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OneSAF 모델을 위한 명중률 데이터 변환 방법

A Study on Converting the Data of Probability of Hit(Ph) for OneSAF Model

  • 투고 : 2019.09.05
  • 심사 : 2020.06.08
  • 발행 : 2020.09.30

초록

OneSAF 모델의 활용이 본격화될 것으로 판단되는 현재 시점에서 가장 중요한 요소는 입력 데이터의 확보이다. 특히 모델 운용자들이 가장 결정하기 어려운 입력 데이터는 명중률과 살상률 데이터이다. 이러한 데이터들은 개발시험평가와 운용시험평가 기간 중에 실시되는 실사격 실험들을 통하여 결정되므로 많은 자원과 시간이 소요된다. 따라서 상대적으로 효율적이면서 비교적 정확한 방법들이 필요하다. 본 논문에서는 명중률 데이터를 확보할 수 있는 가능한 방안들을 검토하고, 방안별로 어떻게 데이터를 산출할 것인가에 대한 방법론을 소개하였다. 먼저 JMEM 도구들을 사용하여 산출된 결과로부터 OneSAF 모델의 명중률 데이터로 변환하기 위하여 필요한 방법을 제시하였다. 다음은 기존의 분석용 모델인 AWAM 모델에 입력 데이터로 존재하는 %로 표시된 명중률 데이터를 오차(mil)형태로 변환하는 방법인 오차요소법을 적용할 수 있음을 보였다. 더불어 소개된 오차요소법을 사용하여 명중률을 산출한 결과를 수행하였다. 오차요소법을 사용하여 공개된 사진 자료로부터 투사면적을 계산하여 보다 정확한 명중률을 계산하였다. 최종적으로 정확한 명중률 산출의 중요성을 명중률이 전투효과에 미치는 민감도 분석을 실시하여 입증하였다. 본 논문에서는 명중률 데이터 결정의 중요성과 꾸준한 명중률 데이터의 수집 및 분석으로 M&S 체계의 신뢰성이 향상되어야 하는 것을 강조하였다.

To use the OneSAF model for the analysis of Defence M&S, the most critical factor is the acquisition of input data. The model user is hard to determine the input data such as the probability of hit(Ph) and the probability of kill(Pk). These data can be obtained directly by live fire during the development test and the operational test. Therefore, this needs more time and resources to get the Ph and Pk. In this paper, we reviewed possible ways to obtain the Ph and Pk. We introduced several data producing methodologies. In particular, the error budget method was presented to convert the Ph(%) data of AWAM model to the error(mil) data of OneSAF model. Also, the conversion method which can get the adjusted results from the JMEM is introduced. The probability of a hit was calculated based on the error budget method in order to prove the usefulness of the given method. More accurate data were obtained when the error budget method and the projected area from the published photo were used simultaneously. The importance of the Ph calculation was demonstrated by sensitivity analysis of the Ph on combat effectiveness. This paper emphasizes the importance of determining the Ph data and improving the reliability of the M&S system though steady collection and analysis of the Ph data.

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