An Extension of MSDL for Obtaining Weapon Effectiveness Data in a Military Simulation

1. 서론

우리 군은 자체 작전수행 능력과 전력소요 분석 능력 향상 등을 위해 M&S 체계의 확보에 많은 투자를 진행하 고 있다. 특히 무기효과 데이터에 대한 중요성을 인식하

국방 시뮬레이션에서 무기효과 데이터 획득을 위한 MSDL의 확장

이상진^†･ 오현식 ･ 김도형 ･ 이예림 ･ 이순주

An Extension of MSDL for Obtaining Weapon Effectiveness Data in a Military Simulation

Sangjin Lee

Hyun-Shik Oh ･ Dohyung Kim ･ Ye Lim Rhie ･ Sunju Lee

ABSTRACT

Many factors such as wind direction, wind strength, temperature, and obstacles affect a munition’s trajectory.

Since these factors eventually determines the probability of hit and the hitting point of a target, these factors should be considered to obtain reliable weapon effectiveness data. In this study, we propose the extension of the MSDL(Military Scenario Definition Language) to reflect these factors to improve the reliability of weapon effectiveness data. Based on the existing MSDL, which has been used to set the initial condition of a military simulation scenarios, the newly identified subelements are added in ScenarioID, Environment, Organizations, and Installations as a scenario schema. Also, DamageAssessment and DesignOfExperiments element are added to make weapon effectiveness data easily. The extended MSDL enables to automatically generate the simulation scenarios that reflect various factors which affect the probability of hit or kill. This extended MSDL is applied to an integrated simulation software of weapon systems, named AddSIM version 4.0 for generation of weapon effectiveness data.

Key words : MSDL, Weapon Effectiveness Data, Probability of Kill, Defense Modeling & Simulation, Engagement simulation

요 약

국방 모델링 및 시뮬레이션에서 교전상황을 모의할 때 바람의 방향이나 세기, 온도, 장애물과 같은 다양한 요소들이 탄의 명중률에 영향을 줄 수 있다. 이러한 요소는 명중확률 값과 표적의 탄착위치에 영향을 줄 수 있기 때문에, 신뢰성 있는 무기효 과 데이터를 얻기 위해서는 이러한 요소들을 고려해야 한다. 본 연구는 신뢰성 있는 무기효과 데이터 계산을 위한 시나리오 설정을 위해 군사 시나리오 정의 언어인 MSDL(Military Scenario Definition Language)의 확장을 제안한다. 기존 MSDL 의 요소 중 무기효과 데이터를 산출과 관리에 영향을 주는 요소인 시나리오 식별자(ScenarioID), 환경(Environment), 조직 (Organizations), 그리고 설치(Installations)의 하위에 일부 요소를 추가하고, 해당 무기효과 데이터를 효율적으로 획득하기 위하여 적용하기 위하여 교전결과 처리 요소(DamageAssessment)와 실험계획 요소(DesignOfExperiments)를 추가하였다.

확장된 MSDL을 사용한 시뮬레이션 시나리오는 무기효과 데이터 산출을 위한 실험 시나리오 설정에서 교전에 영향을 주는 요소를 쉽게 반영할 수 있다. 확장된 MDSL은 무기체계 효과분석을 위한 실행환경인 AddSIM 4.0의 시나리오 설정 기능으 로 반영되었으며, 이는 신뢰성 있는 무기효과 데이터 산출에 활용될 것이다.

주요어 : 무기효과 데이터, 살상확률, 국방 모델링&시뮬레이션, 교전 시뮬레이션

Received: 22 March 2021, Revised: 16 April 2021, Accepted: 18 April 2021

†Corresponding Author: Sangjin Lee E-mail: [email protected] Agency for Defense Development

고 합참, 국방과학연구소, 한국국방연구원은 국방M&S위 원회 산하에 데이터분과위를 신설하여 체계적인 관리를 하고 있다(Ministry of Defense, 2020).

무기효과 데이터는 특정 무기체계가 특정 표적에 대해 특정 운용조건에서 타격을 가했을 때 표적에 대해 요망 하는 피해를 줄 수 있는 능력을 정량화한 값이다(Kim et.

al., 2010). 현재 국내에서 사용되는 무기효과 데이터는 대부분 미국으로부터 도입된 JMEM(합동탄약효과편람, Joint Munition Effectiveness Manuals)을 활용하거나, JMEM 산출 방법론에 따라 국내 무기체계의 무기효과 를 산출한 것을 사용하고 있다(Lee, 2015). 하지만, 미국 으로부터 도입된 JMEM 데이터는 우리 군이 미국에서 FMS(Foreign Military Sales)를 통해 구입한 무기에 대 해 한정적으로 제공하고 있으며 우리 군이 개발한 무기 체계와 대응 표적에 대한 무기효과 데이터는 없는 실정 이다. 특히 국방 M&S 체계를 이용한 분석 결과의 신뢰 성은 정밀한 무기효과 데이터로부터 획득할 수 있어서 국방과학연구소, 합동참모본부, 한국국방연구원 등에서 관련 기술개발 및 부족한 데이터의 보강을 위해 노력하 고 있다.

