다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다. 임무 수행을 위해 필요한 각 서비스들은 기술된 전장에 배치된 자원과 적절한 형태로 군 임무 환경에서 활용되는 탐지/타격 무기체계를 포함하는 자원을 임무 수행 시에 임무 요구사항에 따라 적시에 적절하게 배치하여 사용하기 위해서 자원을 최적의 자원을 찾는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 임무 달성에 필요한 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매칭 방법과 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다.
다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다. 임무 수행을 위해 필요한 각 서비스들은 기술된 전장에 배치된 자원과 적절한 형태로 군 임무 환경에서 활용되는 탐지/타격 무기체계를 포함하는 자원을 임무 수행 시에 임무 요구사항에 따라 적시에 적절하게 배치하여 사용하기 위해서 자원을 최적의 자원을 찾는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 임무 달성에 필요한 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매칭 방법과 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다.
There are technological, operational and environmental constraints at tactical edge, which are disconnected operation, intermittent connectivity, and limited bandwidth (DIL), size, weight and power (SWaP) limitations, ad-hoc and mobile network, and so on. To overcome these limitations and constraint...
There are technological, operational and environmental constraints at tactical edge, which are disconnected operation, intermittent connectivity, and limited bandwidth (DIL), size, weight and power (SWaP) limitations, ad-hoc and mobile network, and so on. To overcome these limitations and constraints, we use service-oriented architecture (SOA) based technologies. Moreover, the operation environment is highly dynamic: requirements change in response to the emerging situation, and the availability of resources needs to be updated constantly due to the factors such as technical failures. In order to use appropriate resources at the right time according to the mission, it needs to find the best resources. In this context, we identify ontology-based mission service model including mission, task, service, and resource, and develop capability-based matching in tactical edge environment. The goal of this paper is to propose a capability-based semantic matching for dynamic resource allocation. The contributions of this paper are i) military domain ontologies ii) semantic matching using ontology relationship; and (iii) the capability-based matching for the mission service model.
There are technological, operational and environmental constraints at tactical edge, which are disconnected operation, intermittent connectivity, and limited bandwidth (DIL), size, weight and power (SWaP) limitations, ad-hoc and mobile network, and so on. To overcome these limitations and constraints, we use service-oriented architecture (SOA) based technologies. Moreover, the operation environment is highly dynamic: requirements change in response to the emerging situation, and the availability of resources needs to be updated constantly due to the factors such as technical failures. In order to use appropriate resources at the right time according to the mission, it needs to find the best resources. In this context, we identify ontology-based mission service model including mission, task, service, and resource, and develop capability-based matching in tactical edge environment. The goal of this paper is to propose a capability-based semantic matching for dynamic resource allocation. The contributions of this paper are i) military domain ontologies ii) semantic matching using ontology relationship; and (iii) the capability-based matching for the mission service model.
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문제 정의
본 연구에서는 서비스 지향 접근 방법을 위해 임무 계층 모델을 제안한 기존 유사 연구를 수정 및 확장한 서비스 지향 아키텍처 패러다임을 접목시킨 임무서비스 모델을 제안하고, 임무 달성에 필요한 서비스의 요구사항과 자원의 제공능력을 온톨로지 기반으로 모델링하여 능력기반 시맨틱 매치메이킹 방법을 통해 동적인 자원 재배치를 통해 임무를 달성하는 군 시나리오 기반의 시스템 구현을 통한 적용 결과를 통해 그 실효성을 보이고자 한다[13].
이러한 조건을 만족도 수준에 따라 정확하게 일치하는 자원이 없는 경우에는 매칭 결과가 수행할 수 있는 자원이 없는 것으로 판단될 수 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 능력 기반의 온톨로지 모델을 제안하고 이를 시맨틱 매칭 기법을 통해 적용함으로써 기존 한계를 극복하고자 한다.
제안 방법
시스템은 크게 임무서비스가 실행되는 상태를 나타내는 기능, 각 과업이 수행되는 과정에 참여한 서비스와 자원의 진행및 물리적 이상 유무 상태, 각 자원이 지도 상에서 작전을 수행하는 과정을 표현하고 있다. 또한, 서비스 및 자원에 이상이 발생한 경우에는 이상 표시와 함께 알람창을 통해 지휘관에게 이상 발생 대상 및 정보를 제공하는 형태로 개발하였다.
