무기-표적할당(Weapon-Target Allocation: WTA)은 방어 무기체계의 신속하고 정확한 교전결심을 지원하기 위한 핵심적인 기술로서, 다수의 표적이 아군을 위협하는 상황에서 다수의 표적을 효과적으로 요격할 수 있도록 제한적인 무기자산을 효율적으로 할당하는 최적의 해를 찾는 문제이다. 최적의 해에 대한 평가 기준은 무기-표적 쌍들에 대한 요격확률의 합으로 계산된다. 요격확률은 무기가 표적을 요격하는 시점에 따라서 달라지므로, 정밀한 교전결심을 위해서는 요격 시점을 고려하여 무기를 할당하는 것이 중요하다. 특히나 초고속표적을 대응할 때는 표적의 속도가 매우 빨라 요격할 수 있는 시간이 매우 짧기 때문에 더욱 중요하다. 이러한 요구사항에도 불구하고 기존 연구에서는 요격 시점을 고려한 무기할당에 대한 연구가 미진하였다. 본 논문에서는 요격 시점을 고려한 무기할당 알고리즘을 제안하고자 하며 알고리즘에 대한 성능으로 표적에 대한 요격률뿐만 아니라, 표적 출현부터 요격까지의 소요시간인 교전반응시간을 분석하여 신속대응에 대한 성능도 함께 제시한다.
동적 무기할당 문제는 전형적인 NP-완전 문제로써 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이는 매우 시간 제약적인 문제로써 가능한 단 시간 내에 적절한 무기할당 및 대응을 도출하여야 하지만 매우 유동적인 전장 환경에서 이는 쉽지 않다. 최근 이와 같이 높은 복잡성을 가진 빅데이터를 기반으로 하는 응용에서 분산 처리 시스템을 활용한 분석 및 처리에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있고, 대표적인 프레임워크로써 맵리듀스가 활용되고 있다. 그러나 맵리듀스는 전체 데이터에 대한 일괄 처리 기능만을 제공하므로 동적 데이터에 대한 유전자 알고리즘의 수행이 쉽지 않고, 최종 결과 도출에 여전히 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘 기반의 동적 무기할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘의 연속적인 데이터 처리의 지원을 위해 새롭게 추가 및 제거된 무기-표적 데이터만을 분석하고, 이를 기 분석 완료된 데이터와 결합하여 최종 결과를 도출한다. 이를 통해, 신속한 동적무기할당의 수행이 가능하다.
교전 초기에 높은 위협도를 가진 다수의 표적에 대해 적을 신속하게 제압하기 위해서는 단 시간 내에 가능한 많은 무장을 발사할 수 있도록 적시에 효과적인 무장 할당을 수립하여 교전 효과를 극대화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다표적 다무장 환경에서 신속 대응 무기 체계를 위한 무장 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 무장군 별 방위각 크기 기준으로 표적을 정렬하여 방위각 기준으로 표적군-무장군 간 집단 할당을 수행한 후, 산출된 표적의 위협도 기준으로 표적-무장 간 개별 할당을 수행하여 복잡도 낮은 연산으로 신속 대응이 가능한 사격 계획을 수립하여 교전 효과를 극대화한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과, 제안하는 알고리즘은 대규모의 전장 환경에서도 빠른 시간 내에 높은 표적 할당률을 보이는 효과적인 무장할당을 수행함으로써 신속 발사 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장할당 문제를 제안하였다. 무장할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대한 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장할당 문제에 전역 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장할당문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전통적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장 할당 문제를 제안하였다. 무장 할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대해 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장 할당 문제에 근 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장 할당 문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전형적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
In this paper, a new type of weapon-target assignment(WTA) problem has been suggested that reflects realistic constraints for sharing target with other weapons and shooting double rapid fire. To utilize in rapidly changing actual battle field, the computation time is of great importance. Several metaheuristic methods such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, and Particle Swarm Optimization have been applied to the real-time WTA in order to find a near optimal solution. A case study with a large number of targets in consideration of the practical cases has been analyzed by the objective value of each algorithm.
저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.
The Weapon-Target Assignment(WTA) problem can be formulated as an optimization problem that minimize the threat of targets. Existing methods consider the trade-off between optimality and execution time to meet the various mission objectives. We propose a multi-agent reinforcement learning algorithm for WTA based on mean field game to solve the problem in real-time with nearly optimal accuracy. Mean field game is a recent method introduced to relieve the curse of dimensionality in multi-agent learning algorithm. In addition, previous reinforcement learning models for WTA generally do not consider weapon interference, which may be critical in real world operations. Therefore, we modify the reward function to discourage the crossing of weapon trajectories. The feasibility of the proposed method was verified through simulation of a WTA problem with multiple targets in realtime and the proposed algorithm can assign the weapons to all targets without crossing trajectories of weapons.
For optimizing the operation plan when strike packages attack multiple targets, this article suggests a new mathematical model and a parallel hybrid genetic algorithm (PHGA) as a solution methodology. In the model, a package can assault multiple targets on a sortie and permitted the use of mixed munitions for a target. Furthermore, because the survival probability of a package depends on a flight route, it is formulated as a mixed integer programming which is synthesized the models for vehicle routing and weapon-target assignment. The hybrid strategy of the solution method (PHGA) is also implemented by the separation of functions of a GA and an exact solution method using ILOG CPLEX. The GA searches the flight routes of packages, and CPLEX assigns the munitions of a package to the targets on its way. The parallelism enhances the likelihood seeking the optimal solution via the collaboration among the HGAs.
이 연구는 현재 개발이 진행 중인 장갑차량 상부 공격용 지능형 탄약을 포함한 155mm 포병 탄약의 전시소요량을 산정하는 방법론을 정립하려는 것이다. 종래의 워게임 시뮬레이션에 의한 방법에서는 장갑표적 공격용 무기체계별 기대점유비율이 지상군 및 공군간에 과도하게 차이가 발생하고 있다. 또한 상향식 소요산정방법은 최소소요량에 비하여 너무나 과도하게 산출하는 경향이 있으므로 이러한 점들을 보완하기 위하여 표적 수량에 따른 무기체계별 할당에 의한 하향식 모형을 구성한 것이다. 이모형이 워게임에 의한 상향식 소요산정보다는 더 믿을 만한 결과를 산출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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