KR101284589B1 - 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법을 제공한다. 상기 방법은 공격 물체에 대한 공격 파라미터를 산출하는 단계, 상기 산출된 공격물체에 대한 공격 파라미터의 변형량을 산출하는 단계, 상기 산출된 공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 단계, 상기 산출된 반영 비율을 비선형 목적 함수를 이용하여 자산별 위협치를 산출하는 단계 및 상기 산출된 자산별 위협치 중에서 가장 큰 자산을 위협자산으로 설정하고 해당 위협치를 공격 물체에 대한 위협치로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR NONLINEAR THREAT EVALUATION USING PARAMETRIC MODIFICATION FUNCTIONS}

본 발명은 위협평가 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다량의 공격물체로부터 다수의 방어 자산을 보호하기 위해서 파라메트릭 변환함수를 이용하여 비선형적으로 위협을 평가하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

일반적으로, C2(Command and Control)급 이상 지휘체계에서는 방어대상인 공격물체(또는 표적)에 대한 교전 순서를 정하기 위해서 위협평가 기술이 적용되고 있다. 이러한 위협평가란 다수의 방어 자산에 대하여 다수의 표적(또는 공격물체)의 공격특성을 분석하여 위협치를 정량적인 수치로 나타내는 것이다.

기존 기술 중에는 진입 공격물체에 대한 선형적으로 또는 인공지능 기법 등을 이용해서 이러한 위협치를 정량적으로 수치화하는 방법이 있으나 초다량의 공격물체와 교전 상황에서 다수의 방어 자산을 보호하기 위한 위협평가 방법으로는 효율성이 떨어지는 문제가 제기되어 왔다.

본 발명의 목적은 초다량의 공격물체와의 교전 상황에서 효율적으로 위협을 평가하여 다수의 방어 자산을 보호하기 위한 파라메트릭 변환 함수(Parametric Modification Function)를 이용한 비선형적 위협평가 방법 및 그 장치를 제공함에 있다.

본 발명은 그 목적을 달성하기 위해서 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법을 제공한다. 상기 방법은 공격물체에 대한 공격 파라미터를 산출하는 단계, 산출된 공격물체에 대한 공격 파라미터의 변형량을 산출하는 단계, 산출된 공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 단계, 산출된 반영 비율을 비선형 목적 함수를 이용하여 방어 자산별 위협치를 산출하는 단계 및 산출된 방어 자산별 위협치 중에서 가장 큰 위협치를 가지는 방어 자산을 위협자산으로 설정하고 해당 위협치를 공격물체에 대한 위협치로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

공격 파라미터를 산출하는 단계는 공격물체와 방어 자산의 거리를 계산하는 단계, 방어 자산에 대한 공격물체의 진입각을 계산하는 단계, 공격물체의 속력과 하강속도 그리고 고도 중 적어도 하나를 계산하는 단계 및 계산된 공격물체와 방어 자산 사이의 거리를 비교하여 미리 정해진 거리 이상일 경우 다른 방어 자산에 대한 상기 계산 과정들을 수행하는 과정을 포함하며 미리 정해진 거리 이내일 경우 상기 방어 자산에 대한 공격물체의 파라미터의 변형량 산출을 수행하는 단계로 넘어가는 것을 특징으로 할 수 있다.

공격 파라미터의 변형량을 산출하는 단계에서 공격 파라미터의 변형량 산출은 변환 함수를 이용하여 파라미터 변형량을 산출하는 파라메트릭 변환함수를 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다. 변환 함수 중에서 거리, 진입각 및 고도에 대한 변환 함수는 가우시안 곡선을 이용하고 속도에 대한 변환 함수는 CDF(Cumulative Distribution Function) 곡선 방정식을 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다.

공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 단계에서 반영 비율 산출은 반영 비율 산출 함수 곡선을 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다. 반영 비율 산출 함수 곡선은 진입각, 고도 그리고 속도 중 적어도 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.