정밀한 무기효과 데이터를 산출하기 위해서는 무기체 계의 제원과 함께 발사한 탄의 명중 여부에 많은 영향을 줄 수 있는 요소인 교전 환경 요소에 대한 고려가 필요하 다. 예를 들면, 지형․풍속․풍향․온도와 같은 환경조건 과, 사거리․시선각과 같은 운용조건은 탄의 명중 여부에 많은 영향을 줄 수 있다. 따라서 정밀한 무기효과 데이터 를 산출하기 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하며 해 당 요소들을 조합한 시나리오를 실행하여 무기효과 데이 터를 산출해야 한다. 다양한 환경조건과 운용조건을 반영 할 수 있는 시나리오 데이터와 이의 조합을 수작업으로 설정하는 것은 많은 시간과 노력이 요구되는 작업이기 때문에 자동화된 방법으로 무기효과 데이터를 생산하는 방법이 필요하다.

본 연구는 무기체계의 교전 환경 요소를 고려하고, 자동 화된 시나리오를 설정하여 무기효과 데이터를 산출할 수 있기 위해 MSDL(Military Scenario Definition Language) 을 확장하여 교전 시뮬레이션 환경에서 무기효과 데이터 를 생산할 수 있도록 한다. 이후 장절 구성은 다음과 같 다. 2장에서 무기효과 데이터 생산과정과 현재 활용되는 MSDL, 그리고 실험계획법에 대해 소개한다. 3장에서 기 존 MSDL에서 확장이 필요한 부분을 식별하고, 4장에서 확장된 MSDL을 적용하여 구현한 사례를 제시한다. 5장 은 결론이다.

2. 관련연구

효과적인 무기효과 데이터 획득을 위해서는 기존의 무 기효과 데이터 생산에 관한 연구와 자동 시나리오 생성 을 통한 시나리오 관리 및 적절한 실험 횟수 설정 방법에 대한 이해가 필요하다.

일반적으로 무기효과 데이터 생산 방법은 JMEM 산출 방법론을 참조한다(Lee, 2015). JMEM 절차를 따라 생산 하는 무기효과 데이터는 소요군과 무기체계 개발자들이 작전계획의 분석이나, 신규 도입 또는 개발되는 무기체계 에 대한 효과분석에 사용한다. JMEM 절차를 활용한 무 기효과 데이터 생성에 대한 기존 연구는 곡사화기 효과 도 데이터 생성 방법, 인공신경망이나 시뮬레이션을 활용 하여 JMEM 데이터에 대한 보정 방법이 연구된 바 있다 (Lee, 2010, Choi et. al., 2017, Jang et. al., 2019). 이들 연구에서는 탄이 발사되어 표적에 도달하는 과정을 CEP (Circular Error Probable) 등으로 단순화하여 운용과정 을 생략하고, 표적과 탄의 종말 단계만을 고려하였기 때문 에 제한적으로 교전환경 요소를 모의하였다(Morris, 2012).

이와 같은 방법은 다양한 국방 M&S 체계에 활용되었으 나 추상화된 모델로 인하여 정밀한 무기효과 데이터로 보기 어렵다. 정밀한 무기효과 데이터를 획득하기 위해서 는 탄의 궤적에 영향을 주는 다양한 요소들을 정의하고, 이 요소들의 수준을 조합한 다수의 시나리오에 대한 실 험이 필요하다.

국방 M&S 체계에서의 시나리오 수립의 중요성은 국내 외에서 인식하고 있으며 SISO(Simulation Interoperability Standard Organization)에서는 군사 시나리오 정의 언어 의 표준인 MSDL은 정의하였다(SISO, 2008). MSDL은 M&S 체계에서 자체 형식으로 정의한 시나리오를 다른 M&S 체계와 공유할 때 변환을 위한 스키마로 사용하거 나, 시나리오를 정의하기 위한 스키마로 사용된다. 국내 에서는 MSDL을 이용하여 M&S 체계에서 모의를 위한 시나리오 생성 기능이 연구되었다(Nam et. al., 2012, Pyun et. al., 2013). 군사 시나리오의 생성 연구 이외에 안정화 작전을 위한 MSDL의 확장, C4I와 연동을 위한 임무 정 의 과정 반영을 위한 확장 등 MSDL의 표준을 확장하여 다양한 목적에 활용하고자 하는 연구가 시도되고 있다 (Whittington et. al, 2009, Zhao et. al. 2012). 이와 같은 MSDL 표준의 확장은 공통적으로 활용할 수 있는 시나리 오 요소를 기술하여 다수의 시뮬레이션 환경에서 공통으 로 사용하며(Dodds et el. 2009) 개별 시뮬레이션 환경에 특화된 시나리오 기술요소를 확장하는 방법으로 사용하

