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2인 제로섬 게임 기반의 효과적인 SLBM 탐지를 위한 구축함 배치 최적화
Optimization of Destroyer Deployment for Effectively Detecting an SLBM based on a Two-Person Zero-Sum Game 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.27 no.1, 2018년, pp.39 - 49  

이진호 (National Defense Management Dept., Korea Naval Academy)

초록
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잠수함으로부터 발사되는 SLBM은 은밀성으로 인해 탐지가 매우 제한적이며 이는 안보에 심각한 위협으로 인식된다. 본 연구는 SLBM의 효과적인 탐지를 위한 구축함 배치 최적화 문제를 고려한다. 최적화 모델은 2인 제로섬 게임을 기반으로 하여, 상대방의 입장에서 SLBM이 최대한 탐지되지 않는 발사 및 도착 지점과 비행궤적을 결정하고자 하며, 우리의 입장에서는 상대방의 SLBM 탐지를 최대화할 수 있는 구축함의 배치 계획을 수립한다. 제시된 2인 제로섬 게임 모델은 선형계획법으로 변환하여 최적해를 구할 수 있으며, 가상의 임의 구역과 시나리오를 생성하여 계산 실험을 수행하고 본 연구에서 제시하는 모델을 통해 게임에서의 상대방과 우리의 최적 혼합전략을 도출한 결과를 보여준다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

An SLBM (submarine-launched ballistic missile) seriously threatens the national security due to its stealthiness that makes it difficult to detect in advance. We consider a destroyer deployment optimization problem for effectively detecting an SLBM. An optimization model is based on the two-person z...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 상대방은 그러한 목적을 달성하고자 하는 발사위치, 도착지점 및 비행궤적을 선택하는 것이 의사결정 요소가 되며 우리는 이를 저지하기 위해 구축함의 위치를 결정하는 것이 될 것이다. 게임이론의 측면에서 볼 경우, 상대방과 우리의 최적 전략(optimal strategy)이 도출되는 내쉬 균형(Nash equilibrium)을 찾는 것이 본 연구의 목적이라고 할 수 있다.
  • 그러나 게임의 관점에서 상대방의 결정을 고려한 상황에서의 의사결정에 관한 연구는 비교적 제한적인 관심을 받아왔으며 해상에서의 움직이는 플랫폼보다는 지상에서의 고정된 플랫폼을 위주로 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 SLBM 발사체가 가지고 있는 플랫폼의 유동성 및 기동성, 우리의 방어 플랫폼의 기동성을 동시에 고려함과 함께 상대방과 우리가 동일한 목적을 상반되게 달성하고자 하는 특성을 반영한 2인 제로섬 게임을 통해 보다 현실적인 고려요소가 포함된 모델을 제시하고 그에 따라 우리의 방어 플랫폼을 어떻게 운용하는 것이 가장 효과적인지에 대해 고찰해 보고자 한다.
  • 본 모델에서 탐지확률은 상대방이 어떤 노드로부터 출발하여 어떤 노드를 목적지로 선정하느냐에 따라, 또한 두 노드 간 이동시 비행궤적을 어떻게 선택하느냐에 따라 달라지며, 이 때 센서의 위치가 어디에 위치해 있느냐에 따라 또 달라진다. 따라서 이를 반영하여 탐지확률은 pijlk로 정의되며, 상대방은 최대한 탐지확률이 낮은 출발지와 도착지, 그리고 비행궤적을 선택하고자 할 것이며, 이를 탐지하고자 하는 우리는 최대한의 탐지확률을 보장하는 곳에 센서를 설치하고자 할 것이다.
  • 본 연구에서는 SLBM 발사위치 및 비행고도의 불확실성을 고려하여 효과적인 탐지를 위한 이지스구축함의 최적 배치 문제를 고려한다. 문제 해결을 위하여, 동해상의 임의의 공간을 설정하여 상대방의 발사 위치와 표적으로 삼는 도착위치를 네트워크 모델로 표현하였으며, 우리의 입장에서 구축함의 최적 배치를 결정하기 위하여 동해상 또 다른 임의의 공간을 격자로 나누어 후보지로 고려하였다.
  • 북한 SLBM이 큰 위협으로 인식되고 있는 가운데, 본 논문은 이를 게임 이론적 접근 방식을 통해 우리의 방어 플랫폼인 이지스구축함을 어떻게 운용하는 것이 효과적 인지에 대해 고찰해 보았다. 이지스구축함의 넓은 탐지반 경과 공격/방어 플랫폼간의 활동 영역이 다른 점을 고려하여, 본 문제에서는 전체 네트워크를 모니터링하기 위한 방어 플랫폼의 후보지는 네트워크 외부에 별도의 위치로 정하였고, 공격 플랫폼은 중간 노드들을 고려하지 않고 출발-도착 노드간의 이동 방식으로 SLBM을 발사함과 동시에 비행궤적을 추가로 고려하였다.
  • 또한 네트워크 내에서의 SLBM의 활동은 노드들을 거쳐서 특정한 경로를 설정하여 이동하는 것이 아니라 노드-노드 간(node-to-node) 직접적으로 활동을 하는 것으로 가정한다. 이러한 가정은 SLBM이 발사되는 위치에서부터 연료량을 통해 비행고도 및 궤적을 조절함으로써 최종 도착지에 직접적으로 도달함을 고려한 것이며 특별히 중간 노드를 거쳐야만 하는 것이 아님을 반영하기 위한 것이다. 이러한 가정 사항들을 바탕으로 아래와 같은 기호, 집합, 자료 및 결정변수들을 이용하여 수리적 모델을 제시한다.

