2023년 3월 국방부는 국방혁신 4.0 기본계획에서 교육훈련간 전투원의 실전적 훈련을 위한 합성훈련환경(STE : Synthetic Training Environment)플랫폼을 강조하였다. 하지만 각 군별 상이한 시뮬레이터 및 지형정보체계 활용 등의 사항으로 풀어나갈 과제가 많다고 할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 선진 합성훈련환경을 갖춘 미 육·공·해군 각각의 사례를 확인하며 한국군에 접목해볼 수 있는 사항을 도출하고 발전 방안을 제시한다.
해군은 대한민국의 해양안보를 책임지기 위해서 항공모함 확보를 추진하고 있다. 항모가 주어진 임무를 완수하기 위해서는 운용요원들이 항모를 완벽하게 운용할 수 있어야 하며, 이를 위한 항모 운용요원들의 완벽한 항모 운용술은 끊임없는 훈련에서 비롯된다. 이에 본고에서는 함정에서도 항상 최고의 훈련을 시행할 수 있도록 함정 탑재형 훈련체계(OBTS)를 제안한다. 항모를 위한 OBTS는 함정에 최적으로 적용되고 운용요원들에게 최고의 교육훈련 환경을 제공하는 것이 가능하도록 합성훈련환경(STE) 기반의 철저한 시뮬레이터 형태로 구축되어야 한다. 그리고 항모의 다양한 훈련소요와 시행 조건을 만족시킬 수 있도록, 내장 훈련체계(ETS), VR 훈련체계, AR 정비체계, MR 훈련체계, MR Metaverse 훈련체계, 실감 시뮬레이터(Realistic Simulator) 훈련체계로 구성하는 방안을 제안한다.
국방 시뮬레이션 유형은 워게임 모형으로 분류되는 Constructive 시뮬레이션, 실 기동에 의한 Live 시뮬레이션, 그리고 가상현실을 적용한 Virtual 시뮬레이션 등 3가지로 분류될 수 있다. 워게임 시뮬레이션은 일반적으로 대부대 훈련에 적합하지만 많은 가정사항을 내포하게 됨으로써 현실감이 떨어지고 실 기동 시뮬레이션은 실전적인 훈련이 가능하지만 전구급 수준의 대부대 훈련에의 적용이 곤란한 단점이 있다. 또한 이들 시뮬레이션 유형들은 개별적으로 운용됨으로써 각 유형들이 가지고 있는 취약점이 노출되고 있는 현실이다. STOW(합성전장 훈련체계, Synthetic Theater of War)는 실제훈련이 가능한 분야는 실 기동으로, 실 훈련이 불가능한 전장상황은 시뮬레이션 기법을 활용하여 상호결합 시킴으로써 각 시뮬레이션 유형들의 제한사항을 상호 보완하여 실제와 유사한 전장을 조성하여 훈련하는 종합적이고 체계적인 훈련체계로써 21세기에 예상되는 전쟁이외의 작전(OOTW), 비대칭전, 정밀타격 및 C4I를 모의할 수 있는 엔티티 수준의 합성전장이다. 본 고는 STOW의 구성요소(합성부대, 합성환경, 시뮬레이션 네트워크, 지형 DB 개발도구, C4I 인터페이스, 기반체계 등)를 국내기술 능력과 비교, 분석함으로써 우리의 여건에 적합한 STOW 체계 구축방안을 제시하고자 한다.
국방 모델 및 시뮬레이션 고수준 아키텍처(High Level Architecture ; HLA)는 여러 가지 군사 워게임 모델, 무기체계 시abf레이터, 야지 훈련 등을 하나로 묶어 마치 전쟁 실험실처럼 가상 전쟁환경을 조성할 수 있는 전장 합성환경(Synthetic Environment)의 구축을 위한 아키텍처이다. 합성 환경은 워게임 모델과 시뮬레이터, 실 야지 기동훈련을 통합하는 정보기술기반 모의체계로서 기존의 워게임으로부터 진일보인 동시에 전쟁을 사실에 가까운 정도로 실험해 볼 수 있는 새로운 기회를 제공하고 있다. HLA는 합성환경 조성을 용이하도록 해주는 고수준 아키텍처로 시뮬레이션 개발을 위한 표준 구조, 설계규칙, 그리고 상호 인터페이스에 대하여 규정하고 있다. 본 연구는 DM&S 합성환경과 초보적인 형태로 HLA 개념을 적용한 예를 보여주는데 그 목적이 있다.
전투력 향상을 위해서는 전장환경에 부합하는 훈련체계의 구축 및 적응 노력이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 훈련 체계인 FST (Fleet Synthetic Training)에 대한 고찰 및 한국 해군 측면의 분석을 수행하고 정책적인 제안을 도출하였다. 먼저, FST의 개념 및 현재 우리 해군의 훈련체계에 대한 전반적인 실태를 고찰하였다. 객관적인 전략 및 제안의 도출을 위하여 우리 군의 내부 역량과 FST 측면의 환경에 대한 SWOT 분석을 수행하였다. 한국 해군이 나아갈 방안으로 현재 진행중인 함대들의 통합전술재박훈련 체계를 중심으로 단계적이고 점진적인 접근을 통한 FST의 체계 정착이 제시되었다.