고 있다. 본 연구도 무기체계가 운용되는 교전환경과 자 동화된 시나리오 생성에 필요한 요소를 규명하여 MSDL 의 시나리오 스키마를 확장하였다.

다수의 시나리오 생성을 통하여 무기효과 데이터를 생 성하기 위해서는 해당 시나리오를 실행하여 실험결과를 취합한 후 분석해야 한다. 그러나 대량의 시나리오를 실 행하는 과정에서 대량의 컴퓨팅 자원이 필요하며 많은 시간이 소요된다. 이를 극복하기 위한 다양한 방법론 중 하나로 실험계획법이 있다. 실험계획법은 주어진 문제해 결을 위해 최소의 실험으로 최대의 정보를 얻기 위해 적 용되는 방법론으로(Woo et. al., 2014), 무기체계 연구 개발과정에서 개발된 기술 및 시제품의 안정성과 신뢰 도 확인 등에 사용되고 있다. 합참과 각 군에서도 합동 실험 또는 전투실험을 실시할 때 실제 기동시험이나, 컴 퓨터를 이용한 실험에서 실험 횟수를 감소시키면서 신 뢰성 있는 결과를 얻기 위해 실험계획법을 사용하고 있 다(Korea Army TRADOC, 2011). 본 연구에서는 교전 환경 요소들의 영향력을 파악하기 위해 교전 환경 요소 들의 값을 변화시키며 다양한 시나리오를 생성한다. 데이 터를 효율적으로 획득하기 위하여 실험횟수를 줄이면서 통계적 신뢰성을 확보할 수 있는 실험계획법을 MSDL 의 확장요소로 정의하였으며 획득한 무기효과 데이터가 어떤 실험계획법을 통하여 획득하였는지 알 수 있도록 하였다.

3. 확장된 MSDL

3.1 MSDL의 개요

MSDL은 XML 기반의 언어로 군사 시나리오 개발에 서 시나리오의 검증과 로딩을 위한 공통의 메커니즘, 시 뮬레이션과 C4I 장비 간 시나리오의 공유가 가능하도록 한다. 연합․연동 시뮬레이션에서 시나리오의 일관성 향 상 및 시뮬레이션 영역에서 육군, 합동군, 연합군 간의 시 나리오 표준화를 통한 군사 시나리오의 재사용 능력을 제공하기 위하여 사용되었다.

Fig. 1은 MSDL 스키마를 갖는 시나리오의 개발 및 변환에 대한 내용으로 시나리오 계획단계에서 시나리오 를 작성할 때 MSDL 스키마 형식을 적용하여 개발하거 나, 시나리오 개발 시에는 자체 스키마를 이용하고, 다른 M&S 체계 또는 C4I 체계와 공유를 위해 MSDL스키마 를 이용하여 시나리오를 변환한다. 이후 시뮬레이션 실행 단계에서 MSDL 스키마를 사용하는 시나리오를 변환 없 이 실행하거나, 공유된 MSDL 스키마 형식의 시나리오를

Fig. 1. Planning to Execution (SISO, 2008)

자체 시나리오 스키마를 활용하여 변환된 실행 시나리오 로 변환하여 실행한다. 이를 위하여 MSDL은 Military Scenario에 다음 9개 하위 요소를 기술한다.

∙ScenarioID(필수요소) : 시나리오의 구분 정보와 목적 제공

∙Options(필수요소) : 시나리오와 내용에 적용되는 전역 파라메터 제공

∙Environment(선택요소) : 시뮬레이션이 수행되는 가 상 물리 환경의 표현과 이에 대응하는 그래픽 설정

∙ForceSides(필수요소) : 시뮬레이션의 수행과 관련 된 군과 세력의 구성 표현

∙Organizations(선택요소) : 시뮬레이션의 수행과 관련된 부대, 개체의 구성 표현

∙Overlays(선택요소) : 시나리오에서 정보 요소/개체 의 그룹에 사용되는 논리적 오버레이의 표현

∙Installations(선택요소) : 각 세력, 부대의 정보 수 집 절차에 의해 결정된 탐지된 시설에 대한 표현

∙TacticalGraphics(선택요소) : 특정 세력이나 부대 에 알려진 전술 정보의 표현

∙MOOTWGraphics(선택요소) : 특정 세력이나 부 대의 정보 수집 절차에 따라 결정된 MOOTW (Military Operations Other Than War) 행위의 표현

