The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences

본 연구는 전영역작전과 지능화전으로 대표되는 미래 전쟁양상에서 주도권을 확보하기 위해, 한국군 지휘통신체계가 갖춰야 할 핵심 요구능력(연결성, 기동성, 상호운용성, 지능성, 탄력성, 지속성)을 도출하고, 이를 충족할 지휘통신체계 발전방향으로 다계층 통합 네트워크, 유·무인 복합전투체계 공통 플랫폼 네트워크, 5G 기반 전술이동통신체계, 지능형 네트워크 작전체계를 제시하였다.<br/> 이는 한국군 미래 지휘통제체계인 KCCS(Korea Command Control System)의 통합 발전을 위한 이론적·기술적 기반을 제공함으로써, 전쟁에서 승리 할 수 있는 군사혁신을 견인할 수 있는 전략적 토대를 마련하는 데 기여할 것이다.

의료 영상 분석 분야에서 딥러닝 모델은 높은 성능을 보이지만, 개인정보 보호와 데이터 불균형 문제로 학습데이터 확보에 한계가 있다. 본 연구에서는 실제 및 생성 안저 이미지를 다양한 비율로 혼합한 데이터셋을 기반으로, 6가지 병변 분류 모델의 성능과 안정성을 평가하기 위한 분석 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 혼동 행렬 기반 지표와 회귀 및 통계 분석 지표를 산출하고, 이를 통합하여 모델별 안정성 지수를 계산한다. 분석결과, DenseNet121, InceptionV3 등의 모델은 생성 데이터 비율이 높아져도 안정적인 성능을 유지하였으며, 일부 구간에서는 실제 데이터만 사용한 경우보다 더 높은 성능을 보였다. 반면, MobileNetV2와 NASNetMobile은 생성 데이터가 증가함에 따라 급…