이 연구는 무인항공기 체계운용 효과도를 고려한 임무분석연구를 다룬다. 이 임무분석절차는 (1) 기본 MANA 모델 시나리오 생성, (2) 실험계획에 의한 입력변수조합 설계, (3) 기본 MANA 모델 시나리오와 설계된 입력변수조합과의 연결, (4) Data Farming 및 일괄처리에 의한 모델 수행, (5) 모델 수행결과의 통계분석 등 5단계로 이루어진다. 임무분석결과로 독립변수의 종속변수(운용 효과도)에 영향을 마치는 정도는 식별거리, 탐지 폭, 비행고도, 비행속도, 센서 개구각, 식별확률 순으로 작아지고, 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우 운용효과가 10.2% 증가할 수 있음을 제시한다.
이 연구는 무인항공기 체계운용 효과도를 고려한 임무분석연구를 다룬다. 이 임무분석절차는 (1) 기본 MANA 모델 시나리오 생성, (2) 실험계획에 의한 입력변수조합 설계, (3) 기본 MANA 모델 시나리오와 설계된 입력변수조합과의 연결, (4) Data Farming 및 일괄처리에 의한 모델 수행, (5) 모델 수행결과의 통계분석 등 5단계로 이루어진다. 임무분석결과로 독립변수의 종속변수(운용 효과도)에 영향을 마치는 정도는 식별거리, 탐지 폭, 비행고도, 비행속도, 센서 개구각, 식별확률 순으로 작아지고, 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우 운용효과가 10.2% 증가할 수 있음을 제시한다.
This paper deals with a study on mission analysis considering the effectiveness measurement of UAV system operations. This mission analysis process is composed of 5 steps; (1) creation of a base model in MANA, (2) design of input parameter set using experiment design, (3) mapping input parameter set...
This paper deals with a study on mission analysis considering the effectiveness measurement of UAV system operations. This mission analysis process is composed of 5 steps; (1) creation of a base model in MANA, (2) design of input parameter set using experiment design, (3) mapping input parameter set to the MANA scenario file, (4) data farming and model run in batch process, and (5) statistical analysis of the simulation result. In the result of this study, the effect of input parameter to the dependent parameter was shown to decrease in the order classification range, sweep width, height, speed, FOV(Field of view), and classification probability. The study also shows that the operational effectiveness of an improved scenario proposed can increase 10.2% from the base scenario.
This paper deals with a study on mission analysis considering the effectiveness measurement of UAV system operations. This mission analysis process is composed of 5 steps; (1) creation of a base model in MANA, (2) design of input parameter set using experiment design, (3) mapping input parameter set to the MANA scenario file, (4) data farming and model run in batch process, and (5) statistical analysis of the simulation result. In the result of this study, the effect of input parameter to the dependent parameter was shown to decrease in the order classification range, sweep width, height, speed, FOV(Field of view), and classification probability. The study also shows that the operational effectiveness of an improved scenario proposed can increase 10.2% from the base scenario.
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문제 정의
본 연구에서는 현재 개발이 진행되고 있는 무인항공기에 대한 체계운용 효과도를 고려한 임무 분석 연구를 수행하였다. 임무분석 방법 및 절차로 ① 기본 MANA 모델 시나리오 생성, ② 실험계획에 의한 입력변수조합 설계, ③ 기본 MANA 모델 시나리오와 설계된 입력변수조합과의 연결, ④ Data Fanning 및 일괄처리에 의한 모델 수행, ⑤ 모델 수행결과의 통계분석 등 5단계로 분석하는 방법 및 절차를 정립하여 제시하였다.
연구가 요구된다. 본 연구에서는 현재개발이 진행되고 있는 무인항공기에 대한 체계 운용 효과도를 고려한 임무분석 연구를 수행한다. 먼저 기존의 UAV 임무분석 관련 연구를 고찰하고, 체계 운용효과도 분석방법을 정립한다.
회귀분석 (Regression analysis)은 변수(Variable) 간의 관련성을 규명하는 데 많이 활용되고 있는 통계적 분석방법 이 므로 본 연구에서는 UAV의 성능변수와 운용 효과변수 간의 관련성을 규명하기 위해서 다음과 같이 실험설계를 하였다.
가설 설정
하였다. 기본적인 가정으로 EO/IR 장비에 영향을 미치는 대기특성(가시도, 구름분포 등) 은본 연구에서는 고려하지 않는다.
제안 방법
4) Oldmcdata를 수행하여 실험계획 입력변수에 대한 시나리오를 생성하고, 이들 시나리오에 대한 MANA 모델을 일괄처리하여 운용 결과를 도출한다.
