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Public Relations Team

14. 6. 24

최 증 원 (jwchoi@add.re.kr)

국 방 과 학 연 구 소

발표 순서

1. 미래전 양상과 전술 통신구조

2. 생체모방 네트워킹 기술

3. 집단생태체계 기반 자율망 기술

4. 결 론

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1. 미래전 양상과 전술 통신구조

4

미래전은 C4ISR+PGMs 개념의 NCW 기반 복합무기체계 운용이 보편화

미래전 성격 필요 무기체계

1. 동시·통합·다차원 전쟁 • 지휘통제체계 및 통신체계(C4I)

• 정보·감시·정찰체계(ISR)

• 정밀 유도무기 / 무인 무기체계(PGM)

2. 속도전·신속/기동전

3. 정밀타격/무인전쟁

4. 전자전/사이버전

NCW(Network Centric Warfare) – 전장의 여러 전투 요소를 결합하여 전장 상황을 공유하고 통합적, 효율적 전투력을

만들어 내는 개념 (K. Cebroski, 미해군 제독)

5

[미래전: NCW&NCOE]

[OODA LOOP]

6

※ NCW : Network Centric Warfare

지휘통제체계 (뇌)

감시정찰체계 (눈, 귀)

정밀타격체계 (손, 발)

통신체계 (신경망)

Networking이 모든 것을 가능케 한다.

※NCOE (Network Centric Operational Environment) : 네트워크중심작전환경. 1) 전장의 제 전투요소를 네트워킹화하여 2) 전장상황을 공유함으로써 3) 효과중심의 동시.통합작전을 보장할 수 있는 개념으로 전투력 승수효과를 창출할 수 있는 작전환경을 조성.

- 미래전 수행 개념 (NCOE)

진지전 → 기동전(진격전) → 기동전(공지전투) →

정보전 → 효과중심전

결심주기 단축 : 80분(걸프전) → 20분(이라크전)

통신망 역할

7

상용 vs. 전술통신 발전추세(전송속도 측면) – 전술통신은 상용통신에 비해 전송속도는 낮지만, 군 고유 요구사항인 네트워크의

분산성, 강인성, 항재밍, 보안 등에 대한 기술적 해결이 우선됨.

9

10

전술통신체계 요구사항 발전

11 ※ SDR : Software Defined Radio CR : Cognitive Radio

12

다계층 광역 통합 네트워크 개념도

13

정밀타격체계 지휘통제체계

서비스/플랫폼 융합된 전장•자원관리

수집체계 User layer

Integrated Network

layer

Resource layer

수평 (layer내)

통합

수직 (layer간)

통합

Cloud network

Ubiquitous

14

다계층 광역 통합 네트워크 구조

15

다계층 광역 통합 네트워크 구조

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2. 생체모방 네트워킹 기술

생물모방 (Biomimetics) / 생물영감 (Bioinspiration)

– 생물의 구조와 기능을 모방 또는 영감을 얻어 아이디어를 얻는 분야

• 재료공학 : 연잎효과(lotus effect)

• 로봇공학 : 끈적이 로봇, 파리지옥 로봇

• 건축공학 : 흰개미둔덕 모방(이스트게이트 센터)

– [자연은 위대한 스승이다], 2012/05

• <현대경제연구원>

17

생체모방 네트워킹(Bio-Inspired Networking) 기술 – 자연계에 존재하는 생체간 커뮤니케이션의 특성을 통해 얻은 영감(inspiration)을

기반으로, 이를 통해 현재의 통신시스템이 직면하고 있는 기술적 난제를 해결하기 위한 네트워킹 기술

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[생체모방 네트워킹 기술의 예]

Swarm Intelligence – collective foraging by ants

– (a) Starting from the nest, a random search for the food is performed

by foraging ants

– (b) Pheromone trails are used to identify the path for returning to the

nest

– (c) The significant pheromone concentration produced by returning

ants marks the shorted path

19

Nest Food Nest Food

Nest Food

(a)

(c)

(b)

20

* Ant Algorithms – (P. Koumoutsakos – based on notes L. Gamberdella (www.idsia.ch)

Natural behavior of ant

Working on a connected graph G = (V,E), the ACO algorithm is able

to find a shortest path between any two nodes

Capabilities

– A colony of ants is employed to build a solution in the graph

– A probabilistic transition rule is used for determining the next edge of the

graph on which an ant will move; this moving probability is further influenced by

a heuristic desirability

– The ”routing table” is represented by a pheromone level of each edge indicating

the quality of the path

21

* AntNet : G. Di Caro, et al., M. Dorigo, et al.

