본 논문에서는 포병 대대급 지휘통제 수행을 위해 기존 포병사격지휘체계(BTCS : Battalion Tactical Command System)의 전술적 사격지휘 자동화 절차를 추가하기 위한 기능을 분석 및 설계하고, 핵심 알고리즘에 대해 구현과를 제시한다. 분석 과정에서는 미군 선진포병전술자료체계(AFATDS)의 전술 결심 지원 3단계 획득-결심-할당 절차를 참고하였다. 전술적 사격지휘 자동화 절차는 표적분석, 공격우선순위 및 사격부대 결정, 사격방법 및 공격방법 결정의 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계로, 표적분석에서는 표적정보인 표적활동, 크기, 방호정도 정보를 활용하여 표적의 등급을 생성한다. 두 번째 단계로, 공격우선순위 및 사격부대 결정은 표적 등급과 지휘관의 화력운용지침을 고려하여 표적의 공격우선순위를 결정하고, 부대 가용도 및 작전 임무를 고려하여 사격부대를 결정한다. 마지막 단계로, 사격 및 공격방법 결정은 표적에 대한 요망 효과 달성을 위해 사격방법과 합동탄약효과교범(JMEM)을 활용하여 발수 등을 결정한다. 끝으로 전술적 사격지휘절차 단계간 우선순위결정, 공역통제 및 고사계 판단 핵심 알고리즘을 적용함으로서 기존 절차를 개선하여 사격임무를 처리할 수 있도록 하였다. (*기존절차 : 우선순위판단 : 시간만 고려, 사격가능부대 : 사격가능 사거리만 고려하여 판단함).
소모적이고 안전사고에 노출된 실탄 사격을 대체할 수 있는 사격 시뮬레이션 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 센서 기반 기술을 이용한 인식 방법을 사용하지 않고 영상처리기반 기술을 이용하여 탄착점을 추출하는 과정을 제시하였다. 이를 위해 모의총기의 총구에 부착된 카메라로부터 획득한 영상 분석을 통해 탄착점 위치를 찾아내고, 그 탄착점의 좌표 값과 과녁과의 매핑을 통한 최종 사격결과를 계산하여 제공할 수 있도록 한다. 이 시스템은 전송된 영상에서 영사영역을 구분하는 단계, 영사영역 내에서 탄착점 위치를 추출하는 단계, 탄착점 위치에 따른 사격결과를 계산하여 사용자에게 제공하는 단계로 나누어진다. 전송된 영상을 이진 영상으로 변환 후 영사영역의 꼭짓점의 위치를 찾고 그 안에 존재하는 탄착점을 추출한다. 구현된 탄착점 추출과정을 단계별로 제시하였으며 모의 사격 시스템을 위한 인터페이스에서 결과를 확인 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 영사영역의 꼭짓점 위치의 정확성을 확인하였으며 탄착점 추출 및 그에 따른 점수 환산결과를 확인할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 함포 사격 정확도를 향상시키기 위해 표적 위치 예측과 사격 오차 도출에서의 딥러닝 알고리즘 적용 가능성을 연구하였다. 표적 위치 예측 시 딥러닝 알고리즘의 하나인 LSTM 모델과 RN 구조를 적용했을 때 좀 더 정밀한 표적 위치를 예측할 수 있다는 가능성을 확인하고 모델을 설계하였다. 사격 오차 도출 시 사격제원 계산에 영향을 끼치는 요소들을 데이터 셋으로 관리하며, GAN을 사용하여 데이터 셋을 생성 후 강화 학습을 진행하여 사격 오차를 줄일 수 있는 모델을 설계하였다. 2가지 모델을 결합하여 사격 정확도를 향상시키기 위한 딥러닝 기반의 사격제원 계산 모델을 설계하였다.
함포의 사격통제장치 성능은 크게 하드웨어(H/W)적인 오차와 소프트웨어(S/W)적인 오차로 구분할 수 있으며, 이중 S/W 오차에 해당하는 표적의 위치, 속도, 가속도 등을 추정하는 추적필터 오차는 탄도계산장치의 성능에 중요한 영향을 미친다. 함포의 정확한 예상탄착점 형성과 사격시 명중률 향상을 위하여 정확한 미래위치의 표적 상태정보가 필요하다. 표적 추적필터 알고리즘은 Single Singer Model, Fixed Gain 필터 알고리즘, IMM, PBIMM등이 있다. 본 논문에서는 최근 국내 함정에 적용예정인 IMM 추적필터를 설계하였다. IMM 추적필터를 위해 CV모델, Song 모델, CTR모델을 사용하여 동역학 모델을 만들었으며, 추적성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 해석해 보았다.
