국방과학연구소는 해군 전투실험을 위한 시뮬레이션 통합개발환경(QUEST)을 개발하였으며 본 논문은 QUEST의 수중교전 시뮬레이션을 응용을 위한 해군무기체계 모델 라이브러리 개발에 대하여 기술한다. 모델은 기본적으로 함정 및 무장체계 간의 수중교전 효과도 및 전술 개발 목적으로 개발되었다. 수중교전 임무공간과 기존 운용모델 기능 분석을 통하여 표준 모델구조를 정립하고 구성 컴포넌트를 개발하였다. 각각의 컴포넌트는 무기체계 구성부의 기능을 잘 정의한 표준화된 체계, 부체계, 알고리듬 모델이며 모델간 표준 인터페이스를 정의하였다. 모델 라이브러리를 이용하여 사용자는 최소한의 도메인지식으로 기존 모델을 재사용하고 새로운 모델을 효율적으로 조립가능하며 사용자간에 모델을 공유하고 협업할 수 있다.
본 연구에서는 수중 환경에서의 교전급 모의를 위한 분산 시뮬레이션 시스템에서 모니터링 시스템을 설계 및 구축한다. 국방 분야에서 모델링 및 시뮬레이션(M&S)을 통한 검증은 비용, 시간, 및 노력의 측면에서 효율적인 접근 방법으로 주목되어 왔으며, 무기체계의 도입의 각 단계에서 시뮬레이션 기반의 획득(Simulation-Based Acquistion : SBA)이 필수 프로세스로 지정되었다. 그러나 복잡한 전장 환경을 전반적으로 묘사하는 방대한 시뮬레이션 시스템의 개발은 많은 자원을 요구한다. 따라서 이미 개발된 한정적인 목적을 갖는 시뮬레이터들을 조합하여 새로운 시뮬레이션 시스템을 구축하는 분산 시뮬레이션 시스템을 통해 시스템의 개발에 투입되는 비용 및 시간의 절약이 가능하다. 분산 시뮬레이션 시스템 중 High-Level Architecture(HLA)는 미국 표준으로 지정되었고, 이것을 구현한 Run-Time Infrastructure(RTI)는 미들웨어로서 효율적인 분산 시뮬레이션 시스템의 구축을 도와준다. 본 연구의 핵심 목적은 HLA/RTI 기반의 수중 교전 모의 시뮬레이션 시스템에서 수행 목적에 적합한 모니터링 요소를 도출하고, 그 체계 및 표현 방안을 설계하여 시뮬레이션을 분석하는 시스템의 구현에 있다.
In this paper, the result of study on the effectiveness of anti-submarine defense plan according to the disposition of surface ships has been proposed. The surface ship carries a hull mounted sonar(HMS) as a underwater sensor and a torpedo acoustic counter measure(TACM) as a soft-kill weapon against torpedo attacks from the enemy. Nowadays these underwater systems have been combined into a integrated anti-submarine warfare combat system. And in the real anti-submarine operation environment, several surface ships cooperate for executing ASW plans. Considering these ASW systems and the ASW environment, the models of underwater systems mounted on an surface ship and the a general model of anti-submarine defense plan are proposed. And we designed a scenario for conducting simulations to evaluate the ASW plan according to the variation of the range and the relative angle between surface ships and a capital ship. The simulation results show the effectiveness of ASW plan depends on the formation of surface ships and a capital ship.
본 논문에서는 전장 환경 요소 및 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 통합하여 관리하는 전투 공간 모델(Battle Space Model)을 제안한다. 전투 공간 모델은 전장의 지형 정보와 환경 요소를 저장하는 Geographic Information System(GIS) Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보에 전장 환경 요소의 영향을 고려하는 Propagator Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 저장하는 Logger Model, 그리고 플랫폼 모델 간의 상호 작용(encounter) 시점을 예측하고 상호 작용 시점까지 시간을 건너뛰는 Spatial Encounter Predictor(SEP) Model로 구성된다. 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성되어 있는 플랫폼 모델과 추가 작업 없이 직접 연결하기 위해, 전투 공간 모델 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성하였다. 본 연구에서는 전투 공간 모델을 적용하여 수중운동체 교전 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 플랫폼 모델 각자가 반영하던 전장 환경 요소를 전투 공간 모델이 일괄적으로 반영함으로써 플랫폼 모델 개발을 단순화 할 수 있었다. 또한 각 플랫폼 모델은 다른 플랫폼 모델과의 정보 교환을 고려하지 않고 전투 공간 모델과의 정보 교환만을 고려하면 되므로, 플랫폼 모델을 중립적으로 구성할 수 있었다.
