본 논문에서 우리는 워게임에서 가상군의 행위를 결정하는 목표지향행위계획방법과 상황변동 시 상황에 따라서 새로운 계획을 시행하는 재 계획방법에 대하여 제안한다. 이러한 행위계획 방법은 기존의 유한상태기계(Finite State Machine)를 이용한 행위결정 방법보다 유연하고 다양한 상황을 보다 현실적으로 묘사할 수 있기 때문에 풍부한 표현력을 제공할 수 있다. 따라서 가상군의 행위를 실제 군인과 유사한 수준으로 모사할 수 있는 장점이 있다. 다만, 유한상태기계처럼 결정적이지 않기 때문에 가상군의 행위결정 과정을 분석하거나 의도적으로 특정한 행위를 수행하도록 하는 데에 있어서는 어려움이 따른다. 우리는 본 논문에서 제안한 방법을 공군 전투비행기 모델에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 그 결과 실제 군인이 상황에 대처하는 것과 유사하게 행위를 결정하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 행위계획 방법과 실험결과 그리고 향후 연구과제에 대하여 설명한다.
최근 군은 과거 냉전시대와 다른 상황에 능동적으로 대처하고 비용 대비 훈련의 효과를 극대화하기 위한 방안으로 모델링 시뮬레이션 기법에 많은 관심을 보이고 있다. 이 모델링 시뮬레이션을 이용한 훈련이 효과적이기 위해서는 좀 더 사실적인 전장 환경과 전투상황을 모의해야 하는데, 최근에 이를 위해서 컴퓨터상에서 인간 행위와 부대의 집단논리를 표현하는 CGF(Computer Generated Forces)에 대한 기술 개발이 주목받고 있다. 인간 행위를 모델링하는 CGF는 자동화된 병력을 모의함으로써 적군을 모의하거나 미래 전투실험, 새로운 전투개념 개발 등 중요하면서도 다양한 역할을 수행 할 수 있다. 이번 연구에서는 CGF 가상군인의 자율지능화의 방안을 고찰해보고자 한다. 군사시뮬레이션상의 가상군인의 자율지능화의 첫걸음인 과업행위 목록의 적용을 과업행위의 기본요소인 METT+T를 기반으로 그 적용과정을 설명한다. 또한 군사모의 논리는 참 진의 이진값 표현이 외에도 '보유 무기가 충분하면 급속 공격을 빠르게 하라'와 같은 모의 규칙상에서는 군사 전문가에 의해서 결정될 수밖에 없는 '충분하다', '빠르다'와 같은 퍼지 팩트가 존재한다. 이러한 주관성이 가미된 많은 군사모의 논리를 완벽히 표현하기 위해서는 퍼지 추론을 이용하는 것이 효과적인데, 이를 이번 소부대 전투 시뮬레이션에 적용하여 보다 사실적인 모의가 가능하도록 하였다.
The driving position of head restraints and the relative risk of neck injury were studied in the computer simulation. MADYMO human model with the detail neck model was used to define the magnitude and direction of internal forces acting on the cervical spine during rear-end impact and to determine the effect of the initial position of the occupant's head with respect to the head restraints. Maximum reaction forces were generated during the head contact to the restraint and relatively large forces were generated at each spinal components in lower cervical spine in proportion to backset and height distance increasement.
Military deception is an action executed to deliberately mislead enemy's decision by deceiving friendly forces intention. In the lessons learned from war history, deception appears to be a critical factor in the battlefield for successful operations. As training using war-game simulation is growing more important, it is become necessary to implement military deception in war-game model. However, there is no logics or rules proven to be effective for CGF(Computer Generated Forces) to conduct deception behavior automatically. In this study, we investigate methodologies for CGF to learn and conduct military deception using Reinforcement Learning. The key idea of the research is to define a new criterion called a "deception index" which defines how agent learn the action of deception considering both their own combat objectives and deception objectives. We choose Korea Marine Corps Amphibious Demonstrations to show applicability of our methods. The study has an unique contribution as the first research that describes method of implementing deception behavior.
In This paper proposes the control algorithm for quadruped robots on irregularly sloped uneven surface. Body balance is important in stable running locomotion. Since the body balance is determined by the forces applied at the feet during touchdown phase, the ground reaction force is controlled for stable running. To control the forces at each foot, the desired force is generated. The generated desired force is compared with actual contact force, then, the difference between them modifies the foot trajectory. The desired force is generated by combination of the rate change of the angular and linear momentum at flight. Then the rate change of momentum determines each force distribution. The distribution of the force is carried out by fuzzy logic. The computer simulation is carried out with the commercial software RecurDyn$^{(R)}$. Dynamic model simulation program show that the stable running on the irregularly sloped uneven surface are accomplished by the proposed method.