가설 설정

  • 또한 이지스구축함은 SLBM과 동일한 네트워크 내에서 활동하는 것이 아니라 다른 지역에 존재하여 SLBM의 활동을 관찰하는 것으로 가정한다. 따라서 SLBM이 활동하는 네트워크 내 특정한 노드(node)나 아크(arc)를 선택하여 센서를 배치하기 보다는 해당 네트워크 전체를 감시하는 네트워크 외부의 특정 영역 또는 구역을 센서 배치의 후보지역으로 선정하며, 이 때 설치된 센서는 레이더의 성능이 우수하여 네트워크 내 모든 아크에 대한 정찰 및 감시가 가능하다고 가정한다. 또한 네트워크 내에서의 SLBM의 활동은 노드들을 거쳐서 특정한 경로를 설정하여 이동하는 것이 아니라 노드-노드 간(node-to-node) 직접적으로 활동을 하는 것으로 가정한다.
  • 따라서 SLBM이 활동하는 네트워크 내 특정한 노드(node)나 아크(arc)를 선택하여 센서를 배치하기 보다는 해당 네트워크 전체를 감시하는 네트워크 외부의 특정 영역 또는 구역을 센서 배치의 후보지역으로 선정하며, 이 때 설치된 센서는 레이더의 성능이 우수하여 네트워크 내 모든 아크에 대한 정찰 및 감시가 가능하다고 가정한다. 또한 네트워크 내에서의 SLBM의 활동은 노드들을 거쳐서 특정한 경로를 설정하여 이동하는 것이 아니라 노드-노드 간(node-to-node) 직접적으로 활동을 하는 것으로 가정한다. 이러한 가정은 SLBM이 발사되는 위치에서부터 연료량을 통해 비행고도 및 궤적을 조절함으로써 최종 도착지에 직접적으로 도달함을 고려한 것이며 특별히 중간 노드를 거쳐야만 하는 것이 아님을 반영하기 위한 것이다.
  • 본 연구에서는 우리의 방어 플랫폼으로써 이지스구축함을 고려하며, 이는 고정형이 아닌 이동형 센서로 볼 수 있다. 또한 이지스구축함은 SLBM과 동일한 네트워크 내에서 활동하는 것이 아니라 다른 지역에 존재하여 SLBM의 활동을 관찰하는 것으로 가정한다. 따라서 SLBM이 활동하는 네트워크 내 특정한 노드(node)나 아크(arc)를 선택하여 센서를 배치하기 보다는 해당 네트워크 전체를 감시하는 네트워크 외부의 특정 영역 또는 구역을 센서 배치의 후보지역으로 선정하며, 이 때 설치된 센서는 레이더의 성능이 우수하여 네트워크 내 모든 아크에 대한 정찰 및 감시가 가능하다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
2인 제로섬 게임 모델의 유용성은? 최적화 모델은 2인 제로섬 게임을 기반으로 하여, 상대방의 입장에서 SLBM이 최대한 탐지되지 않는 발사 및 도착 지점과 비행궤적을 결정하고자 하며, 우리의 입장에서는 상대방의 SLBM 탐지를 최대화할 수 있는 구축함의 배치 계획을 수립한다. 제시된 2인 제로섬 게임 모델은 선형계획법으로 변환하여 최적해를 구할 수 있으며, 가상의 임의 구역과 시나리오를 생성하여 계산 실험을 수행하고 본 연구에서 제시하는 모델을 통해 게임에서의 상대방과 우리의 최적 혼합전략을 도출한 결과를 보여준다.
잠수함에서 발사되는 SLBM의 특징은? 잠수함으로부터 발사되는 SLBM은 은밀성으로 인해 탐지가 매우 제한적이며 이는 안보에 심각한 위협으로 인식된다. 본 연구는 SLBM의 효과적인 탐지를 위한 구축함 배치 최적화 문제를 고려한다.
이지스함의 AN/SPY-1D 레이더를 통한 넒은 범위 탐지가 필요한 이유는? 현재 북한의 SLBM 위협에 대한 요격 수단으로는 패트리어트 미사일과 THAAD 등이 가능하지만, 패트리어트 미사일의 요격 고도(20Km) 제한과 지상에 배치되는 THAAD의 레이더 폭(120도)을 고려할 때 동해상의 레이더 사각지대에서 SLBM을 발사할 경우 그에 대한 신속한 탐지 및 대응이 매우 제한적인 실정이며, 발사 전 단계에서의 저지를 위해 Kill Chain의 구축과 함께 작전지속능력을 보유한 원자력 추진 잠수함 도입의 필요성이 제기되고 있다(Moon, 2016). 그러나 발사 후 요격을 위해서는 무엇보다도 최단 시간 내에 탐지가 이루어져야 하며, 특히 동해상 수중 어딘가에서 은밀하게 발사되는 SLBM은 그 탐지수단 또한 매우 제한적이어서 이에 대한 대책 마련이 시급하다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 SLBM의 발사 후 단계에서 요격을 위해 현재 거론되고 있는 해군 이지스구축함의 SM-3 미사일은 탄도미사일의 중간단계 비행에서도 요격이 가능하며 이지스 체계의 AN/SPY-1D 레이더를 통해 넓은 범위의 탐지가 가능하므로 효과적인 방어체계라 할 수 있다(Kim, 2010).
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참고문헌 (23)

