In recent warfare, importance of counter-fire is increased. New weapon system and counter-fire have critical impact on defeating of the enemy. At an initial battle counter-fire, we need to study about striking plan against the enemy mine artillery. In this paper, we studied, using MANA(agent based model), how much cannon's hit probability and UAV-based target acquisition have influence on striking the mine artillery. We constructed MANA model based on the characteristics of a regional database of Korean peninsula. If we develop detail database of the ROK Army, the proposed MANA model can be used as a war-game model for the regimental level of the Army.
최근 국방 소프트웨어 산업은 다양한 무기체계 사업을 통해 모델링 및 시뮬레이션 기술을 적용한 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있으며, 특히 이기종 시뮬레이터 간 이식성 및 상호 연동성 확보를 위해서 분산 시뮬레이션 표준 프레임워크인 HLA(High Level Architecture)의 적용을 규정하고 있다. HLA는 분산 환경에서 시뮬레이터간 데이터 교환 및 순서화를 제공하기 위한 서비스를 정의하며, HLA 규칙, Federate 인터페이스 표준 그리고 객체 모델 템플릿의 주요 컴포넌트로 구성된다. RTI(Run-Time Infrastructure)는 Federate 인터페이스 표준을 구현한 소프트웨어로써 Federation 환경에 참여 중인 Federate들이 정보를 교환할 수 있도록 기능을 제공한다. RTI 기술은 워 게임, 가상 시뮬레이션, 훈련 및 무기체계 소프트웨어 연동과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 국내에서 개발된 사례가 없어 모두 외산 제품에 의존하고 있는 실정이다. 본 논문은 국내에서 개발된 IEEE1516.1-2000 표준의 RTI 구현을 소개한다. 특히, Federate 간 데이터 교환 성능을 높이기 위해서 서버-클라이언트 방식과 단대단 방식을 혼합한 하이브리드 데이터 통신 방식의 적용 방법을 기술하고, 상용 RTI와 데이터 처리율 및 네트워크 지연 시간의 비교를 통해 성능이 개선되었음을 보인다.
군사용 워게임 시뮬레이션 모델들의 상호연동을 위해서는 국제표준연동(HLA : High Level Architecture)구조를 반드시 갖추어야하며 타 모델과 연동시 발생되는 시스템 오버헤드를 줄이기 위해서는 병렬 시뮬레이션 엔진 도입이 효과적이다. 그러나 기존 군사용 워게임 시뮬레이션 모델엔진의 이벤트 처리는 순차적 이벤트-드리븐 방식으로 처리하고 있다. 이는 병렬로 처리 시 글로벌 자료영역에 대한 동시참조등의 문제점들이 발생하기 때문이다. 아울러 기존 시뮬레이션 플랫폼으로 다중 CPU 시스템을 사용하여도 여러 개의 CPU를 다 활용하지 못하는 결과를 초래하고 있다. 따라서 이 논문에서는 군사용 워 게임 모델의 시스템 처리능력 향상과 글로벌 자료 영역에 대한 동시참조, 대외적인 시뮬레이션 시간처리, 장애 회복(Crash Recovery)시 병행 처리된 이벤트들의 순서를 보장 할 수 있는 객체모델에 기반한 병렬 시뮬레이션 엔진으로의 전환을 제안한다 이 전환된 병렬 시뮬레이션 엔진은 다중 CPU 시스템(SMP)상에서도 병렬 실행이 가능하도록 설계하고 구현하였다.
현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.
합동 해안경계시스템은 해상경계시스템과 해안대침투경계시스템으로 구성되며 주로 해군이 해상경계를, 육군이 해안대침투경계를 책임지고 있는 시스템이다. 육군 및 해군의 다양한 무기체계가 복합적으로 운용되는 합동 해안경계시스템이 소형표적을 대상으로 어느 정도의 성공적인 작전수행이 가능한지에 대한 작전효과를 분석하였다. 작전효과 분석은 작전형태별 작전효과 정의, METT-T 요소를 활용한 모의환경 구성과 모의 시나리오 가정 수립, 모의실시 및 기상상태별 모의결과 분석으로 진행되었고 시뮬레이션 도구는 NORAM(해군작전 및 자원소요분석모델)과 EADSIM(통합방공작전분석모델)을 사용하였다. 작전효과 분석결과, 현재 운용중인 합동 해안경계시스템은 표적의 크기와 기상상태에 따라 작전성공에 상당한 차이를 보였다. 연구결과는 효과적인 합동 해안경계시스템을 구축하고 체계적인 경계작전을 수행하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다.
