Artillery fire power due to effectiveness which is hard to predict well-planned and surprising attack can give a fear and shock to the personnel and is a very core weapon system and takes a critical role in wartime. Therefore in order to maximize operational effectiveness, Army required protecting artillery and takes a quick attack action through rapid construction of artillery's positions. The artillery use artillery's position to prevent exposure by moving to other position frequently. They have to move and construct at new artillery's positions quickly against exposing existed place by foe's recognition. These positions should be built by not manpower but engineering construction equipment. Because artillery positions have to protect human and artillery equipment well and build quickly. Military engineering battalion have lots of construction equipment which include excavator, loader, dozer, combat multi-purposed excavator, armored combat earthmover dump truck and so on. So they have to decide to optimal number of Team combining these equipments and determine construction sequence of artillery's position in operational plan. In this research, we propose to decide number of Team efficiently and allocate required construction's positions for each Team under constraints of limited equipments and time. To do so, we develop efficient heuristic method which can give near optimal solution and be applied to various situation including commander's intention, artillery position's priority or grouping etc. This heuristic can support quick and flexible construction plan of artillery positions not only for using various composition's equipment to organize Teams but also for changing quantity of positions.
The artillery is a key element of the ground forces operation during wartime, and the military engineers support the artillery position development operation to support the smooth operation of the artillery. In establishing the artillery position development operation plan, the commander requires more than his intuition to find the best option reflecting a number of elements of the battlefield situation which changes every minute. Moreover, the number of available equipment is smaller than the number of required position developments, and the effective equipment operation becomes essential element of this issue. This study quantified the capability of the available engineering equipment, organized a number of teams enabling equipment to put out the maximum capacity based on the quantified figures, and formed the model which allocates the team to the developing points to minimize the developing time. The goal programming method was applied to resolve the problem. The developed model was applied to compare the total mission duration following the number of teams, the variable for commander's decision, and the result of this study can be used as the quantitative data for commander's decision making process in establishing the artillery position development support operation through effective equipment management.
Currently, increasing the number of artillery units requires more deployment space in FABA. However, available positions of artillery units in FEBA is limited due to mountainous terrains. Therefore, it is hard to find enough artillery position space in accordance with the field artillery mannual. This paper studies on determination of the size of battery position in order to maximize the firing-effectiveness and to minimize the enemy threat. Also, it studies the possibility of reducing the size of a battery position. The optimum size of a battery position id obtained by using Dantzig's model and Supper Quick II model which produces the probability of kill data with various input data. As a result, it shows that the size of battery position can be reduced without decreasing the firing-effectiveness.
The ROK Army must detect the enemy's location and the type of artillery weapon to respond effectively at wartime. This paper proposes a radar positioning model by applying a scenario-based robust optimization method i.e., binary integer programming. The model consists of the different types of radar, its available quantity and specification. Input data is a combination of target, weapon types and enemy position in enemy's attack scenarios. In this scenario, as the components increase by one unit, the total number increases exponentially, making it difficult to use all scenarios. Therefore, we use partial scenarios to see if they produce results similar to those of the total scenario, and then apply them to case studies. The goal of this model is to deploy an artillery locating radar that maximizes the detection probability at a given candidate site, based on the probability of all possible attack scenarios at an expected enemy artillery position. The results of various experiments including real case study show the appropriateness and practicality of our proposed model. In addition, the validity of the model is reviewed by comparing the case study results with the detection rate of the currently available radar deployment positions of Corps. We are looking forward to enhance Korea Artillery force combat capability through our research.
This paper aims to examine the constructional background and process of the Japanese military installations of Oiyang-po(外洋浦), especially based on the military secret documents. Furthermore, it aims to analyze the characteristics of the remains. The results are as follow; 1) The number of the Japanese military secret documents concerning with the installations of Oiyang-po, summed up to 33s. Especially, 14 documents about the expropriation of the lands and houses, and the constructions of the artillery position are reserved in "Mildae-ilgi"(密大日記)written from 1893 to 1942. 2) Imperialist Japan constructed firstly the military installations of Oiyang-po against the Russo-Japanese War. After the moving of the artillery headquarters into Masan in 1911, these installations had been maintained for the defense of Busan and Jinhae Bays. 3) As soon as 1904, the lands and houses of Oiyang-po were forcibly expropriated according to (韓日議定書). The Korean Government payed the expropriation prices to the dwellers. But the amount of money were too small and were lately payed. Moreover the dwellers' fishery right were never recompensed. 4) In 1904, the artillery headquarters and position were constructed by the 3rd Chookseong-dan(築城團) under the command of Matsui, a military engineer officer. The executional constructions were accomplished by the Japanese construction contractors. 5) After the moving of the artillery headquarters into Masan in 1911, the 3rd Chookseong-dan had usually repaired and consolidated the explosive warehouses and artillery facilities. 6) The artillery position constructed with the thick concrete walls was located at the foot of the mountain in back. It's plan was similar to the rectangular shape. It reserved six 280㎜ howizers and several explosive warehouses. 7) The reserve funds and arsenal funds were used for the constructions. And the items of expenses such as the establishments of the electric lights and communication networks, and the repairs of the explosive warehouses were mainly recoded in "Mildae-ilgi".
