1. 서론
무기 효과도의 극대화 및 민간인 등에 대한 부수피해 를 최소화하기 위한 목적으로, 현대전에서의 유도무기 정 밀타격 능력은 점차 더 강조되고 있는 추세이다. 정밀타 격 능력 확보를 위해 최근 개발되는 유도무기에는 적외
유도무기의 비행시험 결과 예측 및 분석을 위한 현장 영상 기반 시뮬레이션 기법 연구
정동길†･ 박진서 ･ 이종희 ･ 손성한
Study on On-Sight Image-Based Simulation Method for Predicting and Analyzing Flight Test Results of a Missile
Dong-Gil Jeong
†･Jin-Seo Park ･ Jong-Hee Lee ･ Sung-Han Son
ABSTRACT
In modern-war campaign, precision-guided missiles are dominantly used to minimize the collateral damage.
Imaging infrared seekers are widely applied for the precise guidance. Due to the high cost of the infrared detector, the cost for the one-shot weapon’s test is a burden for the development. To reduce the test cost, a simulation method including imagery tracking is required, which is so-called integrated-flight simulation(IFS).
The synthetic image generation(SIG)-based simulation method is typically used, which however cannot represent various environmental and target conditions. In this paper, a new IFS method is proposed using on-sight measured image to overcome the limitations of the SIG-based IFS(SIIFS). The target image acquired at the launching sight has been used only for checking the performance criteria of the image tracker and has not been tried for IFS since it has low resolution and little information. The study described in this paper, however, shows that the on-sight image-based IFS can predict the pre- and mid-course flight performance quite similarly and is very useful for the flight test analysis.
Key words : Precision Guided Missile Simulation, On-Sight Image, Image Tracking
요 약
현대전에서 중시되는 부수피해 최소화를 위한 정밀타격 유도무기에는 적외선 영상탐색기가 주로 적용되는데, 고가의 적외 선 센서를 탑재한 일회성 유도무기의 성능평가에는 많은 비용이 소모되게 된다. 이러한 비용 소모를 최소화하기 위해 시뮬레 이션 기법을 통해 유도무기의 성능 예측을 수행하는데, 합성 적외선 영상을 적용한 시뮬레이션 기법이 대표적이다. 하지만 합성영상 적용 기법은 실제 영상과의 특성 차 및 다양한 환경 조건에 따라 변화하는 영상의 특성을 모두 고려하기 힘들다는 제한 사항을 가진다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 제한 사항을 보완하기 위한 계측 영상 기반 시뮬레이션 기법을 제안한 다. 유도탄 발사 전에 획득되는 영상은 표적의 대조비 또는 온도차 등을 확인하여 영상 추적기의 성능발휘 조건 판단 목적으 로만 적용되어 왔으나, 낮은 해상도 및 정보량 부족으로 통합 비행 시뮬레이션에 적용되는 시도조차 없었다. 하지만 본 논문 에 기술한 연구를 통하여 현장 계측 영상을 적용한 통합 비행 시뮬레이션은 초기, 중기 비행 간의 유도탄 비행 성능을 상당히 유사하게 예측할 수 있으며 비행시험 결과 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.
주요어 : 정밀 유도무기 시뮬레이션, 현장 영상, 영상 추적
Received: 16 October 2018, Revised: 16 September 2019, Accepted: 18 September 2019
†Corresponding Author: Dong Gil Jeong E-mail: [email protected]
Agency for Defense Development
선 카메라와 영상추적기가 결합된 형태인 영상탐색기가 주로 적용되는데, 열원이 뚜렷한 표적만 추적이 가능한 중심점 추적방식[1]에서 표적의 질감, 특징 및 배경 특성 등에 기반한 정밀 추적방식[2~4]으로 추적기가 발전하고 있다. 이렇게 추적방식의 복잡도가 증가함에 따라, 기존 유도무기 시뮬레이션에서 점표적을 가정[5]하는 등 탐색 기 영상을 단순히 모의[6]할 경우 시뮬레이션 신뢰성의 한 계에 부딪히게 된다. 따라서 영상탐색기 적용 유도무기의 성능 시뮬레이션에는 정밀 합성영상 생성 도구가 적용 된, 이른 바 통합비행시뮬레이션(IFS; Integrated Flight Simulation) 기법이 주로 적용되는데, 미국의 대전차유도 무기인 FGM-148 Javelin[7] 및 선진국의 다양한 유도무 기 성능 평가에 적용되었다. IFS에서 영상추적기의 입력 으로 임의의 유도탄 위치에서 표적을 바라본 영상이 요 구되는데, 이를 위해 합성영상 생성(SIG; Synthetic Image Generation) 도구(tool)가 필요하다. SIG 기반의 IFS 개 념도는 Figure 1과 같다[8, 9].
