[논문]소규모 교전을 위한 시나리오 생성 프로세스 제안

안의국; 고민석; 천상욱; 박상철

doi:10.7315/cadcam.2013.104

소규모 교전을 위한 시나리오 생성 프로세스 제안
A Proposal of Scenario Generation Process for Small Scale Engagement 원문보기

한국CAD/CAM학회논문집 = Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, v.18 no.2, 2013년, pp.104 - 112

안의국 (아주대학교 산업공학과) , 고민석 (아주대학교 산업공학과) , 천상욱 (대우조선해양 중앙연구소 정보기술팀) , 박상철 (아주대학교 산업공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Computer-based modeling and simulation (M&S) techniques have become an essential component in the development of new weapons systems. M&S techniques provide a means to simulate military training, strategies, military doctrines, and weapons acquisition processes. This paper proposes a small scale engagement scenario generation method. This work also includes a process for scenario generation and visualization. The proposed scenario generation methodology employs the Timed-FSA (finite state automata) and DFS (depth first search) algorithms. The proposed scenario generation method is verified using a one-on-one combat engagement scenario between two submarines. In addition, we suggest a scenario generation process including whole scenario generation and scenario visualization.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

제시한 방법론을 통해 지휘관이 생성 가능한 모든 시나리오의 생성을 지원한다. 또한 생성한 시나리오 중 지휘관이 주로 관심을 갖고 있는 시나리오의 추출 방안을 제시한다. 또한 이렇게 생성한 시나리오의 시뮬레이션 및 가시화를 방안을 제안한다.
본 논문에서는 교전급 모델에 대하여 효과적으로 구축하기 위해 교전 중 발생할 수 있는 모든 시나리오를 미리 생성하는 방법론을 제안했다. 시나리오 생성을 위해 Timed-FSA 이론을 이용해 객체의 시나리오를 모델링하고, 모델링을 통해 생성한 객체의 시나리오를 조합한 후, 두 객체 사이의 제약사항을 제약 테이블로 입력 받아 의미없는 상태와 이벤트를 제거하였다.
본 논문의 목적은 소규모 교전을 위한 시나리오 생성 방안을 제시하는 것이다. 이후 본 논문의 구성은 2장에서 Timed-FSA(Finite State Automata) 방법론을 이용한 이용한 접근 방법과 DFS(Depth First Search) 알고리즘을 이용해 상태를 탐색해 시나리오를 생성하는 방안을 소개하고, 3장에서 소규모 교전 시나리오 생성 방안을 설명하고, 이렇게 생성한 시나리오의 시뮬레이션 및 가시화를 방안을 제안한다.
본 연구에서는 소규모 교전을 대상으로 시나리오 생성을 위한 방법론을 제시한다. 제시한 방법론을 통해 지휘관이 생성 가능한 모든 시나리오의 생성을 지원한다.