Robotic devices have been widely used in many medical applications due to their accuracy and programming ability. One of the applications is a virtual reality medical simulator, which trains medical personnel in a computer generated environment. In this paper, we are going to present an application, an epidural anesthesia trainer. Because performing epidural injections is a delicate task, it demands a high level of skill and precision from the physician. This trainer uses a robotic device and computer controlled solenoid valve to recreate interaction forces between the needle and the various layers of tissues around the spinal cord. The robotic device is responsible for generation of interaction forces in real time and can be used to be haptic guidance that allows the user to follow a previous recorded expert procedure and feel the encountered forces.
This paper presents a real-time haptic rendering method for a realistic force feedback in a remote environment with varying communication time-delay. The remote environment is assumed as a virtual environment based on a computer graphics, for example, on-line shopping mall, internet game and cyber-education. The properties of a virtual object such as stiffness and viscosity are assumed to be unknown because they are changed according to the contact position and/or a penetrated depth into the object. The DARMAX model based output estimator is proposed to trace the correct impedance of the virtual object in real-time. The output estimator is developed on the input-output relationship. It can trace the varying impedance in real-time by virtue of P-matrix resetting algorithm. And the estimator can trace the correct impedance by using a white noise that prevents the biased input-output information. Realistic output forces are generated in real-time, by using the inputs and the estimated impedance, even though the communication time delay and the impedance of the virtual object are unknown and changed. The generated forces trace the analytical forces computed from the virtual model of the remote environment. Performance is demonstrated by experiments with a 1-dof haptic device and a spring-damper-based virtual model.
에이전트는 특정 목적을 위해 행동을 하는데 이것은 자율지능형 가상군(Computer Generated Forces, CGF)의 공통된 요소이다. 목적을 달성하기 위해 지정된 스크립트를 따라 행위를 하거나 업무 수행의 계획을 세우는 것을 기본적인 에이전트의 지능이라 볼 수 있는데 이보다 더 발전된 지능 에이전트는 계획을 세우는 것뿐만 아니라 계획했던 수행이 어려울 때 계획을 다시 수정하거나 새로운 계획을 적응적으로 만들어내는 것이다. 계획을 수행 할 때 에이전트가 목적을 위한 적응적 행동을 하려면 목표를 달성할 가능성이 적어질 때 스스로 계획을 수정하고 이러한 방식으로 수정되는 방법을 계속적으로 학습하여 차후 같은 경우에는 학습이 반영된 더 좋은 계획 및 전술을 반영하도록 해야 한다. 즉, 목표와 현재의 상태를 실시간으로 분석하고 측정하여 목표 달성도를 정량적으로 계산하고 측정값이 임계값보다 적으면 수정된 계획을 선택하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 위와 같이 에이전트가 목표 달성 가능성이 적어질 때 적응적으로 계획을 새롭게 수정하여 적용하는 방법을 연구한 목적 지향적 행위계획 방법을 제안한다.
본 논문에서는 워게임에서 가상군 개체가 주어진 임무와 상황에 따라서 행위를 계획하여 실행하는 새로운 자동계획 기법을 제안한다. 임무를 부여받은 가상군은 먼저임무를 완료하는데 필요한 과업을계획한 후 각 과업을달성 하는데 필요한 행위를 계획하여 실행한다. 과업과 행위는 계층적으로 구성되어 있으며 이를 시작하는데 필요한 개시조건과 완료를 확인하는 종료조건을 포함한다. 가상군은 계획된 과업에 대하여 과업수행에 필요한 행위들의 개시조건이 일정치 이상으로 만족되는지 체크하고 만족되면 행위를 수행하며 이 행위는 종료조건이 만족될 때까지 지속된다. 종료조건이 만족된 경우 계획된 다음 행위에 대하여 개시조건을 체크하여 행위하는 과정이 반복된다. 상황이 변화되어 계획된 행위의 개시조건이 만족하지 못하면 퍼지규칙으로 이를 판단하여 새로운 결정을 내릴 수 있다. 제안한 방법을 구현해 특정 시나리오 상황에서 실험한 결과 제안한 방법이 주어진 과업에 대하여 올바른 계획을 스스로 생성함을 보였고 또한 상황 변화에 대하여 능동적으로 대처하는 모습을 볼 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 더 발전시키면 보다 더 자율적 행위를 수행하는 가상군을 모의할 수 있을 것이다.
가상군의 자율행위 모델링은 전장모의모델링 시스템의 성능을 결정하는 주요한 요소이다. 불확실한 상황을 확률적으로 고려하여 최적의 의사결정을 가능하게 하는 POMDP (partially observable Markov decision process) 모델은 가상군의 자율행위 모델링에 있어서 매우 자연스러운 프레임워크이다. 그러나 POMDP 모델의 높은 계산복잡도로 인한 최적 행동정책 계산의 어려움은 POMDP 모델을 이용한 가상 군의 자율행위 모델링을 저해하는 요소이다. 본 논문에서는 대규모 가상군의 자율행위 모델링을 위해 factored POMDP 모델을 이용한다. 그리고 "Hasty Defense" 사례연구를 통해 그 효과를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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