  1. Bard, J. F. (1996) Practical Bilevel Optimization: Algorithms and Applications, Springer, New York. 

  2. Bertsimas, D. and J. N. Tsitsiklis (1997) Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, New Hampshire. 

  3. Choi, G.-G., S.-K. Han, H.-J. Jo, H.-T. Kim, K.-T. Kim, S.-C. Song and Y.-J. Na (2012), "A study on signal processing of ballistic missile warhead discrimination using ESPRIT in milimeter-wave (Ka-band) seeker," The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, 23(2), 266-269. (최각규, 한승구, 조희진, 김효태, 김경태, 송성찬, 나영진 (2012), "밀리미터파 탐색기에서 ESPRIT 기법을 이용한 탄도 미사일 탄두 식별 신호처리 기법 개발", 한국전자파학회논문지, 23(2), 266-269). 

  4. Cormican, K., D. P. Morton and R. K. Wood. (1998), "Stochastic network interdiction", Operations Research, 46(6), 184-197. 

  5. Israeli, E. and R. K. Wood. (2002), "Shortest-path network interdiction", Networks, 40(2), 97-111. 

  6. Kim, J. W., Y. S. Kwon, N. Kim, D. M. Kim and Y. H. Park (2015), "A Study on the development of a sea based sensor platform for the detection of a SLBM," Journal of Korea Navigation Institute, 19(5), 363-369. (김지원, 권용수, 김남기, 김동민, 박영한 (2015), "잠수함 발사 탄도미사일 탐지를 위한 해상 센서플랫폼의 배치에 관한 연구", 한국항행학회논문지, 19(5), 363-369). 

