Modern combat has been extended to the concept of real-time response to a variety of threats simultaneously occurring in vast areas. In order to quick command determination and accurate engagement in these threats, the combat system has emerged in frigate. Frigates conduct anti-surface, anti-submarine, and anti-aircraft as the core forces of the fleet. In this study, the combat effectiveness measures naval frigates using AHP (analytic hierarchy process) method. A hierarchical structure for measuring the combat effectiveness was developed, and weights of criteria were calculated by expert surveys and pair-wise comparisons. In addition, the combat effectiveness of frigates was synthesized and compared. The weights for each attribute were calculated, and the weights for the three main attributes were in the order of act (0.594), evaluate (0.277), and see (0.129). As a result of calculating the weight, anti surface warfare (0.203) was the highest. The combat effectiveness of FFG Batch-III, which has advanced hardware and software and improved combat system capabilities, see (1.73 to 2.56 times), evaluate (1.68 to 2.08 times), and act (1.31 to 3.80 times) better than the comparative frigate. In summarizing the combat effects of the frigate, FFG Batch-III was 1.41~2.95 times superior to the comparative frigate. In particular, a group of experts evaluated the act importantly, resulting in better combat effectiveness.
본 연구에서는 무인잠수정의 효과적인 대잠전 수행을 위해, 시나리오 기반의 무인잠수정 소나 센서 배열 선정을 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 먼저, 대잠전 분야에서 무인잠수정의 임무 및 운용개념을 분석하고, 가장 주요한 임무 중 하나인 위험제어(Hold at Risk)를 시뮬레이션 시나리오로 선정하였다. 다음으로, 시뮬레이터 구성요소 모델을 위하여, 플랫폼별(무인잠수정, 표적 잠수함) 운동모델, 음향모델 및 환경모델을 제시하였다. 특히 음향모델에서는 센서 배열에 따른 빔패턴을 기반으로 수동 소나방정식을 이용하여 탐지여부를 판단하였다. 또한, 표적의 방위 및 고각 추정을 위하여 진폭기반 방위 추정법과 위상 모노펄스 추정기법을 각각 적용하였다. 개발된 시뮬레이터를 통해 센서 배열 변화에 따른 결과의 경향성이 기본적인 빔패턴 이론과 일치하는 것을 보여주며, 다양한 시나리오에 대한 적용 가능성을 시사한다.
항공 대잠수함전에 사용되는 방향주파수분석저장 소노부위 (DIFAR Sonobuoy)에 방위정보를 제공하는 플럭스-게이트 콤파스의 위상감응검출 (PSD) 회로 설계와 구현에 관해서 기술하였다. PSD 회로는 쌍동-T RC 회로망을 갖는 능동형 대역필터로 구성하였다. PSD 회로에 대한 성능실험 결과, 대역통과 필터가 지구자장 방향에 비례하는 2Fe의 2차 고조파 신호를 효과적으로 걸러냄을 확인하였다. 그 결과 방위 신호 정보를 획득할 수 있었다.
In this paper, we consider a problem of partitioning a search area into smaller rectangular regions, so that multiple platforms can conduct search operations independently without requiring unnecessary coordination among themselves. The search area consists of cells where each cell has some prior information regarding the probability of target existence. The detection probability in particular cell is evaluated by multiplying the observation probability of the platform and the target existence probability in that cell. The total detection probability within the search area is defined as the cumulative detection probability for each cell. However, since this search area partitioning problem is NP-Hard, we decompose the problem into three sequential phases to solve this computationally intractable problem. Additionally, we discuss a special case of this problem, which can provide an optimal analytic solution. We also examine the performance of the proposed approach by comparing our results with the optimal analytic solution.
수중표적의 저소음화로 표적의 방사소음이 감소함에 따라 수동소나의 한계가 나타나면서 신호를 송신하고 표적 반사 신호를 탐지하는 능동탐지에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 일반적으로 선체고정소나(Hull-Mounted Sonar, HMS)를 이용한 능동탐지 시 음파가 도달하지 않는 음영구역을 줄이기 위해 수직지향각을 조정하면서 다수의 Linear Frequency Modulation(LFM) 부펄스를 대역분할하여 순차적으로 송신한다. 하지만 최근에 Sinusoidal Frequency Modulation(SFM)의 일반화된 형태인 Generalized SFM(GSFM) 펄스가 제안되었고, 파라미터 설정에 따라 GSFM 부펄스 간에 직교성이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서는 GSFM을 선체고정소나의 다중 수직지향각 능동탐지에 활용함으로써 부펄스의 대역폭 사용을 극대화 하여 신호처리 이득에 따른 능동탐지 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다. 모의실험을 통해 부펄스가 3개일 때, GSFM이 LFM 대비 약 5 dB 정도의 정합필터 이득이 있음을 확인하였다.
UPRT(Upset Prevention And Recovery Training)은 2001년과 2011년 사이에 상업항공에서 발생한 항공기 사고 중 주요 원인이 LOC-I(비행 중 조종능력상실; Loss Of Control In flight)으로 분석된 이후 3년의 시간에 걸쳐 개발된 사고 예방 훈련 프로그램이다. 2014년 ICAO는 Doc.10011(Manual On Aeroplane Upset Prevention And Recovery Training)을 통해 고정익항공기에 대한 UPRT를 제시하였고 2019년 3월부터 체약국에 의무시행을 권고하였다. 해군 P-3C는 해상초계와 대잠전이 주요 임무이기 때문에 저고도(70~600 m)에서 비행하는 시간이 많고 P-3C 대다수의 조종사들이 비행착각을 경험한바 비정상 자세 예방 및 회복훈련은 해군 P-3C 조종사에게는 반드시 필요한 훈련이다. 이를 위해 본 연구에서는 해군이 보유하고 있는 P-3C 시뮬레이터를 이용하여 제한적인 상태에서의 비정상 자세 예방 및 회복훈련 방안을 제시하고자 한다.
DIrectional Frequency Analysis and Recording(DIFAR) 소노부이는 대잠전에 효과적인 무기체계로 하나의 무지향성 센서와 두 개의 지향성 센서로 구성된 3채널 빔형성을 통해 표적의 방향을 탐지한다. 하지만, 주변 소음의 영향으로 DIFAR소노부이의 특정방위(0°, 90°, 180°, 270°) 표적 탐지 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 주변 소음을 추정하고 제거를 통해 DIFAR 소노부이의 표적 탐지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 주변 소음 추정을 위해 소나신호처리에서 널리 쓰이는 Order Truncate Average(OTA)기법을, 추정된 소음을 제거하기 위해 음성신호처리에서 널리 쓰이는 위너필터링 기법을 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위해 표적 방위추정 결과의 평균 제곱 오차를 비교한 결과 신호대잡음비 0 dB이하에서 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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