3.2 데이터 획득용 시나리오에서 기존 MSDL 사용시 제한사항

첫째, 기존 MSDL은 무기효과 데이터 산출을 위한 환 경 설정 요소가 제한적이다. 무기체계에서 발사한 탄의 탄도 계산은 사거리, 대기온도, 바람의 방향과 세기 등의 환경 요소에 영향을 받는다. 예를 들어 곡사화기의 경우 수정질점방정식을 활용한 탄도 방정식을 계산하여 곡사 화기에서 발사한 탄의 궤적을 계산할 수 있다(Lieske &

Reiter, 1966). 수정질점방정식 기반의 탄도 방정식은 국 방과학연구소는 수정질점방정식을 이용하여 곡사화기 사 격제원 프로그램(FABCOM, Field Artillery Ballistic

COMpuating program)으로 구현하였다(Kim 1995).

FABCOM은 초기 조건 계산, 운동방정식, 비과시간 계산 및 신관 조정, 운동방정식의 계산 과정을 통해 탄도와 탄 착점을 계산한다. 탄의 초기 조건 중 포구속도와 운동방 식은 각각 다음식과 같다

_{} _{}

 _ _× _ 

 _× _ ^ _× _ ^

(1)





 

_

_

_

^_^_^

 

^

_

_

^_^^_

 

^

__

_× 

 

 × 

(2)

Equations (1)의 포구속도 계산에서 ^_{}는 장약별 표준 포구속도이고, _들은 장약 온도 변화에 따른 포 구 속도 수정계수이고, _는 현재 온도이다. Equations (2)의 운동방정식은 항력, 상승력, magus 힘, 중력, 바람 영향으로 구성된다. 방정식에 사용되는 계수와 상수, 변 수는 다음과 같다. 계수로는 (탄도계수), (상승계수),

_

(항력계수), _

^(2차 항력계수), _

(양력계수), _

^

(3차 양력계수), _

(magus 계수), _(yaw 보정 계수) 가 있는데 탄의 상태속도에 영향을 받는다. ^(공기밀도),

(탄의 초기 질량), ^(탄의 지름), ^(바람 속도), ^는 지구 각속도는 상수로 고정된다. 변수는 _(탄의 현재 질량), ^(지표 기준 탄 속도), ^(대기기준 탄 속도), (탄 의 회전속도), _^(Lieske가 도입한 yaw 반응벡터)이 해 당된다. 여기서 ^는 탄의 속도(^)와 바람 속도(^)간의 상대 속도(^{  })로 정의된다. 따라서 곡사화기의 정 밀한 탄도 계산을 위해서는 온도, 바람 등의 환경 요소가 고려되어야 한다.

해양 무기체계가 운용되는 해양 정보는 대기 환경 정 보에 비해 매우 복잡한 성격을 갖는다. 수심 변화에 따른 수온과 압력, 밀도, 염분 변화가 일정한 규칙성을 갖지 않 기 때문이다. 따라서 해양 무기체계에 대해 교전 환경 요 소 변화에 따른 명중률 변화 등을 파악하는 것은 제한된 다. 공중 무기체계나 유도무기체계의 경우 표준대기 모

형과 같은 1차원 대기 모형에 의해 분석할 경우 고도에 따른 압력과 밀도, 온도 변화가 수식에 의해 제시될 수 있음으로 고도 변화에 따른 무기체계의 이동 특성을 예 측할 수 있다. 3차원 대기모형은 특정 시점에서 지상의 위도 경도에 따른 좌표와 고도에 따라 온도, 압력, 밀도 정보를 제시하므로 수식에 의한 예측이 불가능하다. 따 라서 3차원 대기모형을 이용할 경우 교전 환경 요소 변 환에 따른 이동 특성이나 명중률 변화 등을 파악하는 것 은 제한된다.

둘째, 정밀한 표적의 손상 계산을 위해서는 무기체계 에 대한 구성 요소의 설정이 필요하다. JMEM 절차에 따 라 개발되는 취약성 데이터는 표적에 대해 CAD 모델을 구성하고, 탄과 표적의 상호작용 분석을 위해 탄의 본체 또는 파편이 표적에 충돌하는 사선분석을 실시한다. 각 사선에 대해 부품 고장피해 분석 등을 실시하여 표적의 취약성 데이터를 산출한다. 부품 고장피해 분석은 표적의 이동, 사격, 탐지 통신 등의 기능을 무력화시킨다. 따라서 정밀한 무기효과 데이터 산출을 위해서는 탄의 탄도계산 에 의해 표적의 피격 부위를 파악할 수 있어야 하고, 피 격 부위에 따른 표적의 무력화 정도를 파악하기 위해 표 적의 물리적 구조, 부품 구조 등이 반영되어야 한다. 또한 무기체계가 인공장애물에 의해 차폐될 경우 차폐에 따른 노출 부위와 면적 파악을 위해 인공장애물의 물리적 구 성 정보도 고려되어야 한다.

