[논문]대 잠수함 HVU 호위 임무 분석 모델링 및 시뮬레이션

박강문; 이은복; 신석훈; 한승진; 지승도

doi:10.9709/jkss.2014.23.4.075

대 잠수함 HVU 호위 임무 분석 모델링 및 시뮬레이션
Modeling and Simulation for Anti-submarine HVU Escort Mission 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.23 no.4, 2014년, pp.75 - 83

박강문 (한국항공대학교 컴퓨터공학) , 이은복 (한국항공대학교 컴퓨터공학) , 신석훈 (한국항공대학교 컴퓨터공학) , 한승진 (국방과학연구소 제6기술연구본부) , 지승도

초록
AI-Helper

함정 전투체계는 각종 센서 및 무장을 포함한 플랫폼들을 효율적으로 통제하기 위해서 운용자의 개입을 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 다중 에이전트 기반의 M&S(Modeling and Simulation) 기술이 도입되어 다양한 연구가 이루어져 왔다. 하지만 다중 플랫폼간의 높은 임무 복잡도를 필요로 하는 대 잠수함 전투에 있어서는 M&S 시스템을 통한 전술에 관한 연구가 거의 진행되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 다중 에이전트 기반의 M&S 기술을 대 잠수함 전투에 적용하였다. 이를 위해 함정, 잠수함, 헬기 등 다수의 플랫폼을 에이전트 기반으로 모델링함으로써 HVU(High Value Unit) 호위 임무를 위한 모델 구조를 제시하였다. 이를 통해 다양한 전장상황에 대한 다양한 전술 효과도를 분석할 수 있었다. 그 결과 조건별 최적의 전술적 효과를 확인할 수 있었다. 국방 관계자들이 본 연구에서 제안한 방법론을 도입하여 상세한 모델 변수값들을 대입한다면 보다 실질적인 대 잠수함 전술 효과도를 분석해 낼 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most warship combat systems inquire human operator to control several sensor and another equipments as well as decision-modeling. For this reason, many researches with multi-agent based M&S (Modeling and Simulation) have been increasingly conducted. However there cannot find any researches of M&S based analysis for anti-submarine warfare that requires a high level of mission complexity between multiple platforms. In this research, we have been developed various combat platform models such as warship, submarine and helicopter, etc. In order to apply the multi-agent-based M&S technology to the anti-submarine warfare i.e. a HVU (High Value Unit) escort mission scenario. Then we have successfully analyzed the measures of effectiveness according to the different tactics and different situations. In future, the defence engineer maybe employ our methodology and tools to analyze actual tactical problem by simply inserting actual data into our agent model.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

CFCS는 각 에이전트들에게 받은 명령을 수행하기 위해서 하부 모델인 기동 모델, 통신 모델, 무장 모델에게 구체적인 지시를 하는 역할을 수행한다. 그리고 또한 센서 모델과 다른 플랫폼의 통신 모델에게서 받은 정보를 정보장교 에이전트에게 보고하기 위해서 정보를 가공하는 역할을 한다.
본 연구에서는 대 잠수함 협력 전술의 효과도 분석을 진행하였다. 이를 위해 대 잠수함 HVU 호위 전술을 DEVS 환경에서 에이전트 기반으로 모델링하고 공격 우선 전술과 목표 우선 전술의 두 가지 전술에 대해서 각각 시뮬레이션을 진행하였다.
Table 1은 이 과정에서 모델들 간에 주고받는 정보들을 상세히 보여준다. 이러한 세밀한 움직임들이 모여서 최종적인 효과도 분석 결과를 제공해 주게 된다.
그리고 그 정보와 현재 상황에 따라 행동여부를 판단한 뒤 기동장교 에이전트 또는 무장관 에이전트에게 적절한 명령을 내리거나 정보장교 에이전트를 통해 다른 함정에게 협력을 요청/제공한다. 정보장교 에이전트는 외부에서 주어진 데이터를 종합하여 정보로 가공한 뒤 함장 에이전트에게 보고한다. 또는 다른 함정으로부터 받은 협력 요청 정보를 함장에게 전달하는 역할도 한다.

