[논문]함정전투체계의 적응형 모의사격시뮬레이터 설계 및 구현

김규백; 조홍규; 김동성

doi:10.9766/kimst.2018.21.5.630

함정전투체계의 적응형 모의사격시뮬레이터 설계 및 구현
Design and Implementation of Adaptive Naval Gun Fire Simulator on a Naval Combat System 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.21 no.5, 2018년, pp.630 - 639

김규백 (한화시스템(주) PE부) , 조홍규 (금오공과대학교 ICT융복합공학과) , 김동성 (금오공과대학교 전자공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes the design and implementation of adaptive naval gun fire simulator on a naval combat system. The proposed simulator can log data, analysis logged data, modify the BCU(Ballistic Computing Unit) S/W in real-time, and evaluate gun fire performance to check it satisfy requirement or not. When the simulation result satisfies the requirement, the BCU S/W is installed on onboard system. The simulation results show that similar result with actual naval gun fire reslult.

주제어

표/그림 (22)

그림 Fig. 1. Block diagram of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 2. Interlock diagram of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 3. S/W structure of analysis of shooting information
그림 Fig. 4. Flow chart of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 5. DataRecorder screenshot of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 6. Log recorder screenshot of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 7. BCUAnalysis screenshot of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 8. FIAS screenshot of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 9. Target sensors accuracy screenshot of adaptive naval gun fire simulator
그림 Fig. 10. FireBalls screenshot of adaptive naval gun fire simulator_1
그림 Fig. 11. FireBalls screenshot of adaptive naval gun fire simulator_2
그림 Fig. 12. EOTS-76 mm simulation result
그림 Fig. 13. Target data error
그림 Fig. 14. PHP error
그림 Fig. 15. EOTS-76 mm fire result
그림 Fig. 16. 76 mm fire result and allowance
그림 Fig. 17. TRS-40 mm simulation result
그림 Fig. 18. PHP error
그림 Fig. 19. TRS-40 mm fire result
표 Table 1. EOTS-76 mm fire result
그림 Fig. 20. 40 mm fire result and allowance
표 Table 2. TRS-40 mm fire result