본 논문은 포병진지 구축계획 문제의 효과적인 해결을 위해 해당 문제를 최적화 모형으로 형성하고, 현실규모 문제 해결을 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 포병진지 구축계획은 공병부대의 지원 포병부대 결정과 공병 지원팀 편성, 편성된 공병 지원팀의 포병부대 지역 내 포병진지 구축일정을 수립하는 의사결정을 포함한다. 군에서는 포병진지 구축계획을 담당자의 경험적 지식을 바탕으로 수립한다. 본 논문에서는 공병부대의 포병진지 구축 일정계획 문제를 효과적으로 해결하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안한다. 해당 모형의 목적은 공병 지원팀으로 구축이 요구되는 모든 포병진지를 구축 완료하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 것이다. 또한, 현실규모 문제 해결을 위해 포병진지 구축계획 문제를 분할하여 해결하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제한한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 두 가지 실험을 실시한다. 제안한 휴리스틱 알고리즘은 소규모 문제를 이용한 최적해 근접성 실험에서 최적해 대비 평균 6.44% 오차범위의 해를 도출했으며, 포병진지 200개 이상인 문제를 이용한 현실규모 문제 해결 가능성 실험에서 문제를 해결하는 데 평균 79.8초가 소요되었다.
In this paper, we deal with the vehicle routing problem that could establish operational plan of military engineer for survivability support of artillery position construction. We propose VRPTW(vehicle routing problem with time-window) model of special form that considered service level to reflect the characteristics of military operations rather than the logic of economic efficiencies in the objective function. Furthermore we suggest modified particle swarm optimization algorithm for service based vehicle routing problem solution that can be possible to search in complicated and uncertain area and control relation softly between global and local search.
육군의 공병은 여러 장비를 이용하여 다양한 작전을 수행 중이며, 대표적인 군사작전 분야로는 포병 진지구축지원이 있다. 포병은 아군의 후방에서 화력으로 적의 중심을 타격하는 임무를 수행하며, 이때 사격 위치 노출 방지를 위해 한 진지에서 여러 차례 사격 후 진지를 반드시 이동해야 함에 따라 제한된 수의 장비를 효율적으로 운용하여 다수의 진지를 신속히 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 진지 구축시 제약조건을 반영하여, 공병장비-팀(작업)-진지간 최적할당이 가능한 수리모형과 휴리스틱 알고리즘을 제시하고 이에 대한 실험결과를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 최적화 수리모형은 작은 크기의 문제에서는 최적해를 도출하나, 실제 공병대대 및 여단 규모의 장비배치 문제에서는 최적해 도출에 장시간이 소요되는 한계가 존재함에 따라, 수리모형 기반의 휴리스틱 역시 제안하였다. 해당 휴리스틱은 1단계에서 수리 모형의 일부 변수의 정수제약 조건을 완화하고 할당에 대한 최적해를 구하고, 해당 해를 원 수리모형에 추가하여 최종 해를 구하는 형태로 설계하였다. 이러한 휴리스틱은 최적해의 도출은 보장하지는 못하나 문제의 크기가 커져도 빠른 시간에 해를 도출할 수 있었다.
In this paper, a BLDC(Brushless DC) motor control system for driving fins to control the flight attitude of the guided artillery munition is developed. This system adopts a sensorless control scheme without any position sensor such as a Hall sensor fragile at high altitudes. The sensorless control of the BLDC motor is achieved by using commutation signals obtained from the measured pole voltages. The position control of the fin is also performed by using of the estimated speed from the commutation signals. The experimental results on the actual fin drive system demonstrated that the developed sensorless control algorithm can give an excellent position control performance.
Increasing the number of artillery units requires more deployment space in the field operation area. However, there is limited space available in FEBA due to mountainous terrains. Therefore most artillery units cannot occupy enough deployment space which is proposed in the field artillery mannual(FM) to maximize the firing-effectiveness and to minimize the enemy threat. This paper studies the problems of reducing the size of a battery deployment space being applied currently without decreasing the firing-effectiveness of the battery. The optimum size of a battery position is obtained by using Lemus and David's allocation model and Supper Quick II Model which produces the probability of kill data with various input data. The result shows that the battery deployment space can be reduced without decreasing the firing-effectiveness in the example problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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