22

otherwise0

if)(

)(k

i

Jl

ilil

ijij

k

ij

Jjt

t

pki

• Jik : the tabu list of not yet visited nodes,

i.e. by exploiting Jik, an ant k can avoid visiting a node i more than once

• ηij : the visibility of j when standing at i,

i.e. the inverse of the distance

• τij : the pheromone level of edge (i, j),

i.e. the learned desirability of choosing node j and currently at node i

• α & β : adjustable parameters that control the relative weight of the trail

intensity τij and the visibility ηij, respectively

• The pheromone decay is implemented as a coefficient ρ with 0 ≤ ρ < 1

τij(t) ← (1 − ρ) × τij(t) + Δτij(t)

The most important aspect in this algorithm is the transition

probability pij for an ant k to move from i to j

AntHocNet (ACO 알고리즘을 적용한 Ad-hoc 라우팅 알고리즘)

– (1) When a data session is started at node s with destination d,

s checks whether it has up-to-date routing information for d.

– (2) If not, it reactively sends out ant-like agents, called reactive forward

ants, to look for paths to d.

– (3) These ants gather information about the quality of the path they followed, and at their arrival in d they become backward ants which trace back the path and update routing tables.

– (4) Once paths are set up and the data session is running, s starts to send proactive forward ants to d:

23

* AntHocNet : G. Di Caro, et al

AntHocNet

– ACO 알고리즘을 적용한 Adhoc 라우팅 알고리즘

24

In South-East Asia huge swarms of fireflies emit light flashes in perfect

synchronicity.

The firefly synchronization scheme is reviewed and challenges related to

the implementation in ad hoc networks are addressed.

25

Almost traditional TDMA in ad hoc networks implementations still

encounter the following difficulties

– Message Overhead :

• Negotiation of the slot schedule

– Wasted Slots :

• Unused slot management

26

Fireflies can simply be abstracted as oscillators that emit a pulse of

light periodically.

This type of oscillators is referred to as “pulse coupled oscillators”.

As a simply mathematical representation, a pulse-coupled oscillator

is completely described by its phase function

27

28

Ankit Patel, Julius Degesys, Radhika Nagpal “Desynchronization: Self-Organizing Algorithms for Periodic Resource Scheduling.” (to appear) In. Proc. SASO 2007.

DESYNC Algorithm: (Inverse of Firefly Sync.)

1. Record firing times of phase neighbors

2. Compute the average

3. When back neighbor fires, jump

towards the average

i t 1 i t mid t

DESYNC can be easily used for TDMA

29

Time Division Multiple Access (TDMA)

Protocol for broadcast channel sharing,

where nodes divide time into equal slots,

and each node “owns” a slot

Nice Properties

• Collision-free message transmission

• Fair allocation of bandwidth

• High bandwidth coverage in high load

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

1

2

3

4 5

… …

30

DESYNC-TDMA Algorithm:

• Define slots at midpoints of firings from the round

before

Slot Properties

• Non-overlapping

• Full bandwidth coverage

• Well-defined (regardless of state) • Can always send

• Fairness over time

31

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3. 집단생태체계 기반 자율망 기술

Mobile Ad-hoc Network (MANET) – A collection of mobile platforms nodes where each node is free to move

about arbitrarily

– Distributed, mobile, wireless, multi-hop networks

• Without the benefit of any exiting infrastructure

– Each node logically consists of a router

DARPA (Defense Advanced Research Project Agency) – 1970년대부터 연구 진행

MANET의 특성 – Dynamic topology

– Possibly uni-directional links

– Constrained resources

• Battery power

• Wireless transmitter range

33

기존 Ad-hoc 네트워크 기술의 당면과제

34

☞ 기존 Ad-hoc 네트워크 기술에 비해 진보된 형태의 차세대 자율망 구성 기술 필요

35

미래 전장환경에서의 정보통신체계 한계를

집단 생태특성을 접목한 새로운 전술 네트워크 기술을 통해 해결

대규모 네트워크로 인한 제어 복잡성

동적으로 변화하는 주변환경

자원 제한성(예. 주파수)