셋째, 신뢰성 있는 무기효과 데이터 산출을 위해서는 다양한 조건을 설정하고, 이에 따른 실험을 할 수 있어야 한다. 무기효과 데이터는 다양한 상황에 대한 데이터를 산출할 수 있어야 한다. 탄이 표적을 향해 발사될 때, 표 적과 무기체계간 거리, 표적의 노출정도, 표적과 무기체 계간 조우 각도, 탄의 탄착 각도, 장약, 바람, 온도 등이 명중여부에 영향을 준다. 따라서 무기효과 데이터 산출에 서 이와 같은 각각의 요소들을 고려해야 한다. 위와 같은 요소를 모두 실험하면 상당히 많은 횟수의 실험을 해야 한다. 예를 들어 통제변수 5개에 대해 각 통제 변수가 3 가지씩의 값을 가질 수 있다고 하면 243(=3×3×3×3×3) 회의 실험을 실시해야 한다. 이와 같은 방법은 실험의 신 뢰도를 높일 수 있지만 고려 요소가 증가함에 따라 실험 횟수가 급격하게 증가한다. 따라서 유사한 통계적 신뢰도 를 가지면서 실험횟수를 줄일 수 있는 실험계획법을 이 용하는 것이 필요하다. 실험계획법의 샘플링 방법 가운데 Latin Hypercube 방법이나 다구찌방법 등을 활용하면 실 험 시 설정한 설정 값에 대해 비교적 용이하게 실험 방법 을 수립할 수 있다.

3.3 MSDL의 확장

Fig. 2. Extension of elements in the MSDL

앞서 기술한 바와 같이 MSDL은 군사 시나리오를 C2 혹은 타 M&S 체계와 공유하기 위한 목적으로 일반화한 것으로 정밀한 무기효과 데이터를 생산하기 위해서는 무 기체계의 구조, 환경, 실험방법 등의 설정에 필요한 내용 을 추가해야 한다.

Fig. 2는 MSDL의 최상위 노드인 MilitaryScenario와 하부 노드의 확장 내용을 표현한 것이다. MilitaryScenario, ScenarioID, Environment, Organizations, Installations 노드는 하부에 추가된 요소를 보유하고 있고, Damange Assessment, DesignOfExperiments 요소는 신규로 추가 된 요소이다. Table 1.은 신규로 추가된 데이터 타입이다.

다음은 확장된 요소에 대한 설명이다. ScenarioID 요 소는 시나리오의 이름, 종류, 버전과 같이 시나리오를 구 분하는 정보와 시나리오의 목적, 배부 제한, 비밀 등급과 같이 시나리오의 사용 목적과 관계되는 정보를 포함한다. 특히, ScenarioID의 하부 요소 가운데 reference 요소는 시나리오를 위한 참고문서, 개념모델, BOM(Base Object Model) 등의 정보를 제시한다. 정밀한 무기체계의 궤도 계산, 표적 피격 위치 계산 등을 위한 좌표계 변환을 위 한 기준점 정보를 추가하였다.

Environment 요소는 모의가 수행되는 가상의 환경을 정의하기 위해 시간, 장소, 날씨 정보를 포함하고 있다.

유도무기나 공중 무기체계의 움직임 계산에서 공기 밀도, 압력, 온도, 바람 등의 환경 정보를 필요로 한다. 지상 무 기체계의 움직임 계산을 위한 높이 정보, 경사도 지면의 속성 정보가 추가되었다. 그리고 해양 무기체계의 이동, 탐지 등의 특성을 반영하기 위한 요소를 추가하였다.

Organizations 요소는 시뮬레이션에 참여하는 부대와 개체의 정보를 제공한다. 이는 시나리오에서 부대나 개체 의 위치, 이동방향, 속도, 조직관계, 모델의 해상도 정보 를 제공한다. 하지만 무기효과 데이터를 생산하기 위해서 는 개체의 피격위치 파악과 피격 시 기능 불가 등을 파악 할 수 있어야 한다. 이를 위해 부대나 개체의 구성, 자세, 위치 등의 정보와, 운용에 따른 무기효과분석을 위해 개 별 개체에 대한 이동경로 정보를 추가하였다.

