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국방온톨로지 기반의 지능형 육군전술지휘정보체계
Intelligent Army Tactical Command Information System based on National Defense Ontology 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.18 no.3, 2013년, pp.79 - 89  

유동희 (육군사관학교 전자정보학과) ,  나민영 (육군사관학교 전자정보학과) ,  한창희 (육군사관학교 전자정보학과) ,  신진희 (육군사관학교 전자정보학과) ,  노성천 (육군사관학교 전자정보학과)

초록
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육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

ATCIS (Army Tactical Command Information System) provides commanders and staff officers the battlefield information that is reported by tactical echelons under an army corps and the commanders make decisions based on the information by using their experience and specialty in military domain. If ATIC...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 먼저 지능형 ATCIS에서 사용된 국방온톨로지 구축에 관한 내용을 기술하고자 한다. 국방온톨로지 개발에 사용된 방법론으로는 본 연구팀이 이전 연구에서 제안한 혼합형 온톨로지 구축 방법론[4]을 활용하였다.
  • 급격하게 변화하는 전장 상황에서 많은 양의 군사정보를 빠르고 정확하게 처리하여 전쟁에서의 우위를 점하고자 하는 시점에서 볼때, 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 군사정보를 변환하여 이를 효과적인 동시에 효율적으로 자동 처리하기 위한 노력이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은그러한 요구에 부응하기 위하여 구축되었다. 본 연구의 시사점을 요약하면 다음과 같다.
  • 본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 활용하여 지휘관의 지휘 결심을 도와주는 지능형 ATCIS를 제안하였다. 급격하게 변화하는 전장 상황에서 많은 양의 군사정보를 빠르고 정확하게 처리하여 전쟁에서의 우위를 점하고자 하는 시점에서 볼때, 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 군사정보를 변환하여 이를 효과적인 동시에 효율적으로 자동 처리하기 위한 노력이 절실히 요구되고 있다.
  • 의사결정지원 서비스에서는 지휘관의 의사결정에 도움이 되는 군사지식을 제공하는 역할을 담당한다. 본 연구에서는 적의 도발 가능성을 판단하는 예를 중심으로 의사결정에 도움이 되는 정보들이 어떻게 지휘관에게 제시되는지를 설명하고자 한다. 그 과정을 요약하면 다음과 같다.
  • 본 절에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 구현된 지능형 ATCIS의 시스템 구조를 설명하고자 한다. 시스템 구조는 시맨틱 웹 프레임워크[12]를 참조하여 설계하였으며, <그림 1> 과 같이 1) 감시 체계, 2) 정보 수집 체계, 3) 국방 지식 관리 체계, 4) 데이터베이스, 그리고 5) 사용자 화면으로 구성된 다.
  • 이에 본 논문에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 그 과정을 요약하면 다음과 같다.
  • 즉, 일부 연구들에서 온톨로지를 국방 분야에 부분적으로 활용한 예는 소개되고 있지만, 온톨 로지 구축에서부터 구축된 온톨로지를 어떻게 시스템에 효과 적으로 활용할 수 있는지에 관한 전반적인 과정을 시스템 구현을 통해 상세하게 보여준 연구는 미진한 상태이다. 이에 본논문에서는 우리 군 환경을 고려한 국방온톨로지의 구축 과정을 설명하고 이를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
육군전술지휘정보체계란? 육군전술지휘정보체계(ATCIS: Army Tactical Command Information System)는 군단급 이하 전술제대의 전장기능을 자동화하기 위해 도입된 육군 C4I체계이다 [1]. ATCIS에서 제공되는 서비스 영역들은 네트워크를 기반 으로 서로 연결되어 있으며, 주요 영역은 1) 적의 상태, 위치, 기도 등과 같은 전장 상황을 보고하는 ‘정보’ 영역, 2) 수집된 전장 상황을 통해 지휘를 결심하고 작전을 명령하는 ‘작전’ 영역, 그리고 3) 표적에 대한 분석과 타격 우선순위를 결정하여 타격을 수행하는 ‘화력’ 영역 등으로 구분된다.
ATCIS에서 제공되는 서비스 영역은 무엇을 기반으로 서로 연결되어 있는가? 육군전술지휘정보체계(ATCIS: Army Tactical Command Information System)는 군단급 이하 전술제대의 전장기능을 자동화하기 위해 도입된 육군 C4I체계이다 [1]. ATCIS에서 제공되는 서비스 영역들은 네트워크를 기반 으로 서로 연결되어 있으며, 주요 영역은 1) 적의 상태, 위치, 기도 등과 같은 전장 상황을 보고하는 ‘정보’ 영역, 2) 수집된 전장 상황을 통해 지휘를 결심하고 작전을 명령하는 ‘작전’ 영역, 그리고 3) 표적에 대한 분석과 타격 우선순위를 결정하여 타격을 수행하는 ‘화력’ 영역 등으로 구분된다. 여기에서 ATCIS를 성공적으로 운용하기 위해서는 적보다 먼저 보고, 먼저 판단하며, 먼저 타격할 때 필요한 유용한 정보들이 지휘 관에게 빠르게 전달되어 지휘관의 지휘 결심을 도울 수 있어야 한다[2].
육군전술지휘정보체계의 주요 영역은 무엇으로 구분되는가? 육군전술지휘정보체계(ATCIS: Army Tactical Command Information System)는 군단급 이하 전술제대의 전장기능을 자동화하기 위해 도입된 육군 C4I체계이다 [1]. ATCIS에서 제공되는 서비스 영역들은 네트워크를 기반 으로 서로 연결되어 있으며, 주요 영역은 1) 적의 상태, 위치, 기도 등과 같은 전장 상황을 보고하는 ‘정보’ 영역, 2) 수집된 전장 상황을 통해 지휘를 결심하고 작전을 명령하는 ‘작전’ 영역, 그리고 3) 표적에 대한 분석과 타격 우선순위를 결정하여 타격을 수행하는 ‘화력’ 영역 등으로 구분된다. 여기에서 ATCIS를 성공적으로 운용하기 위해서는 적보다 먼저 보고, 먼저 판단하며, 먼저 타격할 때 필요한 유용한 정보들이 지휘 관에게 빠르게 전달되어 지휘관의 지휘 결심을 도울 수 있어야 한다[2].
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참고문헌 (21)