해상/지상/공중 통합전력간 이기종 환경

중앙통제 적용이 불가한 환경

단위 전력요소의 예측불허 장애/손실 수시 발생

☞ 전통적인 기존 네트워킹 기술로 지원 제한

미래 전장 운용환경 특성

자연계 특성

집단생태체계 기반(Bio-Inspired) 차세대 자율망 기술

Complexity

Dynamic Nature

Resource Constraints

Heterogeneity

No Control

Frequent/Potential Failures

개요 – 집단 자연 생태계의 적응능력, 자가 구성력, 상호반응 등과 같은 동작특성을

모방하여, 미래 통신체계가 요구하는 자율성, 분산성, 강인성, 확장성 등을 위한 차세대 자율기동 네트워크 기초/기반 기술 개발

개념도

36

연구 범위

37

자율기동망 구조 및 공학적 통신모델 연구

• 집단생태특성 기반 자율기동망 네트워크 구조 설계

• 통신모델 정립 및 세부 통신계층별 기능 설계

• 전장환경의 임무 및 지휘통제를 위해 요구되는 운용 시나리오 및 유스케이스 연구

• 집단생태특성 기반 자가구성 라우팅 기반 기술 및 운용 시나리오 연구

• 전장환경의 자가구성 라우팅 알고리즘 및 프로토콜 연구

• 집단생태특성 기반 자율기동망 라우팅 경로 인지 및 전파 알고리즘 연구

• 집단생태특성 기반 무선자원제어 기반기술 및 운용시나리오 연구

• 전장환경의 무선자원제어 구조 및 프로토콜 연구

• 집단생태특성 기반 자율기동망 동기제어 알고리즘 연구

BXT-01

집단생태특성 기반 차세대 자율기동망

기술 개발

BXT-03 BXT-02

BXT-04

• 자율기동망 M&S 기반기술 및 시나리오 연구

• 자율기동망 성능평가 구조 및 방법론 연구

• NLS 기반 M&S 성능분석 도구 개발

• 성능검증 및 분석

자율기동망 무선자원제어 기술연구

자율기동망 자가구성 라우팅 기술연구

자율기동망 M&S

접근 방안

38

Application

Presentation

Session

Transport

Network (Routing)

Media Access (MAC)

Physical (PHY)

OSI

7-layer

model

ACO, BA 등의 생태특성 알고리즘을 적용한 Tactical Ad-Hoc 라우팅 기술 개발

군 네트워크의 생존성 및 로드 밸런싱을 고려한 라우팅 알고리즘 연구

라우팅 프로토콜 오버헤드 및 탐색 지연시간 경감화 방안 연구

대규모 네트워크 환경에서 라우팅 성능저하 감소 방안 연구

라우팅 알고리즘의 자율판단을 위한 Routing Policy Rule Set 정의 및 적용방안 연구

PCO, FS 등의 생태특성 알고리즘을 적용한 Dynamic-TDMA Ad-Hoc MAC 기술 개발

군 네트워크 환경에 적합한 주파수 자원 공유 및 동기화 알고리즘 연구

군 IER에 적합한 Fairness, QoS 제공 구조 고려

멀티홉 다중중계 환경에서 MAC 오버헤드 및 지연시간 경감화 방안 연구

대규모 네트워크 환경에서 MAC 성능저하 감소 방안 연구

관련 연구 동향

39

관련 연구 동향

• 스위스 로잔공대 : SMAVNET (A Swarm of Micro Air Vehicles NETworks)

• 지상의 유저와 공중의 군집 무인기간 통신경로 형성을 위한 네트워킹 기술로

생체모방기술인 ACO (Ant Colony Optimization) 알고리즘 적용

40

관련 연구 동향

– NOKIA : 자율구성 네트워크 개념

41

집단생태특성 기반 전술용 D-TDMA MAC 기술

– 기존 CSMA/CA MAC 구조

• 실시간성 데이터(음성 등) 전송에 대한 QoS 문제

• Hidden node/Exposed Node Problem

• Multi-hop Relay 시 성능저하

– FS 기법을 적용한 Multi-hop D-TDMA MAC 구조

• 시간슬롯 할당에 의한 안정적 자원할당 가능

• 노드 수 증가에 따른 확장성 증대

• 적은 제어 오버헤드로 인접 노드간 배타적인 자원할당 보장

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집단생태특성 기반 전술용 자가구성 라우팅 기술

– 기존 Ad-hoc 라우팅(AODV, DSR, OLSR 등) 구조

• 노드 수에 따른 라우팅 오버헤드 및 경로탐색 증가 문제

• 경로 장애/손실에 대한 제한적 대처

• 로드 밸런싱 미흡

– ACO 기법을 적용한 Multi-hop Ad-hoc 라우팅 구조

• 확률적 라우팅 결정으로 인한 경로 다중화 및 로드 밸런싱 증대

• 에이전트 패킷 전파기법으로 인한 탐색시간 최소화

• 사용자별 RPRS 적용으로 인한 자율적인 네트워크 운용

43

A A A

B

A

A

B

B

AA

Src Dst

AB

Src Dst Src DstA

A

A

A

A

(a) Single-path tx. in good

performance

(b) Multipath tx. with multiplexing in

medium performance

(c) Multipath tx. with diversity in

low performance

B BB

결 론

44

집단생태 특성을 전술 통신기술에 접목

차세대 전술용 네트워킹기술

미래 NCW 전장환경 구축

마스터 제목 스타일 편집

Public Relations Team

Thank You