• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.471-472
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• 2014

무기-표적할당(Weapon-Target Allocation: WTA)은 방어 무기체계의 신속하고 정확한 교전결심을 지원하기 위한 핵심적인 기술로서, 다수의 표적이 아군을 위협하는 상황에서 다수의 표적을 효과적으로 요격할 수 있도록 제한적인 무기자산을 효율적으로 할당하는 최적의 해를 찾는 문제이다. 최적의 해에 대한 평가 기준은 무기-표적 쌍들에 대한 요격확률의 합으로 계산된다. 요격확률은 무기가 표적을 요격하는 시점에 따라서 달라지므로, 정밀한 교전결심을 위해서는 요격 시점을 고려하여 무기를 할당하는 것이 중요하다. 특히나 초고속표적을 대응할 때는 표적의 속도가 매우 빨라 요격할 수 있는 시간이 매우 짧기 때문에 더욱 중요하다. 이러한 요구사항에도 불구하고 기존 연구에서는 요격 시점을 고려한 무기할당에 대한 연구가 미진하였다. 본 논문에서는 요격 시점을 고려한 무기할당 알고리즘을 제안하고자 하며 알고리즘에 대한 성능으로 표적에 대한 요격률뿐만 아니라, 표적 출현부터 요격까지의 소요시간인 교전반응시간을 분석하여 신속대응에 대한 성능도 함께 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.469-470
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• 2014

동적 무기할당 문제는 전형적인 NP-완전 문제로써 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이는 매우 시간 제약적인 문제로써 가능한 단 시간 내에 적절한 무기할당 및 대응을 도출하여야 하지만 매우 유동적인 전장 환경에서 이는 쉽지 않다. 최근 이와 같이 높은 복잡성을 가진 빅데이터를 기반으로 하는 응용에서 분산 처리 시스템을 활용한 분석 및 처리에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있고, 대표적인 프레임워크로써 맵리듀스가 활용되고 있다. 그러나 맵리듀스는 전체 데이터에 대한 일괄 처리 기능만을 제공하므로 동적 데이터에 대한 유전자 알고리즘의 수행이 쉽지 않고, 최종 결과 도출에 여전히 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘 기반의 동적 무기할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘의 연속적인 데이터 처리의 지원을 위해 새롭게 추가 및 제거된 무기-표적 데이터만을 분석하고, 이를 기 분석 완료된 데이터와 결합하여 최종 결과를 도출한다. 이를 통해, 신속한 동적무기할당의 수행이 가능하다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.55-58
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장할당 문제를 제안하였다. 무장할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대한 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장할당 문제에 전역 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장할당문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전통적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.539-544
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장 할당 문제를 제안하였다. 무장 할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대해 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장 할당 문제에 근 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장 할당 문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전형적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.441-453
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• 2017

In this paper, a new type of weapon-target assignment(WTA) problem has been suggested that reflects realistic constraints for sharing target with other weapons and shooting double rapid fire. To utilize in rapidly changing actual battle field, the computation time is of great importance. Several metaheuristic methods such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, and Particle Swarm Optimization have been applied to the real-time WTA in order to find a near optimal solution. A case study with a large number of targets in consideration of the practical cases has been analyzed by the objective value of each algorithm.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권4호
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• pp.287-295
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• 2022

저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.337-345
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• 2020

The Weapon-Target Assignment(WTA) problem can be formulated as an optimization problem that minimize the threat of targets. Existing methods consider the trade-off between optimality and execution time to meet the various mission objectives. We propose a multi-agent reinforcement learning algorithm for WTA based on mean field game to solve the problem in real-time with nearly optimal accuracy. Mean field game is a recent method introduced to relieve the curse of dimensionality in multi-agent learning algorithm. In addition, previous reinforcement learning models for WTA generally do not consider weapon interference, which may be critical in real world operations. Therefore, we modify the reward function to discourage the crossing of weapon trajectories. The feasibility of the proposed method was verified through simulation of a WTA problem with multiple targets in realtime and the proposed algorithm can assign the weapons to all targets without crossing trajectories of weapons.

• 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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.566-578
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• 2017

For optimizing the operation plan when strike packages attack multiple targets, this article suggests a new mathematical model and a parallel hybrid genetic algorithm (PHGA) as a solution methodology. In the model, a package can assault multiple targets on a sortie and permitted the use of mixed munitions for a target. Furthermore, because the survival probability of a package depends on a flight route, it is formulated as a mixed integer programming which is synthesized the models for vehicle routing and weapon-target assignment. The hybrid strategy of the solution method (PHGA) is also implemented by the separation of functions of a GA and an exact solution method using ILOG CPLEX. The GA searches the flight routes of packages, and CPLEX assigns the munitions of a package to the targets on its way. The parallelism enhances the likelihood seeking the optimal solution via the collaboration among the HGAs.

• 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.