제안 방법

본 연구에서는 객체에 대하여 모델링 한 결과를 입력 값으로 받아 시나리오 생성기를 이용해 자동으로 생성하고, 이렇게 생성 시나리오의 로그파일을 입력받아 가시화했다. 가시화를 위해 미 해군 대학원의 MOVES Institute에서 개발한 Delta 3D 를 이용해 가시화했다. Delta 3D는 전장 시뮬레이션에 필요한 전투 객체, 지형, 3차원 특수효과 기능 등을 제공하며, 엔진의 모든 소스가 개방되어 있기 때문에 높은 접근성을 가지며, 상용화된 API들과의 연동이 용이하다^[18].
개발한 시나리오 생성기는 Microsoft Visual Studio 2008 MFC를 이용했다. 개발한 시나리오 생성기는 사용자가 객체에 대해 모델링하고, 모델링해 입력하면 이 입력값에 대하여 합성하고, 제약 테이블을 입력 받아 의미없는 두 객체 사이에 불필요한 상태와 이벤트를 제거하고, 생성 가능한 시나리오를 출력하도록 했다. 이때 루프 상황은 숫자로 입력 받아 해당 숫자만큼 반복하는 것을 허용하도록 했다.
시나리오 생성을 위해 Timed-FSA 이론을 이용해 객체의 시나리오를 모델링하고, 모델링을 통해 생성한 객체의 시나리오를 조합한 후, 두 객체 사이의 제약사항을 제약 테이블로 입력 받아 의미없는 상태와 이벤트를 제거하였다. 그리고 DFS 알고리즘을 이용해 발생 가능한 시나리오를 생성하는 방안을 제시했다. 또한 예제 시나리오에 대해 제안한 방법에 따라 시나리오 생성기를 구현해 생성 가능한 모든 시나리오를 생성하고, 생성한 시나리오를 로그 파일로 입력 받아 Delta 3D를 이용해 가시화하였다.
또한 국방 분야에서 소규모 교전을 대상으로 시뮬레이션하기 위해 시나리오를 생성한 연구^[12,13]가 있으나 시나리오 생성이 주목적인 연구가 아니므로 단순한 교전 시나리오를 UML 등을 이용해 표현하였다.
그리고 DFS 알고리즘을 이용해 발생 가능한 시나리오를 생성하는 방안을 제시했다. 또한 예제 시나리오에 대해 제안한 방법에 따라 시나리오 생성기를 구현해 생성 가능한 모든 시나리오를 생성하고, 생성한 시나리오를 로그 파일로 입력 받아 Delta 3D를 이용해 가시화하였다.
또한 생성한 시나리오 중 지휘관이 주로 관심을 갖고 있는 시나리오의 추출 방안을 제시한다. 또한 이렇게 생성한 시나리오의 시뮬레이션 및 가시화를 방안을 제안한다.
본 연구에서는 객체에 대하여 모델링 한 결과를 입력 값으로 받아 시나리오 생성기를 이용해 자동으로 생성하고, 이렇게 생성 시나리오의 로그파일을 입력받아 가시화했다. 가시화를 위해 미 해군 대학원의 MOVES Institute에서 개발한 Delta 3D 를 이용해 가시화했다.
본 연구에서는 객체에 대하여 모델링 한 결과를 입력값으로 받아 생성 가능한 모든 시나리오를 시나리오 생성기를 이용해 자동으로 생성하고, 생성한 시나리오의 로그파일을 입력 받아 가시화 하는 일련의 과정을 고려한 시나리오 생성 프로세스를 Fig. 12와 같이 제안한다.
본 논문에서는 교전급 모델에 대하여 효과적으로 구축하기 위해 교전 중 발생할 수 있는 모든 시나리오를 미리 생성하는 방법론을 제안했다. 시나리오 생성을 위해 Timed-FSA 이론을 이용해 객체의 시나리오를 모델링하고, 모델링을 통해 생성한 객체의 시나리오를 조합한 후, 두 객체 사이의 제약사항을 제약 테이블로 입력 받아 의미없는 상태와 이벤트를 제거하였다. 그리고 DFS 알고리즘을 이용해 발생 가능한 시나리오를 생성하는 방안을 제시했다.
Delta 3D는 전장 시뮬레이션에 필요한 전투 객체, 지형, 3차원 특수효과 기능 등을 제공하며, 엔진의 모든 소스가 개방되어 있기 때문에 높은 접근성을 가지며, 상용화된 API들과의 연동이 용이하다^[18]. 예제 시나리오는[(AS, RI), {(APR, RI) (AEAD, RI)}*(AEDA, RD)]에 대하여 구현하였다. Fig.
제안한 방안을 이용해 생성 가능한 모든 시나리오를 생성하는 시나리오 생성기를 개발했다. 개발한 시나리오 생성기는 Microsoft Visual Studio 2008 MFC를 이용했다.

