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영어

The Army, Navy, and Air Force are making various efforts to develop a weapon system that incorporates the 4th industrial revolution technology so that it can be used in multi-domain operations. In order to effectively demonstrate the integrated combat power through the weapon system to which the new technology is applied, it is necessary to establish a network environment in which each weapon system can transmit and receive information smoothly. For this, it is essential to analyze the Information Exchange Requirement(IER) of each weapon system, but many IER analysis studies did not sufficiently reflect the various considerations of the actual tactical network. Therefore, this study closely analyzes the research methods and results of the existing information exchange requirements analysis studies. In IER analysis, the size of the message itself, the size of the network protocol header, the transmission/reception structure of the tactical network, the information distribution process, and the message occurrence frequency. In order to be able to use it for future IER prediction, we present a technique for calculating the information exchange requirement as a probability distribution using the Poisson distribution and the probability generating function. In order to prove the validity of this technique, the results of the probability distribution calculation using the message list and network topology samples are compared with the simulation results using Network Simulator 2.

한국어

육·해·공군은 다영역작전에서 활용할 수 있도록 4차 산업혁명 기술을 접목한 무기체계 개발을 위해 다양한 노력을 하고 있다. 새로운 기술이 적용된 무기체계를 통해 통합 전투력을 효과적으로 발휘하기 위해서는 각각의 무기체계가 정 보를 원활하게 송·수신할 수 있는 네트워크 환경의 구축이 필요하다. 이를 위해선 각 무기체계의 정보교환요구량(IER, Information Exchange Requirement)에 대한 분석이 필수적이나, 현재까지 진행된 많은 정보교환능력 분석 연구는 실제 네트워크의 다양한 고려 요소를 충분히 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 정보교환 요구능력분석 연구들 의 연구 방법과 결과를 면밀하게 분석하여 IER 분석시에는 메시지 자체의 크기와 네트워크 프로토콜 헤더의 크기, 전술네트워크의 송수신 구조, 정보 유통 과정, 메시지의 발생 빈도 등을 고려해야 할 필요성을 제기한다. 이어서 향후 IER 예측시에 활용이 가능하도록 푸아송 분포와 확률생성함수를 이용하여 정보교환요구량을 확률 분포로 계산하 는 기법을 제시한다. 메시지 목록과 네트워크 토폴로지의 샘플을 이용하여 확률 분포의 계산 결과와 Network Simulator 2를 활용한 시뮬레이션 결과를 상호 비교하여 이 기법의 타당성을 입증한다.