Since the obstacles and mines are of the risk factors for operating ships and submarines, the active sonar system is inevitably used to avoid the hazards in ocean environment. In this paper, modeling and simulation algorithm is used for active sonar systemto quantify the measure of mission achievability, which is known as Measure of Effectiveness(MOE), specifically for detection in this study. MOE for detection is directly formulated as a Cumulative Detection Probability(CDP) calculated from Probability of Detection(PD) in range and azimuth. The detection probability is calculated from Transmission Loss(TL) and the sonar parameters such asDirectivity Index (DI) calculated from the shape of transmitted and received array, steered beam patterns, and Reverberation Level (RL). The developed code is applied to demonstrating its applicability.
The optimal use of sonar systems for detection is a practical problem in a given ocean environment. In order to quantify the mission achievability in general, measure of effectiveness(MOE) is defined for specific missions. In this paper, using the specific MOE for detection, which is represented as cumulative detection probability(CDP), an integrated software package named as Optimal Acoustic Search Path Planning(OASPP) is developed. For a given ocean environment and sonar systems, the discrete observations for detection probability(PD) are used to calculate CDP incorporating sonar and environmental parameters. Also, counter-detection probability is considered for vulnerability analysis for a given scenario. Through modeling and simulation for a simple case for which an intuitive solution is known, the developed code is verified.
In order to set up the optimal required capabilities to satisfy a variety of domestic and foreign demands for the Tilt-rotor UAV, MOE(Measure of Effectiveness) hierarchy was designed through an expert discussion, and the weight of the MOE was determined by utilizing AHP method. The independent MOE assessment on the required capabilities was accomplished for the current configuration, available alternatives and foreign competitive UAVs. Finally the cost-effectiveness for the alternative and competition UAV was analyzed.
Since the optimized use of sonar systems available for detection is a very practical problem for a given ocean environment, the measure of mission achievability is needed for operating the sonar system efficiently. In this paper, a theory on Measure Of Effectiveness(MOE) for specific mission such as detection is described as the measure of mission achievability, and a recursive Cumulative Detection Probability(CDP) algorithm is found to be most efficient from comparing three CDP algorithms for discrete glimpses search to reduce computation time and memory for complicated scenarios. The three CDPs which are MOE for sonar-maneuver pattern are calculated as time evolves for comparison, based on three different formula depending on the assumptions as follows; dependent or independent glimpses, unimodal or non-unimodal distribution of Probability of Detection(PD) as a function of observation time interval for detection. The proposed CDP algorithm which is made from unimodal formula is verified and applied to OASPP(Optimal Acoustic Search Path Planning) with complicated scenarios.
In the 21st century, the roles of UGV in the ground battle draw its attention and many research about how to use it is going on globally, but not many study is doing about how to measure its combat effectiveness in the battle. Basically, the effectiveness of UGV is different from its mission profile. Hence, we proposed Measures Of Effectiveness which can measure the UGV effectiveness based on five different missions such as mine detection, nbc detection, reconnaissance, rescue, and fire mission. We expect that these Measures Of Effectiveness proposed are able to contribute to increase the credibility of the study results for UGV effectiveness. We also hope that this paper can stimulate to expand the research scope and related field about UGV effectiveness in the future.
일반적으로 교통운영 시스템에 대한 효과를 평가하기 위해서 구간통행 시간, 통행속도, 지정체율 등과 같은 효과척도(MOE: measure of effectiveness)가 사용된다. 그러나, 에너지에 대한 관심이 극히 높은 상황에서는 기존의 교통측면의 효과척도 이외에 에너지소모라는 효과척도가 교통운영시스템의 MOE로서 대안평가에서 점차로 중요한 영향을 발휘할 수 있다. 본 연구는 교통운영방식별 에너지효율성에 대한 평가를 위해 (기존에 주로 사용되던 효과척도로서의 구간평균속도, 구간평균통행시간, 지정체 뿐 아니라), 에너지 소모 또한 대안평가에 사용할 수 있을 것으로 판단하여, 각 대안별 에너지 소모를 상대적으로 측정하여 볼 수 이는 절차를 개발하고 상호 그 결과를 비교하고자 하였다. 이를 위해 메조모형 시뮬레이터인 Integration이 사용되었으며, HOV 차로 운영, 신호 최적화, 차로 확장, ITS 적용에 대한 대안의 평가를 수행하였다. 이중ITS의 적용이 에너지 절감에 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 차로확장, 신호최적화, HOV 차로 운영 순으로 에너지 절감 효과가 나타났다. 본 연구는 차종에 대한 특성의 고려, 잠재수요에 대한 고려를 하지 않았으며, 분석 기간이 단지 첨두 1시간에 그쳤기 때문에 향후 이러한 현실적 요소에 대한 고려 및 시스템의 확대적용에 있어 보다 정확한 경제성 분석절차 및 방법론적 개선이 요구된다고 하겠다.