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

FireBalls는 가상시나리오를 생성 및 편집하고 표적센서 로깅데이터 및 BCU 로깅 데이터 재현을 통해 모의사격을 시뮬레이션한다. BCU S/W를 내장하고 있어서 실제 환경에서 로깅한 값이나 원하는 시나리오를 설정한 값 중에서 선택하여 시뮬레이션을 실시할 수있으며, 결과를 통해 수정한 BCU S/W가 사격정확도에 미치는 확인한다. 요구사항에 만족된 결과를 얻을 때까지 BCU S/W를 수정을 반복하고 수정된 BCU S/W는 BCU 장비에 탑재되어 실사격시험을 통해 그성능을 입증받는다.
모드별 필터 성능 분석은 BCU 내부에서 실행중인 각 모드별 Filter결과값과 실제 표적 정보를 비교하여 표적 기동 모델에 따른 필터의 성능을 비교분석한다. CSC 입력데이터 분석 기능은 풍향, 풍속, 기압 등 환경데이터에 대한 입/출력 데이터를 비교하여 필터 성능과 각 환경데이터가 포구 초속에 미치는 영향력을 분석한다.
EOTS를 사용한 76 mm 대함사격에 대한 모의사격을 진행하였다. 결과를 Fig.
표적필터 성능분석은 BCU내부에서 예측한 표적 위치와 실제 센서로부터 입력되는 표적의 위치를 비교하여 Pre-filter 및 Estimation Filter의 성능 및 포명령에 대한 영향성을 분석한다. PHP예측 성능 분석은 TOF 이후의 표적의 예측 위치와 실제 센서로부터 입력되는 표적의 위치를 비교하여 PHP Calculation 모듈의 성능 및 포명령에 대한 영향성을 분석한다. 사격제원계산 성능분석은 함포로 출력되는 최종 고각 및 선회각의 상태를 나타내고, 이 때의 교전 상태 정보를 표시하여 함포로 출력되는 포명령의 상태를 점검하고 교전상태에 대한 전반적 상황을 분석한다.
CFCS(Command & Fire Control System)는 센서로부터 표적정보를 수신한 뒤 Pre-Filter 과정을 거쳐 표적의 기동패턴을 벗어난 표적정보를 제거한다. 그 후 표적의 기동패턴을 분석한 결과를 기반으로 예상표적위치와 속도의 변화를 예측하는 필터를 실행해 명중점을 계산한다. 자함센서로부터 수신된 자세정보는 함자세 예측필터를 거쳐 함자세를 예측한 뒤 위치·함정·속도 정보 및 병렬로 계산 되고 있는 명중점과 병합하여 함포의 고각/선회각을 산출한다.
그러므로 본 논문에서는 개발 단계 및 운용유지 단계에서도 실사격을 대신하여 실험실환경에서 장비(함포)성능 분석 및 분석결과를 바탕으로 실시간 BCU S/W 수정이 가능한 적응형 모의사격시뮬레이터를 설계 및 구현하였다.
또한 기존의 함포장비 성능검증은 실사격을 통해 이루어지므로 자원낭비를 야기한다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점들을 분석하여 모의사격을 통해 함포의 성능이 요구정확도를 만족하는지 평가할 수 있고, 실시간 BCU S/W 수정이 가능하며 수정 후 다시 모의사격을 통해 수정 결과가 요구사항을 만족하는지 평가할 평가할 수 있는 적응형 모의사격시뮬레이터를 설계 및 구현하였다.
데이터분석 기능은 센서들간의 표적정보 비교하고 필터탄도계산/함포 상태를 확인한다.
제안한 모의사격시뮬레이터는 함정전투체계, 함포, 함포센서 체계로 이루어지고, 서로 연동하여 실제/가상 환경에서 입/출력 데이터를 로깅하고 성능을 분석한다. 또 성능분석 결과를 바탕으로 BCU S/W를 수정한 뒤 결과확인을 위한 모의사격 기능을 제공한다.
또한 표적 센서별 비교, 자함 필터, 환경 정보 측정치와 필터링된 정보를 비교, 함포 할당 정보, RTF 조건 체크, 계산 유효성, 포 명령과 표적 센서 필터의 모드별 위치 추정오차, 모드확률, PHP, 탄착점 위치 오차를 분석한다.
탄착 수정 데이터 분석은 전투전 교정, 탄착수정 및 Throw Off의 영향성을 도시하여 탄착 수정 및 전투전 교정에 따른 영향성을 분석한다. 모드별 필터 성능 분석은 BCU 내부에서 실행중인 각 모드별 Filter결과값과 실제 표적 정보를 비교하여 표적 기동 모델에 따른 필터의 성능을 비교분석한다. CSC 입력데이터 분석 기능은 풍향, 풍속, 기압 등 환경데이터에 대한 입/출력 데이터를 비교하여 필터 성능과 각 환경데이터가 포구 초속에 미치는 영향력을 분석한다.
본 논문에서는 해군함정에 탑재되어 운용되는 함정 전투체계의 설계·구현·시험평가 단계의 개발 효율향상과 전력화 일정 준수를 위해 필요한 모의사격시뮬레이터를 설계 및 구현하였다.
PHP예측 성능 분석은 TOF 이후의 표적의 예측 위치와 실제 센서로부터 입력되는 표적의 위치를 비교하여 PHP Calculation 모듈의 성능 및 포명령에 대한 영향성을 분석한다. 사격제원계산 성능분석은 함포로 출력되는 최종 고각 및 선회각의 상태를 나타내고, 이 때의 교전 상태 정보를 표시하여 함포로 출력되는 포명령의 상태를 점검하고 교전상태에 대한 전반적 상황을 분석한다. 함자세 및 로그필터 성능 분석은 센서로부터 입력된 자함의 Roll, Pitch, Heading 및 자함의 속도와 BCU 내부에서 예측된 자세 및 속도 데이터를 비교하여, Ship Motion Prediction Filter와 Ship Log Prediction Filter의 성능과 포명령에 대한 영향성을 분석한다.
5. 모의사격시뮬레이터 성능분석