  1. Republic of Korea Army Headquarters, Field Manual 61-10 Army Tactical Command Information System, 2006. 

  2. J. Shin,M. Ra,M. Oh, J. Yoo, C.Han, S. Ahn, Y. Lee, and B. Jang, "National Defense Information Communication," Yang Seo Gak, 2009. 

  3. T. Gruber, "A Translation Approach to Portable Ontology Specifications,"Knowledge Acquisition, Vol. 5, No. 2, pp. 199-220, 1993. 

  4. M. Ra, D. Yoo, S. No, J. Shin, andC.Han, "TheMixed Ontology Building Methodology Using Database Information," IAENG International Conference on Artificial Intelligence and Applications (ICAIA'12), Hong Kong, March, 2012. 

  5. C. Matheus, M. Kokar, and K. Baclawski, "A Core Ontology for Situation Awareness," In Proceedings of the 6th International Conference on Information Fusion, 2003. 

  6. A. Oltramari, and C. Lebiere, "Using Ontologies in a Cognitive-Grounded System: Automatic Action Recognition in Video Surveillance," In Proceedings of the 7th International Conference on Semantic Technology for Intelligence, Defense, and Security. Fairfax, Virginia, USA, 2012. 

  7. S. Song, K. Ryu, and M. Kim, "Ontology-based Decision Support for Military Information System," Systems, Applications and Technology Conference IEEE Long Island - LISAT, 2010. 

  8. J. Dong, J. Sun, H. Wang, C. Lee, and H. Lee, "AnalysingWeb Ontology in Alloy: AMilitary Case Study," In Proceedings of the 15th International Conference on Software Engineering &Knowledge Engineering, USA, July 1-3, 2003. 

  9. K. B. Laskey, P. G. Costa, E. J. Wright, and K. J. Laskey, "Probabilistic Ontology for Net- Centric Fusion," In Proceedings of 10th Inter- national Conference on Information Fusion, 2007. 

  10. Army Net-Centric Data Strategy, C4ISR Data Ontology Supports Army Net-Centric Data Strategy, http://data.army.mil 

  11. A. Dianic, "The Need for Scalability in Network Centric Warfare - It's all in the Semantics," SEC BSSD Bulletin, January, 2006. 

  12. D. Yoo, "A System Framework and Research Challenges for the Semantic Web Applications," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 14, No. 12, pp. 255-266, 2009. 

  13. D. L. McGuinness, and F. V. Harmelen, "OWL Web Ontology Language Overview," W3C Recommendation 10 February 2004, http://www.w3.org/TR/owl-features/ 

  14. M. Ra, D. Yoo, S. No, J. Shin, and C. Han, "National Defense Domain Ontology Development Using Mixed Ontology Building Methodology (MOBM)," In Proceedings of the 37th KIPS Spring Conference, Vol. 19, No. 1, 2012. 

  15. M. Ra, D. Yoo, S. No, J. Shin, and C. Han, "Constructing aMilitary Ontology According to the Mixed Ontology Building Methodology," In Proceedings of the 5th International Conference on Computer Research andDevelopment (ICCRD2013), Vietnam, Feb. 23-24, 2013. 

  16. G. Klyne, and J. J. Carroll, "Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax," W3C Recommendation 10 February 2004, http://www.w3.org/TR/rdf-concepts/ 

  17. I. Horrocks, P. F. Patel-Schneider, H. Tabet, S. Tabet, B. Grosof, and M. Dean, "SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML," W3CMember Submission 21 May 2004, http://www.w3.org/Submission/SWRL/ 

  18. B. Motik, P. F. Patel-Schneider, and B. Parsia, "OWL 2 Web Ontology Language Structural Specification and Functional-Style Syntax," W3C Recommendation 27 October 2009, http://www.w3.org/TR/owl-syntax/ 

  19. E. Prud'hommeaux, and A. Seaborne, "SPARQL Query Language for RDF," W3C Recommendation 15 January 2008, http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ 

  20. D. Jo, J. Choi, and M. Kim, "SPARQL Query Tool for Using OWL Ontology," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 14, No. 11, pp. 21-30, 2009. 

  21. D. Yoo, "Hybrid Query Processing for Personalized Information Retrieval on the SemanticWeb," Knowledge-Based Systems, Vol. 27, pp. 211-218, 2012. 

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