[논문]에이전트 기반 유·무인 수색정찰 전술행위 모델링 및 분석

김주연; 한상우; 변재정

doi:10.9709/jkss.2018.27.4.047

에이전트 기반 유·무인 수색정찰 전술행위 모델링 및 분석
Agent-based Modeling and Analysis of Tactical Reconnaissance Behavior with Manned and Unmanned Vehicles 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.27 no.4, 2018년, pp.47 - 60

초록
AI-Helper

오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Today's unmanned technology, which is being used in various industries, is expected to be able to make autonomous judgements as autonomous technology matures, in the long run aspects. In order to improve the usability of unmanned system in the military field, it is necessary to develop a technique for systematically and quantitatively analyzing the efficiency and effectiveness of the unmanned system by means of a substitute for the tasks performed by humans. In this paper, we propose the method of representing rule-based tactical behavior and modeling manned and unmanned reconnaissance agents that can effectively analyze the path alternatives which is required for the future armored cavalry to establish a reconnaissance mission plan. First, we model the unmanned ground vehicle, small tactical vehicle, and combatant as an agent concept. Next, we implement the proposed agent behavior rules, e.g., maneuver, detection, route determination, and combatant's dismount point selection, by NetLogo. Considering the conditions of maneuver, enemy threat elements, reconnaissance assets, appropriate routes are automatically selected on the operation area. It is expected that it will be useful in analyzing unmanned ground system effects by calculating reconnaissance conducted area, time, and combat contribution ratio on the route.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1. Interaction relationship between agents
표 Table 1. Initial parameters and values of environment model
표 Table 2. State variables of environment model
표 Table 3. Initial parameters and values of agent model
표 Table 4. State variables of agent model
그림 Fig. 2. Modeling unmanned ground vehicle agent
그림 Fig. 3. Modeling ground vehicle agent
그림 Fig. 4. Modeling individual combatant agent
그림 Fig. 5. Behavior rule for maneuver
표 Table 5. Roughness level based on slope and forest density
표 Table 6. Influence factor of maneuver and detection
그림 Fig. 6. Behavior rule for detection
그림 Fig. 7. Detection range within forest environment
그림 Fig. 8. Behavior rule for dismount
그림 Fig. 9. Example of path-network
그림 Fig. 10. Behavior rule for route determination
그림 Fig. 11. Data processing procedure for environment model
그림 Fig. 12. Input data and the result of environment model
그림 Fig. 13. The result of implementing simulation model
그림 Fig. 14. The example of detection range(left) and path-network(right)
표 Table 7. Terrain case of operation area
표 Table 8. Measure of Effectiveness
표 Table 9. Simulation Result
그림 Fig. 15. Simulation result of reconnaissance task with implemented agent models

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	군은 어떠한 노력을 하고 있는가?	군은 전쟁·분쟁지역에서의 인명피해 최소화, 병력감축에 따른 국방자원 효율화가 요구됨에 따라, 전투원이 감수해 왔던 고위험, 장시간 단순·반복 임무활동을 단계적으로 무인체계(무인수색차량, 폭발물 탐지 로봇, 드론 등)로 대신하여 전투피해를 감소시키고, 전투의 효율을 높이기 위해 노력하고 있다(강인원, 2015). 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 자율판단이 가능한 지능화된 수준으로까지 발전할 것으로 예상되나, 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효과의 정도를 과학적·정량적으로 분석하기 위해서는 체계적인 전술행위 모의방법 개발이 요구된다(김승규, 2017.
	무인화기술은 어디까지 발전할 것으로 예상되나?	오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다.
	에이전트가 가지는 공통변수에는 무엇이 있나?	Table 4는 에이전트가 가지는 주요 상태변수이다. 공통변수로는 현재속력 VE, 현재위치 pk, 현재 이동소요시간 TE, 총 정찰 시간 RTE, 탐지 범위 DRE, 다음위치 pnext, 최종 도착지 pdest 등이 있다. 전투원 에이전트는 소형전술 차량 에이전트에서 하차하여 도보수색이 가능하므로 승하차 여부를 나타내는 dismountState 상태와 소형전술차량 총 탑승이동 시간 BTic을 가진다.

참고문헌 (23)

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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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