성능측정을 위해 BCU S/W의 파라미터 값을 수정한뒤 실환경에서 임의표적을 추적하여 로깅한 실추적 데이터, 실자함자세정보 및 실환경정보를 입력 값으로 한다. 추적센서의 종류에 따라 적용되는 필터의 값은 다르게 적용된다.
추적센서의 종류에 따라 적용되는 필터의 값은 다르게 적용된다. 시뮬레이션과 실사격의 탄착군 화면은 가독성을 위하여 색반전 하였다.
이전의 분석도구들인 BCUAnalysis와 FIAS를 이용하여 데이터에 대한 분석을 실시하고 S/W 수정이 이루어졌다면 수정된 BCU S/W의 성능을 검증하기 위해 FireBalls를 이용하여 모의사격을 시뮬레이션 하게 된다. FireBalls의 화면 구성은 Fig.
자함센서로부터 수신된 자세정보는 함자세 예측필터를 거쳐 함자세를 예측한 뒤 위치·함정·속도 정보 및 병렬로 계산 되고 있는 명중점과 병합하여 함포의 고각/선회각을 산출한다.
제안한 모의사격시뮬레이터는 함정전투체계, 함포, 함포센서 체계로 이루어지고, 서로 연동하여 실제/가상 환경에서 입/출력 데이터를 로깅하고 성능을 분석한다. 또 성능분석 결과를 바탕으로 BCU S/W를 수정한 뒤 결과확인을 위한 모의사격 기능을 제공한다.
제안한 적응형 모의사격시뮬레이터는 Fig. 1과 같이 데이터들을 각 노드들로부터 로깅하여 실사격시 성능 분석을 실시하고, 획득한 데이터 혹은 입력된 데이터들을 바탕으로 모의사격을 시뮬레이션 할 수 있으며 그 결과를 바탕으로 다시 성능 분석 및 검증이 이루어진다.
추적레이더를 사용한 40 mm 대함사격에 대한 모의사격을 진행하였다. 결과를 Fig.
함자세 및 로그필터 성능 분석은 센서로부터 입력된 자함의 Roll, Pitch, Heading 및 자함의 속도와 BCU 내부에서 예측된 자세 및 속도 데이터를 비교하여, Ship Motion Prediction Filter와 Ship Log Prediction Filter의 성능과 포명령에 대한 영향성을 분석한다. 탄착 수정 데이터 분석은 전투전 교정, 탄착수정 및 Throw Off의 영향성을 도시하여 탄착 수정 및 전투전 교정에 따른 영향성을 분석한다. 모드별 필터 성능 분석은 BCU 내부에서 실행중인 각 모드별 Filter결과값과 실제 표적 정보를 비교하여 표적 기동 모델에 따른 필터의 성능을 비교분석한다.
표적센서 정확도 분석은 3가지 센서로부터 입력받은 표적데이터의 위치를 비교하여 각 센서의 표적 추적 정확도를 분석한다. 표적필터 성능분석은 BCU내부에서 예측한 표적 위치와 실제 센서로부터 입력되는 표적의 위치를 비교하여 Pre-filter 및 Estimation Filter의 성능 및 포명령에 대한 영향성을 분석한다.
표적센서 정확도 분석은 3가지 센서로부터 입력받은 표적데이터의 위치를 비교하여 각 센서의 표적 추적 정확도를 분석한다. 표적필터 성능분석은 BCU내부에서 예측한 표적 위치와 실제 센서로부터 입력되는 표적의 위치를 비교하여 Pre-filter 및 Estimation Filter의 성능 및 포명령에 대한 영향성을 분석한다. PHP예측 성능 분석은 TOF 이후의 표적의 예측 위치와 실제 센서로부터 입력되는 표적의 위치를 비교하여 PHP Calculation 모듈의 성능 및 포명령에 대한 영향성을 분석한다.
사격제원계산 성능분석은 함포로 출력되는 최종 고각 및 선회각의 상태를 나타내고, 이 때의 교전 상태 정보를 표시하여 함포로 출력되는 포명령의 상태를 점검하고 교전상태에 대한 전반적 상황을 분석한다. 함자세 및 로그필터 성능 분석은 센서로부터 입력된 자함의 Roll, Pitch, Heading 및 자함의 속도와 BCU 내부에서 예측된 자세 및 속도 데이터를 비교하여, Ship Motion Prediction Filter와 Ship Log Prediction Filter의 성능과 포명령에 대한 영향성을 분석한다. 탄착 수정 데이터 분석은 전투전 교정, 탄착수정 및 Throw Off의 영향성을 도시하여 탄착 수정 및 전투전 교정에 따른 영향성을 분석한다.

