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KF-21 레퍼런스를 기반으로 보는 모아소프트의 SW 검증·인증·EMC·구조해석 기술 투자 분야 모아소프트 패키지 주요 솔루션 대표 산출물 KF-21 / AAM / K-Blue UAS 항공 SW 인증 패키지 DO-178C, DO-254, ARP 6983, SDAS 인증 전략, 추적성 자료, V&V 증적 드론·대드론 / AI·유무인 대드론 가상검증 패…

o송인수**모아소프트 Key Words I. 서론 최근 반도체 기술 및 디지털 기술의 급격한 변화로 디지털 신호를 전달하기 위한 반도체 장비의 스위칭 속도가 급격히 빨라지고 있다. 특히 전원체계 및 구동 시스템을 제어하기 위한 높은 스위칭 주파수로 인해 노이즈가 발생될 수 있고 시스템을 구성하는 많은 전자기기들에 영향을 미치는 문제를 발생시킨다. 이러한 문…

자기공명영상 장치(MRI, Magnetic Resonance Imaging)는 강한 자기장과 고주파(RF) 신호를 이용해 인체 내부 구조를 비침습적으로 영상화하는 의료영상기기입니다. MRI 시스템은 크게 주 자기장을 생성하는 초전도 자석, 위치 정보를 제공하는 Gradient Coil, 그리고 인체에 RF 신호를 인가하거나 인체에서 방출되는 신호를 수신하는…

UAM Distributed Electric Propulsion(DEP) System Concept Design Case Study 김성수1*, 이광현1, 장정훈1, 김태훈1 ㈜모아소프트 Key Words 서론 UAM으로 제안되는 비행체의 형상은 기존 헬리콥터와 다르게 Vectored thrust, Lift & Cruise, Wingless(Mult…

Study of RAM-C Process Applied to Transportation UAV o김성수* · 이기영* · 김용*Sung-su Kim* · Ki-young Lee* · Yong Kim* * 모아소프트(Sung-su Kim@moasoftware.co.kr) ABSTRACTThe RAM-C analysis process is introduced …

항공 분야에서는 항공기의 안테나 성능, RCS(Radar Cross Section), 레이더 탐지 확률, 통신 성능을 실제 운용 환경과 함께 분석해야 합니다. Ansys HFSS에서 생성한 안테나 Far Field 및 RCS 데이터를 Ansys STK와 연계하면 항공기의 비행경로와 레이더, 통신 시설을 하나의 시나리오로 구성하여 분석할 수 있습니다. 이번 …

Ansys Twin Builder 기반 배터리 디지털 트윈과 구조·열·유동 해석 앞선 글에서는 드론 배터리 위협을 열 해석, 충격, 낙하, 진동, 냉각 부족 관점에서 살펴보고, 모아소프트의 구조·유동·열 해석 기술이 배터리 안전성 검증에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 알아보았습니다. 이번 후속편에서는 한 단계 더 나아가, Ansys Twin Builder…

드론 사고는 단순한 조종 미숙이나 우연한 추락만으로 설명하기 어렵습니다. 최근 국방기술품질원 DTaQ 미디어룸 기고문 「드론 추락, 우연이 아니다.」는 드론 사고의 원인을 보안, 배터리, 품질, 공급망 검증 관점에서 살펴보며, 특히 배터리 안전성이 드론 운용 신뢰성과 직결되는 핵심 위협임을 짚고 있습니다. 해당 글은 드론 사고가 ‘드론을 이루는 부품과 소프…

전투기 부품 고장 예측을 위해 AI 기반 신경망과 예측 모델을 활용할 수 있지만, 실제 적용 과정에서는 데이터와 예측 성능 측면에서 여러 한계가 존재합니다. 특히 전투기 부품과 같은 수리부속의 고장 데이터를 예측하려면 충분한 데이터 확보뿐만 아니라 데이터 운영 파이프라인 구축, 희귀 사건 예측, 실제 작전 환경을 고려한 모델 검증이 필요합니다. 이번 글에서…

전투기와 같은 항공무기체계에서는 부품의 고장을 사전에 예측하고 필요한 수리부속을 적절하게 확보하는 것이 안정적인 운용과 정비 효율성 확보에 중요합니다. 이번 글에서는 전투기 부품 고장 예측을 위한 인공지능(AI)의 적용 가능성을 살펴보기 위해 RNN과 LSTM 신경망의 특징을 비교하고, 실제 부품 고장 예측에 적용할 수 있는 세 가지 예측 모델 접근법을 살…