아 각 장비별 성능 맵 확보가 필요하고 고장패턴 등의 자료 축적이 필요하다. 본 연구에서는 소형 가스터빈엔진을 활용하여 가스터빈 성능 맵을 확인하고 고장정보를 축적하여 실시간으로 장비성능 확인과 성능 경향을 나타내게 하였고 이를 통해 운용자의 행동지침과 정비자의 검사 절차등을 명시하여 최적의 장비상태가 유지 될 수 있도록 솔루션을 개발하였다. 본 연구를 기반으로 실제 함정의 데이터를 이용한 상태진단기법 발전에 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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