[논문]상부공격 지능탄 무기효과 평가모델

강민아

doi:10.9766/kimst.2012.15.4.458

Abstract ▼ AI-Helper

We have developed a weapon effectiveness evaluation model for top-attack smart munitions(WEEM/TASM), which is a many on many Monte Carlo Model evaluating the effectiveness of top-attack smart munitions against armoured ground vehicles. In this model the battle is reduced to a one-sided battle situat...

We have developed a weapon effectiveness evaluation model for top-attack smart munitions(WEEM/TASM), which is a many on many Monte Carlo Model evaluating the effectiveness of top-attack smart munitions against armoured ground vehicles. In this model the battle is reduced to a one-sided battle situation in that the target vehicles are regarded as being stationary and passive. It can simulate the whole attack process of smart munitions from firing artillery dispenser to sensing and hitting processes after dispense. It can also calculate the probability of kill of each target and the numbers of rounds required to fulfill the degree of damage in statistical manners. In this paper, we describe the basis for our design concepts reflected in the model to simulate the weapon effectiveness of top-attack smart munitions and provide simulation results for an example case.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구를 통하여 상부공격 지능탄이 표적에 어느 정도의 피해를 가하는지 산출하는 무기효과 평가모델을 개발하였다. 이 모델은 교전 시나리오, 지능탄 특성 자료, 표적 특성/취약성 자료 등을 입력받고 지능탄의 운동/표적타격과정을 시뮬레이션하여 표적의 타격 방향을 결정한 후 단일 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션으로 표적 피해평가를 수행하여 결과를 출력한다.
이 표적 특성 자료는 하나의 표적을 200개의 포인트로 나누어 해당 포인트에 IR 및 MMW 센서에 대응하는 특징 값을 설정해 놓은 자료이다. 이 표적 특성 자료를 이용하여 표적을 탐지하는 원리는 탐색 센서의 탐지범위 안에 들어오는 센서 반응치들의 합이 센서 반응 임계치를 넘는지를 판단하는 것이다. IR 센서 반응 임계치는 표적내 IR 센서 반응치 전체합의 1/4로 하며, MMW 센서 반응 임계치는 센서의 탐색 영역(타원)의 1/3로 한다.

가설 설정

이렇게 표적이 탐지되면 EFP를 발사하는 표적 타격 과정이 시뮬레이션 된다. 발사된 EFP의 궤적은 비행시간이 짧으므로 직선으로 가정하고, EFP의 비행시간만을 고려하여 지면 및 표적 위에서의 탄착 위치 및 타격 각도를 산출한다.

