본 논문은 유도형 활공 탄약의 운용 개념을 소개하고, 이를 위한 항법 알고리듬을 제안하였다. 유도형 활공 탄약은 기존의 유도형 탄약과는 다르게 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하며, 이를 위해 날개 전개 전 탄체의 회전은 제거된다. 따라서 일정한 회전속도를 고려한 기존 유도형 탄약 항법 알고리듬은 활공 중에는 사용할 수 없다. 또한 탄체의 회전이 제거되면 회전 관성이 작아져 횡축이 불안정해져 횡축 가속도를 제어해야 하고, 이로 인해 롤 자세에 의한 횡축 중력 가속도 성분을 알 수 없다. 따라서 횡축 중력 가속도 성분을 기반으로 롤 자세를 추정하는 등속 수평 비행 상태를 가정한 기존 항법 알고리듬은 사용할 수 없다. 본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 회전 중 상태 추정을 위해서는 Lucia가 제안한 알고리듬을 사용하였고, 활공 중 상태 추정을 위해서는 새로운 항법 알고리듬을 제안하였다.
21세기 첨단과학기술의 발전과 불특정 위협 그리고 세계적 무기체계 발전추세를 감안한 화포의 사거리 증가는 한계에 도달하고 화력운용개념 또한 정밀타격을 요구하고 있는 상황하에서, K9 신형 155밀리 자주포를 통하여 종심지역의 적 전차 및 인원표적을 공격하는 능력을 갖추며, 지능형 탄약을 개발할 수 있는 기반을 조성하고, 국내 독자적인 장거리 탄약개발기술을 확보했다는 측면에서 개발의의 및 성과가 매우 크다 하겠다. 따라서 한국의 지정학적인 전략적 요충지로서 항상 주변 강대국 위협에 대비하는 전투력을 구비하도록 방위산업체 주도의 무기개발이 일반화되어야 할 것이다.
본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 유도 법칙 및 제어기에 대해서 연구하였다. 기존의 유도형 탄약은 활공 없이 목표물을 타격하기 위한 유도 단계만 있지만, 유도형 활공 탄약은 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하기 때문에 활공 유도 단계가 추가 되어야 한다. 본 논문에서는 벡터필드를 이용하여 탄약의 진입각을 만족시키기 위한 경로점까지 유도하였고, 종말 유도에서는 목표물 타격을 위해 비례항법유도 기법을 적용하였다. 또한 각 활공 영역별로 운동 모델을 선형화하고 각각에 맞는 제어기를 설계한 후, 선형 보간법을 이용하여 제어기의 이득 값을 계산한 뒤 제어에 사용하였다.
이 연구는 현재 개발이 진행 중인 장갑차량 상부 공격용 지능형 탄약을 포함한 155mm 포병 탄약의 전시소요량을 산정하는 방법론을 정립하려는 것이다. 종래의 워게임 시뮬레이션에 의한 방법에서는 장갑표적 공격용 무기체계별 기대점유비율이 지상군 및 공군간에 과도하게 차이가 발생하고 있다. 또한 상향식 소요산정방법은 최소소요량에 비하여 너무나 과도하게 산출하는 경향이 있으므로 이러한 점들을 보완하기 위하여 표적 수량에 따른 무기체계별 할당에 의한 하향식 모형을 구성한 것이다. 이모형이 워게임에 의한 상향식 소요산정보다는 더 믿을 만한 결과를 산출한다.
The configuration model of a ballute type RAID(Ram Air Inflated Decelerator) for reducing the high speed and high revolution of smart submuntion is designed and tested. Three dimensional incompressible turbulent flow computational fluid dynamic analysis for the assembly of ballute and submunition is performed and pressure distribution, velocity, and drag around the assembly is calculated. Aerodynamic characteristics of the ballute assembly such as air flow inside and outside of the ballute and pressure distribution is clearly shown and it's drag coefficient is computed. Trajectory analysis of the submunition is performed and is in good agreement with the descending trajectory data of experimental model tested.
본 논문에서는 데이터 기반 정보 고도화를 통해, 사격전술지휘 의사결정체계의 Assisted Decision-Maker인 AI 부전포대장을 구현하는 방법론을 제시한다. 전포대장은 지휘결심의 말단에 있는 지휘관으로서, 최종적인 의사결정자이다. 이들의 지휘결심이 보다 견고하고 신속하게 이루어지도록 하는 것이 전쟁 승패에 매우 중요한 요소이다. 화력체계를 언급하는 경우 JMEM 탄약효과가 자주 언급되고 한국형 구축 사업이 아직 진행 중이기도 하지만, 완료되더라도 임의의 지형과 전술상황 각각에 대한 유용성까지를 입증하는 데에는 또 다른 기간과 노력이 요구된다. 본고에서는 AI 플랫폼 구축의 실제 사례가 전무한 상황에서 AI 부전포대장 구축을 위해 필요한 연구의 범위와 그 대상을 살펴보고, 지능형 사격지휘체계의 구축 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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