A study on the requirement of drone acquisition for the efficient dronebot combat system

효율적 드론봇 전투체계를 위한 드론 편제소요 도출에 관한 연구

Abstract

In this paper, we propose an approach to get the requirement of drone acquisition for the efficient dronebot combat system using brute force algorithm. We define parameters, such as width, depth, and important surveillance area for the surveillance mission in the Army battalion and company units based on real military operation environment and brute force algorithm with 4 steps including first, next, valid, output is applied to get the requirement of drone acquisition and each drone's path planning using computer simulation. As a result, we could get the requirement of drone acquisition and each drone's path planning, the Army could utilize our proposed approach in the Army dronebot combat system. In the future research, we will study on the reliability of our proposed approach to get the requirement of drone acquisition for the efficient dronebot combat system.

본 논문에서는 현재 육군에서 추진하고 있는 드론봇 전투체계에서 부대단위별 효율적 감시정찰 임무를 수행하기 위한 드론의 편제소요를 도출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 육군의 대대 및 중대의 감시정찰 임무와 관련된 정면과 종심, 중요감시지역 수의 문제를 실제 작전환경을 고려하여 가정하였으며 first, next, valid, output 4단계의 Brute Force 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통하여 대대 및 중대의 감시정찰에 필요한 최소한의 드론 대수를 도출하였고 각각 드론의 경로계획을 수립하였다. 그 결과, 육군의 드론봇 전투체계에서는 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 부대별 임무에 특성에 따라 보다 간단하고 빠르게 임무수행에 필요한 드론의 편제소요를 도출할 수 있을 것이다. 향후에는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 편제소요 도출방안의 신뢰성 검증에 대한 연구를 진행하도록 하겠다.

Fig. 1. Surveillance drones used in Vetnam War and Middle East War

Fig. 2. Surveillance drones used after 1980 years

Fig. 3. Real environment for surveillance mission

Fig. 4. Flowchart of Brute Force Algorithm

Fig. 5. Simulation Result for Battalion Unit

Fig. 6. Simulation Result for Company Unit

Table 1. Mission environment for Battalion and Company units.

Table 2. Path planning of each drone for Battalion and Company units.