대화력전이란 전장인식, 지휘통제 그리고 정밀무기에 의해 달성되어 질 수 있는 고 반응성 타격체계를 포함하는 복합체계로서 특성 되어 질 수 있다. 현재의 모델링 방법론은 복합체계를 위한 적절한 방법론을 제공하지 못하고 있으며, 시간 소모적이고 많은 비용을 요구하는 모델링 시뮬레이션 도구들을 이용하고 있다. 본 연구에서는 대화력전 효과분석을 위한 시뮬레이션 분석 방법론 및 도구 개발을 설명하고, 그를 통해 어떻게 시간과 노력의 낭비를 최소화하여 분석실험을 실시함으로서 의사 결정을 효율적으로 지원해 줄 것인가를 제시하고 있다. 개발된 대화력전 시뮬레이션 분석 도구는 Enemy 블럭, ISR 블럭, C2 블럭, Shooter 블럭으로 이루어져 있으며, 시뮬레이션 비전문가나 도메인 전문가의 사용 편의성을 위해서 모델이 가지고 있는 각 파라미터뿐만 아니라 알고리즘을 사용자에 의해서 쉽게 변경할 수 있는 환경으로 구성되어져 있다.
현대 실시간 분산 시뮬레이션은 실기동-가상-구성급을 연동한 합성전장 환경 구축과 무기체계 전 수명주기를 지원하는 시뮬레이션 기반 획득 실현을 위한 개발환경 구축에 노력을 경주하고 있다. 이에 본 논문에서는 정찰용 무인기 개념연구 단계에서 적용된 체계 분석 및 설계를 통합한 UML 모델링 및 시뮬레이션 개발 환경에 대해서 서술한다. 또한, 체계 분석 및 설계를 효율적으로 수행하기 위해서 UML 시뮬레이션과 X-Plane 가시화를 연동한 통합 프레임워크를 제안하고, 구현 내용, 실험 결과 분석 및 결론에 대해서 기술한다.
본 연구는 미국방성에서 시뮬레이션 시스템간의 표준화 분산 미들웨어 기술인 HLA와 이산 사건 시스템 형식론(DEVS: Discrete Event System Specification)을 이용한 가상전장 분산 시뮬레이션을 목적으로 한다. 최근 군체계 시뮬레이션은 지상전, 공중전, 해상전, 미사일전, 정보전 등 현대 전투개념을 모두 반영할 수 있도록 그 활용 범위가 넓어지고 있다. 따라서 기존에 개발되어 사용되고 있는 각종 군체계 시뮬레이션들을 통합하여 운영하려고 하고 있으나 각각의 시뮬레이션들은 그 목적에 따라 각기 다른 환경에서 개발되어졌기 때문에 통합환경을 제공하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존에 연구된 DEVS 기반 가상전장 환경을 확장하여 전장의 다양한 요소들을 계층 구조적으로 통합하고 HLA이 적용하여 분산 시뮬레이션 실험을 하였다. 이렇게 함으로써 분산 환경 하에서 통합 가상 전장 환경을 제공할 수 있으며, 대단위 부대의 실험시 시뮬레이션의 성능향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 원격감시 및 로봇제어를 위하여 로봇기술(RT, Robot Technology)과 정보기술(IT, Information Technology)의 융합기술인 RITS을 활용하여 구현된 정찰 및 전투 로봇의 프레임워크를 제안한다. 구현된 시스템에서 로봇에 장착된 카메라폰은 로봇을 제어하는데 활용할 뿐만 아니라 원격지에 있는 운용자의 스마트폰으로 영상정보를 전송한다. 따라서 운용자는 스마트폰의 주변지역을 정찰할 수 있다. 또한 운용자는 스마트폰을 이용하여 로봇의 움직임을 제어할 뿐만 아니라, 스마트폰으로 명령을 내려 로봇에 장착한 무기를 발사할 수 있다. 실험결과, 3세대 이동통신을 이용하여 원격지에서 실시간으로 로봇의 주변 환경을 정찰하고 로봇을 제어 할 수 있을 뿐 아니라, 시야에서 관찰되는 영역에 로봇 있을 경우 2세대 이동통신이나 유선 전화기를 이용하여 실시간으로 로봇을 제어할 수 있다.