군사훈련을 지원하는 워게임 모델은 환경요소가 매우 중요하다. 한국군의 대부분 워게임 모델들은 동일한 기상을 모든 작전지역에 적용하고 있다. 이에 따라 충실도가 높은 모의결과를 도출하지 못하고 있다. 이러한 실정에 비추어 본 연구는 분포형 합성환경 모델링 자료를 군사시뮬레이션에 적용할 수 있는 충실도 높은 워게임을 위한 요소기술을 개발 하는 것이다. 그것은 본 연구를 위해 개발한 2D GIS기반의 "단순 탐지확률 모델"과 이 모델에 지역별로 상이한 분포형 강수량 자료의 적용 기술이다. 이로써 군사시뮬레이션 수행 시 모델 해상도(전구급~공학급), 용도(훈련용, 분석용), 묘사 수준(군단급~대대급)에 따라 다양하게 작전지역별 상이한 국지기상을 반영하는 분포형 합성환경의 제공과 사용이 가능해졌다.
전장상황의 변화와 첨단정보통신기술의 발전에 따라 과학화된 훈련체계인 LVC 훈련체계가 주목을 받고 있다. 대한민국 공군은 전투기 시뮬레이터를 중심으로 공중전투기동장비(ACMI), 워게임모델을 가상의 합성전장환경에 구현하여 실전적이고 과학적인 훈련이 가능한 LVC 훈련체계를 구축하고자 한다. 본 논문에서는 공군의 Virtual 체계인 전투기 시뮬레이터와 Constructive 체계인 전구급 연습용 모델의 V-C 연동시험 수행결과에 대해 다루고자 한다. 기종별로 각각 상이한 연동방식을 갖춘 F-15K, KF-16, FA-50 전투기 시뮬레이터를 표준 연동방식으로 변환하였으며, 합성 전장환경 모의 도구를 활용하여 3개 기종의 전투기 시뮬레이터가 상호 연동이 가능한 환경을 구축하였다. 그리고 공군의 연습용 모델인 창공모델도 표준 연동방식으로 변환하였으며, 연동 최적화를 위해 SW 일부를 수정하였다. 이를 통해 공군의 전투기 시뮬레이터와 워게임 모델이 연동이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 공군 LVC 훈련체계 개념연구 및 체계개발 간에 유의미하게 참조할 만한 근거가 될 것임을 기대한다.
'분산 모의훈련 전장환경'은 실제 또는 가상전쟁, 전투 등 군사 상황을 묘사하기 위해, 둘 또는 그 이상의 적대 세력간에 발생하는 군사적 상황을 게임규칙, 자료 및 절차를 사용하여 모의하는 군사작전 게임(war game)을 의미한다. 이는 컴퓨터와 네트워크를 이용한 '합성 가상 전장환경'에서 구현되는데, 특성상 다수의 게이머와 게이머, 게이머와 객체, 객체들간에 네트워크를 통한 빈번한 메시지 송.수신을 통한 정보를 교환하고 실시간으로 상호동작 한다. 즉, '합성 가상 전장환경'의 구현을 위해서는 신뢰성과 실시간성을 보장하는 다자간 통신의 보장이 핵심을 이룬다. 그러나, 일반 인터넷상의 브로드캐스팅 기술을 적용할 경우, 가상전장환경에서 폭주하는 통신량을 실시간으로 처리하기엔 어려운 문제점이 있다. 따라서 '합성 가상전장가상환경'의 보다 효과적인 구현을 위해서는 고신뢰 실시간 다중 그룹통신 기술의 개발이 요구된다. 본 논문은 그룹통신 개념에 기반하여 가상 합성 전장 환경에 적용할 수 있는 효율적인 전송 서비스를 위한 네 가지 전송 알고리즘을 제시하며, API 설계를 통해 서비스를 구현한다.
음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
우리 사회는 정보통신기술 발달로 온라인 가상세계와 현실 세계가 융합하여 새로운 세계가 창조되는 메타버스로 인해 새로운 전환기에 접어들고 있다. 엔터테인먼트 분야에 치중되었던 메타버스의 영역은 친교 활동, 교육, 상거래 등 일상의 영역으로 점차 확대되고 있으며, 전투원에게 실제 전장과 같은 가상훈련 환경을 제공하고, 사격과 기동, 통신, 방호 등 군사분야에서 활용성도 커지고 있다. 따라서 본 연구는 메타버스의 개념과 핵심유형, 발전 동향과 군사분야에서의 활용성에 대해 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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