• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.17-22
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• 2023

4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2020

본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.