Installations 요소는 시뮬레이션에 참여하는 세력 또는 부대에서 정보처리 절차에 따라 파악된 철조망, 전차 이

Data type Name Description

simpleType enumSurfaceCategoryType Surface types for experiments simpleType enumObjectModelChoiceType Object model types for experiments

simpleType enumAttributeCategoryType Variable type of attributes for extended object information or extended installation information

simpleType enumSamplingVariableType Categorical variable type for design of experiments simpleType enumOrthogonalArrayType Orthogonal matrix for the Taguchi

simpleType enumLHCSamplingType Sampling technique for the LatinHyperCube Table 1. Extension of Data Type in MSDL

동 방지물 등의 설치물에 대한 정보로, 지상 무기체계에 대한 무기효과 분석 과정에서 표적 무기체계의 인식과 탄도계산 등의 방해 요소가 될 수 있다. 무기효과 분석 과정에서 설치물의 활용을 위해서는 설치물의 종류와 위 치 뿐만 아니라 구조와 부피 등의 정보가 필요한데, 현재 MSDL은 Installation의 위치, 좌우 90° 기준의 방향, 관 련 오버레이 정보 등을 표현할 수 있다. 따라서 이러한 요소들이 표현되도록 Installation의 요소를 추가하였다.

DamageAssessment 요소는 신규로 추가된 요소로 시 뮬레이션의 무기체계 간 교전에 의해 표적이 영향받을 때 교전 결과 처리 모델 등의 정보를 제시한다. 기존 MSDL 은 임무급 또는 교전급 수준의 지상작전에 대한 시나리 오를 제시함으로 교전 처리 결과는 해당 부대 또는 무기 체계 모델에서 담당하도록 하였다. 하지만 정밀한 교전 분석을 위해서는 표적에 임무급 또는 교전급 수준의 작 전에 대한 시나리오 정보를 제시하고, 교전 결과의 처리 는 해당 모의 모델의 부대 또는 개체의 모의논리에 따라 처리된다. 무기효과 데이터 산출을 위한 정밀 피해평가를 위해서는 표적에 대한 각 탄착 조건 별로 표적의 손상을 계산할 수 있도록 관련 데이터나 관계식이 제공되어야 한다. DamageAssessment 요소는 정밀 피해평가에 필요 한 표적에 대한 취약성 정보, 무기체계의 위력 정보, 피해 기구 등을 설정할 수 있는 요소를 추가하였다.

DesignOfExperiments 요소는 신규로 추가된 요소로 실험계획 설정을 반영하기 위한 내용을 제시한다. 무기효 과 데이터 생산은 무기효과 분석에 영향을 주는 환경 요 소와 무기체계 특성 요소들이 고려된 시뮬레이션을 통해 얻는다. 고려 요소가 증가함에 따라 실험횟수가 급격하게 증가하기 때문에, 시뮬레이션 횟수를 감소시키면서 신뢰 성 있는 결과를 얻기 위해서는 실험계획 방법을 사용하 는 것이 필요하다. 기존 MSDL에 모의 시나리오 생성을 위한 실험계획과 관련한 부분을 설정하기 위해 실험계획 관련 요소를 추가하였다.

4. 확장된 MSDL을 이용한 무기효과 데이터 산출 실험의 설정과 기능 설명

확장된 MSDL은 국방과학연구소에서 개발한 교전분 석도구인 AddSIM 버전 4.0에 적용되어 무기효과 데이터 를 산출할 수 있도록 한다. 사용자들은 MSDL 요소의 초 기값을 조정하여 시나리오를 작성할 수 있으며, Fig. 3과

같이 실험계획의 입력변수와 출력변수를 정의함으로써 다양한 실험조건에 대한 무기효과 데이터를 획득할 수 있다. 앞선 3장에서 설명한 바와 같이 모든 변수의 조합 에 대하여 실험을 하는 경우 시뮬레이션 횟수가 기하급 수적으로 증가하는 것을 고려하여 확장된 MSDL을 반영 한 AddSIM 버전 4.0에서는 무기효과 데이터를 산출하기 위한 실험 시나리오를 구성할 때 실험설계법에 따라, 관 심 있는 변수의 실험값 설정 시 샘플링할 수 있는 기능을 제공하였다. Fig. 3은 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 적용한 예시로, 모든 입력변수 수준의 조합(2³×3³ =216) 중 100 개의 시나리오를 샘플링하고 30회씩 반복 시뮬레이션하 여 총 3,000개의 결과데이터를 생성한다.