본 연구에서는 서비스 지향 방법을 활용한 임무서비스 모델을 제시하고 임무서비스 모델을 구성하는 주요 요소인 과업, 서비스, 자원을 모델링하여 온톨로지로 구축하였고, 서비스와 자원간의 매칭을 위한 시맨틱 기반 매칭 방법을 제안하여 군 시나리오를 바탕으로 구현하여 검증하였다. 이 과정에서 전술 환경의 특성을 고려한 수준별 능력 기반 방법을 적용하여 동적으로 변화하는 전장 환경에 적응하여 임무 달성을 위해 구성되는 서비스들이 실제 수행되는 자원들을 찾기 위해 필요한 서비스 요구사항과 그 요구사항을 만족할 수 있는 자원들을 시맨틱 매칭을 통해 찾아 제공하는 방법을 제시하였다.
서비스가 요구 능력 수준에 맞춰 특정 능력 및 수준에 따라 후보군을 표4와 같은 온톨로지 쿼리의 결과를 통해 얻는다.
본 연구에서는 서비스 지향 방법을 활용한 임무서비스 모델을 제시하고 임무서비스 모델을 구성하는 주요 요소인 과업, 서비스, 자원을 모델링하여 온톨로지로 구축하였고, 서비스와 자원간의 매칭을 위한 시맨틱 기반 매칭 방법을 제안하여 군 시나리오를 바탕으로 구현하여 검증하였다. 이 과정에서 전술 환경의 특성을 고려한 수준별 능력 기반 방법을 적용하여 동적으로 변화하는 전장 환경에 적응하여 임무 달성을 위해 구성되는 서비스들이 실제 수행되는 자원들을 찾기 위해 필요한 서비스 요구사항과 그 요구사항을 만족할 수 있는 자원들을 시맨틱 매칭을 통해 찾아 제공하는 방법을 제시하였다. 이 기술을 통해 임무 수행에 발생할 수 있는 노력의 낭비를 최소화하고 임무 효율을 높이는 데 도움을 줄 것이다.
Preece 등은 MMF를 기반으로 임무를 수행하기 위한 과업과 정보 · 감시 · 정찰 (ISR; intelligence, surveillance, and reconnaissance)을 제공하는 자산(asset) 간의 관계를 표현하는 MMF 온톨로지를 정의하였다[4]. 이 온톨로지에서 임무는 수행하는 최소 단위인 과업들로 구성되고 각 과업은 구체적인 능력 요구사항(예, 넓은 범위 감시)을 자산(asset)이 제공하는 능력과 매칭 방법을 제안하였다.
이러한 조건을 만족도 수준에 따라 정확하게 일치하는 자원이 없는 경우에는 매칭 결과가 수행할 수 있는 자원이 없는 것으로 결과가 나올 수 있다. 이를 극복하기 위해 검색 요구사항을 100% 만족하지 않더라도 요구사항 만족도의 수준(level)을 유연하게 설정하고 일부 조건 혹은 특정 수준 이상의 만족도를 보이는 자원을 찾아 제공 하는 환경에 적응할 수 있는 가변적인 매칭 방법을 제안한다.
Preece 등은 제한적이고 제약된 ISR 자원들을 효과적 으로 배포하는 것이 현대 NCW(net-centric warfare) 작전의 핵심 이슈라고 판단하여, 하나의 과업 또는 임무에 대해 proactive 한 자원 배포를 목표로 매칭하는 방법을 제안했다[9]. 이를 위해 임무 요구사항과 수단을 분석하고 MMF를 기반으로 한 온톨로지를 구축하고 연역 추론 (deductive reasoning)을 사용한 센서와 임무와의 시맨틱 매칭 방법을 적용했다. Paolucci 등은 웹서비스 프로파일에 기술된 서비스의 정보 (input/output) 간의 포함관계를 통해 서비스를 매칭하는 연구를 수행했다[10].