Fig. 1. SIG-based IFS concept
SIG기반의 IFS(SIIFS)는 일반적으로 적용되는 기법[10, 11]
유도무기 시험 조건을 예측하여 M&S를 수행하게 된다.
다만, 사전에 기상 등의 시험 조건을 정확히 예측하기 힘 들기 때문에 SIIFS 기법만으로 유도무기 체계의 성능발 휘 조건을 확인하는 것은 곤란하다. 왜냐하면 합성영상 기반의 SIIFS는 무기개발 간에 실사격 시험과 비교를 통 해 수정 보완되는데, 초기에는 SIIFS의 신뢰성 수준이 높 지 않기 때문에 다양한 시험 조건에 대해 검증된 성능 예 측이 제한되기 때문이다. 또한 다양한 환경 조건(지형, 표 적, 기상)에 모두 대응하기 위해서는 수 년, 수억 원이 소 요되는 방대한 량의 데이터베이스 제작이 필요하다. 본 논문에서는 기존 IFS 기법의 제한 사항을 보완하기 위한 현장 계측 영상 기반의 IFS(OSIIFS; On-Sight Image- based IFS) 기법을 제안한다. 현장 계측 영상은 유도탄의 발사지 또는 표적 근방에서 탐색기를 통해 획득한 표적
영상으로, 표적의 대조비를 확인하여 영상 추적기의 성능 발휘 조건 만족 여부만을 판단하는데 국한되어 이용되었 다. 하지만 이는 유도탄이 비행 간에 획득하는 영상과 가 장 유사도가 높으므로, 이를 IFS에 적용할 경우 SIIFS의 제한 사항을 극복 가능하다. 하지만 원거리 계측으로 인 한 낮은 해상도 및 정보량 부족의 영향성을 검토해 보아 야 한다. 이를 위해 영상 간의 상관도 및 추적성능 비교 를 통하여 기존 기법(SIIFS)과 제안하는 기법(OSIIFS)의 성능을 검토하였으며, 비행 시험 결과 분석을 통해 초기, 중기 비행 간의 체계 성능을 상당히 유사하게 예측할 수 있음을 확인하였다.
2. 기존 연구: 통합비행 시뮬레이션
고가이지만 단발성인 유도무기 체계의 특성으로 제한 된 횟수의 성능 검증 시험 밖에 할 수 없는 제한사항이 있다. 따라서 시뮬레이션을 통해 다양한 조건에서의 성능 을 확인하는 것이 유도무기 M&S의 주요한 목적이다.
정밀타격 유도무기의 성능을 좌우하는 영상추적기의 표적 추적 결과는 상당히 비선형적인 특성을 갖기 때문 에 실제 영상추적기를 유사하게 모의하는 것은 매우 어 렵다. 통합비행 시뮬레이션의 구성을 위해서는 탐색기의 입력 모의 영상이 필요한데, 이 방법론에 대해 간단히 살 펴보기로 한다.
