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권판검,장경선,김승우,김준영,윤원혁,이계진,Kwon, Pan Gum,Jang, Kyoung Sun,Kim, Seung Woo,Kim, Jun Young,Yun, Won Hyuk,Rhee, Kye Jin 한국융합보안학회 2020 융합보안 논문지 Vol.20 No.2
Since AlphaGo's Match in 2016, there has been a growing calls for artificial intelligence applications in various industries, and research related to it has been actively conducted. The same is true in the military field, and since there has been no weapon system with artificial intelligence so far, effort to implement it are posing a challenge. Meanwhile, AlphaGo Zero, which beat AlphaGo, showed that artificial intelligence's self-training data-based approach can lead to better results than the knowledge-based approach by humans. Taking this point into consideration, this paper proposes to apply Reinforcement Learning, which is the basis of AlphaGo Zero, to the Shipboard Combat System or Combat Management System. This is how an artificial intelligence application to the Shipboard Combat System or Combat Management System that allows the optimal tactical assist with a constant win rate to be recommended to the user, that is, the commanding officer and operation personnel. To this end, the definition of the combat performance of the system, the design plan for the Shipboard Combat System, the mapping with the real system, and the training system are presented to smoothly apply the current operations. 2016년 알파고의 대국 이후, 여러 산업 분야에서 인공지능 적용에 대한 요구가 많아지고 있고 그와 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 군사 분야도 마찬가지 인데, 지금까지 인공지능이 적용된 무기체계가 없었기 때문에 그 구현에 대한 노력이 도전으로 작용하고 있다. 한편 알파고를 이긴 알파고 제로는 인공지능의 자기학습에 의한 데이터 기반 접근법이 기존의 사람에 의한 지식 기반 접근법보다 좋은 결과를 도출할 수 있다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 점을 착안하여, 알파고 제로의 기반이 되는 강화학습을 함정전투체계 또는 전투관리체계에 적용하는 것을 제안한다. 이는 일정한 승률을 보이는 최적의 전술적 결과물이 사용자 즉, 함장과 작전요원에게 권고할 수 있도록 하는 인공지능 어플리케이션을 함정전투체계에 적용하는 방법이다. 이를 위해 전투성능에 관한 체계의 정의, 함정전투체계 설계 방안과 실 체계와의 Mapping, 훈련체계가 현 작전 수행에 원활히 적용될 수 있는 방안을 더불어 제시한다.
충격을 받는 시스템의 요구되는 가용도를 만족시키는 최적의 정비정책
권판검(Pan Gum Kwon),박종훈(Jong Hun Park),이창훈(Chang Hoon Lie) 대한산업공학회 2009 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2009 No.10
This paper investigates availability, maintenance length and cost of the system with shocks, occur according to a Poisson process and the system fails with probability depending on the total damage. To compute the availability, we consider a cumulative damage shock model and general avail ability function and to satisfy a required a vailability to determine the each repair(Replacement, Preventive maintenance, minimal repair) time was defined as maintenance policy. If the system fails, it undergoes minimal repair. The PM is done at fixed intervals and reduces the total damage according to its improvement factor. An application example is used to explain the each maintenance time to satisfy a required availability
장경선,이유경,권판검 한국융합보안학회 2020 융합보안 논문지 Vol.20 No.1
이 연구의 목적은 5년 동안 시행해 온 해군 부대진단 제도가 더욱 안정적으로 안착되기 위한 방안을 고찰하는 것이다. 해군의 부대진단의 역사적 과정, 이론적 배경을 확인하고 향후 방향을 조망함으로써 부대진단 연구의 성과를 확인해 보는 작 업이다. 그러므로 부대진단 제도의 중요성을 확인해 보는 동시에 어떻게 적용하였는지를 살펴보고 발전방향에 대해 설명하였 다. 특히 분석기법의 과학화, 분석프로그램 개발, 리더십 진단프로그램 개발, 부대진단 팀 인원강화, 전문성 및 신뢰성 확보 등 을 발전방향으로 제시하였다. 앞으로 해군의 부대진단 제도가 발전하기 위해서는 내ž외부적으로 지속적 연구가 필요하다고 판단된다. The purpose of this study is to consider ways to stabilize the naval unit diagnosis system that has been implemented f or five years. Check the historical process and theoretical background of the naval unit diagnosis system. This is to confir m the future direction of the naval unit diagnosis system research. Therefore, the importance of this system is confirmed and the direction of development is explained through application method. In particular, the study suggested the scientific development of analytical methods, the development of analytical programs, the development of leadership diagnostic progr ams, the increase of personnel in the unit diagnosis team, and the acquisition of expertise and reliability. In order for the naval unit diagnosis system to develop, internal and external continuous research is required.