본 논문에서는 무인전투기의 지형추종을 위한 궤적생성, 유도, 항법 알고리즘을 구현하고 이를 통합하였다. 적 방공망 제압과 같은 위험한 임무를 수행하는 무인전투기는 적의 대공방어망으로부터 생존성을 높이기 위해서 지면을 근접하여 비행하는 지형추종 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 무인전투기가 지형추종 비행을 하기 위해서는 경로생성, 유도, 그리고 항법 분야 알고리즘이 통합되어야 한다. 본 논문에서는 항법 알고리즘으로 GPS가 교란된 상황을 대비하여 비선형 필터 기반의 지형참조 항법을 사용하였다. 경로생성을 위해 지형추종에 적합한 경로생성 기법으로 보로노이 다이어그램을 이용하여 적의 대공망을 회피하는 수평경로를 생성하고, Cubic Spline 기법을 사용하여 정해진 수평경로 상에서 지면과의 근접비행이 가능한 수직경로를 생성하였다. 유도 알고리즘으로 전방주시점 기반의 유도법칙인 Follow-the-Carrot 기법과 Pure Pursuit 기법을 사용하여 생성된 경로를 추종하게 하였다. 제안한 통합알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
1910년대부터 드론은 군사용으로 주로 정찰, 공격 표적 등의 특수 목적으로 사용되다가 현재는 재난 방재, 탐사, 방송 촬영, 우범지역 감시 등 다양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 드론의 활용이 군수분야부터 민간분야 이르기까지 폭넓게 사용됨에 따라 드론을 표적으로 한 전파교란, GPS 스푸핑, 하이재킹 등 해킹이 발생하기 시작했다. 최근에는 무선 네트워크 해킹에 드론을 사용한 사례가 발표된 바 있다. 특히, 군사 분야에서 드론에 인공지능 기술이 적용될 경우에는 드론에 의한 무인전투체계 해킹이 발생하게 될 것이다. 또한, 드론이 무선통신 중계소 역할을 하는 것처럼 해킹 프로그램을 탑재한 드론이 원거리에 위치하고 있는 해킹 실행 드론까지 해킹 프로그램을 중계하는 기능도 가능할 것이다. 아울러 GPS 교란 장치를 탑재하여 무인전투체계에 대한 신호 교란도 가능하게 될 것이다. 본 논문에서는 전장에서 드론을 이용한 보안 위협과 예상되는 해킹 시나리오를 제안함으로써 드론에 의한 보안 위협의 심각성을 인지시키고자 한다.
드론봇 전투체계는 4차산업혁명에서 미래 전장의 대표적인 모델이다. 드론봇에서 무인정찰 탱크로봇은 인간보다 더 높은 전투력으로 인명 피해를 최소화하며 비용을 절감할 수 있다. 그러나 전장 환경은 장애물, 적 상황 등 매우 복잡하므로 탱크로봇을 조종사가 제어 할 필요도 있다. 탱크로봇은 ICT 신기술의 로봇으로서 해킹 공격이 가능하며, 제어에 이상이 생기면 조종 및 통제에 위협을 줄 수 있다. 탱크로봇과 컨트롤러의 통신구간에 블루투스 Sniffing 공격을 하여, 블루투스에 대한 취약점을 소개하고, 보안대책으로 MAC주소 노출예방과 통신 구간 암호화를 이용한 대책을 제안하였다. 본 논문은 미래 군 작전에 운용될 탱크로봇에 대한 취약점을 최초로 제시하였으며, 국방 드론봇 부대에 활용될 수 있는 기초자료가 될 것이다.