2.1 통합비행 시뮬레이션 구성
유도탄 비행시뮬레이션은 간략히 Figure 2와 같이 구 성된다[9]. 유도기법에서 산출된 유도명령에 대해 오토파 일롯(autopilot)이 날개(fin) 구동명령을 산출한다. 날개를 구동하는 구동장치 모델에서 구동명령에 대한 구동각을 산출하고 이때 유도탄의 속력, 받음각 등이 함께 공력 모 델의 입력이 되어 유도탄이 받는 힘과 토크(torque)가 산 출된다. 외력의 합(공력, 추력, 중력)에 의한 유도탄의 운 동이 수치 해석적으로 계산된다. 유도탄의 위치, 자세 등 이 계산되고 이때 표적과의 상대 위치 및 탐색기의 시선 (LOS; Line-Of-Sight)에 따라 영상 내 표적 위치가 결정 된다. 탐색기 영상 중심에서 표적 중심이 이격된 거리를 시선 오차(boresight error)라 하는데, 영상추적기가 시선 오차를 추정하는 역할을 한다.
단순 유도탄 비행 시뮬레이션 시에는 시간 지연 등이 반영된 단순 시선 오차 추정 모델이 적용되며, 통합비행 시뮬레이션 시에는 합성영상에 입력에 대해 영상추적기 의 추적 결과로 시선 오차 추정치가 산출된다.
Fig. 2. SIIFS block diagram
2.2 탐색기 모의 영상 생성 방법
가장 일반적인 탐색기 모의 영상 생성 방법은 합성영 상 생성 도구를 활용하는 방법이다[8]. 합성영상은 표적 및 배경이 되는 지형의 3차원 형상 구성뿐만 아니라, 재 질에 따른 열 특성을 반영하기 위하여 각 부위의 재질을 할당하는 작업을 거치며 기상 조건이 반영된 대기모델을 선정한 후에 주어진 대기모델 조건 하에서의 부위 별 적 외선 방사량을 계산하게 된다. 이러한 일련의 작업은 매 우 긴 시간과 노력을 요하는 업무로 다양한 표적, 배경 및 기상 조건을 고려할 경우 동일한 작업의 재수행을 요 한다. 하지만 세밀하고 복잡한 모의 작업 이후에도, 적외 선 방사량 차이 및 기하적인 오차 등 합성영상과 실제의 영상의 차이는 존재하게 된다. 이러한 시뮬레이션 방법의 한계를 보완하기 위해 다양한 위치에서 계측된 탐색기 실영상을 적용한 기법도 제안되었다[9]. 이는 탐색기의 탑 재비행시험(CFT; Captive Flight Test) 영상을 적용한 방 법이나, 이 역시 시험 당시의 기상 조건만이 반영된 시뮬 레이션만 가능하다는 한계를 가진다.
유도무기 비행시험은 수억에서 수십억의 예산이 소요 되는 고가의 성능 확인 절차이나, 무기체계의 성능 확인 을 위해 최종적으로 꼭 필요한 단계이다. 시행착오로 인 한 비용 소모를 최소화하고자 단순비행시뮬레이션에서 부터, 통합비행 시뮬레이션 및 HILS(Hardware-In-the- Loop-Simulation)에 이르기까지 M&S에 기반한 다양한 검증 단계를 거친다[13~15].
하지만 기존의 다양한 사전 검증 방법 중에 실세계의 탐색기 영상을 반영할 수 있는 방안은 없었다. Figre 3은 SIIFS와 OSIIFS의 구성 중 모델이 아닌 실제와 동일하 게 적용된 부분을 보여준다. SIIFS는 S/W(software)인 유도조종과 영상추적기가 실제 모듈이 적용된 반면, OSIIFS는 실영상을 적용하여 좀 더 실세계에 가까운 모 의가 가능하다.
propulsion
aerodynamics missile
dynamics Seeker
image
image tracker guidance
& autopilot actuator
+ +
+ +
Real in OSIIFS
Real in SIIFS
Fig. 3. Real part in SIIFS and OSIIFS method
3. 현장 영상 기반 통합비행 시뮬레이션
3.1 OSIIFS 기법 개념
현장 계측 영상은 발사지에서 계측된 단일 영상으로 IFS에 적용하기 위해서는 비행 조건에 따른 영상 변환이 필요한데, OSIIFS에서는 영상의 이동, 확대, 회전을 통해 비행 간의 영상을 모의한다. Figure 4는 OSIIFS 개념도 를 나타내고 있다. 최초 발사 위치에서 영상이 획득, 저장 되고 유도탄 비행 시뮬레이션을 통해 산출된 잔여 거리 (r), 영상좌표계 롤(roll) 각, 시선 오차를 반영하여 영상 을 변환한다. 이 과정이 Figure 2에서 SIG의 역할을 대신 하게 되는 것이다. 현재 잔여거리 r과 초기 잔여거리 r0의 비로부터, 변환 영상 생성 시의 확대율(s)이 주어진다.