본 논문은 분산 시스템에서의 표준합성환경 기반 수중 교전 시뮬레이션을 위한 방법론이다. 수중 교전 시뮬레이션의 경우 염분과 수온 등의 수중 환경 데이터를 시뮬레이션에 반영하는 것이 중요하다. 분산 시뮬레이션 시스템에서 이러한 환경 데이터의 재사용성과 상호운용성 향상을 위해 합성 환경 표현 및 교환 표준(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification, SEDRIS(ISO standard for environmental data))이 개발되었고, 본 논문에서는 SEDRIS를 활용하여 수중 합성환경을 구축한다. 본 논문을 통해 SEDRIS가 합성환경 데이터의 국제 표준이지만 그 방대함과 복잡함으로 인하여 사용이 저해된 문제점을 대기/해양 환경에 대해 효율적인 SEDRIS 기술 활용 방법을 제시하여 해결한다. 본 논문의 최종 목적은 대기/해양 환경 표현을 위한 다차원 격자 기반의 SEDRIS 구조를 구축하고, High Level Architecture (HLA)/Run-Time Infrastructure (RTI) 기반의 분산 시스템에서 대기/해양 합성전장환경 구축에 SEDRIS 적용 방법을 제시한다.
최근 무기체계는 성능이 다양하고 복잡해지고 있으며 에 따라 개발 위험 요소가 증대하고 있다. 이에 따라 무기체계 회득 비용의 감소 및 획득 기간의 감소 요구가 증대되고 있다. 이와 같은 획득 환경 아래에서 무기체계를 보다 효율적으로 개발하기 위하여 무기체계 소요제기에서부터 국방 M&S 기법을 적용할 필요성이 대두되면서 M&S 체계를 개발하여 적용하고 있다. 분산 환경하에서 모델링 및 시뮬레이션에 대한 중요성이 강조되면서 시뮬레이션 모델들의 상호운용성, 재사용성 및 확장성을 향상시키고 데이터 교환 및 시간 진행을 조절하는 등의 장점을 지닌 HLA, SEDRIS 등의 M&S 표준이 개발되었고 상호운용성을 개선시킬 수 있도록 체계공학적인 절차인 FEDEP(Federation Development & Execution Process)을 개발하고 이 절차의 사용을 권장하고 있다. 본 논문에서는 5단계의 표현을 기준으로 사용하여 해양무기체계 시뮬레이션 기반 설계 기술 구축 연구의 해양무기체계 Test Bed를 개발하기 위한 Prototype으로 수중 교전 시뮬레이터(Underwater Engagement Simulation:UNES)를 구성함에 있어 통합 아키텍처로 HLA를 채택하고 있다. 따라서, 미래의 확장성을 위하여 FEDEP에 따라 시뮬레이터를 개발하였으며 UNES 개발에 FEDEP를 적용하는 과정을 기술하고 그 과정 동안에 확인하여야 할 사항에 대하여 정리하였다.
함정 교전이 수상, 수중, 공중의 적에 대한 동시다발적인 복합전 형태로 발전함에 따라 함정의 복합전 대응을 위한 체계성능 및 전술 분석의 중요성 또한 커지고 있다. 특히, 복합전을 효과적으로 분석하기 위해서는 함정에 탑재된 탐지체계의 제한된 성능자원을 적절히 활용할 수 있는 시뮬레이션 연구가 필요하다. 본 연구는 함정의 복합전 분석을 위해 DEVS(Discrete Event Systems Specifications) 형식론 기반의 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 복합전 상황을 시뮬레이션 하기 위해 전투 플랫폼과 무장 객체를 일반화한 모델을 포함한다. 또한, 제한된 탐지자원을 활용하여 임무를 수행해야 하는 복합전의 특성을 고려하여 탐지성능 할당 알고리즘을 제안하고 함정의 탐지체계 모델에 적용한다. 시뮬레이션 실험으로 수상, 공중, 육지의 적 세력에 대한 복합전 상황을 가정하여 제안 모델을 적용하였다. 탐지체계의 탐지자원 할당 강도, 적군의 규모, 아군의 출항위치를 변경한 시나리오에 대하여 복합전의 효과도 분석을 수행하였고, 자원할당 기능이 교전 시간 및 성공에 미치는 영향을 결과로 제시하였다. 제안 모델의 연구 결과가 향후 다양한 복합전 상황에 대한 함정의 전술 분석에 공학적 근거로 활용되기를 기대한다.
In the simulation of underwater vehicles such as a submarine or a torpedo, various type of simulations like an engineering level simulation for predicting the performance precisely and an engagement level simulation for examining the effectiveness of a certain tactic is required. For this reason, a tactics manager which can change the behavior of a simulation model according to external tactics is needed. In this study the tactics manager supporting a script language and engine which can represent various tactics and can help users define external input tactics for the tactic manager easily is suggested. Python and Lua which are representative among script languages have been compared and analyzed from the viewpoint of a tactic manage, and the tactic manger using the script engines of those script languages was implemented. To demonstrate the effectiveness of the tactic manager, a target motion analysis simulation of the warfare between a submarine and a surface ship.
In this paper, we have described the characteristics of the Underwater Distributed Sensor Network (UDSN) and proposed the conceptual design guideline by an effectiveness analysis. To perform the effectiveness analysis, we defined an battlefield environment, and then analyzed principal components which compose the UDSN to find out simulation parameters and system constraints. We have chosen a measure of effectiveness based on a target trajectory, which could enhance intuitive understanding about current status, and performed various simulations to reveal critical design parameters in terms of sensor node types, arrangement, cost and combination of detection information.
본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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