인공지능(AI)를 교전상황에 활용하는 것은 최근 10년간 국방 분야의 주요 관심사였다. 이러한 응용을 위해서, AI 교전에이전트를 훈련해야 하며, 이를 위해 현실적인 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 하드웨어 차원의 현실성을 가진 공중 무기체계 공중전 모델에서 AI 에이전트를 학습한 사례에 대해서 본 논문은 서술하고 있다. 특히, 본 논문은 기총만을 활용하는 공중전 상황에서 적을 어떻게 추적해야하는지 AI를 학습하였다. 본 논문은 현실적인 공중전 시뮬레이터를 작성하여, 에이전트의 행동을 강화학습으로 수행한 결과를 제시한다. 훈련 결과로는 Lead 추적을 활용하여 단축된 교전시간과 높은 보상을 갖는 에이전트의 학습에 성공하였다.
시뮬레이션을 통하여 경험하기 어려운 사건을 가상적으로 체험할 수도 있으며, 분석을 수행할 수도 있다. 국방시뮬레이션 분야에서 이런 체험을 기반으로 Virtual 시뮬레이션이 연구 개발되고 있으며, 분석을 위하여 Constructive 시뮬레이션이 연구 개발되고 있다. 이런 시뮬레이션을 연동하여, VC(Virtual-Constructive) 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있고, VC 시뮬레이션 환경은 전투 환경의 가상적인 경험과 교전개체의 지능적인 전술을 동시에 시험할 수 있는 환경이다. 또한, 최근의 인공지능 연구를 위해, 사람의 행동을 학습하는 이미테이션 학습 혹은 역강화학습 분야는 VC 환경에서 수집된 인간 행동 데이터를 필요로 한다. 제시된 연구는 공중전 분야에 VC 시뮬레이션 환경의 사례를 보여주며, 이를 통해 수집된 인간 행동 데이터의 특징을 분석하고 있다. 본 논문을 통하여, 공중전 분야 VC 시뮬레이션 환경이 어떻게 구축될 수 있으며, 인공지능 학습을 위하여 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.
공중공간은 평면에 비해 넓고 많은 항공기들이 고속으로 비행하고 있다. 더불어 항공사고는 바로 대형사고로 이어지므로 공중상황 통제의 중요성은 항상 강조되고 있다. 그러나 항공기는 3차원 공간에서 복잡한 패턴으로 비행하기 때문에 통제하기가 매우 어렵다. 통제를 위한 공중상황 정보는 시각화 시스템을 통해 제공되고 있으나, 이를 운영하는 통제요원의 경험, 인지능력이 공중상황판단의 결정적 역할을 하고 있다. 그래서 정확한 상황판단을 위한 정보제공이 매우 중요하다. 본 논문에서는 공중상황에 대한 정확한 정보제공을 위해 비행경로를 이용한 시각화 기법을 제안한다. 대부분의 항공기는 정지하지 않고, 급격한 상태전이 없이 이동하므로 과거 비행자료를 통해 미래의 비행상태를 예측할 수 있다. 즉 과거 상태정보와 현재 상황정보를 통합하여 시각화하면 비행패턴을 예측할 수 있어 정확한 공중상황 판단이 가능하다. 이를 위해 실시간 자료를 분석하여 동적자료를 구분한다. 동적자료만으로 상태전이자료를 생성하고 비행경로 상에서 색상과 도형 및 기호화를 통해 시각화한다. 비행경로와 색상 및 기호화로 제공된 상태전이 시각화 정보는 항공기의 상승/하강, 가속/감속, 직진/선회, 기타 상태전이정보와 바람의 방향과 같은 공중 공간의 상황정보 둥을 제공할 것이다. 이를 통해 운용요원은 공중상황을 정확히 인식하고 신속하게 판다하여 통제함으로서 공중안전을 도모하고 통제업무를 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.
대개 전투기의 사진을 보면 주날개 양쪽 끝에 가늘고 긴 미사일이 한발씩 달려 있다. 그리고 전투기 배쪽에도 같은 것이 장착되어 있다. 무엇일까? 바로 공대공 미사일이다. 즉 하늘에서 적 전투기를 만나 공중전에 들어 갔을 때 적기를 향하여 쏘는 적외선 열추적 미사일인 것이다.
최근 선진국들은 신규 워게임모형 개발시 장차전 개념을 반영하기 위하여 미래전자의 주요기능인 C4ISR 및 객체지향 기법을 적용하려고 노력하고 있다. 이러한 워게임 모형들은 현실과 같은 가상환경에서 합동작전을 모의할 수 있으며 전략, 작전 및 전술 수준을 모두 고려할 수 있고 지상전, 공중전, 해상전, 미사일전, 정보전 등 현대 전투개념을 모두 반영할 수 있도록 초대형 시뮬레이션 시스템으로 발전되고 있다. 본 고에서는 C4I 기능통합 및 연동화 모의 논리중에서 전략기동, 전술기동, 교전평가, 전략수송, 표적탐색, 미사일 판정을 위한 모의 기법과 초대형 시뮬레이션 시스템의 자료/명령 전달 구조 및 하드웨어/소프트웨어 사양, 구성 모듈등을 분석한다. 특히 현재 미 합참에서 개발중인 JWARS모형의 주요 객체들인 전투공간개체(BSE: Battle Space Entity), 아크-노드 네트워크, 화력 집중점(FCPs: Fire Concentration Points) 등을 살펴보고 현대전의 가장 큰 특징인 C4ISR/(Command, Control, Communication, Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) 분야에서 표적탐지, 통신, 정보 모의 기법을 분석함으로써, 향후 한국적 여건에 적합한 분석모형 개발 방향을 제시하고자 한다.
상변화 메모리 소자의 고집적화를 위한 새로운 패터닝 공정을 위하여 블락 공중합체의 자가 조립 특성을 적용한 고분자 패턴을 TiN기판 위에 적용화기 위한 연구를 진행하였다. 블락 공중합체의 자기 조립에 의한 패턴의 모양은 각 기판과 블락 공중합체간의 상호작용에 따라 sphere, cylinder, lamellar 형태의 모양을 띄게 된다. 표면처리가 안된 TiN기판 위의 PS-b-PMMA 블락 공중합체의 패턴의 형태는 cylinder와 lamellar 구조가 섞여 있는 구조로써 PS-r-PMMA 랜덤 공중합체로 기판 표면을 처리해 줄 경우 좀 더 균일한 cylinder 패턴 구조를 얻을 수 있었다. PS-r-PMMA로 기판 표면 처리 전 후의 상호 작용의 변화를 알아보기 위하여 물방울 접촉각 테스트를 하였으며 랜덤 공중합체와 블락 공중합체의 표면 처리 열처리 조건에 따른 패턴 행태의 변화를 관찰하기 위하여 모두 24,48,72시간으로 변화시켜 열처리 하였다. 최종 열처리 후 블락 공중합체의 패턴 형태의 주사 전자 현미경 관찰을 위하여 acetic acid에 60분 동안 침지시켜 PMMA를 제거 후 괄찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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