제안 방법

대 잠수함 전술 시뮬레이션의 타당성 검증을 위해 두 가지 전술을 각각 시뮬레이션하였다. 첫 번째 전술은 적 잠수함을 발견 시 우선적으로 공격을 하는 공격 우선 전술이다.
두 전술 간의 효과도 분석을 위해 목표 달성율, 목표 달성 시간, 아군 피해율 등 3가지 지표를 MOE(Measure of Effectiveness)로 정하여 분석하였다. 본 연구에서는 효과도 분석에 관한 관련 연구(정치영 et al.
본 연구에서는 대 잠수함 협력 전술의 효과도 분석을 위해 대 잠수함 HVU(High Value Unit) 호위 전장 상황을 에이전트 기반으로 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 적군과 아군의 성능격차에 따른 전술효과도를 성공적으로 분석할 수 있었다.
두 전술 간의 효과도 분석을 위해 목표 달성율, 목표 달성 시간, 아군 피해율 등 3가지 지표를 MOE(Measure of Effectiveness)로 정하여 분석하였다. 본 연구에서는 효과도 분석에 관한 관련 연구(정치영 et al., 2011, 임종원 et al., 2014, 조혜경, 2006)에서 시행하였던 시뮬레이션 횟수를 감안하여 50회 시행하였다. 공격 우선 전술과 목표 우선 전술을 각각 50번씩 시뮬레이션한 뒤 평균을 냄으로써 결과값을 얻을 수 있었다.
실험의 용이성을 위하여 아군의 탐지거리는 15km로 고정하였으며, 적군의 탐지거리는 10km부터 5km씩 증가시켜 30km까지 각각 다섯 가지 경우를 실험하였다.
앞서 제시한 대잠수함 호위임무 모델링을 위해 다중 에이전트 아키텍쳐를 구성하였다(Fig. 2 참조). 먼저 함정 에이전트는 세부적 역할에 따라서 함장 에이전트, 정보장교 에이전트, 기동장교 에이전트, 그리고 무장관 에이전트로 구성된다.
본 연구에서는 대 잠수함 협력 전술의 효과도 분석을 진행하였다. 이를 위해 대 잠수함 HVU 호위 전술을 DEVS 환경에서 에이전트 기반으로 모델링하고 공격 우선 전술과 목표 우선 전술의 두 가지 전술에 대해서 각각 시뮬레이션을 진행하였다. 그 결과 적 잠수함의 탐지 거리에 따라서 두 전술 모두 다른 목표 달성율과 아군 피해율, 적군 피해율, 그리고 목표 도달시간을 보이는 것을 알 수 있었다.
즉, 탐지거리에 있어서 아군의 성능과 적군의 성능 간의 차이가 전술 효과면에서 어떤 차이를 보이는지 비교해 보았다.

데이터처리

, 2014, 조혜경, 2006)에서 시행하였던 시뮬레이션 횟수를 감안하여 50회 시행하였다. 공격 우선 전술과 목표 우선 전술을 각각 50번씩 시뮬레이션한 뒤 평균을 냄으로써 결과값을 얻을 수 있었다. 각 실험들은 적 잠수함의 탐지 거리 외의 모든 조건을 같게 설정하였다.

이론/모형

수상함 에이전트는 함장 에이전트, 정보장교 에이전트, 그리고 무장관 에이전트로 구성된다. 각 에이전트 모델들은 DEVS 확장 모델인 Expert-Agent 모델을(신석훈 et al., 2013) 기반으로 설계되었다. 함장 에이전트는 주어진 정보에 따라서 정보장교 에이전트, 기동장교 에이전트, 그리고 무장관 에이전트에게 이동 명령, 정지 명령, 식별 명령, 공격 명령을 내린다.

