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국방부는 국방개혁과 연계하여 육군의 역할을 재정립하고, 육군의 전투력을 극대화하기 위해 차세대 개인전투체계인 워리어플랫 폼 도입을 추진하고 있다. 워리어플랫폼 사업은 총 3단계로 구분하여 추진되고 있는데 1단계에서는 개별 품목의 품질과 성능을 개선하고, 2단계에서는 체계개발 간 품목들을 통합하며, 3단계에서는 일체형의 단위 무기체계로 개발하여 전투능력을 극대화 시키는 것을 목표로 추진하고 있다. 본 논문에서는 효과적인 워리어플랫폼 구축을 위해 고려되고 있는 임무기능별 필수 요구능력 5가지(생존성, 치명성, 기동 성, 임무지속성, 지휘통제)에 대한 세부 하위 항목들을 제시하고, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 이용하여 부대유형별로 5대 요구능력과 세부 하위 항목들의 우선순위를 선정하였다. 임무유형이 서로 다른 4가지 형태의 부대를 대상으로 우선순위를 분석한 결과 각 부대마다 차이가 있음을 알 수 있었으며, 특히 보병부대는 지휘통제 능력을 중요시한 반면, 다른 3가지 유형의 부대들은 공통적 으로 생존성 능력에 높은 우선순위를 두었다. 이러한 결과는 향후 우리 육군의 워리어플랫폼 개발방향 설정에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

The Ministry of National Defense is re-establishing the role of the Army in accordance with the defense reform and is promoting the Warrior Platform, a next-generation individual combat system. The Warrior Platform project is divided into three stages and is being promoted. In the first stage, the quality and performance of individual items are improved, in the second stage, items between system development are integrated, and in the third stage, the combat capability is maximized by developing an integrated unit weapon system. In this paper, detailed sub-items for the five essential required competencies (survival, lethality, mobility, sustainability, Communication) that are considered for building an effective warrior platform are presented. We also present a plan that can be used to prepare a specific master plan for the Army's Warrior Platform project by using Analytic Hierarchy Process(AHP) and selecting the priority of the five required capabilities and detailed sub-items for different unit types. As a result of analyzing the priorities of the four types of units with different mission types, we find that there are differences for each unit. These results are expected to be used as useful reference materials for setting the future direction for the development of warrior platform.

정보기술의 발달로 보험사기의 규모는 매년 급증하고 있고, 그 방법도 공모 형태로 조직화되고 고도화되고 있다. 이를 예측하고 검출하기 위한 다양한 형태의 예측모델이 연구되고 있지만 보험관련 정보는 매우 민감하여 공유와 접근에 위험이 높고 법적인 혹은 기술적인 제약이 많다. 이 논문에서는 최근 4차 산업 혁명의 등장으로 가장 각광받는 기술 중 하나인 블록체인을 기반으로 한 기계학습 보험사기 예측모델을 제안한다. 블록체인 기술을 활용하여 안전하고 신뢰받는 보험청구 정보 공유시스템을 실현하고, 보다 효율적이고 정확한 사기예측을 위하여 사회관계분석이론을 적용하여 각 관계 에 가중치를 부여하고 기계학습 사기 예측패턴을 4단계로 나누어 제안하였다. 사기 가능성이 높은 보험청구건은 보다 앞 선 단계에서 높은 예측 율로 검출되는 효과를 가지며 가능성이 낮은 청구 건은 사후에 참고하여 관리할 수 있도록 차등 적용하였다. 제안하는 모델의 중요 매커니즘은 이더리움(Ethereum) 로컬 네트워크를 구성하여 검증 하였고, 향후 보다 정교한 성능평가가 요구된다.

With the development of information technology, the size of insurance fraud is increasing rapidly every year, and the method is being organized and advanced in conspiracy. Although various forms of prediction models are being studied to predict and detect this, insurance-related information is highly sensitive, which poses a high risk of sharing and access and has many legal or technical constraints. In this paper, we propose a machine learning insurance fraud prediction model based on blockchain, one of the most popular technologies with the recent advent of the Fourth Industrial Revolution. We utilize blockchain technology to realize a safe and trusted insurance information sharing system, apply the theory of social relationship analysis for more efficient and accurate fraud prediction, and propose machine learning fraud prediction patterns in four stages. Claims with high probability of fraud have the effect of being detected at a higher prediction rate at an earlier stage, and claims with low probability are applied differentially for post-reference management. The core mechanism of the proposed model has been verified by constructing an Ethereum local network, requiring more sophisticated performance evaluations in the future.