r missile
target r0
missile trajectory
on-sight image acquisition
image transform
missile & seeker dynamics
range roll angle boresight error
Fig. 4. OSIIFS concept.
그리고 피치, 요 방향 시선 오차(eq, ey)를 반영하여 영 상을 이동시킨다. 탐색기의 수평, 수직 시계를 각각 fw, fh
라 하고, 수평, 수직 화소 수를 각각 m, n이라 할 때 수평, 수직 영상 이동량은 각각 tx, ty 픽셀이며 다음과 같이 주 어진다. 영상변환의 개념은 Figure 5에 나타낸 바와 같다.
tan
tan
tan
tan
Fig. 5. Image transform concept
또한 변환 영상에 적용되는 회전 각도(sf)는 유도탄의 동체 롤 각과는 상이한 값이며, 다음과 같이 산출 된다[9].
tan
sincossin coscossin
cossinsincos
sinsin coscoscos
lq, ly, f, q, y는 각각 영상 좌표계에서의 피치, 요 각, 탐색기 짐벌(gimbal) 피치 각, 짐벌 요각, 유도탄의 롤, 피치, 요 각이다.
3.2 OSIIFS 기법의 유효성 검증
변환된 현장 영상이 비행 간에 획득된 영상과 얼마나 유사한 지를 판단하기 위하여 영상의 상관도를 산출하였 다. 가로와 세로의 크기가 각각 m 픽셀, n 픽셀인 두 영 상 f, g 의 상관도(r)는 다음과 같이 주어진다[5].
는 각각 두 영상의 픽셀 밝기 값의 평균치이다.
실제 유도탄 비행 간에는 데이터 전송량의 문제로 원본 디지털 영상의 획득이 불가하다. 이에 유효성 검증을 위해 유도탄 비행궤적을 모의한 CFT 영상을 유도탄 비행 간에 획득된 영상으로 가정하고 실험을 진행하였다. CFT 영상 의 첫 번째 프레임을 현장 영상으로 적용하는 한편, CFT 가 수행되는 동일한 지형, 기상, 시간 조건을 반영하여 합 성영상을 생성하여 기존 시뮬레이션 기법과 제안한 기법
의 영상 상관도 및 영상추적 신뢰도를 비교하도록 한다.
4. 실험 결과
4.1 CFT 영상 기반 실험
Table 1은 OSIIFS의 변환 영상 유사도를 판단하기 위한 실험에 적용한 CFT 영상이 획득된 조건을 보여준다. 이와 동일한 조건, 즉 계절, 시간대 시정거리(visibility range)를 반영하여 대기모델을 생성하고, 지형 및 표적 3차원 모델 을 제작하여 합성영상을 생성하였다. Figure 6, 7, 8은 각 각 1번 실험 데이터에 대한 CTF영상, OSIIFS의 변환 영 상, SIIFS의 합성영상에서의 영상추적 결과를 보여준다.
No. season time of day visibility range
1 winter 15 11.9 km
2 spring 15 20 km
3 summer 09 15 km
4 spring 11 9.7 km
5 spring 12 8.8 km
6 winter 16 11.2 km
7 winter 13 9.4 km
Table 1. Test CFT data
Fig. 6. Image tracking result of CFT
Fig. 7. Image tracking result of OSIIFS
Fig. 8. Image tracking result of SIIFS
Figure 6, 7, 8은 1.5 초 간격으로 영상을 추출한 것으
로, 비행 간 획득 영상과 OSIIFS의 변환 영상은 비행 초 기에는 상당히 유사한 영상 특성을 보인다. 비행 중기 이 후에는 표적 형상이나 해상도 측면에서 차이를 보이나, 영상추적위치는 표적 중심에서 좌상으로 편향되어 두 경 우가 유사한 결과를 보인다. SIIFS의 합성영상은 유도탄 과 표적의 시선각이 반영된 표적의 형상 변화는 모의하 나, 영상 특성 및 추적 결과에는 큰 차이가 존재한다. 지 형 및 대기 모델 등을 동일하게 반영하더라도 실영상을 정확히 모의하는 것에는 한계가 있음을 알 수 있다.