상기한 바와 같이 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 파라메트릭 변환 함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법 및 그 장치에 따르면, 초다량 공격물체와의 교전 상황에서 다수의 방어 자산을 보호하기 위한 교전 우선순위 산출을 가능케 함으로써, 위협평가를 효율적으로 수행할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법에 대한 전체 흐름도이다.
도 2는 도 1에서 공격 파라미터 산출과정을 상세히 나타낸 것이다.
도 3은 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 거리 파라미터에 대한 변환 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 4는 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 진입각 파라미터에 대한 변환 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 5는 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 고도 파라미터에 대한 변환 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 6은 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 속도 파라미터에 대한 변환 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 7은 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 중 진입각 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 8은 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 중 고도 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 9는 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 중 속도 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선을 나타낸 것이다.
도 10은 도 1에서 위협치 산출과정을 상세히 나타낸 것이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 위협 평가 방법이 구현된 시스템을 나타낸 구성 블록도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항복들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

파라메트릭 변환 함수 방법은 파라미터를 변화하기 위하여 부분적으로 또는 전체적으로 공식화된 형상 파라메트릭 변환함수를 이용하여 변형량을 구한 후 기존선형에 더하여 선형을 변환하는 방법이다. 선형 설계자가 직접 선형을 변경할 때는 성능에 영향을 주는 설계 파라미터를 기준으로 변경을 하게 된다. 이 방법은 각각의 설계 파라미터가 목적함수에 미치는 영향을 분석할 수 있고 전체 또는 몇 개의 파라미터만을 가지고 최적화 수행이 가능하여 설계자가 사용하는데 편리하다.

본 발명은 다수의 공격 물체에 대해서 다수의 방어 자산을 효율적으로 보호하기 위해서 교전 우선순위를 산출하는 것이다. 더 나아가서는 C2급 이상의 지위체계에서 초다량 항적에 대한 위협평가를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 것이다.

본 발명에서는 파라메트릭 변환 함수를 이용하여 공격 파라미터들에 대한 변형량을 산출하고, 거리를 기준으로 각 변형량의 반영 비율을 결정하고, 비선형 목적함수를 이용하여 위협치를 산출하는 위협평가 방법을 제안하고자 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법에 대한 전체 흐름도이다.

도 1에 나타낸 바와 같이, 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가 방법은 공격 물체의 파라미터 산출 단계(S100), 공격 파라미터 변형량 산출 단계(S110), 파라미터 별 반영 비율 산출 단계(S120), 비선형 목적함수를 이용한 자산 별 위협치 산출 단계(S130) 및 위협치 산출 단계(S140), 모든 자산에 대한 위협평가 수행여부 판단 단계(S150) 등을 포함한다.

상기 공격 물체의 파라미터 산출 단계(S100)은 도 2에서, 상기 공격 파라미터 변형량 산출 단계(S110)은 도3 내지 도6에서, 상기 파라미터 별 반영 비율 산출(S120) 및 상기 비선형 목적함수를 이용한 자산별 위협치 산출 단계는 도 7 내지 도 9에서 그리고 상기 위협치 산출 단계(S140)는 도 10에서 좀더 자세히 설명되었다.

도 2는 도 1에서 공격 파라미터 산출과정을 상세히 나타낸 것이다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 파라메트릭 변환함수를 이용한 비선형적 위협평가를 위한 공격 파라미터의 산출 방법은 공격 물체와 자산의 거리 계산 단계(S200), 자산에 대한 공격 물체의 진입각 계산 단계(S210), 공격 물체의 속력/하강 속도/고도 계산 단계(S220) 및 공격 물체와 자산과의 거리 판단 단계(S230)를 포함한다.

상기 공격 물체와 자산의 거리 계산 단계(S200)에서는 공격 물체가 다수의 방어 자산에 근접하게 되면, 공격 물체와 근접된 다수의 방어 자산 중에서 임의의 자산을 선택해서 공격 물체와 선택된 임의의 자산과의 거리를 계산한다.

상기 공격 물체의 진입각 계산 단계(S210)에서는 상기 공격 물체와 자산의 거리 계산 단계(S200)에서 상기 공격 물체와 근접하고 있는 다수의 방어 자산 중에서 선택된 임의의 자산과의 계산된 거리를 기반으로 공격 물체의 진입각을 계산한다.

상기 공격 물체의 속력/하강 속도/고도 계산 단계(S220)에서는 상기 공격 물체의 진입각 계산 단계(S210)에서 계산된 다수의 방어 자산 중에서 선택된 임의의 자산과의 계산된 거리와 진입각을 기반으로 공격 물체의 속력/하강속도/고도 등을 계산한다.

