국방 모델링 및 시뮬레이션에서 교전상황을 모의할 때 바람의 방향이나 세기, 온도, 장애물과 같은 다양한 요소들이 탄의 명중률에 영향을 줄 수 있다. 이러한 요소는 명중확률 값과 표적의 탄착위치에 영향을 줄 수 있기 때문에, 신뢰성 있는 무기효과 데이터를 얻기 위해서는 이러한 요소들을 고려해야 한다. 본 연구는 신뢰성 있는 무기효과 데이터 계산을 위한 시나리오 설정을 위해 군사 시나리오 정의 언어인 MSDL(Military Scenario Definition Language)의 확장을 제안한다. 기존 MSDL의 요소 중 무기효과 데이터를 산출과 관리에 영향을 주는 요소인 시나리오 식별자(ScenarioID), 환경(Environment), 조직(Organizations), 그리고 설치(Installations)의 하위에 일부 요소를 추가하고, 해당 무기효과 데이터를 효율적으로 획득하기 위하여 적용하기 위하여 교전결과 처리 요소(DamageAssessment)와 실험계획 요소(DesignOfExperiments)를 추가하였다. 확장된 MSDL을 사용한 시뮬레이션 시나리오는 무기효과 데이터 산출을 위한 실험 시나리오 설정에서 교전에 영향을 주는 요소를 쉽게 반영할 수 있다. 확장된 MDSL은 무기체계 효과분석을 위한 실행환경인 AddSIM 4.0의 시나리오 설정 기능으로 반영되었으며, 이는 신뢰성 있는 무기효과 데이터 산출에 활용될 것이다.
개체단위 M&S의 교전 결과에 대한 정확도를 높이기 위해서는 신뢰성 있는 무기효과지수를 바탕으로 피해 정도가 모의되어야 한다. 무기효과지수는 특정 교전 환경에서 무기체계와 표적에 대한 명중확률(Ph)과 살상확률(Pk)을 지수화한 값으로, 주로 JMEM 데이터나 JMEM 방법론에 따라 생산된 데이터가 활용되고 있다. 그러나 JMEM 방법론은 표적 중심부를 기준으로 원형공산오차를 통과하는 파편이나 탄의 격자 통과량으로 살상확률을 계산하기 때문에 지형, 대기, 장애물 등의 추가적인 환경 요소를 고려하기 위해서는 전문가에 의한 보정이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 다수의 교전 및 환경요소가 반영된 무기효과지수 생산을 위해 공학급 무기체계 모델을 활용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과 데이터를 바탕으로 메타모델을 생성하였다. 명중확률과 살상확률 메타모델로 로지스틱 회귀모델과 가우시안 프로세스 회귀모델이 각각 생성되었으며, 예시 시나리오에 적용하여 모델 적합도를 관찰하였다. 본 연구에서 제시한 절차를 따르면 개체단위 M&S의 입력자료를 효율적으로 생산할 수 있을 것으로 기대한다.
무기효과 산출을 위해 모델링 및 시뮬레이션 방법을 많이 사용하고 있다. 포병탄에 대한 무기효과 산출도 일부 진행되었으나, 장약의 선택에 따른 영향에 관한 연구는 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 장약에 기반한 포병탄 EFD 산출모형을 제시하고, 장약의 선택에 따른 3차원 건물표적에 대한 무기효과의 차이를 확인하고자 한다. 우선 산출모형의 입력데이터를 수집하고, 제시한 모형을 이용하여 요망효과 달성을 위한 발사탄수를 산출하였다. 마지막으로 제시된 모형의 검증을 위해 대응표본 t-검정을 실시하였다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방M&S 분야는 실 전장환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 국방 분야에서 군의 전투개념이 플랫폼 중심 전투(PCW, Platform Centric Warfare)에서 네트워크 중심전투(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화됨에 따라 무기체계 효과도 분석 및 이의 군사적 활용에서 스마트폰을 적용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 국방 M&S분야의 무기체계 효과도 분석 시, 기존 모델을 스마트폰에 적용하기 위해 클라이언트/서버 방식으로 재작성 해야 하는 비용, 특정 기기 및 OS에 따른 중복 개발 비용, 대규모 데이터 교환방법 및 보안의 부재는 무기체계 효과도 분석에 스마트폰의 사용을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 스마트폰을 무기체계 효과도 분석에 활용하기 위한 Smartphone Adaptor를 설계하고 구현한다. Smartphone Adaptor는 스마트폰의 GPS, motion정보 등과 같은 입력 데이터를 시뮬레이터에 전달하고 시뮬레이터로부터 시뮬레이션 진행상황 및 결과값을 받는 일련의 과정을 자동화하여 모델 작성비용을 절감한다. 또한 JSON과 SEED암호화 알고리즘을 통해 보안이 필요한 데이터에 대한 효율적 전송이 가능하도록 하였다. Smartphone Adaptor는 무기체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었다. 본 논문에서는, 화생방 시뮬레이터에 스마트폰을 Live장비로서 활용하는 예제를 통해, 국방 M&S를 위한 Live 시뮬레이션 제작에 Smartphone Adaptor가 효과적으로 상용될 수 있음을 보인다.
