합성 환경/실험 체계 전술객체 표현 기술 연구는 전술객체들의 위치를 실시간으로 탐지·추적하고 이를 가상현실 내에서 모의하기 위한 기반 기술을 확보하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 기술로써 전술객체 위치 추적 및 모의 기술, 모델 간 공유기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 우선 센서 데이터 융합과 좌표계 통일을 위한 알고리즘을 연구하였고, 추적자의 유도 방식인 PNG(Proportional Navigation Guidance)를 적용한 추적 기술, 공학급 및 상급 모델의 회피 알고리즘을 적용한 회피 기술을 연구하였다. 또한, 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 전술객체의 위치 모의를 연구하였다.
합성 환경/실험 체계 전술객체 표현 기술 연구는 전술객체들의 위치를 실시간으로 탐지·추적하고 이를 가상현실 내에서 모의하기 위한 기반 기술을 확보하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 기술로써 전술객체 위치 추적 및 모의 기술, 모델 간 공유기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 우선 센서 데이터 융합과 좌표계 통일을 위한 알고리즘을 연구하였고, 추적자의 유도 방식인 PNG(Proportional Navigation Guidance)를 적용한 추적 기술, 공학급 및 상급 모델의 회피 알고리즘을 적용한 회피 기술을 연구하였다. 또한, 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 전술객체의 위치 모의를 연구하였다.
The aim of the study on the tactical object representation techniques in synthetic environment is on acquiring fundamental techniques for detection and tracking of tactical objects, and evaluating the strategic situation in the virtual ground. In order to acquire these techniques, there need the tac...
The aim of the study on the tactical object representation techniques in synthetic environment is on acquiring fundamental techniques for detection and tracking of tactical objects, and evaluating the strategic situation in the virtual ground. In order to acquire these techniques, there need the tactical objects' position tracking and evaluation, and an inter-sharing technique between tactical models. In this paper, we study the algorithms on the sensor data fusion and coordinate conversion, proportional navigation guidance(PNG), and pursuit-evasion technique for engineering and higher level models. Additionally, we simulate the position evaluation of tractical objects using the pursuit and evasion maneuvers between a submarine and a torpedo.
The aim of the study on the tactical object representation techniques in synthetic environment is on acquiring fundamental techniques for detection and tracking of tactical objects, and evaluating the strategic situation in the virtual ground. In order to acquire these techniques, there need the tactical objects' position tracking and evaluation, and an inter-sharing technique between tactical models. In this paper, we study the algorithms on the sensor data fusion and coordinate conversion, proportional navigation guidance(PNG), and pursuit-evasion technique for engineering and higher level models. Additionally, we simulate the position evaluation of tractical objects using the pursuit and evasion maneuvers between a submarine and a torpedo.
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문제 정의
본 논문은 모델링 및 시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)에서 시공간 위치 정보 형태(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된 전술객체의 위치를 모의하기 위한 데이터 융합의 과정을 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 연구하였다.
합성 환경/실험 체계 전술객체 표현 기술 연구는 전술 객체들의 위치를 실시간으로 탐지․추적하고 이를 가상현실 내에서 모의하기 위한 기초 기술을 확보하는 것을 목적으로 한다. 특히 전술객체의 위치 모의를 위해서는 현실세계에 있는 전술객체의 위치를 획득하기 위한 센싱 기술 및 센싱 오차를 보정해주는 추적 기술에 대한 연구뿐만 아니라 다양한 좌표계를 사용하는 센서들로부터 입력되는 전술객체의 위치 정보를 융합하여 높은 신뢰도의 위치 정보를 제공할 수 있어야 하므로, 이를 위한 다중 센서데이터 융합 및 안정적인 좌표계 변환 알고리즘에 대한 연구가 필수적이다[1,6].
본 논문에서는 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 전술객체의 위치 모의를 연구하였다. 우선 센서데이터 융합과 좌표계 통일을 위한 알고리즘을 연구하였고, 추적자의 유도 방식인 PNG(Proportional Navigation Guidance)를 적용한 추적 기술, 공학급 및 상급 모델의 회피 알고리즘을 적용한 회피 기술을 연구하였다.