Figure 9는 1번 실험 데이터의 CFT 간 획득된 영상과 OSIIFS의 변환 영상 및 SIIFS의 합성영상 간의 상관도 를 나타낸 것으로, OSIIFS의 변환 영상의 상관도가 높은 것을 확인할 수 있다. Figure 10은 2번 실험 데이터에 대 해 동일한 개념으로 상관도를 비교한 것으로 이 역시 SIIFS의 변환 영상의 상관도가 높다. 유도탄이 표적에 접 근함에 따라 OSIIFS 변환 영상의 상관도는 감소하게 되 나, 영상 추적기는 초기 발사 충격에 의한 외란이 많은 구간에서 작은 표적 크기로 인해 추적 실패 확률이 높으 므로, OSIIFS는 이 구간에서의 통합 비행 성능을 검증 하는 것을 목적으로 한다. Figure 11은 각 실험데이터들 의 상관도를 비교한 것으로 모든 경우 큰 폭의 차이로 OSIIFS 변환 영상의 상관도가 SIIFS 합성영상의 상관도 에 비해 높은 것을 알 수 있다.
하지만 영상의 상관도만으로 시뮬레이션 기법의 유효 성을 판단하는 것은 무리가 있다. 실제 시뮬레이션 루프 상에서 적용되는 값은 입력 영상 자체가 아니라 영상 추적 결과이기 때문이다. 따라서 영상 추적 성능을 나타 내는 정량적 지표(0~1)인 영상 추적 신뢰도(ITC; image tracking confidence)를 산출하여 비교하도록 한다. k 프 레임에서의 ITC(ck)는 m×n 화소의 현재 표적 영상 영역 (Ik)과 이전 추적 결과의 표적 영상(Ik-1) 간의 상관도로 정 의된다. 여기서 이전 추적 결과 표적 영상은 이전 n 개 프 레임(통상 ‘30’개)의 표적 영상 영역의 가중치(ITC) 합으 로 정의된다. 즉,
,
≡
.
Fig. 9. Comparison of correlation of data set 1
Fig. 10. Comparison of correlation of data set 2
Fig. 11. Correlation of data sets
탑재 비행 영상에서의 ITC를 참으로 보고, OSIIFS와 SIIFS의 ITC 오차를 산출하였다. Figure 12는 각 시험 데이터 별 시간에 대한 평균 ITC 오차를 보여준다. 7번 시험 데이터를 제외하고 OSIIFS가 더 작은 오차를 보였 다. 영상 추적이 정상적으로 수행될 경우 ITC는 0.9~1.0
사이의 값을 보이기 때문에, 일반적으로 그 오차는 큰 값 을 가지지는 않는다. OSIIFS기법의 오차가 미약하게 우 수하기는 하나, 영상 추적 결과 측면에서는 실제 결과와 더 유사할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 다음 절에서 실제 비행시험 사례로 OSIIFS기법이 유효함을 확인하기 로 한다.
Fig. 12. ITC error of data sets.
4.2 비행시험 데이터 분석 적용 결과
유도무기 개발 간의 비행시험에 있어서 표적 타격, 즉 비행시험의 성공보다 더 중요한 것은 비행시험 데이터의 분석을 통한 개선 사항 도출이다. ‘통합비행성능 분석’,
‘비행시험’, ‘개선 사항 도출 및 반영’이 수내지 수십 차 례 반복되어야지만 양산, 배치가 가능한 무기체계의 개발 이 가능하다. 따라서 비행시험이 실패할 경우 명확한 원 인 분석 없이는 시험 및 개발을 지속할 수 없다.