여기서 독립변수는 보안상 공란으로 하였으며 일부 결과자료만 제시하였다. 각시나 리오는 5회 반복하여 총 1, 445회(=289 x 5 회) 모의를 수행하였다. 종속변수인 표적 영상 획득 수(Number of Acquisition)은 5회 반복한 결과의 평균값이다.
먼저 기존의 UAV 임무분석 관련 연구를 고찰하고, 체계 운용효과도 분석방법을 정립한다. 그리고, 제안된 방법으로 무인항공기 운용효과도 및 임무 분석을 수행한다.
본 연구에서는 현재개발이 진행되고 있는 무인항공기에 대한 체계 운용 효과도를 고려한 임무분석 연구를 수행한다. 먼저 기존의 UAV 임무분석 관련 연구를 고찰하고, 체계 운용효과도 분석방법을 정립한다. 그리고, 제안된 방법으로 무인항공기 운용효과도 및 임무 분석을 수행한다.
이 연구에서 효과도(Measure of Effectiveness)는 탐지 및 식별된 적 표적의 총량, 혹은 표적 대비 탐지 및 식별된 표적의 총량 비이고, 주요 변수는 경로, 전개된 무인항공기 수, 가용시간, 비행속도, 탐색폭(고도와 FOV)의 함수), 식별 확률, 반응성으로 설정하였다. 모의분석모델은 에이전트(Agent) 기반 모델인 MANA(Map Aware Non-uniform Atomata)를 이용흐}였으며, 입력 변수 조합은 NOLH(Nearly Orthogonal La tin Hypercube) 설계로 얻었고, 수많은 입력변수들의 조합으로 형성된-Data Farming 된-시나리오파일들을 MANA 모델로 수행하여 시나리오별 임무효과 도를 얻었다. 이 모의결과들 가지고 SPSS 통계패키지를 이용하여 변수들과 임무효과도 간의 상관관계를 분석하여 연구결과를 제시하였다.
무인항공기 운용효과도 및 임무분석에서 NOLH 설계로 비행체 운용변수 값(17개)과 탑재 임무 장비 성능 값(17개)을 조합한 289개의 시나리오를 생성하였으며, 각 시나리오별 MANA 모델을 5회 반복하여 총 1, 445회 수행한 모의결과를 얻었다. 모의결과는 SPSS 통계패키지를 .
배경지도의 원천 자료는 지형정보단의 한반도지형 고도자료(DTED: Digital Terrain Elevation Data, Level 2)를 이용하였고, Global Mapper 도구를 이용 Global Shader 형식으로 전환하였다. 상황도의 지도 척도는<표 1>과 같다.
4>와 같다. 여기서 독립변수는 보안상 공란으로 하였으며 일부 결과자료만 제시하였다. 각시나 리오는 5회 반복하여 총 1, 445회(=289 x 5 회) 모의를 수행하였다.
수행하였다. 이 연구에서 효과도(Measure of Effectiveness)는 탐지 및 식별된 적 표적의 총량, 혹은 표적 대비 탐지 및 식별된 표적의 총량 비이고, 주요 변수는 경로, 전개된 무인항공기 수, 가용시간, 비행속도, 탐색폭(고도와 FOV)의 함수), 식별 확률, 반응성으로 설정하였다. 모의분석모델은 에이전트(Agent) 기반 모델인 MANA(Map Aware Non-uniform Atomata)를 이용흐}였으며, 입력 변수 조합은 NOLH(Nearly Orthogonal La tin Hypercube) 설계로 얻었고, 수많은 입력변수들의 조합으로 형성된-Data Farming 된-시나리오파일들을 MANA 모델로 수행하여 시나리오별 임무효과 도를 얻었다.
연구를 수행하였다. 임무분석 방법 및 절차로 ① 기본 MANA 모델 시나리오 생성, ② 실험계획에 의한 입력변수조합 설계, ③ 기본 MANA 모델 시나리오와 설계된 입력변수조합과의 연결, ④ Data Fanning 및 일괄처리에 의한 모델 수행, ⑤ 모델 수행결과의 통계분석 등 5단계로 분석하는 방법 및 절차를 정립하여 제시하였다.
대상 데이터
5) NOLH 설계된 비행체 운용변수 값(17개)과 탑재 임무장비 성능 값(17개)을 조합하여 289개의 변수를 설정하였다. 이 방법은 설계값의 다양성을 보완한다.