위에서 살펴본 바와 같이 JDL 모델은 데이터베이스를 기초로 관리되는 시스템으로서 모니터링, 평가, 추가, 업데이트 그리고 정보의 제공을 담당하는 데이터 융합 과정이다. 본 논문에서는 이런 JDL 모델에서 object refinement 단계에 대해 연구하였다. 즉, 전술객체의 위치를 모의하기 위해서 우선 다양한 센서로부터 얻은 정보들의 좌표계를 통일시키고, 좌표 변환된 데이터를 이용해서 전술 객체의 위치를 추정하고 추적하여 모의하는 방향으로 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 지구중심 지구고정 좌표계에서 측지좌표계로의 다양한 변환 기법들에 대한 변환 오차 및 수행 시간 등을 이용하여 전반적인 성능을 비교, 분석하고 모델링 및 시뮬레이션의 목적에 대한 적합성을 조사하였다. 또한, 직교좌표계와의 좌표 변환 알고리즘에서 변환 안정성을 함께 고려하였다.
잠수함이 기만기(decoy)를 가지고 있을 때에는 기만기를 발사해서 어뢰로부터의 추적을 회피하는 구동을 하게 된다. 이런 시나리오를 가지는 상황에서 추적과 회피에 관한 알고리즘을 제시하고 그때의 전술객체의 위치를 정확하게 모의하는 것이 본 실험의 목표이다.
잠수함과 어뢰의 추적 회피 알고리즘에서 가장 중요한 부분은 추적자(어뢰)의 유도 방식이다. 본 논문에서는 비례 항법 유도(PNG, Proportional Navigation Guidance)를 적용해서 어뢰가 잠수함을 추적하도록 하였다.
다음으로 다수의 기만기가 사용가능하고 기만기의 생존 시간이 유한할 경우에 대한 실험 결과를 살펴보았다. 이 경우는 앞선 경우보다 현실적인 환경을 고려한 것으로 기만기의 개수와 생존 시간에 따라 어뢰의 추적 경로와 정확도가 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전술객체의 모의를 위한 데이터 융합 기법과 잠수함과 어뢰 사이의 추적 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 데이터 융합 단계를 위해 센서에서 습득된 위치정보들 간의 여러 가지 좌표변환을 연구하고 성능을 평가하였다.
가설 설정
· 회피자의 회전 각속도는 추적자에 비해 크다고 가정.
· 기만기의 생존 시간이 정해져 있다고 가정.
잠수함에서는 어뢰의 공격으로부터 회피하려는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 잠수함이 유한한 생존시간을 가지는 기만기를 보유하고 있다고 가정하였다. 이런 상황에서 어떻게 회피 기동을 하는지는 다음 그림 4에서 확인할 수 있다.
제안 방법
본 논문에서는 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 전술객체의 위치 모의를 연구하였다. 우선 센서데이터 융합과 좌표계 통일을 위한 알고리즘을 연구하였고, 추적자의 유도 방식인 PNG(Proportional Navigation Guidance)를 적용한 추적 기술, 공학급 및 상급 모델의 회피 알고리즘을 적용한 회피 기술을 연구하였다. 또한 기만기가 포함된 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 이용하여 전술객체의 위치 모의와 추적 회피 알고리즘 간의 정확성을 보였다.
위에서 보인 JDL 데이터 융합 처리 모델은 기능적으로 데이터 융합 모델들의 일반적인 사용에도 가능하도록 즉, 다양한 분야에 응용될 수 있도록 정의되었다. 이를 위해 센서 네트워크와 HCI(Human-Computer Interface)로 구성되는 신호 처리 과정과 성능 평가 과정을 나누어 놓았다. 각각의 처리 단계를 살펴보자.
본 논문에서는 이런 JDL 모델에서 object refinement 단계에 대해 연구하였다. 즉, 전술객체의 위치를 모의하기 위해서 우선 다양한 센서로부터 얻은 정보들의 좌표계를 통일시키고, 좌표 변환된 데이터를 이용해서 전술 객체의 위치를 추정하고 추적하여 모의하는 방향으로 연구를 진행하였다. 이런 일련의 과정을 잠수함과 어뢰의 추적 회피 게임으로 모델링하고 시뮬레이션 하였다.