Fig. 13. Tracking result of flight test
Figure 13은 비행시험 중 영상추적이 실패한 사례(상 단)와 함께 SIIFS 결과(중간) 및 비행시험 직전에 계측된 현장 영상으로 수행한 OSIIFS의 결과(하단)를 보여준다.
SIIFS와 OSIIFS 수행 시에는 비행시험 시 계측된 유도 탄의 가속도 및 각속도 데이터를 반영하였다. 비행시험 시에는 비행 중 탐색기 영상의 디지털 원본 획득이 불가 하여 현장 영상과의 상관도는 확인할 수 없으나, 영상 추 적 결과(Figure 13 우측)로부터 비행시험 결과와 OSIIFS 결과에서 동일한 위치로 오포착(백색 화살표)이 발생하 는 것을 확인할 수 있다. 반면 SIIFS에서는 동일 비행 환 경 조건에서도 끝까지 추적에 실패하지 않았다. Figure 14는 비행시험에서 계측된 ITC와 OSIIFS에서 산출된 ITC를 비교한 것으로 초반에 롤에 의해 ITC가 감소하는 유사한 성향을 보이는 것을 알 수 있다. 평균 오차(비행 시험과 OSIIFS의 ITC 차)는 0.095로 실험 CFT 데이터 에서 산출된 값(Figure 12)보다 작았다. 즉, OSIIFS가 비 행시험과 유사한 추적 결과를 보였음을 알 수 있다.
Fig. 14. ITC comparison of flight test and OSIIFS
5. 결론
본 논문에서는 기존의 SIIFS의 한계점을 극복할 수 있 는 새로운 OSIIFS 기법을 제안하고, 다양한 실험 사례에 서 영상의 상관도와 추적신뢰도를 비교하여 그 성능을 검증하고 비행시험 분석에도 활용이 가능함을 확인하였 다. 기존의 유도무기 개발 과정에서 계측 영상은 영상 추 적 성능 확인에만 한하여 적용되었으나, 제안된 시뮬레이 션 기법을 활용하여 실 계측 영상 기반의 통합 분석이 가 능하다. OSIIFS 기법은 저비용으로 실사격 성능 예측이 가능하여, 해당 유도무기 개발 과정에서 비행시험 성능
예측 및 결과 분석 등에 크게 활용되었다. 또한 영상탐색 기가 적용되는 다른 유도무기 및 감시정찰장비의 성능 분석에도 활용이 가능할 것으로 예상된다.
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정 동 길 ([email protected])
2003 부산대학교 전자전기통신공학 학사 2005 한국과학기술원 석사
2005~ 현재 국방과학연구소 재직 중 관심분야 : 컴퓨터시뮬레이션, 컴퓨터비젼
박 진 서 ([email protected]) 2009 인하대학교 항공우주공학 학사 2011 인하대학교 항공우주공학 석사 2011~ 현재 국방과학연구소 재직 중 관심분야 : 컴퓨터시뮬레이션, 항공제어, M&S
이 종 희 ([email protected]) 1995 서강대학교 물리학 학사 2005 (미)메릴랜드대 물리학 석사 2007 (미)메릴랜드대 물리학 박사 2011~ 현재 국방과학연구소 재직 중
관심분야 : 컴퓨터 시뮬레이션, 영상탐색기 탑재 비행시험
손 성 한 ([email protected]) 1990 경북대학교 전자공학 석사 2005 고려대학교 메카트로닉스 박사 1990~ 현재 국방과학연구소 재직 중
관심분야 : 비선형 유도제어, 영상 추적알고리즘
![Fig. 2. SIIFS block diagram 2.2 탐색기 모의 영상 생성 방법 가장 일반적인 탐색기 모의 영상 생성 방법은 합성영 상 생성 도구를 활용하는 방법이다 [8]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dokinfo/5099896.571027/3.808.434.720.117.255/탐색기-일반적인-탐색기-방법은-합성영-도구를-활용하는-방법이다.webp)