고도지도의 원천자료는 배경지도와 동일하게 지형정보단의 한반도 지형 고도자료(DTED, Level 2)를 이용하였고 실제 고도 범위(0 ~ 1, 833m)를 Grey Level(0 ~ 255)으로 변환하여 사용하였다. 상황도의 좌표 및 크기는 배경지도와 같다.
표적은 지상군 주요부대(시설), 지대지 미사 일기지, 비행기지, SAM/레이더 기지, 해군기지, 기타 산업시설 등 130개로 하였다.
데이터처리
5) 운용된 결과는 통계패키지를 이용하여 다중 회귀분석을 수행한다.
모의분석모델은 에이전트(Agent) 기반 모델인 MANA(Map Aware Non-uniform Atomata)를 이용흐}였으며, 입력 변수 조합은 NOLH(Nearly Orthogonal La tin Hypercube) 설계로 얻었고, 수많은 입력변수들의 조합으로 형성된-Data Farming 된-시나리오파일들을 MANA 모델로 수행하여 시나리오별 임무효과 도를 얻었다. 이 모의결과들 가지고 SPSS 통계패키지를 이용하여 변수들과 임무효과도 간의 상관관계를 분석하여 연구결과를 제시하였다. 3)이와 유사한 방법으로 Yildiz는 MANA 모델을 이용하여 미국 국경을 감시하는 소형 UAV 운용효과를 탐구하는 연구를 수행하였고, 4) Vasi- leios Lalis는 도서지역 경비를 위한 UAV 전술 연구를 수행하였다.
이러한 통계처리 프로그램 외에 다른 상용 통계처리 프로그램을 활용할 수 있다. 적정한 통계 처리 프로그램을 이용하여 모의결과에 대해서 다중회귀분석을 실시한다.
이론/모형
본 연구에서는 이러한 장점을 갖는 NOLH- Designs_v4.xls(Generating nearly orthogonal Latin Hypercube designs Copyright (c) 2005 Susan M. Sanchez)를 사용한다.
성능/효과
Processing)하는 방법, 4) 입력변수와 효과와의 상관관계를 분석하는 방법 등이 요구됨을 알 수 있었다. 이러한 교훈을 바탕으로 UAV 임무 분석 도구 및 분석절차를 정립하면 다음과 같다.
그리고 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우에 운~용효과는과 같이 10.2% 증가할 수 있음을 알았다.
연구결과를 정 리 해보면, 독립 변수의 종속변수에 영향을 미치는 정도는 식별거리(C_Range), 탐지 폭(SW), 비행고도(Tu_Height), 비행속도(Speed), 센서 개구각(FOV), 식별확률(Cl_Prob) 순으로 작아짐을 알았다. 그리고 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우에 운~용효과는<표 6>과 같이 10.
모의결과는 SPSS 통계패키지를 .이용하여 다중회귀 분석을 수행하였으며, 분석결과 독립변수의 종속변수에 영향을 미치는 정도는 식별거리(Cl_Range), 탐지폭 (SW), 비행고_도(Tu Height), 비행속도<Speed), 센서개구각(FOV), 식별확률(Cl_Prob) 순으로 작아지고, 기준 시나리오를 개선된 시나리오로 변경하여 운용할 경우 운용효과는 10.2% 증가할 수 있음을 제시하였다.
후속연구
본 연구결과는 무인항공기의 최적 설계와 효율적 운용에 기여할 수 있을 거라고 기대하여 본다.
가능할 것이다. 예로 장비성능(탐지거리, FOV) 에 따른 탑재장비 개발비와 운용효과와의 비용 대 효과, 장비 운영비(속도, 고도에 따른 연료비) 와운용효과와의 비용대 효과에 사용이 가능할 것으로 보인다
위의 다중회귀식의 표준화계수는 자원의 제약하에서 효과의 가중치로 사용한다면 최적해 도출도 가능할 것이다. 예로 장비성능(탐지거리, FOV) 에 따른 탑재장비 개발비와 운용효과와의 비용 대 효과, 장비 운영비(속도, 고도에 따른 연료비) 와운용효과와의 비용대 효과에 사용이 가능할 것으로 보인다
Mark Raffetto, "Unmanned Aerial Vehicle Contributions to Intelligence, Surveillence, and Reconnaissance Missions for Expeditionary Operations" (미 해대원 학위논문), 2004.
Bahri Yildiz, "Exploration of the use of Unmanned Aerial Vehicles along with Other Assets to Enhance Border Protection" , (미해대원 학위논문), 2009.
Vasileios Lalis,"Exploring Naval Tactics with UAVs in an Island Complex Using Agent-Based Simulation", (미해대원 학위논문), 2007
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