제안 방법

WEEM/TASM은 국방과학연구소에서 상부공격 지능탄의 무기효과 분석기술에 대한 핵심기술 연구의 일환으로 개발되었다. 국방과학연구소가 이 모델의 개념설계를 수행하고 표적 피해평가 등의 기본 알고리듬을 고안하였고, 인하대학교에서 국과연과의 일반용역을 통하여 탄도, 자탄분산, 표적 탐색/타격 과정을 모델링하고 모델을 제작하였다.
WEEM/TASM은 발사 위치와 표적 위치로부터 사격제원을 계산하고, 모탄이 발사되어 지능자탄을 방출하고 지능자탄이 표적을 타격하기까지 탄도와 표적 탐색, 표적 타격의 과정을 모의한다. 등속도로 이동하는 표적 또는 표적군에 대해 일대일, 일대다, 다대다 교전을 시뮬레이션하여 표적 살상확률을 계산한다. 또한 현실적으로 존재하는 상부공격 지능탄 운용상의 불확실성을 반영하여 몬테카를로 시뮬레이션이 가능하도록 개발되었다.
등속도로 이동하는 표적 또는 표적군에 대해 일대일, 일대다, 다대다 교전을 시뮬레이션하여 표적 살상확률을 계산한다. 또한 현실적으로 존재하는 상부공격 지능탄 운용상의 불확실성을 반영하여 몬테카를로 시뮬레이션이 가능하도록 개발되었다.
2와 같이 입력, 지능탄의 운동/표적타격과정 시뮬레이션, 표적 피해평가, 출력의 순서로 구성된다. 우선 교전 시나리오, 지능탄 특성 자료, 표적 특성/취약성 자료 등을 입력하고 시뮬레이션을 실행하면, 지능탄의 운동/표적타격과정을 시뮬레이션하고 단일 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션 중 해당하는 시뮬레이션의 표적의 피해평가를 수행한 다음 결과를 출력한다.
본 연구를 통하여 상부공격 지능탄이 표적에 어느 정도의 피해를 가하는지 산출하는 무기효과 평가모델을 개발하였다. 이 모델은 교전 시나리오, 지능탄 특성 자료, 표적 특성/취약성 자료 등을 입력받고 지능탄의 운동/표적타격과정을 시뮬레이션하여 표적의 타격 방향을 결정한 후 단일 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션으로 표적 피해평가를 수행하여 결과를 출력한다. 이 모델을 통해 사용자는 상부공격형 지능자탄을 탑재한 곡사포탄이나 유도탄이 수대의 전차로 이루어져 정지 혹은 이동하는 표적과 다대다 교전을 하였을 때 표적의 피해율을 예측할 수 있다.
이 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해 지능탄의 표적 타격과정 시뮬레이션으로부터 예측된 타격 고각과 방위각을 이용하여 표적 살상확률을 직접 계산해 보았다. SMArt 155 지능탄의 경우 하나의 모탄에 2개의 자탄(자탄 1, 자탄 2)을 가지고 있고, 자탄 1의 타격 고각과 방위각은 38.
표적 취약성 자료는 이 모델의 최종 결과물인 표적살상확률 산출에 직접적인 영향을 주기 때문에 정확한 자료를 얻는 것이 중요한데, 이 취약성 자료를 얻기 위해서는 먼저 표적형상 모델, 고장분석논리도, 그리고 여러 가지 피해 요인이나 피해과정에 대한 피해정도를 나타낸 구성품 취약성 자료(부품피해함수)를 개발하고 AVAL(Assessment of Vulnerability and Lethality)과 같은 취약성 분석 도구에 입력하여 해석 과정을 거친 후 출력을 통해 얻는다. 이렇게 개발된 표적 취약성 자료는 Table 2와 같이 타격 고각 및 방위각에 따라 살상기준별 살상확률을 나타내는 형태를 갖는다.

대상 데이터

3과 같은 표적 특성 자료를 이용한다. 이 표적 특성 자료는 하나의 표적을 200개의 포인트로 나누어 해당 포인트에 IR 및 MMW 센서에 대응하는 특징 값을 설정해 놓은 자료이다. 이 표적 특성 자료를 이용하여 표적을 탐지하는 원리는 탐색 센서의 탐지범위 안에 들어오는 센서 반응치들의 합이 센서 반응 임계치를 넘는지를 판단하는 것이다.

이론/모형

모탄 발사 단계에서는 수치적분법^[2]을 이용하여 모탄 발사에 필요한 고각 및 방위각, 비행시간 등의 사격제원을 계산한다. 계산된 사격제원을 기반으로 방출된 모탄은 6자유도 운동방정식을 이용하여 계산된 탄도를 따라 회전하면서 날아간다. 모탄이 자탄 분리 고도에 이르면 내부의 화약이 기폭되며 지능자탄으로 분리된다.
지능탄의 운동/표적타격과정 시뮬레이션으로부터 표적의 타격 여부와, 타격 고각 및 방위각을 예측하였다면, Table 2와 같은 표적취약성 자료를 이용하여 표적의 피해율을 산출한다. 이러한 표적 피해평가는 표적 취약성 자료에 나타나 있는 각도들 중 예측된 타격고각과 방위각이 속하는 범위를 파악하고, 유사한 각도들간의 선형보간법(linear interpolation)을 사용하여 계산한다. 하나의 표적이 다수의 자탄에 의해 여러번 타격될 때 k번째 타격될 때의 표적 살상 확률은 식 (1)과 같이 누적으로 결정된다.