Fig. 3. Design of Experiement Setting in AddSIM 4.0

결과분석 도구는 시뮬레이션 결과데이터로부터 무기 효과 데이터를 생성하는데 필요한 도구를 제공하며, 관측 되지 않은 실험조건에 대하여도 무기체계 효과데이터를 제공하기 위해 기본 통계분석도구(t-test, ANOVA, 상관 분석 등)뿐 아니라 메타모델링(Logistic Regression Model, Gaussian Process Regression Model) 기능을 제공한다.

Fig. 4는 메타모델을 활용하여 생성한 무기효과 데이터이다.

또한 AddSIM 4.0은 확장된 MSDL 요소에 대한 “가 져오기” 및 “내보내기” 기능을 제공하여 타 M&S 체계와 의 호환성을 높였다. Fig. 5는 AddSIM4.0에서 작성한 시 나리오에서 “내보내기”를 통해 생성한 xml 파일로, 기존 MSDL 요소를 포함한 확장된 MSDL의 요소를 모두 포 함하고 있다.

Fig. 4. Generated Weapon Effecteveness Data

Fig. 5. Exported Extended MSDL

5. 결론

정밀한 무기효과 데이터 산출을 위해서는 무기체계 전 달정확도를 고려하기 위해 탄의 종말 조건만을 고려한 JMEM 방법이 아니라 무기체계에서 발사된 탄의 탄도와 환경 등을 고려해서 표적의 탄착 위치를 파악하고, 해당 탄착위치와 종말 속도에 따른 무기효과 데이터 등을 산 출해야 하며 다수의 시뮬레이션 수행을 통한 데이터 확 보가 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 시뮬레이션 초기값 표기의 표준인 MSDL의 확장과 실험환경을 제시 한다. 본 연구는 기존 시뮬레이션 환경과는 달리 효과적 인 시뮬레이션 초기값 관리를 위하여 기본적인 MSDL 의 틀을 활용하고 무기효과 데이터 산출을 수행할 때 교전 환경 요소를 고려하기 위해 MSDL의 ScenarioID, Environment, Organizations, Installations 요소를 확장

하여 DamgeAssessment와 DesignOfExperiment 요소를 신규로 추가하였다. 또한 이에 대응하는 데이터 형식을 확장하였다.

본 연구 결과는 국방과학연구소에서 개발한 AddSIM 버전 4.0에 적용되어 사용하고 있으며 무기효과 데이터 산출을 위한 시나리오 자동 생성 및 실험설계를 반영한 시나리오를 생성하는 데 적용되었다. 향후 다양한 종류와 조건에 대해 무기효과 데이터를 효율적으로 산출함에 있 어 MSDL을 확장하거나 시나리오 관리 방법으로 본 연 구 결과가 활용될 것으로 기대한다.

References

Choi, Y.H., Lee, K.T., Pyun, J.J., and Jang, Y.C.(2017),

“A Study on Pk(Probability of Kill) Calculation Method of the Direct Fire Weapon System using Simulation”, Korea Simulation Journal. Vol. 26, no. 3, pp. 115-123.

(최연호, 이기택, 변재정, 장영천 (2017), “시뮬레이 션 기반 직사화기 무기체계의 살상확률 산정 방법에 관한 연구”, 한국시뮬레이션학회지, 제 26권 3호, 115-123)

Dodds, R, Pearman, J. Baez, F, and Blais Curtis (2009),

“Rapid Scenario Generation for Multiple Simulations:

An Application of the Military Scenario Definition Language(MSDL), Proceedings of the Spring Simulation Interoperability Workshop, SISO USA, San Diego

Driels, Morris R. (2013), Weaponeering: Conventional

Weapon System Effectiveness, AIAA education

Jang, Y.C., Han, H.J., Lee, K.T, Song, M.J., Lee, H.,Y., and Kim, J.H. (2019), “A Study on Pk (Probability of Kill) Calculation Method of the Direct Fire Weapon System using ANN”, Korea

Simulation Journal, Vol.28, no.1, pp.99-107.

(장영천, 한현진, 이기택, 송미진, 이휘영, 김종헌 (2019), “인공신경망을 적용한 직사화기 무기체계의 살상확률(Pk) 산출방법론 연구”, 한국시뮬레이션학 회지, 제28권 1호, 99-107)

Kim, J.H. (1995) “Field Artillery Ballistic Computing Program – FABCOM”, Technical Report, ADD, 1995.

Kim, H.S., Moon, S.H,, Chung, J.W, and Park, J.I (2010), “A Research Trend of Weapon Effectiveness Analysis and It’s Direction of Development”,

Defense Technology Plus, Vol 102, ADD.

(김호수, 문세훈, 정진웅, 박종일 (2010), “무기효과 분석의 연구현황과 발전방향”, 국방과학기술플러스, 102.)

