• 제목/요약/키워드: 무기-표적 할당

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교전 효과 최대화를 위한 효율적인 무장 궤적 간 간섭 식별 알고리즘 (An Effective Interference Identification Algorithm between Weapon Trajectories for Maximizing the Engagement Effects)

  • 윤문형;박준호;김갑수;이정훈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.269-270
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    • 2019
  • 무장 비행 궤적 간 간섭을 식별하여 아군 무장간 충돌을 방지함으로써 단위 시간 당 교전 효과를 극대화하는 것은 다무장 대지 무기체계 운용에 있어서 필수적이다. 기존 연구에서는 연산 부하의 최소화를 목표로 3차원 무장 비행 궤적을 2차원 평면의 사격선으로 변환하여 간섭을 식별하는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존 연구는 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우 간섭으로 식별하고, 이에 대한 무장 할당을 해제함으로써 무장 활용도를 감소시키는 문제가 있었다. 이를 고려하여 본 논문에서는 교전 효과 최대화를 위한 효율적인 무장 궤적 간 간섭 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우, 해당 사격선을 3차원 평면에서 비행 궤적 간 비교 연산을 수행하여 실제 간섭 여부를 식별함으로써 무장 활용도를 최대화하는 것이 가능하다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 궤적 교차수는 최대 52.1% 감소하였으며, 그에 따른 표적 할당율은 최대 6.9% 향상됨을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.

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다수 표적 연속교전 상황에서의 최적 발사각 Sequence 결정 개념 연구 (Study on a Noble Methodology for the Automatic Decision of Optimal Launch Angle Sequence under Multi-Target Engagement)

  • 류선미
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.133-146
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    • 2016
  • 단일 발사대에 탑재된 다수의 유도탄이 다수의 표적과 순차적으로 교전하는 상황에서 발사대는 유도탄이 해당 표적을 타격할 수 있도록 적절한 발사각을 설정하여 구동하게 된다. 이 때, 개별 표적에 대해 할당된 순서대로 교전을 수행하게 되면 전체 교전 시간이 길어지며, 이동하는 표적이 교전 가능 영역을 벗어나게 되어 부분적으로 교전에 실패할 가능성이 있다. 따라서 다양한 표적 배치 상황에서 최적 교전을 수행할 수 있는 발사각 시퀀스(Sequence)에 대한 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 다수의 이동하는 표적이 있는 전장 시나리오에서 시뮬레이션을 통해 모든 발사각 시퀀스에 대한 결과를 계산하고, 이 중 전체 교전 시간을 최소화 하는 최적의 발사각 시퀀스를 추출하는 과정을 통해 표적 시나리오에 따른 시퀀스 결정 논리를 모델링하였다. 그리고 그 모델링 결과를 통해 나온 교전 시퀀스와 시뮬레이션을 통해 획득한 최적 혹은 준최적 발사각 시퀀스를 비교함으로써 본 연구에서 제안한 최적 발사각 시퀀스 결정 개념을 검증하였다.

지대지 유도무기의 건물 표적에 대한 무기할당(Weaponeering)도구 타당성분석 연구 (Suitability Analysis of Weaponeering Tool for Surface-to-Surface Guided Missile for Building Target)

  • 박진호;고기황;김영호
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.255-259
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    • 2013
  • To evaluate the suitability of the Weaponeering tool for the Surface to Surface Guided Missile at the Above-Ground Buildings, we analyzed the relation among SSPD, $MAE_{bldg}$, CEP and the number of missiles, expected damage etc.. According to the analysis, if the target Length is 100m, and $\sqrt{MAE_{bldg}}$ is longer than the target length, the tool is suitable but shorter than it, the tool is not suitable. So Morris Driels's Weaponeering Tool needs new adaptive algorithm to Translate as the Target size and $MAE_{bldg}$.

무기할당문제에서 유전자 알고리즘의 성능을 개선하기 위한 population 초기화 방법에 관한 연구 (A Study of population Initialization Method to improve a Genetic Algorithm on the Weapon Target Allocation problem)

  • 홍성삼;한명묵;최혁진;문창민
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.540-548
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    • 2012
  • 무기할당 문제(Weapon Target Allocation : WTA)는 전형적인 NP-Complete 문제로 공중에서 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이러한 NP-Complete 문제들은 주로 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 최적해를 찾는다. 유전자 알고리즘은 대표적인 휴리스틱 알고리즘으로 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보여주는 휴리스틱 알고리즘이다. 유전자 알고리즘의 단계 중에 population 초기화는 최초 염색체를 결정하는 문제로 유전자 알고리즘의 해의 질을 높일 수 있고, 탐색성능을 높일 수 있으나 많은 연구가 이루어지고 있지 않는 분야이다. 따라서 본 논문에서는 WTA 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 population 초기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 초기화할 때 WTA 문제 도메인의 특성을 반영하고, 우성유전자를 상속받는다. 또한, 문제 공간에서의 탐색 공간을 넓게 선정하여 질이 좋은 해를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 다른 알고리즘과의 다양한 속성의 비교분석 및 실험을 통해 성능을 분석하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 WTA 문제 해결에서 다른 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. 특히, 제안하는 알고리즘은 문제 상황에 따라 RMI 수치를 조정하여 적응성 있게 적용할 수 있기 때문에, 문제의 상황이 다양한 WTA 문제 도메인에 적용하기 적합한 알고리즘이다.

유도탄의 실시간 표적 재지정을 위한 랜덤 포레스트 기법과 시뮬레이션 기반 효과 분석 (Random Forest Method and Simulation-based Effect Analysis for Real-time Target Re-designation in Missile Flight)

  • 이한강;장재연;안재민;김창욱
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.35-48
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    • 2018
  • 북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.

베이지안 네트워크 학습을 이용한 방공 무기 체계에서의 위협평가 기법연구 (A Study of Threat Evaluation using Learning Bayesian Network on Air Defense)

  • 최보민;한명묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.715-721
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    • 2012
  • 위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.