전투 시스템은 목적에 따라 각기 다른 특성을 가지는데, 주요 목적과 관련된 기능을 하는 부품이 다른 기능과 관련된 부품보다 중요하다. 또한 이러한 부품의 피격 확률은 면적에 비례한다고 볼 수 있다. 따라서 부품의 중요도 및 피격 확률을 모두 고려하여 취약성 분석이 이루어져야 하며, 전투 시스템의 설계 단계에서부터 분석된 결과를 반영하여야 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 관련 연구를 바탕으로 FMECA 기반의 위험도를 적용하고, 전차의 구성 부품별 위험도를 도출하기 위한 방법과 계산 기준을 정의하며, 통합 위험도를 이용한 부품별 취약성 분석 방법을 제안한다. 추가적으로, 제안한 기법을 자동화해주는 위험도 기반의 취약성 분석 프로그램을 개발하고, 그것을 활용하여 제안한 기법의 유용성을 실험한다.
MMORPG와 같은 게임에서 근접전투가 벌어지는 샷에서 프라이머리 액터들간의 오클루젼이 종종 발생한다. 본 논문은 미디엄 샷(medium shot) 기법으로 오클루젼을 해결하고 오버-숄더 샷(over-shoulder shot) 기법으로 대결구도를 강화하는 미디엄 오버-숄더(Medium and Oversholder, MOS) 기법을 제안한다. 미디엄 샷 기법은 4개의 기준점을 설정하고. 오버-숄더 샷 기법은 측면의 기준점을 가변적으로 위치시키며 오클루더는 두 개의 스피어로 대체한다. 레이와 스피어가 교차하는지 여부로 잠재적 오클루젼 상태가 판별되면 오클루더의 우측 또는 좌측으로 카메라를 이동시키고, 오클루젼이 해결되면 이동을 멈춘다. 실험결과 MOS 기법은 샷당 평균 $13.7{\mu}s$ 의 연산시간의 성능을 보였으며, 오클루젼은 평균 9.26% 비율로 뷰어의 시선 장애에 영향을 주진 않았다.
본 연구에서는 군용 전투차량 궤도 패드용으로 사용되는 고무 배합물의 내크랙성 향상을 위해 기계적 물성이 우수한 천연고무를 이용하여 크랙 개시 저항성 즉, 인열 에너지와 크랙성장 저항성인 크랙 성장 속도를 평가하였다. 내크랙성에 영향을 주는 인자는 여러 가지가 있으나, 본 실험에서는 주로 충전제인 카본블랙과 가교 시스템을 평가하였다. 본 연구결과 촉진제의 함량이 황의 함량과 동일 할 때 내크랙성이 가장 우수하였다. 또한 카본블랙은 보강성이 우수한 hard black의 일종인 ISAF (N220)가 강도 및 가공성에서 가장 우수한 것으로 평가되었으며 적정 함량은 50phr이었다.
Warfighting experimentation is an important process for identifying requirements against changing military environment and for verifying proposed measures for reforming military service. The wargame simulation experiment is regarded as one of the most effective means to warfighting experimentation, and its importance is increasing than ever. On the other hand, the results of wargame experiments could be unreliable due to the uncertainty involved in the experimental procedure. To improve the reliability of the experimental results, systematic experimental procedures and analysis methods must be employed, and the design and analysis of experiments technique can be used effectively for this purpose. In this paper, AWAM, a wargame simulator, is used to optimize the organization of operational troops. The simulation model describes a warfighting situation in which the 'survival rate of our force' and the 'survival rate of the enemy force' are considered as responses, 'the numbers of weapons in the squad' as control factors, and 'the uncontrollable variables of the battlefield' as noise factors. In addition, for the purpose of effective experimentation, the product array approach in which the inner and outer orthogonal arrays are crossed is adopted. Then, the signal-to-noise-ratio for each response and the desirabilities for the means and standard deviations of responses are calculated and used to determine a compromise optimal solution. The experimental procedures and analysis methods developed in this paper can provide guidelines for designing and analyzing wargame simulation experiments for similar warfighting situations.
무장통제 소프트웨어는 무장체계와 연동하여 함정 전투체계 내 무장 운용을 지원하는 기능을 수행한다. 무장통제 소프트웨어는 무장체계에 의존적이므로 연동 정보 변화에 따라 소프트웨어 수정이 필연적으로 이뤄지는 특성을 가진다. 소프트웨어의 수정은 신뢰성 시험과 같은 검증 단계를 반드시 거쳐야 하므로 개발 비용의 상승을 초래한다. 본 논문에서는 기존 무장통제 소프트웨어의 수정 요소를 최소화하기 위해 무장통제 소프트웨어 표준 아키텍처를 설계하였다. 연동 정보 관리를 위해 휘처 모델(Feature Model)로 공통요소와 가변요소를 구분하였고 디자인패턴 중 전략 패턴(Strategy Pattern)을 적용하여 소프트웨어 구조를 개선하였다. 소프트웨어 평가 실험을 통해 제안한 아키텍처가 기존 무장통제 소프트웨어보다 개발 비용이 감소하고 변경용이성과 재사용성이 향상된 것을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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