[논문]병렬처리 알고리즘 적용 유도탄 점검

정의재; 고상훈; 이유상; 김영성

doi:10.12673/jant.2021.25.4.293

병렬처리 알고리즘 적용 유도탄 점검
Inspection of guided missiles applied with parallel processing algorithm 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.25 no.4, 2021년, pp.293 - 298

정의재 (LIG넥스원(주) PGM1연구소) , 고상훈 (LIG넥스원(주) PGM1연구소) , 이유상 (LIG넥스원(주) PGM1연구소) , 김영성 (LIG넥스원(주) PGM1연구소)

초록
AI-Helper

일반적으로 유도무기의 탐색기와 유도조종장치는 유도탄의 상태를 나타내기 위해 표적, 탐색, 인지, 포착정보를 처리하여 유도무기의 운용 및 제어를 담당하는 역할을 한다. 유도에 필요한 신호는 시선 변화율 신호, 시각 신호, 종말 단계 동체 지향 신호이며, 발사 통제에 필요한 신호는 표적, 감지 신호가 필요하다. 최근 유도탄의 복잡하고 처리하기 어려운 유도탄 신호를 실시간으로 처리하기 위해 유도탄의 데이터 처리 속도를 높여야 한다. 본 연구는 PLINQ(Parallel Language-Integrated Query)의 병렬 알고리즘 방법 중 스톱앤고와 역 열거형 알고리즘을 적용한 후 유도탄 점검 프로그램을 이용하여 실시간으로 유도탄 필요 신호 데이터 처리속도를 비교 후 처리결과를 나타내었다. 도출된 데이터 처리결과 기준으로 다중코어 처리방식과 단독코어 처리방식 CPU(Central Processing Unit) 처리속도 비교, CPU 코어 이용률을 비교하고 병렬처리 알고리즘 적용 시 유도탄 데이터 처리에 효과적 방법을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In general, the guided weapon seeker and the guided control device process the target, search, recognition, and capture information to indicate the state of the guided missile, and play a role in controlling the operation and control of the guided weapon. The signals required for guided weapons are gaze change rate, visual signal, and end-stage fuselage orientation signal. In order to process the complex and difficult-to-process missile signals of recent missiles in real time, it is necessary to increase the data processing speed of the missiles. This study showed the processing speed after applying the stop and go and inverse enumeration algorithm among the parallel algorithm methods of PINQ and comparing the processing speed of the signal data required for the guided missile in real time using the guided missile inspection program. Based on the derived data processing results, we propose an effective method for processing missile data when applying a parallel processing algorithm by comparing the processing speed of the multi-core processing method and the single-core processing method, and the CPU core utilization rate.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. PLINQ 알고리즘 처리 구조 Fig. 1. PLINQ Algorithm processing structure.
표 표 1. PLINQ 알고리즘 클래스 및 주요 함수 Table 1. PLINQ algorithm class and Operator.
그림 그림 2. 역 열거형 계승계산 코드 Fig. 2. Inverted enumeration factorial calculation.
그림 그림 3. ForAll 역 열거형 연산자 계승계산 코드 Fig. 3. ForAll Operator inverted enumeration factorial calculation.
그림 그림 4. Foreach와 ForAll 연산자의 연산 처리방식 Fig. 4. Operation processing method of Foreach and Forall Operator.
그림 그림 5. 병렬처리 알고리즘 적용 유도탄 점검 장비 Fig. 5. Missile assembly test set using parallel algorithm.
그림 그림 6. 병렬처리 알고리즘을 이용한 데이터 처리 의사코드 Fig. 6. Data processing pseudo code using parallel processing algorithm.
그림 그림 7. 병렬처리 알고리즘을 적용 점검 장비 데이터 처리 구조 Fig. 7. Parallel processing algorithm test equipment data.
표 표 2. PLINQ 클래스와 연산자 Table 2. PLINQ class and operator.
그림 그림 8. 독립처리를 적용한 CPU 처리 결과 Fig. 8. CPU processing result appling serial processing.
그림 그림 9. 병렬처리 알고리즘 적용한 CPU 처리 결과 Fig. 9. CPU processing result applying parallel processing algorithm.
표 표 3. CPU 처리방식별 이용률 비교 Table 3. Comparison of CPU utilization by processing method.
표 표 4. 데이터 용량 별 처리 속도 Table 4. Processing speed by data capacity.

참고문헌 (7)

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상세보기
MicroSoft. Documentation. Introduction ti PLINQ[Internet]. Available:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/parallel-programming/introduction-to-plinq.
Threading C#, PARALLEL PROGRAMMING [Internet]. Available: http://www.albahari.com/threading/part5.aspx.
Bill Wagner, More effective c#, Hanbit Media, pp. 199-251, 2017.
George M. Siouris, "An Implementation for Test set of Missile Fin Control Using DAQ", Conference on Information and Control Systems(CICS'11), Jejudo Island, pp.261-262, 2011.

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