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않아 장거리 통신이 보장될 수 없는 전술 무선 네트워크에서 무인체계 간의 양방향 인증 프로토콜을 제안한다. 모든 무인체계는 작전에 투입되기 전에 인증에 필요한 정보들을 안전하게 할당 받는다. 제안하는 프로토콜은 해시 충돌을 유발하는 임의의 데이터들을 사용하여 인증 코드를 생성한다. 인증 요청자는 생성한 인증코드, 무인체계의 ID와 시간정보 등으로 인증요청메시지를 구성한다. 그리고 인증요청메시지는 사전에 분배된 비밀키로 암호화하여 전송된다. 수신자는 인증요청메시지를 복호화하여 인증코드를 검증함으로써 인증요청자를 인증한다. 제안하는 프로토콜의 성능을 다양한 공격 시나리오를 대상으로 분석한 결과, 제안하는 프로토콜이 메시지 재전송, 위장, 메시지 변형 등 다양한 공격에 안전할 뿐 아니라, 장거리 통신이 요구되는 별도의 인증서버가 불필요하고 통신 오버헤드, 인증 소요시간 측면에서 효율적임을 확인하였다. 또한 제안한 프로토콜의 파라미터 값이 성능에 미치는 영향을 분석하여 보안 요구 수준에 따른 적절한 파라미터 값 선정 가이드를 제시하였다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내·외 적으로 AI 기반의 MUM-T 복합전투체계 고도화와 이를 통한 산업의 활성화가 글로벌 이슈로 급부상하고 있다. 그러나 우리의 국방부 방위사업법은 무기체계 자체기기 중심으로 MUM-T 실증이 이루어져 무기체계의 운용 부분에 대한 고도화에 NATO 선도국 대비 다소 미흡한 것으로 판단된다. 우리의 미래 글로벌 UGV, UAV, UMS 등 MUM-T 복합전투체계의 국제경쟁력 강화를 위해서는 자율화 MUM-T 개념 정립, 자율화·상호운용성·데이터 표준화 기반의 국방 AI MUM-T 최상위 플랫폼 구축과 운용, 국가과학기술자문회의와 같은 대통령소속의 국방혁신위원회의 신설과 심의·자문 기능 강화·추가가 요구된다.
Since the concept of Manned-UnManned Teaming(MUM-T) and Unmanned Aircraft System(UAS) can efficiently respond to rapidly changing battle space, many studies are being conducted as key components of the mosaic warfare environment. In this paper, we propose a rule-based AI engagement model based on Basic Fighter Maneuver(BFM) capable of Within-Visual-Range(WVR) air-to-air combat and a simulation environment in which human pilots can participate. In order to develop a rule-based AI engagement model that can pilot a fighter with a 6-DOF dynamics model, tactical manuals and human pilot experience were configured as knowledge specifications and modeled as a behavior tree structure. Based on this, we improved the shortcomings of existing air combat models. The proposed model not only showed a 100 % winning rate in engagement with human pilots, but also visualized decision-making processes such as tactical situations and maneuvering behaviors in real time. We expect that the results of this research will serve as a basis for development of various AI-based engagement models and simulators for human pilot training and embedded software test platform for fighter.
최근 러시아·우크라이나 전쟁에서 볼 수 있듯이 군수지원은 현대전에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소 중의 하나이다. 군수지원은 모의 논리의 특수성과 복잡성으로 인해 대부대 분석 모델과 전문적인 기능 모델 중심으로 발전되어 왔지만, 교전급 분석 모델에서는 군수지원에 대한 요구가 상대적으로 높지 않았다. 그러나 대대급 이하 제대에서도 무인 수송자산을 이용한 재보급 필요성이 제기되면서, 이의 전투 효과를 분석하기 위한 모의 기법도 함께 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 대대급 이하 제대의 탄약 재보급 논리를 기반으로 교전급 분석 모델을 위한 재보급 과업 모델을 설계한다. 재보급 과업 모델은 다음과 같은 순서로 도출되는 의사결정트리를 기반으로 동작한다. 먼저, 사전 반복 모의실험을 통해 여러 가지 쌍방 교전 조건과 아군의 탄 잔여량에 따른 피아 손실교환비를 수집한다. 이어서, 쌍방 교전 조건, 탄 잔여량, 손실교환비로 표현되는 의사결정 트리를 만든다. 의사결정트리는 전투모의 실행 간에 적의 위협 강도, 피지원 부대의 탄 잔여량 등을 고려하여 재보급 우선순위를 결정하는 데 사용된다. 끝으로 제안된 모델의 실행 가능성을 OneSAF 기반 소부대 전투 모의실험을 통해 입증한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.662-674
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2017
This paper describes the multidisciplinary design optimization (MDO) process of a tailless unmanned combat aerial vehicle (UCAV) using global variable fidelity aerodynamic analysis. The developed tailless UAV design framework combines multiple disciplines that are based on low-fidelity and empirical analysis methods. An automated high-fidelity aerodynamic analysis is efficiently integrated into the MDO framework. Global variable fidelity modeling algorithm manages the use of the high-fidelity analysis to enhance the overall accuracy of the MDO by providing the initial sampling of the design space with iterative refinement of the approximation model in the neighborhood of the optimum solution. A design formulation was established considering a specific aerodynamic, stability and control design features of a tailless aircraft configuration with a UCAV specific mission profile. Design optimization problems with low-fidelity and variable fidelity analyses were successfully solved. The objective function improvement is 14.5% and 15.9% with low and variable fidelity optimization respectively. Results also indicate that low-fidelity analysis overestimates the value of lift-to-drag ratio by 3-5%, while the variable fidelity results are equal to the high-fidelity analysis results by algorithm definition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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