무인전투차량은 군사과학기술의 영역에서 전투전력 핵심수단으로서 활용성이 인정되며, 인명손실의 최소화, 국방력 상승을 기대할 수 있다. 무인전투차량을 통한 무인전투체계 구축은 유기적으로 결합된 단위 시스템을 기반으로 조합된 복합운용개념에 해당하며, 전투력을 중장기적으로 확보하기 위한 하나의 수단으로서 국방획득 체계수립, 무인체계기술연구 등 다양한 영역으로 그 적합성을 부여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 4차 산업혁명의 변화와 더불어 첨단과학기술의 발전에 따른 해당 기술을 접목한 미래 유·무인 혼합 보병분대 운용 시 전투효과를 전투실험 기법을 적용하여 도출해 보는데 목적이 있다. 과거 인간 및 수동적 기술을 활용한 전쟁 수행방식에서 무인·자동화·정보화 등 디지털 기술로 변화하고 있다. 이러한 변화에 부응하고 미래 전쟁에 대비하기 위해 육군의 가장 기본 조직이자 직접적인 전투를 수행하는 분대의 부대구조를 보완하는 방안을 모색해 본다는 측면에서 전투실험을 통해 미래 유·무인 혼합 보병분대의 전투효과를 측정했으며, 일정 부분 효과가 있음을 확인 할 수 있었다. 미래 유·무인 혼합 보병분대 부대구조 발전을 모색할 시 여러 전투상황 속에서 AWAM 모델을 이용하여 실험한다면, 좀 더 최적화된 미래 유·무인 혼합 보병분대 부대구조를 찾는데 도움을 줄 것이라 생각한다.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.
종래의 stand-off 무인항공기가 감시와 정찰에 초점이 맞춰져 있었다면, 무인전투기는 여기서 더 발전하여 극한상황에서의 전투임무를 수행한다. 미래의 전장에서 무인전투기는 유인전투기가 수행하였던 적 방공망제압임무(SEAD)와 같은 극한상황의 임무를 수행할 것이며, 임무 수행 중 지대공 미사일등과 같은 각종 위협에 직면하게 될 것이다. 현재 항공기의 전투생존성에 대하여 많은 연구가 진행되고 있지만 이것은 대부분 유인전투기의 위약도와 취약도를 개선하는 방안에 대한 것이다. 무인전투기의 생존성을 고려한 설계는 일반적으로 유인전투기와 유사할 수 있으나, 임무수행환경 및 형상과 성능에 있어 유인전투기와 차이가 존재하므로 생존성에 영향을 미치는 변수들에 있어 정량적, 정성적인 차이가 존재 한다. 본 논문에서는 무인전투기의 생존성 요소 중 위약도에 영향을 주는 요소를 유인전투기인 F-16C/D와 무인전투기 X-45A를 예제로 하여 식별하고 그 민감도를 몬테카를로 모사법을 이용하여 분석하였다
미래 전장은 IT기술 및 생명공학, 무인화, 인공지능 분야의 민간기술 발전이 군사기술 발전과 전투수행 방법을 선도하고, 인공지능 및 인지기술 등 무인화기술의 발전으로 정보수집, 표적식별, 지뢰제거 및 오염제독 등 지원임무는 물론 교전임무를 수행할 수 있는 무인장비가 개발됨으로써 무인전투개념이 가시화되고 있다. 그러므로 이번 논고에서는 무인장비 중 군사용 로봇에 대해 살펴보고 활용 방안을 제시해보고자 한다.
본 논문은 란체스터 방정식을 이용하여 우리의 무인전투기(블루군)과 적 무인전투기(레드군) 간의 교전 결과를 예측하였다. 란체스터 법칙은 군단의 전력이 전투원 수에 비례한다는 제1법칙(linear law)과 전투원 수의 제곱에 비례한다는 제2법칙(square law)가 있다. 제1법칙은 게릴라전에 적합한 법칙이고 제2법칙은 전면전에 적합한 법칙으로 알려져 있으며 일반적으로 제2법칙이 많이 쓰인다. 란체스터의 제2법칙을 이용하여 교전 결과를 예측하였다. 교전에서 승리하기 위한 전투손실률 값은 물론 필요 전력수를 추산하였고, 우리 군의 피해를 1대 미만으로 만들기 위한 전력수도 예측하였다. 적 무인전투기와 아군 무인전투기의 전투 대수가 같을 경우 승리를 보장받으려면 전투손실률이 1:1.5 이상이 되어야 한다.
4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.
영국 공군(RAF)의 미래 공세적 공중시스템(FOAS)은 토네이도 공격기와 영국 해군의 토마호크 지상공격 순항미사일을 2018년경부터 퇴역시키는 대신 무인전투항공기(UCAV)를 필요에 맞게 배치시키는 것이다. 영국 공군 무인전투항공기는 기본적인 영역인 적방공망제압(SEAD) 작전도 가능할 것이다. (중략)
전문 서비스로봇인 국방 무인 로봇은 무기체계 개발 시, 소요군의 운용개념 미확정, 국내 로봇 기술수준(TRL) 및 기술성숙도 미흡 등으로 무인체계의 소요기획 및 전력화 소요 반영이 되지 않고 장기적인 획득 대안으로 생각하고 있으나, 미국의 미래 전투체계(Future Combat System)에서 보듯이 네트워크 중심전(NCW)으로의 전장 환경변화 등 무인전투체계의 통신 및 소프트웨어(복합체계 공통운용환경(SOSCOE: System of Systems Common Operating Environment))의 중요성은 더욱 커지고 있다. 국가적으로는 국방 무인 로봇을 시장확산분야로 인식하고 있으며, 그동안 해외 도입 위주의 국방 무인 로봇 시장에 대한 중요성이 부각되고 있어, 우리나라 창조경제 발전의 견인차 역할로 무인체계 시장의 선점 및 새로운 고용시장을 창출할 수 있는 기반으로 투자를 확대하고 있다. 따라서, 본 논고를 통하여 무인체계에 대한 체계개발 활성화 방안에 기여하기 위한 선제적인 방법으로 연구개발 방향을 설정하고, 기술개발 방향 및 획득 우선순위 등 개발전략을 수립하고 그 대안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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