성능/효과

이를 위해 대 잠수함 HVU 호위 전술을 DEVS 환경에서 에이전트 기반으로 모델링하고 공격 우선 전술과 목표 우선 전술의 두 가지 전술에 대해서 각각 시뮬레이션을 진행하였다. 그 결과 적 잠수함의 탐지 거리에 따라서 두 전술 모두 다른 목표 달성율과 아군 피해율, 적군 피해율, 그리고 목표 도달시간을 보이는 것을 알 수 있었다. 이를 통해서 적 잠수함이 아군의 함정보다 성능이 뛰어날수록 전투를 회피하는 것이 좋다는 결론을 얻을 수 있었다.
그 이유는 탐지거리에 따른 성능격차가 커질수록 적 잠수함에 대한 탐지확률이 떨어지기 때문이다. 다시 말하면 성능이 떨어지는 상태에서의 무모한 공격은 임무 달성에 도움이 되지 않고 피해만 늘일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구에서 진행한 모델링 및 시뮬레이션을 통해서 대 잠수함 전에서 주어진 상황에 따른 최적의 전술을 확인할 수 있었다. 따라서 국방관련 기관에서는 본 연구에서 제안한 다중 에이전트 기반의 M&S 방법을 도입함으로써 대 잠수함에 관한 다양한 전술적 분석을 효과적으로 해낼 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 대 잠수함 협력 전술의 효과도 분석을 위해 대 잠수함 HVU(High Value Unit) 호위 전장 상황을 에이전트 기반으로 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 적군과 아군의 성능격차에 따른 전술효과도를 성공적으로 분석할 수 있었다.
그 결과 적 잠수함의 탐지 거리에 따라서 두 전술 모두 다른 목표 달성율과 아군 피해율, 적군 피해율, 그리고 목표 도달시간을 보이는 것을 알 수 있었다. 이를 통해서 적 잠수함이 아군의 함정보다 성능이 뛰어날수록 전투를 회피하는 것이 좋다는 결론을 얻을 수 있었다.

후속연구

따라서 국방관련 기관에서는 본 연구에서 제안한 다중 에이전트 기반의 M&S 방법을 도입함으로써 대 잠수함에 관한 다양한 전술적 분석을 효과적으로 해낼 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 국방관련 기관에서는 본 연구에서 제안한 다중 에이전트 기반의 M&S 방법을 도입함으로써 대 잠수함에 관한 다양한 전술적 분석을 효과적으로 해낼 수 있을 것으로 기대된다. 또한 성능요소, 임무요소 및 각종 전장 환경요소의 변화에 따른 최적의 전술운용방법에 대한 세밀한 분석도 가능할 것으로 판단된다.
허위표적 개수는 5개로 고정하였다. 허위표적 개수 변화에 따른 전술효과도 분석은 향후 연구에서 다룰 계획이다. 탐지 거리에 따른 탐지율은 Fig.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	함정 전투체계의 단점은?	이러한 시스템은 운용자의 개입이 필수적이다. 그 때문에 반복적인 실험이 어렵고 결과가 운용자의 능력에 의존적일 수밖에 없다.
	함정 전투체계란?	함정 전투체계는 각종 센서 및 무장을 포함한 플랫폼들을 효율적으로 통제하기 위한 운용자의 영향이 매우 큰 의사결정 중심의 시스템이다. 이러한 시스템은 운용자의 개입이 필수적이다.
	함정 전투체계에서 운용자의 개입이 필수적인데 이를 개선하기 위한 기술은?	함정 전투체계는 각종 센서 및 무장을 포함한 플랫폼들을 효율적으로 통제하기 위해서 운용자의 개입을 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 다중 에이전트 기반의 M&S(Modeling and Simulation) 기술이 도입되어 다양한 연구가 이루어져 왔다. 하지만 다중 플랫폼간의 높은 임무 복잡도를 필요로 하는 대 잠수함 전투에 있어서는 M&S 시스템을 통한 전술에 관한 연구가 거의 진행되지 않은 실정이다.

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저자의 다른 논문 :

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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