이론/모형

Timed FSA를 통해 생성한 시나리오의 탐색을 위해 DFS(Depth First Search) 알고리즘을 이용했다. DFS알고리즘은 시작 노드를 선택하고, 이 노드에서 탐색순서를 수직으로 깊은 곳에 있는 자식 노드를 검색한 후 옆 노드를 검색하는 탐색 방식을 따르는 알고리즘이다^[17].
본 논문에서는 공격함 M1과 정찰함 M2에 대하여 Timed-FSA 방법론을 이용해 정의하였다. M1에 대한 상태천이 다이어그램은 Fig.
본 연구에서는 Timed-FSA(Finite State Automata)를 이용해 객체를 모델링 한다. Timed-FSA는 상태와 이벤트의 집합으로 시스템을 기술하는 형식론으로, 원자모델(Atomic model)로 표현한다.
본 연구에서 제안하는 시나리오 생성 방안은 다음과 같다. 우선 위와 같은 Timed-FSA 방법론을 이용해 객체에 대한 모델링을 수행한다. 그리고 모델링 한 객체를 합성해 상태와 이벤트의 관계를 표현한다.

성능/효과

본 연구에서 제안한 방안을 이용하면 생성 가능한 모든 시나리오를 생성하여 다양한 상황에 대한 시나리오를 효과적으로 생성할 수 있으며, 제약 테이블을 이용해 의미 없는 시나리오는 생성하지 않을 수 있다. 하지만 현재의 연구 결과에서는 단순한 상황에 대한 시나리오 생성 방안을 제시했다.
이 결과에 대하여 두 객체 모두 시작하는 시점인 AS, RI를 Root노드로 정의하고, M1, M2 중 하나의 상태가 종료하면 상태를 목표 노드로 간주해 DFS 알고리즘에 의해 탐색하면 M1과 M2 사이에 발생 가능한 모든 시나리오를 생성할 수 있다. 이때 DFS 알고리즘은 사이클이 없는 경우에 대해서만 표현하는 것이 가능하다.

후속연구

또한 시나리오 생성을 위한 모델링을 할 때 여러 개의 상태를 하나의 상태로 계층적으로 표현하는 방안이 있다. 이에 대한 구체적인 연구는 향후에 수행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Modeling & Simulation 기술이 주목받고 있는 이유는 무엇인가?	세계의 각국은 21세기 변화된 안보환경에서의 미래 전에 효과적인 대응을 위해 선진국을 중심으로 군사력을 새롭게 정비하고 있다. 따라서 미래의 전장환경은 복잡한 임무와 임무공간 확대, 무기체계 및 작전 계획 복잡도가 높아지고 있다. 또한 미래전은 정보통신, 센서 유도항법 기술의 발전에 따라 네트워크 중심의 작전환경이 조성되고, 이를 적용해 복합무기체계가 운용될 것이다[1]. 따라서 요구되는 무기체계도 과거보다 복잡해졌으며, 운용시나리오 역시 다양하게 요구된다[2]. 이러한 요구의 충족을 위해 최근에 주목받는 기술이 Modeling & Simulation(M&S)이다.
	DFS알고리즘은 무엇인가?	Timed FSA를 통해 생성한 시나리오의 탐색을 위해 DFS(Depth First Search) 알고리즘을 이용했다. DFS알고리즘은 시작 노드를 선택하고, 이 노드에서 탐색순서를 수직으로 깊은 곳에 있는 자식 노드를 검색한 후 옆 노드를 검색하는 탐색 방식을 따르는 알고리즘이다[17]. 이러한 과정을 목표로 하는 노드에 도달할 때까지 반복한다.
	STAGE의 시나리오는 무엇을 제공하는가?	그리고, 국방 분야의 시나리오 생성 저작도구의 개발 사례는 캐나다의 eNGENUITY에서 개발한 시나리오 기반 M&S도구인 STAGE(Scenario Tactic and Generation Environment)[10]와 미국 MAK에서 개발한 VR-Forces[11]가 있다. STAGE의 시나리오는 GUI기반으로 모델을 배치하고, 상세한 플랫폼 모델을 표현해 시나리오를 생성, 관리, 수정하는 기능을 제공한다[12]. 또한 VR-Forces는 시나리오 생성을 위해 계층화, 세분화된 작전과 행위 표현을 제공하며, 맵을 기반으로 플랫폼의 배치, 행위를 정의해 시나리오를 생성한다[11].

참고문헌 (18)

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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