성능/효과

WEEM/TASM을 이용하여 SMArt 155 지능탄의 효과를 분석한 결과는 다음과 같다. 우선 일대일 교전환경의 단일 시뮬레이션 결과를 확인하기 위해 Table 5와 같은 입력자료를 넣고 모델을 실행하면 결과분석 화면을 통해 표적이 M kill이 될 확률은 37%, F kill이 될 확률은 24%, M/F kill이 될 확률은 49%, K kill이 될 확률은 7% 임을 확인할 수 있다.
이렇게 계산된 표적의 살상확률 결과는 앞서 언급한 모델의 피해평가 시뮬레이션 결과(M kill 37%, F kill 24%, M/F kill 49%, K kill 7%)와 같으므로 모델의 피해평가가 제대로 이루어지고 있음을 확인하였다.
효과도 지표는 한 조건의 표적 종류, 일제사격 차수에 대해서 전체 시뮬레이션에서 전체 표적 수 N대 중 n대가 살상될 경우가 차지하는 비율, 전체 시뮬레이션에서 평균 살상 대수, 전체 시뮬레이션에서 n대 이상이 살상될 비율을 나타낸다. 전체 시뮬레이션에서 각 피해기준별로 N대 중 0대가 살상될 비율부터 N대 중 N대 모두 살상될 비율 전체의 합은 100%가 되어야하며, n대 이상이 살상될 비율은 N대 중 n대가 살상될 비율부터 N대 모두 살상될 비율의 합이다. 평균 살상 대수 n_mean은 식 (5)에 의해 구해진다.

후속연구

이 모델을 통해 사용자는 상부공격형 지능자탄을 탑재한 곡사포탄이나 유도탄이 수대의 전차로 이루어져 정지 혹은 이동하는 표적과 다대다 교전을 하였을 때 표적의 피해율을 예측할 수 있다. 현재 이 모델은 SMArt 155와 같은 낙하산형 상부공격 지능탄에만 적용 가능하도록 개발되었으나, 표적 타격과정 시뮬레이션 모듈을 추가하면 다른 형태의 지능자탄에 대해서도 적용할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무기효과 분석기술은 무엇인가?	무기효과 분석기술은 특정 무기가 특정 표적에 가하는 살상력을 정량적으로 나타내는 기술이며, 표적의 살상확률 혹은 기대 피해율 등의 무기효과 자료를 생산하는데 사용된다[1]. 무기효과 자료는 획득, 분석, 훈련 분야 등 국방 M&S 전반에서 기본적인 입력 자료로 활용되며, 특히 무기체계 설계, 개발, 시험평가 등 모든 단계에서 필수적인 요소로서 SBA(Simulation Based Acquisition) 무기획득 체계의 근간이다.
	본 연구를 통해 상부공격 지능탄의 무기효과 평가모델의 장점은?	본 연구를 통하여 상부공격 지능탄이 표적에 어느 정도의 피해를 가하는지 산출하는 무기효과 평가모델을 개발하였다. 이 모델은 교전 시나리오, 지능탄 특성 자료, 표적 특성/취약성 자료 등을 입력받고 지능탄의 운동/표적타격과정을 시뮬레이션하여 표적의 타격 방향을 결정한 후 단일 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션으로 표적 피해평가를 수행하여 결과를 출력한다. 이 모델을 통해 사용자는 상부공격형 지능자탄을 탑재한 곡사포탄이나 유도탄이 수대의 전차로 이루어져 정지 혹은 이동하는 표적과 다대다 교전을 하였을 때 표적의 피해율을 예측할 수 있다.
	WEEM/TASM이 무엇인가?	WEEM/TASM은 정지 혹은 일정한 속도로 이동하는 다수의 장갑차량으로 구성된 표적군에 대해 상부공격 지능탄을 사격하였을 때 표적에 가해진 피해를 통계적으로 평가하는 모델이다. 사용자가 무기 운용정보, 표적에 대한 정보 및 그밖에 시뮬레이션에 필요한 정보를 입력하면, 교전을 모의하여 각 표적의 피해정도를 살상확률로 나타낸다.

참고문헌 (4)

김호수, 문세훈, 정진웅, 박종일, "무기효과 분석기술 연구현황 및 발전방향", 국방과학기술플러스, Vol. 102, 2010
유창경, 최기영, 김병수, "일반용역 보고서-지능자탄 종말효과도 추정 도구", 국방과학연구소, ADDR -412-111288, 2010. 7.
강민아, "지능자탄의 효과산출 소프트웨어 설계보고서", 국방과학연구소, ADDR-412-110995, 2011. 8.
문세훈, 정진웅, "전투장갑차량 취약성 평가 및 부품 피해평가 기술", ADDR-415-101552, 2010. 12.

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