최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.
21세기 신 해양시대를 맞아 해양활동 산업비중이 급격히 증가하고 있으며, 해상사고 또한 대규모 인명 및 재난사고로 이어지고 있어 이에 대한 안전관리체계의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 탐색 및 구조작전의 핵심인 탐색범위의 결정, 탐색세력의 결정, 탐색시간의 결정 3가지 분야에 대하여 의사결정 지원을 위한 이론적 기준을 제시하였다. 이를 위해 해양사고 시 현행 탐색 및 구조작전 절차상의 문제점을 파악해 보고, 선행 연구결과와 해상탐지이론을 적용하여 합리적 기준을 설정함으로써 탐색 및 구조작전 수행의 이론적 근거를 마련하였다.
With the development of science and technology, modern submarines are equipped with high technology devices and multi-functioned precise armaments, consequently, acquisition cost as well as maintenance cost of the submarines are getting higher and higher. However, tight defense budget forces navy to significantly reduce military operating and maintenance costs. In this study, the maintenance and operating costs of submarine Jangbogo-II are estimated through M&S (Modeling and simulation) methodologies in order to reasonably and consistently work out the requirement verification system of Jangbogo-II. The maintenance and operating costs of Jangbogo-II along the next 25 years are estimated as 312.65 billion won via engineering analysis methods while 312.69 billion won from PRICE Model, which shows only 0.04 billion won differences as a whole. This study is expected to be able to provide meaningful decision making data for not only short and/or mid term operating planning but military budgeting.
Footprint is defined as ground area that is projected from the outer edges of the battle space protected by a defence system. This concept can be effectively used for making decisions on site selection of anti missile systems to defend against enemy's ballistic missiles. In this paper, simulations of ballistic missile trajectories based on various launch conditions are performed first and then the footprint is derived with engagement zone set as a boundary condition. Results of the simulation with various relative positions between the defense system and defended asset are also presented. The proposed method, in which the trajectories are generated based on launch point of the ballistic missile, has an advantage of approximating the defended area close to reality. Two applications are introduced in the present paper to describe how the derivation of defended area could be utilized in deployment decision of defense systems.
최근 정부가 공공부문에 대해 저비용, 고효율을 지속적으로 요구해 옴에 따라 국방부문도 효율성 개선을 위한 노력을 하고 있다. 그러나 군수부대의 효율적 운영에 대한 계량적 분석이 없는 실정으로, 본 연구는 군수부대의 효율적 경영 여부를 평가하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 기존 선행연구 고찰을 통해 보급부대의 효율성 평가에 적절한 변수를 선정하여 제시하고, 공공부문 효율성 측정에 유용한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법을 활용하여, 야전 보급부대를 대상으로 효율성을 평가한 후 비효율적 조직의 효율성 개선을 위한 방안을 제시하고자 한다.
An effectively designed budget system in the poor resources environment necessarily has three design criteria : (i) to be both planning-oriented and control-oriented, (ii) to be both rationalistic and realistic, (iii) to be sensitive to the variations of resources environment. PPB system is an extreme (planning-oriented and rationalistic) and conventional OEB/OUB system is the other extreme (control-oriented and incrementalistic). Generally, the merits of rationalism are limited because of the infeasibility of applications. Hence, mixtures of the two extremes such as MBO, ZBB, and RZBB have been examined and applied during the last decade. The classical mathematical models of capital budgeting are the starting points of the development of the Budget-Mix Model introduced in this paper. They are modified by the followings: (i) technological-resource constraints, (ii) bounded-variable constraint, (iii) the exchange rules. Special emphasis is laid on the above (iii), because we need more efficient interresource exchanges in the budget-mix process. The Budget-Mix Model is not based on optimization, but a heuristic approach which assures a satisficing solution. And the application fields of this model range between the incremental Nonzero-Base Budgeting and the rational Zero-Base Budgeting. In this thesis, the author suggests 'the budget- mix concept' and a budget-mix model. Budget-mix is a decision process of making program-mix and resource-mix together. For keeping this concept in the existing organization realistic, we need the development of quantitative models describing budget-mix situations.
The purpose of this study is to evaluate the future potential value of CTE(Critical Technology Element)s that are evaluated to be low in TRA(Technology Readiness Assesment) and to present investment prioritization technologies in defense R&D(Research and Development) based on them. To do this, we used the DEA(Data Envelopment Analysis) method, which is useful in evaluating the efficiency of the organization. Specifically, we suggest a systematic framework to evaluate the future value of CTEs by setting the CTEs derived from the TRA process to DMU(Decision Making Unit)s, the cost and time required to develop each CTE as the input factor of the DEA and the effects of the development of each CTE as the output factor of the DEA respectively. We also conducted an illustrative case study on radar technologies to demonstrate the usefulness of the proposed approach.
Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
Recently, the R&D of weapon systems has been strengthened in terms of economic cost management throughout the entire life cycle from performance. This study proposes the method for setting the optimal maintenance concept based on RAM-C in weapon system acquisition stage by calculating the operation & maintenance cost as well as reliability, availability, and maintainability. First, we design a simulation model for analysis of weapon system logistic supportability. In addition, information such as weapon system Part Breakdown Structure, operation & maintenance system, cost, and etc for simulation analysis, is applied. Based on the obtained simulation results, the optimal plan is selected among alternatives designed with various maintenance concepts through normalization and weight setting. It is expected to be of technical help in the application of RAM-C in the weapon system acquisition stage.
In the last 10 years, AI has made rapid progress, and image classification, in particular, are showing excellent performance based on deep learning. Nevertheless, due to the nature of deep learning represented by a black box, it is difficult to actually use it in critical decision-making situations such as national defense, autonomous driving, medical care, and finance due to the lack of explainability of judgement results. In order to overcome these limitations, in this study, a model description algorithm capable of local interpretation was applied to the inception network-derived AI to analyze what grounds they made when classifying national defense data. Specifically, we conduct a comparative analysis of explainability based on confidence values by performing LIME analysis from the Inception v2_resnet model and verify the similarity between human interpretations and LIME explanations. Furthermore, by comparing the LIME explanation results through the Top1 output results for Inception v3, Inception v2_resnet, and Xception models, we confirm the feasibility of comparing the efficiency and availability of deep learning networks using XAI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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