공격 물체와 자산과의 거리 판단 단계(S230)에서는 상기 공격 물체의 속력/하강 속도/고도 계산 단계(S220)에서 계산된 결과를 이용해서 공격 물체와 근접하고 있는 다수의 방어 자산 중에서 선택된 임의의 자산의 거리가 미리 정해진 범위 임계값의 범위 내에 있는 지를 판단하고, 임계값의 범위 내에 있으면 도 1에서 설명한 공격 파라미터 변형량 산출(S110), 파라미터별 반영 비율 산출(S120), 비선형 목적함수를 이용한 자산별 위협치 산출(S130) 그리고 위협치 산출(S140) 등의 단계를 수행한다.

하지만, 상기 공격 물체의 속력/하강 속도/고도 계산 단계(S220)에서 계산된 결과를 이용해서 공격 물체와 근접하고 있는 다수의 방어 자산 중에서 선택된 임의의 자산의 거리의 값이 미리 정해진 범위 임계값의 범위 내에 있지 않다고 판단되면, 즉 임계값 범위 밖에 존재하게 되면 더 이상 현재 선택된 임의의 자산에 대해서 도 1에서 설명한 공격 파라미터 산출 이후의 단계들을 수행하지 않고, 즉 위협치를 계산하지 않고 공격 물체와 근접하고 있는 다수의 방어 자산 중에서 현재 선택된 임의의 자산외에 다른 자산에 대해서 검색한 후(S240) 상기 도 2에 언급된 계산 단계들을 수행하게 된다.

따라서, 최종적으로는 공격 물체와 근접하고 있는 다수의 방어 자산 중에서 선택된 임의의 자산 간에 거리의 값이 미리 정해진 범위 또는 임계값의 범위 내에 존재하는 자산들에 대해서만 위협치가 계산되게 되며, 이렇게 계산된 위협치들 가운데서 위협치가 가장 큰 것에 해당되는 자산이 해당 공격 물체에 대한 위험도가 가장 높은 자산으로 설정된다.

도 3 내지 도 6은 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수에 대한 변환 함수 곡선을 나타낸 것이다.

도 3은 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 거리 파라미터에 대한 변환 함수를 가우시안 곡선 방정식으로 나타낸 것이고, 도 4는 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 진입각 파라미터에 대한 변환 함수를 가우시안 곡선 방정식으로 나타낸 것이며, 도 5는 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 고도 파라미터에 대한 변환 함수를 가우시안 곡선 방정식으로 나타낸 것이다.

도 6은 도 1에서 공격 파라미터 변형량 산출부의 파라메트릭 변환 함수 중 속도 파라미터에 대한 변환 함수 곡선을 나타낸 것이다. 도 6에 나타낸 바와 같이 공격 파라미터 변형량 산출부에서 속도 파라미터에 대한 변환 함수는 CDF(Cumulative Distribution Function)의 곡선 방정식으로 나타낼 수 있다.

도 7 내지 도 9는 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 산출 함수 곡선을 나타낸 것이다.

도 7은 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 중 진입각 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선을 나타낸 것이고, 도 8은 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 중 고도 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선을 나타낸 것이며, 도 9는 도 1에서 파라미터별 반영 비율 산출부의 변형량 반영 비율 계산 중 속도 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선을 각각 나타낸 것이다.

앞서 도 1 내지 도 9에서 언급된 공격 파라미터 산출(S100), 공격 파라미터 변형량 산출(S110), 파라미터별 반영비율 산출(S120) 수행을 통해서 계산된 결과는 (수식 1) 의 비선형 목적함수를 이용해서 자산별 위협치를 산출(S130)하는 데 사용된다.

(수식 1)

공격 파라미터는 Ｒ, θ, Ｈ, Ｖ 네 가지이고, 공격 파라미터 변형량은 F(Ｒ), F(θ), F(Ｈ), C(Ｖ) 네 가지이며, 공격 파라미터 반영 비율 항목은 θ(F(Ｒ)), Ｖ(F(Ｒ)), Ｈ(F(Ｒ)) 세 가지이다.

먼저 각각의 공격 파라미터를 산출하는 방법은 다음과 같다.

공격물체의 위치 벡터 :

공격물체의 속도 벡터 :

자산의 위치 벡터 :

공격물체와 자산과의 거리Ｒ은 아래 수식과 같이 평면상에서 계산한다.

자산에 대한 공격물체의 진입각θ는 아래 수식과 같이 계산한다.

공격물체의 고도 Ｈ는 아래와 같다.

공격물체의 속력 Ｖ는 아래 수식과 같이 계산한다.

다음으로, 공격 파라미터 변형량 산출 방법은 다음과 같다.

