Development of multi-media multi-path Optimization Network Technology Using RNN Algorithm

미래 전장의 전쟁수행 역량은 AICBMS(AI, Cloud, Bigdata, Mobile, Security)라 일컫는 4차 산업혁명의 차세대 기술을 적 용하여 혁신적인 국방력을 확보할 수 있는가에 달려 있다 해도 과언이 아니다. 또한, 미래의 군 작전환경은 네트워크를 기반 으로 모든 무기체계가 하나의 통합된 정보통신망 내에서 실시간으로 전장정보를 상호공유하며 작전을 수행하게 되는 네트워 크 중심전(NCW)으로 급변하고, 유·무인 복합전투체계 운용범위로 확대되고 있다. 특히, 초고속, 초연결성을 책임지는 통신 네 트워크는 여러 전투 요소를 연결하고 정보의 원활한 유통을 위해 높은 생존성과 다계층(국방 모바일, 위성, M/W, 유선) 네트 워크 기반의 전력 운용의 효율성을 요구한다. 이러한 관점에서 본 연구는 제원이 고정된 기존의 단일매체, 단일경로 전송과는 달리, 가용한 통신 유무선 인프라 다매체를 동시 사용하여 통신량 폭주시 부하분산과 RNN(Recurrent Neural Networks) 알고 리즘을 이용한 인공지능 기반의 전송기술로 다매체다중경로(MMMP-Multi-Media Multi-Path) 적응적 네트워크 기술 개발하는 것이다.