기계학습 기술을 재밍기법에 적용한다고 하네요.

기계학습 기반 적응형 재밍기법 연구(`16년 ~ `18년)

 

('미상신호 대응 자율형 재밍기술(`16년 ~ `19년)'의 위탁연구과제)

 

1차년도

 

- 위협신호 특성별 재밍기법에 대한 조사 및 분석

 

2차년도

 

- 기계학습 기반 재밍기법 생성 기술 개발

 

- 재밍자원을 고려한 재밍기법 생성 기술 연구

 

3차년도

 

- 성능확인용 시뮬레이터 개발 및 성능 분석

 

- 실장비 탑재 시 고려사항 도출

 

- 결과 정리 및 최종 보고서 작성

 

총 목표

 

위협 적응형 재밍기법 생성 기술에 대한 성능 확인용 시뮬레이터 개발

 

 

연구 필요성

 

기존의 재밍기법은 장기간에 걸쳐 레이더 위협신호를 수집, 분석하고 이에 따른 위협 라이브러리를 기준으로

 

위협별 재밍기법을 할당하는 방식을 사용하였다. 하지만 최신 위협이나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협에 대해서는

 

적절한 재밍기법을 할당하는데 제한이 따른다. 따라서, 본 연구는 기존 방식과 달리, 적응적 기계학습 기법을 적용하여

 

위협 라이브러리 도움 없이 위협 신호의 데이터만으로 최적의 재밍기법을 생성하는 기술을 위한 연구이다.

 

이는 신형의 적성 위협에 대한 대응 능력을 높임으로써, 아군 자산의 생존성을 높일 수 있는 방안이 될 수 있어 관련 연구가 필요한 분야이다.

 

 

 

미상신호 대응 자율형 재밍기술

 

자율형 전자공격장비

 

- 신규/미상 레이더 신호에 대한 최적의 재밍 효과를 위해 장비 스스로 분석 후 실시간으로 위협 상태에 따라 재밍신호를 발생하는

 

자율형 전자공격을 위한 핵심기술을 연구하는 과제.

 

- 자율형 재밍 송수신장비에서 위협신호 수신/분석과 자율형 전자공격 기법을 발생하고,

 

이에 대한 기법 개발 및 성능 평가를 위해 자율형 재밍효과도 분석장치를 개발하여 상호 간 조우 및 연동을 통하여

 

미상신호 대응 자율형 재밍기술을 개발하고 성능을 검증.

 

 

 

출처 : 국방과학연구소