즉, 전술객체의 위치를 모의하기 위해서 우선 다양한 센서로부터 얻은 정보들의 좌표계를 통일시키고, 좌표 변환된 데이터를 이용해서 전술 객체의 위치를 추정하고 추적하여 모의하는 방향으로 연구를 진행하였다. 이런 일련의 과정을 잠수함과 어뢰의 추적 회피 게임으로 모델링하고 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 지구중심 지구고정 좌표계에서 측지좌표계로의 다양한 변환 기법들에 대한 변환 오차 및 수행 시간 등을 이용하여 전반적인 성능을 비교, 분석하고 모델링 및 시뮬레이션의 목적에 대한 적합성을 조사하였다. 또한, 직교좌표계와의 좌표 변환 알고리즘에서 변환 안정성을 함께 고려하였다.
전술객체의 위치 모의 및 추적의 정확도를 시뮬레이션을 통해 보이기 위해 잠수함과 어뢰의 추적-회피 게임(Pursuit-Evasion Game)을 설정하고 구현해 보았다. 잠수함이 기만기(decoy)를 가지고 있을 때에는 기만기를 발사해서 어뢰로부터의 추적을 회피하는 구동을 하게 된다.
앞서 언급한대로 본 논문에서는 기만기를 가지는 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 통해 전술객체의 위치를 모의하였다. 추적과 회피에 관한 알고리즘들은 앞서 설명된 기법이 적용되었으며 시뮬레이션을 통해 확인할 사항은 추적이 얼마나 정확하게 이루어지는가 하는 것과 예측을 통한 회피가 잘 이루어지냐 하는 것이다.
여기서는 기만기의 개수와 기만기의 생존 시간(lifetime)에 따른 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 구현하였다. 즉, 어뢰가 발사되어 잠수함을 추적할 때 잠수함이 발사하는 기만기의 개수와 생존시간이 회피 성공 확률에 얼마나 영향을 주는 지를 확인하였다.
본 논문에서는 전술객체의 모의를 위한 데이터 융합 기법과 잠수함과 어뢰 사이의 추적 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 데이터 융합 단계를 위해 센서에서 습득된 위치정보들 간의 여러 가지 좌표변환을 연구하고 성능을 평가하였다. 실제 지도상에서의 좌표와 측정되는 전술객체의 위치정보 사이에도 안정적인 좌표변환이 이루어지기 위해서는 기준타원체 모델에 대한 정확한 이해를 바탕으로 좌표변환을 수행해야 함을 알 수 있었다.
실제 지도상에서의 좌표와 측정되는 전술객체의 위치정보 사이에도 안정적인 좌표변환이 이루어지기 위해서는 기준타원체 모델에 대한 정확한 이해를 바탕으로 좌표변환을 수행해야 함을 알 수 있었다. 또한, 잠수함과 어뢰의 추적 회피 알고리즘을 적용해서 전술객체의 위치를 모의하였다. 시뮬레이션 결과 추적과 회피 알고리즘이 잘 동작함을 알 수 있었고 기만기의 개수와 생존시간의 변화에 따른 실험 결과의 영향도 확인할 수 있었다.
성능/효과
우선 센서데이터 융합과 좌표계 통일을 위한 알고리즘을 연구하였고, 추적자의 유도 방식인 PNG(Proportional Navigation Guidance)를 적용한 추적 기술, 공학급 및 상급 모델의 회피 알고리즘을 적용한 회피 기술을 연구하였다. 또한 기만기가 포함된 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 이용하여 전술객체의 위치 모의와 추적 회피 알고리즘 간의 정확성을 보였다.
에 자세하게 소개되어 있다. 위 실험들을 살펴보면 반복법 중에서는 Fukushima의 알고리즘이 위도에서 3.7777e-06의 오차, Seemkooei의 알고리즘이 고도에서 3.3214e-04의 오차를 나타내어 비교적 큰 오차를 발생시켰으며, 평균 수행 시간에서는 Borkowski의 반복법이 5.800937초로 가장 긴 수행 시간을 나타내었다. 근사법은 평균 오차와 평균 수행 시간 면에서는 모두 반복법의 경우보다 더 좋은 성능을 보였으나 실제로는 좌표 변환의 대상 영역이 특정한 영역으로 한정되기 때문에 우수한 평균 성능만으로 근사법이 더 좋은 알고리즘이라고 단정할 수는 없다.
위의 좌표 변환 알고리즘은 변환 오차가 각도(°)의 경우에는 1e-05~1e-14 수준, 거리(m)의 경우에는 1e+00 ~ 1e-05 수준으로 매우 작아, 그 안정성을 확인할 수 있었다.
