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Enregistrement W7085077278 · doi:10.5281/zenodo.17288629

Korean Terminal Layered Weapon System (K-TLWS): Proposal for a National-Scale Adaptive Air-Defense Framework

2025· report· en· W7085077278 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHernia repair and management
Établissements canadiensYellow Island Aquaculture (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuzeInfantrySoftware deploymentWeapon systemDroneModular designMissileWarheadTerminal (telecommunication)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Korean Terminal Layered Weapon System (K-TLWS) is a cost-effective, modular air-defense framework designed to intercept FPV drones and low-altitude threats using multi-stage shotgun-based airburst munitions. Unlike expensive missile or laser systems, K-TLWS utilizes electronically delayed pyrotechnic fuzes and variable detonation distances to form a layered shrapnel curtain, achieving 100% interception coverage within short to mid ranges (50–150 m). This study proposes both the conceptual design and the tactical deployment model of K-TLWS for infantry and vehicle-mounted applications. The 4-level fuze system—Immediate, Short, Medium, and Long delay—allows for adaptive engagement of diverse targets, from FPV drones to larger UAVs. The system can be scaled from 12-gauge infantry platforms to 30 mm automatic cannons, providing a unified anti-drone defense structure for ground units. As a national-scale defense solution, K-TLWS emphasizes manufacturability, simplicity, and affordability, enabling rapid field deployment and domestic mass production. This technical report establishes the foundation for further simulation, material optimization, and prototype validation toward a deployable layered defense system. Keywords: K-TLWS, airburst munition, layered defense, FPV drone interception, electronic delayed fuze, Korea, adaptive weapon system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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