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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.18 no.9, 2018년, pp.614 - 622
윤문형 (국방과학연구소) , 박준호 (국방과학연구소) , 이정훈 (국방과학연구소) , 김갑수 (국방과학연구소) , 구봉주 (국방과학연구소)
As multiple weapons are fired simultaneously in multi-target and multi-weapon environments, a possibility always exists in the collision occurred by the intersection between weapon trajectories. The collision between weapons not only hinders the rapid reaction but also causes the loss of the asset o...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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무장간 충돌이 초래할 수 있는 위험은? | 다표적-다무장환경에서는 동시에 대규모의 무장이 공중을 비행하기 때문에 무장 궤적 교차로 인한 아군 무장간 충돌 가능성이 존재한다[4]. 무장간 충돌은 사격계획을 완수하지 못하는 문제뿐만 아니라 무장 자산의 손실을 발생시켜 위협 대응력을 약화시켜 생명과 재산에 막대한 피해를 초래할 수 있다. | |
다표적-다무장 환경에서 무장 궤적 간 교차 검증 및 간섭 배제 알고리즘이 가진 장점은? | 기존 무장 궤적 간 간섭 배제 기법은 무장의 발사 간격을 조절하여 무장 간의 충돌이나 간섭을 회피하는 방법을 제시하므로 대규모의 무장을 동시에 발사해야하는 상황에 적용하기 어려우며, 이는 무장 발사 지연을 야기하여 신속 대응을 저해하는 요인이라 볼 수 있다. 제안하는 알고리즘에서는 3차원 무장 궤적간의 교차 발생 여부를 2차원 사격선간 교차 분석으로 무장 간 간섭 여부를 최종적으로 확인한 후, 교차가 발생할 경우 무장할당을 해제함으로써 무장 궤적 간 교차를 원천적으로 차단한다. 이를 통해, 동시 발사할 수 있는 무장 할당 수를 최대화하는 효과적인 사격 계획을 수립하고 교전효과를 극대화한다. 제안하는 알고리즘은 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였으며 높은 효용성 및 효과를 확인하였다. | |
기존 무장 간 간섭 배제기법의 한계점은 무엇인가? | 위에서 언급한 것과 같이 기존의 무장 간 간섭 배제기법은 무장의 발사 간격을 조절하여 무장 간의 충돌이나 간섭을 회피하는 방법만을 고려했을 뿐 무장 수가 늘어나거나 모든 무장을 동시에 발사해야하는 상황에 적용하기 어려워 기존 방법을 대규모의 무장을 동시에 발사해야하는 전시 상황에 적용하는 것은 적합하지 않다는 한계점이 있다. 따라서 무장 운용의 유연성 향상뿐만 아니라 단위 시간 당 교전 효과를 극대화하기 위한 연구가 필수적이다. |
S. Paradis, A. Benaskeur, M. Oxenham, and P. Cutler, "Threat Evaluation and Weapons Allocation in Network-Centric Warfare," In Proc. of the International Conference on Information Fusion, Vol.2, pp.1078-1085, 2005.
J. Roux and J. Vuuren, "Threat Evaluation and Weapon Assignment Decision Support: A Review of the State of the Art," ORiON, Vol.23, No.2, pp.151-187, 2007.
M. Azak and A. Bayrak, "A New Approach for Threat Evaluation and Weapon Assignment Problem, Hybrid Learning with Multi-Agent Coordination," In Proc. of the International Symposium on Computer and Information Sciences, pp.1-6, 2008.
M. Yoon, J. Park, J. Yi, and B. Koo, "An Effective Weapon Assignment Algorithm in Multi-Target and Multi-Weapon," In Proc. of the International Conference on Convergence Content, pp.395-396, 2016.
Y. Li, Y. Kou, Z. Li, A. Xu, and Y. Chang, "A Modified Pareto Ant Colony Optimization Approach to Solve Biobjective Weapon-Target Assignment Problem," International Journal of Aerospace Engineering, Vol.2017, Article ID.1746124, pp.1-14, 2017.
S. Bisht, "Hybrid Genetic-Simulated Annealing Algorithm for Optimal Weapon Allocation in Multilayer Defence Scenario," Defence Science Journal, Vol.54, No.3, pp.395-405, 2004.
G. Shang, Z. Zaiyue, Z. Xiaoru, and C. Cungen, "Immune Genetic Algorithm for Weapon-Target Assignment Problem," In Proc. of the Workshop on Intelligent Information Technology Application, pp.145-148, 2017.
M. Zhang, J. Zhang, G. Cheng, C. Chen, and Z. Liu, "Fire Scheduling for Multiple Weapons Cooperative Engagement," In Proc. of the International Conference on Software, Knowledge, Information Management & Applications, pp.55-60, 2016.
http://www.mathworks.com, 2018.7.31.
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