In modern warfare, the number of unmanned systems grow faster than any other weapon systems. Therefore, it is very important to predict and measure the combat effectiveness (CE) of unmanned weapon systems in battlefield for deciding defense budget to acquire those systems. In general, quantitative calculation of weapon effectiveness under complicated battlefield is difficult based on the future network centric warfare. Hence, many papers studied how to measure the combat effectiveness and tried to study a lot of related issues about it. However, there are few papers dealing with the relationship between the UGV (Unmanned Ground Vehicle)'s performance and CE in a ground battlefield. In this paper, we do the sensitivity analysis based on a given scenario in a small unit battle. In order to do that, we developed simulation model using AnyLogic and changed the input parameters such as detection and hitting probabilities. We also assess the simulation outputs according to the variation of input parameters. The MOE used in this simulation model output is survival ratio for Blue force. We hope that this paper will be useful to find which input variable is more effective to increase combat effectiveness in a small unit ground battlefield.
현재까지, 다양한 위험요소를 내포하고 있는 도로 곡선부의 위험도를 교통안전 측면에서 합리적이고 정량적으로 판단하는 기준이 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는, 지방부 2차로 도로를 대상으로, 곡선부 사고요인을 기하구조, 시선유도시설, 속도 및 운전자 사고요인으로 분류하여, 곡선부 사고와의 상관관계 분석을 실시하고, 곡선부 사고와 밀접한 관련이 있는 주요 곡선부 사고요인을 파악하여, 곡선부 위험도 판정척도를 제시하였으며, 곡선부 위험도 판정척도를 이용하여, 곡선부 위험도 판정 알고리즘을 개발하였다. 또한, 실무활용에 용이하게 하기 위하여 Worksheet을 제시하였다. 본 연구에서 개발된 곡선부 위험도 판정척도 및 알고리즘을 이용하여, 도로 곡선부 설계시 곡선부 사고요인을 사전에 파악할 수 있으며, 기존도로 개선사업 수행 시 사업우선순위 선정에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Since the optimized use of sonar systems for target tracking is a practical problem for naval operations, the measure of mission achievability is needed for preparing efficient sonar-maneuver tactic. In order to quantify the mission achievability or Measure Of Effectiveness(MOE) for given sonar-maneuver tactics, we developed and tested a simulation algorithm. The proposed algorithm for tracking is based on Measure Of Performance(MOP) for localization and tracking system of sonar against target. Probability of Detection(PD) using steering beam patterns referenced to the aspect angle of sonar is presented to consider the tracking-performance of sonar. Also, the integrated software package, named as Optimal Acoustic Search Path Planning(OASPP) is used for generating sonar-maneuver patterns and vulnerability analysis for a given scenario. Through simulation of a simple case for which the intuitive solution is known, the proposed algorithm is verified.
Warfare information system is a core factor of future combat operation under NCW(Network centric Warfare) environment. In this paper, we proposed a new MOE(Measure of Effectiveness) that can assess the combat power synergistic effect of warfare information system in the theater-level joint fire operation. This new MOE uses the rule of Newton's second law($F=(m{\Delta}{\upsilon})/{\Delta}t{\Rightarrow}(M{\upsilon}I)/T$). Four factors considered in combat power evaluation are network power(M), movement velocity(v), information superiority(I), command and control time(T). We applied this new MOE to the JFOS-K(Joint Fire Operating System-Korea) to assess its combat power effect and compared with other's effects obtained from different MOE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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