아래에 기술한 공격 파라미터 변형량 산출 함수의 수식은 한 가지 예시로써 도 3 ~도 6과 같이 각각의 공격 파라미터를 0 ~ 1사이의 값으로 맵핑시킬 수 있는 함수를 사용한다.

공격물체와 자산과의 거리에 대한 가우시안 함수 F(Ｒ)는

F(Ｒ) 함수에 대한 Ｒ값은 공격 물체와 자산과의 거리이며, 평균 m의 값과 표준편차 σ값은 임의의 값으로 설정한다.

공격물체와 진입각에 대한 가우시안 함수 F(θ)는

F(θ) 함수에 대한 θ값은 자산에 대한 공격물체의 진입각이며, 평균 m의 값과 표준편차 σ값은 임의의 값으로 설정한다.

공격물체의 고도에 대한 가우시안 함수 F(Ｈ)는

F(Ｈ) 함수에 대한 Ｈ값은 자산에 대한 공격물체의 고도이며, 평균 m의 값과 표준편차 σ값은 임의의 값으로 설정한다.

공격물체의 속도에 대한 누적 확률 분포 함수 C(Ｖ)는

C(Ｖ) 함수에 대한 Ｖ값은 자산에 대한 공격물체의 속력이며, 평균 m의 값과 표준편차 σ값은 임의의 값으로 설정한다.

마지막으로, 공격 파라미터 반영비율 산출 방법은 다음과 같다.

아래에 기술한 공격 파라미터 반영비율 산출 함수의 수식은 한 가지 예시로써 도 7 ~ 도 9와 같이 거리에 따른 각각의 공격 파라미터 반영비율을 0 ~ 1사이의 값으로 맵핑시킬 수 있는 함수를 사용한다.

거리에 따른 진입각 파라미터 반영 비율에 대한 가우시안 함수 θ(F(Ｒ))는

θ(F(Ｒ)) 함수에 대한 표준편차 σ값은 0~1 사이의 값으로 정할 수 있으며, 평균 m의 값은 0으로 설정된다.

거리에 따른 속도 파라미터 반영 비율에 대한 함수 Ｖ(F(Ｒ))는

Ｖ(F(Ｒ)) = 1

거리에 따른 고도 파라미터 반영 비율에 대한 누적 분포 함수 Ｈ(F(Ｒ))는

Ｈ(F(Ｒ)) 함수에 대한 표준편차 σ값은 0~1 사이의 값으로 정할 수 있으며, 평균 m의 값은 0으로 설정된다.

상기의 erf(Gaussian Error Function)는

이다.

도 10은 도 1에서 위협치 산출과정을 상세히 나타낸 것이다. 도 1O에 나타낸 바와 같이 상기 비선형 목적함수를 이용해서 자산별 위협치를 산출(S130) 단계에서 위협치가 가장 큰 자산을 위협 자산으로 설정하고 해당 위협치를 공격물체의 위협치로 설정 할 수 있다.

도 11은 일 실시예로서 본 발명의 위협평가 방법이 구현된 시스템의 구성블록도이다. 상기 시스템은 운용콘솔장치(S1100), 데이터링크장치(S1110), 임무컴퓨터(S1120)를 포함하고 있고 임무컴퓨터는 운용자 인터페이스 시스템, 데이터링크 인터페이스 시스템, 항적관리 시스템, 교전통제 시스템을 포함하고 있다. 교전통제 시스템(S1130)은 위협평가모듈, 무기할당모듈, 교전처리모듈을 포함하고 있다.

운용콘솔장치(S1100)는 시스템에서 처리된 결과를 외부에서 확인하거나 시스템에 특정명령을 입력시키는 장치이고, 데이터링크장치(S1110)는 시스템에서 태스크를 처리하기 위해 필요한 데이터 등이 저장되어 있는 장치이다.

임무컴퓨터(S1120) 중 운용자 인터페이스 시스템은 외부입출력장치와 연결되는 부분, 데이터링크 인터페이스 시스템은 데이터링크장치와 연결되는 부분, 항적관리 시스템은 비행물체의 거리, 속도, 진입각 등의 정보를 처리하는 부분이고 교전통제 시스템은 가장 큰 위협치 자산을 파악하고 무기선택, 공격 등을 처리하는 부분이다.

교전통제 시스템 중 위협평가 모듈은 본 발명인 위협평가 방법을 구현하여 가장 큰 위협치를 받는 자산을 결정하는 모듈이고 무기할당모듈은 표적을 공격할 무기를 할당하는 모듈이며 교전처리모듈은 상대방과의 교전상황을 처리하는 모듈이다.