대상 데이터

위의 세가지 기능을 위해 제안하는 적응형 모의사격시뮬레이터의 구성은 DataRecorder, LogRecorder, BCUAnalysis, FIAS, BullsEye, FireBalls로 이루어진다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	모의사격시뮬레이터의 기능은 무엇으로 나뉘는가?	모의사격시뮬레이터의 기능은 데이터 로깅/저장, 데이터 분석, 시뮬레이션 기능으로 나뉜다.
	함정전투체계란 무엇인가?	함정전투체계는 20 여종 이상의 함운용센서, 탐지/추적센서, 무장체계 등을 네트워크로 연동하여 실시간으로 상황인식/위협평가/교전을 수행할 수 있는 자동화된 복합무기체계이다[1,2] . 특히 함정에 탑재되는 함포는 함정의 생존성 측면에서 중요한 역할을 수행하고 있다[3,4] .
	함포의 성능을 좌우하는 소프트웨어의 발전을 위해 진행한 연구들은 무엇이 있는가?	이를 위해 함정에 탑재된 무장, 센서 및 사격통제체계를 종합적으로 분석/판단하는 자동화된 알고리즘, 흔들림 특성을 고려한 해상표적 모델링 연구, 환경/전술적 요소가 복합적으로 결부된 상황을 분석하기 위한 연구들이 진행되었다[3] . 그 밖에도 기동표적에 대한 표적추적 필터 연구[5-8] , 센서 및 사격통제체계를 확률적 모델의 형태로 모사하는 연구, DEVS(Discrete Event System Specification) 기반의 함포교전 시뮬레이션을 설계하고 구축하는 연구 등이 진행되었다[9] .

참고문헌 (11)

Soonju. Koh, Dohyun. Park, “An Examination on Overseas Technology Trend and Domestic Development Pattern of the Naval Combat Management System,” Journal of the Korea Association of Defense Industry Studies, Vol. 16, No. 2, pp. 237-258, 2009.
Dong-seong. Kim, S. K. Huh "Distributed Control Networks of Naval Combat Systems," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 13, No. 2, pp. 41-47, 2013.
Eui-Jin Kim, “Naval Gun Fire Control System Simulation for Verification Depending on Development Phase,” Journal of The Korea Society for Simulation, Vol. 20, No. 2, pp. 41-48, 2011.
Yoon-Ji Bae, Chun-Hwan Kim, Tae-Il Suh, Eui-Jin Kim, "Fire Information Analysis Editor based on Scenario," 2012 Proceeding of The Korea Institute of Defense Technology, pp. 983-986, 2012.
Xinhui Wu, Gao Ming Huang, Jun Gao, "Adaptive Noise Variance Identification for Probability Hypothesis Density-Based Multi-target Filter by Variational Bayesian Approximations," IET Radar, Sonar & Navigation, Vol. 7, Issue 8, pp. 895-903, 2013.

상세보기
Isabel Schlangen, Emmanuel D. Delande, Jeremie Houssineau, Daniel E. Clark, "A Second-Order PHD Filter with Mean and Variance in Target Number," IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 66, Issue 1, pp. 48-63, 2018.

상세보기
Seung-Woo Kim, “The Study on Target Tracking Filter Using Interacting Multiple Model for Tracking Maneuvering Target,” Journal of Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers, Vol. 11, No. 1, pp. 137-144, 2007.
Dae-Hwan Hyun, Hee-Byung Yoon, "Robust Maneuvering Target Tracking Applying the Concept of Multiple Model Filter and the Fusion of Multi-Sensor," Journal of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 15, No. 1, pp. 51-64, 2009.
Donghoon. Lee, Cheolho. Kim, Taesu. Kim, "Gun-Oriented Engagement Simulation System," Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 10, No. 1, pp. 78-85, 2007. 9.
David Bardos, "Simulation and Live-Firing in Naval Gunnery Training," Simulation Australia, pp. 345-348, 1996.
Yoon-Ji Bae, Chun-Hwan Kim, Tae-Il Suh, Eui-Jin Kim, "Fire Information Analysis Editor based on Scenario," 2012 Conference on National Defense Technology, pp. 983-986, 2012.

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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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