  7. Kim, K.-H. (2012) Negotiation and Strategy: Economics of Independence and Intuition, Yulgockbooks. (김기홍 (2012) "게임이론의 관점에서 본 협상과 전략", 율곡출판사). 

  8. Kim, S, S,-R. Jin, J.-W. Son and D.-J. Park (2010), "Filtering algorithms for position evaluation and tracking of tactical objects," Journal of the Korea Society for Simulation, 19(4), 199-208. (김석권, 진승리, 손재원, 박동조 (2010), "전술객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘 연구", 한국시뮬레이션학회 논문지, 19(4), 199-208). 

  9. Kim, Y. H. (2010) "Its current status and South Korea's policy choice," The Korean Journal of International Studies, 50(5), 151-164. (김영호 (2010), "탄도미사일 방어: 현황과 한국의 선택", 국제정치논총, 50(5), 151-164). 

  10. Lee, J.-Y. and K.-H. Kwak (2008), "The optimal allocation model for SAM using multi-heuristic algorithm: Focused on theater ballistic missile defense," IE Interfaces, 21(3),, 262-273. (이재영, 곽기훈 (2008), "복합-휴리스틱 알고리즘을 이용한 지대공 유도무기(SAM) 최적배치 방안: 탄도미사일 방어를 중심으로", 산업공학, 21(3), 262-273). 

  11. Lee, K.-H., H,-P. Seo, Y.-S. Kwon and J. Kim (2015), "Analysis of the flight trajectory characteristics of North Korea SLBM," Journal of the Korea Society for Simulation, 24(3), 9-16. (이경행, 서형필, 권용수, 김지원 (2015), "북한 SLBM의 비행특성 해석", 한국시뮬레이션학회 논문지, 24(3), 9-16). 

  12. Lee, S.-H. and I,-C. Jeong (2006), "Optimal allocation model of KDX for missile defense," Journal of the Korea Society for Simulation, 15(4), 69-77. (이상헌, 정인철 (2006), "미사일 방어를 위한 KDX 최적배치모형 연구", 한국시뮬레이션학회 논문지, 15(4), 69-77). 

  13. Littlestone, N. and M. K. Warmuth. (1994), "The weighted majority algorithm", Information and Computation, 108(2), 212-261. 

  14. Moon, K.-S. (2016) Why do we need nuclear-powered submarines?, Planet Media. (문근식 (2016) "왜 핵추진 잠수함인가", 플래닛미디어). 

  15. Morton, D. P. (2011) "Stochastic network interdiction", Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science, edited by James J. Cochran, John, Wiley & Sons, Inc.. New Jersey. 

  16. Morton, D. P., F. Pan and K. J. Saeger. (2007), "Models for nuclear smuggling interdiction", IIE Transactions, 39(1), 3-14. 

  17. Neheme, M. V. (2009) "Two-person sum games for stochastic network interdiction: Models, methods, and complexities", Ph.D. Dissertation, University of Texas at Austin. 

  18. Pan, F. and D. P. Morton (2008), "Minimizing a stochastic maximum-reliability path", Networks, 52(3), 111-119. 

  19. Park, H.-R. (2016) "An analysis on the strategic implication of the North Korean SLBM development and South Korea's necessary measures", Journal of Strategic Studies, 23(2), 85-114. (박휘락 (2016) "북한 SLBM 개발의 전략적 의미와 대응 방향", 전략연구, 23(2), 85-113). 

  20. Park, T.-Y. and J.-S. Lim (2015) "RCS of ballistic missile based on radar position", Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 40(1), 209-216. (박태용, 임재성 (2015) "레이더 위치에 따른 탄도미사일의 RCS 특성", 한국통신학회논문지, 40(1), 209-216). 

  21. Park, T.-Y. and J.-S. Lim (2016) "Method on radar deployment for ballistic missile detection probability improvement", Journal of Korea Institute of Information and Communication Engineering, 20 (3), 669-676. (박태용, 임재성 (2016) "탄도미사일 탐지확률 향상을 위한 레이더 배치 방안", 한국정보통신학회논문지, 20(3), 669-676). 

  22. Washburn, A. (2001), "A new kind of fictitious play", Naval Research Logistics, 48(4), 270-280. 

  23. Wood, R. K. (1993), "Deterministic network interdiction", Mathematical and Computer Modeling, 17(2), 1-18. 

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