본 논문에서는 기존의 사격통제장비를 대신하여, 명중탄과 피탄의 충격파형과 충격량을 검출하여 제어기 내부에 저장된 명중탄의 데이터와 상호 비교하여 표적기의 충격에 대한 명중 여부를 자체적으로 구분하는 알고리즘과 무선통신을 이용한 신형 사격통제장비의 개발내용을 기술하였다. 본 논문에서 적용한 명중탄 및 피탄의 구분은 타겟을 통과하는 명중된 관통탄과 그렇지 않은 경우의 타겟이 가해지는 충격량의 차이 및 변화로부터 명중탄의 범위를 산정하고, 이를 통하여 사격후의 결과를 판단하는 방식이다. 또한, 기존의 사격장비에서 적용하고 있는 유선통신으로 인한 배선 및 시설 노후화에 대한 문제를 Zigbee 무선 통신을 활용하여 시스템에 적용함으로써, 보다 간단한 사격통제장비의 개발이 가능하였다. 제안된 시스템은 실제 사격시험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
거총부터 격발까지 총구 움직임의 궤적을 추적하여, 사격의 정확성을 향상시킬 목적으로 광전자 기반 사격 훈련 시스템이 사격 훈련 현장에서 활용되어 왔다. 광전자 기반 시스템은 설치가 복잡하고, 표적의 파손 위험이 존재하며, 고가의 장비로 선수들의 접근성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 저비용의 가속도 센서 모듈을 이용하여 체위 떨림을 측정하고 피드백할 수 있는 사격 훈련 시스템을 개발하고, 이의 활용성을 검증하였다. 가속도 센서 모듈은 총기의 에어 실린더에 부착할 수 있도록 제작되었다. 체위 떨림은 가속도 센서 데이터를 이용하여 진폭, 주파수, 공간적 패턴 지표로서 분석되었다. 가속도 센서와 기존의 광전자 기반 시스템에서 측정된 사격시 체위 떨림 진폭 지표 간에는 높은 상관관계(좌우 방향: r=0.76; 상하 방향: r=0.70)가 나타났다. 또한, 사격 선수를 대상으로 진행한 시스템의 유효성 평가에서는 선수의 사격 점수(최상, 최하 격발)에 따라 계산된 체위 떨림 지표가 유의한 차이(p<0.05)가 있음을 독립 표본 t-검증을 이용하여 검증하였다.
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 논문은 군에서 운용중인 대공포 사격 훈련용으로 개발한 무인 표적기용 자동비행시스템 개발에 관한 논문이다. 조종사에 의해 수동으로 운용중인 표적기를 자동화함으로써 조종사 측면에서는 비행업무를 경감시키고, 군 측면에서는 사격훈련 예산절감이라는 장점을 가지게 된다. 현재까지 개발된 대부분의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 항공기 자세를 측정하기 위해 AHRS(Attitude & Heading Reference System)와 IMU(Inertial Measurement Unit)등의 고가의 센서를 장착하고 있지만 이를 장착하고 무인기를 사격훈련용으로 사용하기에는 예산절감이라는 목적에 적합하지 않다. 이에 본 논문은 저가의 센서를 장착하고 자동비행이 가능하도록 저가형 자동비행시스템을 개발하였으며, 자동비행 컴퓨터를 포함한 센서, 전원모듈, 스위칭 모듈, 모니터링 모듈, RC 수신기를 하나의 모듈로 단일화하여 통합형 자동비행시스템을 개발하였다. 또한 비행시험을 통하여 자동비행시스템 성능을 입증하였다.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
Fire control system(FCS) errors can be classified as hardware errors, filter prediction errors, effective ballistic function errors, and aiming errors. Among these errors, the filter prediction errors are the most significant error sources. To reduce them, a target future position calculation method using the acceleration estimate is suggested and it is compared with the constant velocity target prediction method. Simulation results show that the suggested method has better performance than the constant velocity prediction method. Target tracking algorithm is established with multiple target tracking filters based on IMM structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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