과학기술의 발전, 특히, 4차 산업의 스마트개념과 국방 정책적인 요인으로 군의 무기체계는 첨단화·과학화되고 운용병력은 획기적으로 감소되고 있다. 미래전의 양상은 현재보다 4배 이상으로 확장된 작전지역에서 첨단화·과학화된 무기체계로 축소된 병력으로 부대를 운용하는 것이 특징이다. 이러한 상황적 고려요소를 반영하여 전장환경 변화와 발전된 무기체계를 기반으로 한 미래 전투수행방법의 개선을 위한 노력이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 변화하는 전쟁양상에서 보다 효율적인 미래 보병부대 전투수행방법을 모색하기 위해 현재 육군에서 활용하고 있는 분석용 모델인 비전21 워게임 모델을 활용한 전투실험 방법론을 적용하였으며, 정보, 화력, 장애물 측면에서 실험방법에 대한 시나리오를 구성하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 미래 전투수행 방법 및 부대구조를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 첫째, 변화되는 지상 작전 환경 및 무기체계 변화를 반영한 시나리오 구성 및 전투실험방법을 설계 하였으며, 둘째, 미래 보병 부대의 효율적인 전투수행 방법 및 부대 구조를 검증하기 위한 전투효과도 기반의 분석 방법을 적용하여, 미래전의 군 구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
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.
컴퓨터 게임 등에서 가상객체를 이용해 다양한 환경을 체험하는 것과 유사하게 국방 분야에서도 War-game simulator를 활용한다. 실제 군인과 컴퓨터가 생성한 가상군(Computer Generated Force: CGF)이 전장상황을 3차원의 가상환경 속에서 교육훈련을 실시하고 있다. 하지만 시뮬레이션 모델 구현 기술 중 하나인 길 찾기 알고리즘의 현 수준은 단순히 최단시간 경로만을 고려하기 때문에 군의 특수한 전장상황에서 최적의 경로를 선정하기에는 제한되는 면이 있다. 본 논문의 초점은 주어진 정보를 바탕으로 목적지까지 무조건 짧은 경로나 최단시간 경로만을 찾는 것이 아니라, 여러 가지 다양한 임무조건(METT+TC)에 부합하는 경로를 찾음과 동시에 마감시간이라는 제약요소를 잘 활용하여 가능한 비용이 최소가 되는 경로를 선택하는 것이다. 최단시간만을 선택하는 알고리즘과 METT+TC 요소들 중 하나인 마감시간(Deadline, $d_t$) 내의 최소비용을 선택하는 알고리즘을 대상으로, 가능한 모든 경로에 대한 이동시 소요되는 시간(t)과 가용부대의 전투력(Troops ability, a) 요소의 변화에 따른 이동시 소요되는 총비용(c(t))의 비교를 통해 그 효용성을 검증하였다. 실험결과에 의하면 마감시간을 고려할 경우, 제안 알고리즘이 최대 62.5% 가량의 비용 절감 효과가 있음을 확인하였다.
Survivability in a battle field is the most important aspect to the warriors. To analyze the survival effectiveness of warrior platform, the simulation via war-game model is an essential step in advance to the development of platform. In this study, Army Weapon effectiveness Analysis Model(AWAM) was utilized for analysis. Several weapon parameters were adjusted to apply the characteristics of warrior platform in some cases of the defense and survival system. Especially, adjusted triage possibility, probability of kill, fatality and accuracy were employed as parameters in the simulation program to evaluate the survival effectiveness of intelligent system based on the previous researches. In the future battle field or virtual space in the AWAM, the warrior platform intelligent system could react emergency treatment on time by expoiting the bio-information of man at arms. Considering the order of supply priority, special force was selected as operating troops and battle scenario without engagement was selected to measure accurate survival effectiveness. In conclusion, the survivability of defence and survival system of the warrior platform was about 1.47 times higher than that of current system.
전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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