본 연구는 한국형 합동 전술데이터링크 체계 사업의 사례를 통해 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼에서 규정하고 있는 무기체계 소프트웨어 신뢰성 시험이 정의되기 전에 획득한 소프트웨어 자산을 안정적으로 무기체계에 통합하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 무기체계 소프트웨어 신뢰성 시험에 대한 개요와 한국형 합동 전술데이터링크체계 사업의 특성에 따른 신뢰성시험 적용의 문제점을 기술하고, 각 문제점에 대한 사업의 결정안과 이를 통한 기대 효과를 기술한다.
본 연구에서는 우리나라 국방 분야의 신뢰성의 제고하기 위한 국방 신뢰성 Master Plan의 구축이 시급하다고 판단하여 우리나라 국방 분야의 신뢰성 업무를 종합하는 기본 계획서인 "국방 신뢰성 Master Plan"을 제안하고자 한다. 이를 통하여 소요제기단계부터 설계 및 개발 단계, 양산 및 유지정비보수 단계, 운용단계에 이르기까지 신뢰성을 적용할 수 있게 됨으로써 무기체계의 작전수행능력 제고는 물론, 무기체계의 성능향상, 무기체계의 개발기간 단축뿐만 아니라 막대한 비용 절감 효과가 기대된다. 또한 무기체계의 각 개발 단계의 주요시점마다 신뢰성의 개념을 적용함으로써 체계의 운용유지비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것으로 기대되며, 국산무기체계의 국제경쟁력 향상을 통하여 경제발전에도 크게 기여할 것으로 전망된다.
우리 군이 그동안 전차, 자주포, 미사일 등 주요 무기체계를 개발하여 전력화 하면서 외형적으로 괄목할만한 성과를 이루어 왔음에도 불구하고, 개발된 무기가 실제 전장에서 어떤 효과를 발휘할 것인가에 대한 척도를 제시해 주는 무기효과자료를 산출하는 것에 대해서는 관심이 부족하였다. 이러한 이유로 아직까지 무기효과자료 산출을 위한 기반이 미흡하여, 무기효과자료는 대부분 미국으로부터 도입된 JMEM 자료를 활용하고 있고 미 확보된 자료에 대해서는 사용부서에서 각자 연구하여 데이터를 생산, 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 수행되어 온 무기효과 산출방법론을 연구하여 간편하면서도 적은 예산으로 신뢰성있는 무기효과자료를 산출할 수 있는 방법을 도출하는 데 중점을 두었다. 미국의 JMEM 방법론으로부터 식별한 절차 및 알고리즘을 활용하고, 현재 한국군이 보유하고 있는 유사 무기체계의 무기효과자료를 기초로 통계 및 시뮬레이션기법을 복합적으로 적용하여 직사화기 중 대표화기인 전차를 중심으로 살상확률(Pk)을 계산하는 방법론을 제시하였다.
4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.
본 논문은 SBA 효과도에 대한 이해를 기반으로 국방 무기체계 개발이 어떤 형태로 진행되어야 하는지에 대한 제안을 담고 있다. 이러한 연구가 필요한 이유는 기존의 국방무기체계도입 환경이 SBA의 필요성에 대해서는 인지하고 있으나 이의 적용 시 나타나는 효과에 대해 적절히 제시하지 못하고 있는 데에 있다. 이러한 효과를 제시하기 위해서는 무엇보다 모델링 및 시뮬레이션 수행 시의 비용에 대한 산정이 어떻게 될지에 대한 연구가 선행되어야 하고 이를 기반으로 무기체계 개발 시 발생되는 비용과 관련한 로그를 기록으로 남기는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 요구사항과 필요성을 기반으로 국방 무기체계도입을 관리하는 시스템의 구조와 구성을 제안하고 이를 기반으로 제안된 시뮬레이션 시스템을 결과물로 제시한다. 본 연구의 기여점은 그동안 고려되지 못한 SBA의 효과도를 수치적으로 나타내기 위한 방법을 제시하는 데에 있으며 이를 기반으로 국방환경에서 활용 가능한 시스템의 개발을 제안한 데에 있다.
무기체계 효과도 분석을 위한 통합 시뮬레이션 엔진은 모델의 개발부터 시뮬레이션 수행 및 분석에 이르는 모델링 및 시뮬레이션 전 단계에 걸쳐 도구와 서비스 및 인터페이스를 제공해야 한다. 다양한 국방 통합 시뮬레이션 엔진을 제공하고 있는 국외와는 달리, 국내에서는 자체적인 분산 실시간 모의체계 엔진에 대한 연구 및 개발이 미흡하여 무기체계 M&S(Modeling and Simulation) 활동 시 유사 업무가 반복되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 국외의 기 개발된 국방 M&S 모의엔진의 서비스를 비교 분석하여 무기체계 효과도 분석을 지원하기 위한 통합 시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation Engine for Interoperable Model)을 소개하고, OpenSIM에서 제공하는 서비스의 범위 및 내용을 정의한다. 정의된 서비스는 모델링 실행 분석에서 공통적으로 많이 사용되는 클래스, 함수 및 데이터 등을 구현하여 프로그래밍의 복잡도를 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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