여기서는 기만기의 개수와 기만기의 생존 시간(lifetime)에 따른 잠수함과 어뢰의 추적 회피 시뮬레이션을 구현하였다. 즉, 어뢰가 발사되어 잠수함을 추적할 때 잠수함이 발사하는 기만기의 개수와 생존시간이 회피 성공 확률에 얼마나 영향을 주는 지를 확인하였다. 시뮬레이션을 통해 정확한 추적이 이루어진다면 전술객체의 위치 모의도 자연스럽게 같이 평가될 수 있다.
다음으로 다수의 기만기가 사용가능하고 기만기의 생존 시간이 유한할 경우에 대한 실험 결과를 살펴보았다. 이 경우는 앞선 경우보다 현실적인 환경을 고려한 것으로 기만기의 개수와 생존 시간에 따라 어뢰의 추적 경로와 정확도가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 그림 6에서는 기만기의 개수가 2개이고 기만기의 생존시간이 임의의 시간으로 정해졌을 경우에 나타나는 추적 회피 시뮬레이션 결과이다.
또한, 잠수함과 어뢰의 추적 회피 알고리즘을 적용해서 전술객체의 위치를 모의하였다. 시뮬레이션 결과 추적과 회피 알고리즘이 잘 동작함을 알 수 있었고 기만기의 개수와 생존시간의 변화에 따른 실험 결과의 영향도 확인할 수 있었다.
후속연구
가상세계에 있는 전술객체의 위치를 모의하기 위해서는 전술객체의 움직임을 모사할 수 있는 다양한 운동방정식에 대한 연구가 역시 필요하다. 또한 실제 전술객체들은 위치 정보에 기초하여 추적과 회피에 해당하는 전술 기동을 수행하므로, 데이터 융합과 좌표 변환의 안정성을 평가하기 위한 추적 회피 시뮬레이션 연구 또한 필수적이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
합성 환경/실험 체계 전술객체 표현 기술 연구의 목적은 무엇인가?
합성 환경/실험 체계 전술객체 표현 기술 연구는 전술객체들의 위치를 실시간으로 탐지·추적하고 이를 가상현실 내에서 모의하기 위한 기반 기술을 확보하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 기술로써 전술객체 위치 추적 및 모의 기술, 모델 간 공유기술에 대한 연구가 필요하다.
다중 센서로부터의 데이터 융합은 무엇인가?
데이터 융합, 특히 다중 센서로부터의 데이터 융합은 능동 혹은 수동 센서로부터 오는 정보나 데이터를 합성하거나 결합하는 과정을 말한다. 지금까지 다중 센서 데이터 융합(Multi Sensor Data Fusion) 방법에 대한 연구가 다양한 분야에서 수행되고 있다[1-2].
다중 센서 데이터 융합방법은 어떻게 나눌 수 있는가?
지금까지 다중 센서 데이터 융합(Multi Sensor Data Fusion) 방법에 대한 연구가 다양한 분야에서 수행되고 있다[1-2]. 이런 방법은 크게 측정값 융합 방법과 상태 융합 방법으로 나눌 수 있다.
참고문헌 (9)
D.L. Hall and S.A.H. McMullen, Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, 2nd Edition, Artech House.
J.R. Raol, Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB, CRC Press.
T. Fukushima, "Fast Transform from Geocentric to Geodetic Coordinates," Journal of Geodesy, vol. 73, pp. 603-610, 1999.
R.H. Rapp, "Geometric Geodesy- Part 1, Department of Geodetic Science and Surveying", The Ohio State University, Columbus, OH, 1989.
J. Zhu., "Conversion of Earth-centered Earth-fixed coordinates to geodetic coordinates," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 30, no. 3, pp. 957-961, 1994.
R. Burtch, "A Comparison of Methods used in Rectangular to Geodetic Coordinate Transformations," ACSM Annual Conference and Technology Exhibition, Orlando, FL, April 21-26, 2006.
최원철, 손재원, 김석권, 박동조, "지구중심 지구고정좌표계에서 측지좌표계로의 변환 오차에 대한 연구," 한국군사과학기술학회 종합학술대회 2009년 8월.
"공공측량성과 세계측지계 전환 기술지침서", 건설교통부 국토지리정보원, 2006년 5월.
"Department of Defense, World Geodetic System 1984, Its Definition and Relationship with Local Geodetic Systems," TR8350.2, NIMA, Third Edition, July 1997.
이 논문을 인용한 문헌
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