Korea Army TRADOC(Training and Doctrine Command) (2011), Combat Experiment System to Assure Success

in Defense Reformation, Korea Army Training and

Lee, K.S (2015) “The Technology of Weapon Effectiveness Analysis and Examples”, Lecture notes in Defense Science and Technology Academy.

Lee, H.C (2010) “A Study on the Calculation of Weapon Effectiveness Data for Indirect fire”,

Proceedings of the 2010 Fall Joint Conference of Korea Institute of Industrial Engineers and Korea Operations Research and Management Science Society.

(이형철 (2010), “한국형 지대지 곡사화기 효과도 데 이터 생성방안 연구”, 대한산업공학회/한국경영과학 회 2010년 추계학술대회.)

Lieske, R. and Reiter, M. (1966), “Equations of Motion for a modified point-mass trajectory”, US Army Ballistic Research Laboratory, BRL Report No1314, 1966.

Ministry of Defense. (2020), “Instruction of National Defense Information and Computation Task”.

Nam, D.H., Yang, C.M., Pyun, J.J., and Oh, J.,J. (2012),

“Study on MSDL for reusable and interoperable

Simulation Scenario”, Proceedings of Korea Institute

of Military Science and Technology, 2012, pp.

67-70.

(남덕희, 양철모, 변재정, 오종진 (2012), “시뮬레이 션 시나리오의 재사용성 및 상호운용성을 위한 MSDL의 고찰”, 2012년 한국군사과학기술학회 종합 학술대회)

Pyun, J.J., Kwon, S.M., Nam, D.H., and Yang, C.M.

(2013), “Using MSDL for componentization of combat simulation model)”, Proceedings of Korea

Institute of Military Science and Technology, 2013,

(변재정, 권승만, 남덕희, 양철모, (2013), “전투모의 컴포넌트를 위한 MSDL 활용방안”, 2013년 한국군 사과학기술학회 종합학술대회)

SISO (Simulation Interoperability Standard Organization) (2008), “Standard for Military Scenario Definition Language”, SISO-STD-007-2008.

Whittington, E, and Blais, C. (2009), “Extending Capabilities of the Military Scenario Definition Language(MSDL) for Nontraditional Warfare Scenarios”, Proceedings of the spring simulation

interoperability workshop, SISO workshop, 2009.

Woo, T.H., Park, J.H., Cho, Y.W., and Yang, K.M., (2014), Design Of Experiments, Hyungsul Publication, Korea, 2014.

Zhao, X., Yang, M. Xing, Z., and Hung, K., (2012)

“Structure and Content Enhancement to Military Scenario Definition Language”, Proceedings of 2012

IEEE Symposium on Robotics and Applications,

이 상 진 (ORCID : https://orcid.org/0000-0003-1372-2056 / [email protected]) 2000 고려대학교 산업공학과 학사

2002 KAIST 산업공학과 석사 2008 KAIST 산업및시스템공학과 박사 2010 현대제철

2011~ 현재 국방과학연구소 2본부 4부

관심분야 : M&S, CGF(Computer Generated Forces), 조립형 시뮬레이션 프레임워크

오 현 식 (ORCID : https://orcid.org/0000-0002-7329-3479 / [email protected]) 1994 한국항공대학교 항공기계공학과 학사

1996 한국항공대학교 항공공학과 석사 2017 한국과학기술원 항공우주공학과 박사

1996~ 2010 국방과학연구소 1본부 대함유도무기체계단 2010~ 현재 국방과학연구소 2본부 4부, 팀장

관심분야 : 무기체계 효과분석, 국방 M&S체계, 무기체계 모델링, 소프트웨어 아키텍처

김 도 형 (ORCID : https://orcid.org/0000-0002-4336-6104 / [email protected]) 2003 경북대학교 전자공학과 학사

2005 한국과학기술원 전기및전자공학부 석사 2009 한국과학기술원 산업및시스템공학과 박사 2005~ 현재 국방과학연구소 2본부 4부 책임연구원 관심분야 : 국방 M&S, 교전 시뮬레이션, 인공지능/기계학습

이 예 림 (ORCID : https://orcid.org/0000-0001-5156-9406 / [email protected]) 2012 홍익대학교 산업공학과 학사

2017 서울대학교 산업공학과 박사

2017~ 현재 국방과학연구소 2본부 4부 선임연구원 관심분야 : 국방M&S, 무기체계 모델링, 데이터 분석

이 순 주 (ORCID : https://orcid.org/0000-0001-9473-335X / [email protected]) 2012 부산대학교 전자전기공학부 학사

2014 한국과학기술원 전기및전자공학부 석사 2015~ 현재 국방과학연구소 2본부 4부 연구원

관심분야 : 무기체계 효과분석, 국방 M&S체계, 무기체계 모델링, 소프트웨어 아키텍처