본 발명에 의해 구현된 위협 평가 소프웨어 모듈은 초다량 공격물체와의 교젼 상황에서 다수의 방어 자산을 보호하기 위한 교전 우선순위 산출이 가능하고, 민수 분야에서는 비즈니스 위험도 분석 (business risk analysis) 분야, 군수 분야에서는 유사한 목적을 가지는 무기체계 분야에 적용 가능할 수 있다.

Claims (12)

1. 공격 물체에 대한 공격 파라미터를 산출하는 단계;
   상기 산출된 공격물체에 대한 공격 파라미터의 변형량을 산출하는 단계;
   상기 산출된 공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 단계;
   상기 산출된 반영 비율을 비선형 목적 함수를 이용하여 자산별 위협치를 산출하는 단계; 및
   상기 산출된 자산별 위협치 중에서 가장 큰 자산을 위협자산으로 설정하고 해당 위협치를 공격 물체에 대한 위협치로 설정하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 방법.
2. 제1항에 있어서,
   공격 파라미터를 산출하는 단계는
   공격 물체와 자산의 거리를 검출하는 단계;
   자산에 대한 공격 물체의 진입각을 검출하는 단계;
   공격 물체의 속력, 하강속도 그리고 고도 중 적어도 하나를 검출하는 단계; 및
   상기 검출된 공격물체와 상기 자산 사이의 거리를 비교하여 미리 정해진 거리 이상일 경우 다른 자산에 대한 상기 검출 과정들을 수행하고, 미리 정해진 거리 이내일 경우 상기 자산에 대한 공격 물체 파라미터의 변형량 산출을 수행하는 단계로 진행되는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 방법.
3. 제1항에 있어서,
   공격 파라미터의 변형량을 산출하는 단계는
   파라미터 변형량 산출 함수로부터 공격 파라미터 변형량을 산출하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 파라미터 변형량 산출 함수 중에서 거리, 진입각 및 고도에 대한 변환 함수는 가우시안 곡선 함수이고, 속도에 대한 변환 함수는 CDF(Cumulative Distribution Function) 곡선 방정식인 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 단계에서
   상기 반영 비율 산출은 반영 비율 산출 함수 곡선으로부터 산출되는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 반영 비율 산출 함수 곡선은 진입각, 고도 또는 속도 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 방법.
7. 공격물체에 대한 공격 파라미터를 산출하는 제1제어부,
   상기 산출된 공격 파라미터의 변형량을 산출하는 제2제어부,
   상기 산출된 공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 제3제어부,
   상기 산출된 반영 비율을 비선형 목적 함수를 이용하여 자산별 위협치 산출하는 제4제어부, 및
   상기 산출된 자산별 위협치 중에서 위협치가 가장 큰 자산을 위협자산으로 설정하고 해당 위협치를 공격 물체에 대한 위협치로 설정하는 제5제어부;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 공격 파라미터를 산출하는 제1제어부는 공격 물체와 자산의 거리를 검출하고, 자산에 대한 공격 물체의 진입각을 검출하며, 공격 물체의 속력과 하강속도와 고도 중 적어도 하나를 검출하고, 검출된 공격물체와 자산 사이의 거리를 비교하여 미리 정해진 거리 이상일 경우 다른 자산에 대한 검출 과정들을 수행하며, 미리 정해진 거리 이내일 경우 상기 자산에 대한 공격 물체 파라미터의 변형량 산출을 수행하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 장치.
9. 제7항에 있어서,
   상기 공격 파라미터의 변형량을 산출하는 제2제어부는 파라미터 변형량 산출 함수로부터 공격 파라미터 변형량을 산출하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 파라미터 변형량 산출 함수 중에서 거리, 진입각 및 고도에 대한 변환 함수는 가우시안 곡선 함수이고, 속도에 대한 변환 함수는 CDF(Cumulative Distribution Function) 곡선 방정식인 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 장치.
11. 제7항에 있어서,
    상기 공격 파라미터의 변형량에 대한 반영 비율을 산출하는 제3제어부는 반영 비율 산출 함수 곡선으로부터 산출하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 장치.
12. 제11항에 있어서,
    상기 반영 비율 산출 함수 곡선은 진입각, 고도 또는 속도 파라미터의 반영 비율 산출 함수 곡선 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 비선형적 위협평가 장치.
    

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