임무 실험을 위해서 합동 과업 작전 시나리오를 기반으로 임무서비스 모델을 적용할 수 있는 형태로 시나리오를 수정하여 적용하였다[16]. 본 시나리오는 후속 부대 침투를 위한 적요충 지인 항구와 공항을 점령하는 임무로서, 이를 수행하기 위해 그림 3과 같이 총 8개의 과업으로 구성되어 있다.
자원 온톨로지 구축을 위해 공개된 군사 무기체계 자료를 기반으로 각 자원명와 체계 구조를 도출 및 적용하였다. 예를 들면, 가장 상위 개념은 weapon system 클래스는 지휘통⋅통신, 감시⋅정찰, 기동, 함정, 항공, 화력, 방호, 기타 무기체계 등의 subclass로 구성된다.
식 (1)은 자원의 능력, 자원 타입, 자원 소속, 자원 활동 지역의 속성 간의 유사도를 각각 계산하여 총합을 계산한다. 자원의 능력은 한 개 이상을 제공할 수 있으므로, 모든 제공 능력의 유사도 합을 각 요소 간의 중요도를 고려하여 가중치를 서로 다르게 적용하였다.
제안하는 온톨로지 기반 시맨틱 매칭 방법의 효용성을 검증하기 위해 도메인 시나리오 기반으로 구축된 온톨로지와 각종 자원이 임무 형태로 수행되는 시뮬레이션 환경을 구축하여 이를 검증하였다.
이론/모형
MMI device ontology는 해양 디바이스를 위한 온톨로지를 개발하고, 센서 명세 모델을 통합하여 해양 데이터 통합, 사용, 교환을 위해 개발되었다[5]. OntoSensor는 공통 개념 및 관계를 정의한 IEEE SUMO (suggested upper merged ontology)를 참고 및 확장하였고[6], [7], 공통 개념과 센서 간 관계 및 속성을 정의하기 위해 SensorML에 기반하였다[8].
후속연구
이 과정에서 전술 환경의 특성을 고려한 수준별 능력 기반 방법을 적용하여 동적으로 변화하는 전장 환경에 적응하여 임무 달성을 위해 구성되는 서비스들이 실제 수행되는 자원들을 찾기 위해 필요한 서비스 요구사항과 그 요구사항을 만족할 수 있는 자원들을 시맨틱 매칭을 통해 찾아 제공하는 방법을 제시하였다. 이 기술을 통해 임무 수행에 발생할 수 있는 노력의 낭비를 최소화하고 임무 효율을 높이는 데 도움을 줄 것이다.
현재 고려되지 않은 군 임무의 특성상 임무 종료 시간을 줄일 수 있는 속성, 자원의 소모량 감소 등과 같이 현재 서비스/자원 매칭의 요소로 고려하지 않은 능력 속성에 대한 고려 등을 통해 개선된 형태의 매칭을 위한 방향으로 개선하는 연구를 추가 진행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
MMF의 제안 목적은?
MMF (mission and means framework)는 군사 임무를 명세하고 수행하기 위한 수단을 마련하고 임무수행을 평가하기 위한 모델을 제공하기 위해 제안되었다[3]. MMF는 임무 수행을 조직하고 규정하기 위해 7개의 그룹의 총 11개의 기본 요소 (misison, purpose, environment, context, location&time, index, operation, tasks, capabilities, functions, forces, and components)로 표현된다.
전장공간의 특징은?
다양한 무기체계가 활용되고 있는 전장공간은 자원이 제약되고 가변성이 높은 특징을 가진다. 이러한 전장환경에서 운용되는 각 자원들간의 접근성과 통합성의 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나가 서비스 지향 구조 기반의 기술이다.
MMF 온톨로지에서 임무는 무엇으로 구성되는가?
Preece 등은 MMF를 기반으로 임무를 수행하기 위한 과업과 정보 · 감시 · 정찰 (ISR; intelligence, surveillance, and reconnaissance)을 제공하는 자산(asset) 간의 관계를 표현하는 MMF 온톨로지를 정의하였다[4]. 이 온톨로지에서 임무는 수행하는 최소 단위인 과업들로 구성되고 각 과업은 구체적인 능력 요구사항 (예, 넓은 범위 감시)을 자산(asset)이 제공하는 능력과 매칭 방법을 제안하였다.
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