KR101364602B1 - Ｈｌａ／ｒｔｉ 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법 - Google Patents

Ｈｌａ／ｒｔｉ 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법이 개시된다.
본 발명에 따른 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션은 시뮬레이션 초기 정보를 기반으로 기 수집된 로우 환경 데이터로부터 유효 환경 데이터를 추출하는 환경 페더레이트; 추출된 상기 유효 환경 데이터를 기반으로 탐지 확률 테이블을 작성하는 탐지 체계 페더레이트; 및 작성된 상기 탐지 확률 테이블을 기반으로 표적의 탐지 여부를 결정하는 시뮬레이션 페더레이트를 포함할 수 있다.

Description

ＨＬＡ／ＲＴＩ 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법{FEDERATION FOR DISTRIBUTED SIMULATION SYSTEM BASED ON HLA/RTI AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 분산 시뮬레이션 시스템에 관한 것으로, 특히, HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템에서 시뮬레이션의 초기 정보를 기반으로 환경 정보를 추출하고 추출한 환경 정보를 이용하여 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 계산하여 그 계산된 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 기반으로 시뮬레이션을 수행하도록 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법에 관한 것이다.
국방 모델링 및 시뮬레이션에서 교전급의 시뮬레이션은 몇 분에서 몇 시간의 범위에 해당하는 작전에서 무기체계의 임무효과도, 체계의 기능을 모의하는 역할을 수행한다. 실제 교전은 여러 가지 환경 상황이 무기체계 성능에 높은 영향을 미치며 이로 인하여 교전 결과가 단순한 제원 성능의 비교로 맺어지지 않는다.
과거의 전사에 비추어 볼 때, 환경의 영향을 유리하게 활용하는 것이 승패에 큰 영향을 미치며 실제로 이러한 사례는 현대전(베트남전, 걸프전, 코소보전, 이라크전 등)에서도 확인이 가능하다. 특히 탐지 기술(레이더를 활용한 전파 탐지 및 소나를 활용한 음파 탐지)은 적 존재 탐지, 유도 무기의 탐지 등 교전의 승패에 크게 영향을 미치는 핵심 기술이며 환경의 영향을 크게 받는 높은 수준의 기술이기 때문에 시뮬레이션에 반영을 할 필요성이 매우 높지만 실제로 구축된 시스템은 매우 미미하다.
이와 같이 시뮬레이션에 환경 영향을 반영하는 것이 어려움을 겪는 이유는 복합된 기술들의 집약체인 하나의 무기체계를 구성하는 각 기술 전문가들을 유기적으로 협업할 수 있는 프레임워크가 부족했기 때문이다. 즉, 환경 전문가가 환경에 대한 지식은 있지만 전체 시뮬레이션 시스템에서 자신이 수행할 역할에 대한 정의가 불분명한 상태였으며, 레이더 탐지 모의를 가정할 때 레이더 공학 전문가와 전파 공학 전문가가 필요한 환경 데이터를 획득하는 부분과 이를 통해 도출한 레이더 성능 지표 결과를 시뮬레이션에 반영하는 수단이 불분명한 상태였다.
따라서 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템에서 시뮬레이션의 초기 정보를 기반으로 환경 정보를 추출하고 추출한 환경 정보를 이용하여 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 계산하여 그 계산된 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 기반으로 시뮬레이션을 수행하도록 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법을 제공하는데 있다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 한 관점에 따른 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션은 시뮬레이션 초기 정보를 기반으로 기 수집된 로우 환경 데이터로부터 유효 환경 데이터를 추출하는 환경 페더레이트; 추출된 상기 유효 환경 데이터를 기반으로 탐지 확률 테이블을 작성하는 탐지 체계 페더레이트; 및 작성된 상기 탐지 확률 테이블을 기반으로 표적의 탐지 여부를 결정하는 시뮬레이션 페더레이트를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 시뮬레이션 페더레이트는 상기 시뮬레이션 초기 정보 중 범위 정보와 해상도 정보를 상기 환경 페더레이트에 제공하고, 상기 시뮬레이션 초기 정보 중 레이더의 위치 정보와 레이더의 특성 정보 및 비어 있는 탐지 확률 테이블을 상기 탐지 체계 페더레이트에 제공하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 환경 페더레이트는 상기 범위 정보와 상기 해상도 정보를 기반으로 기 수집된 상기 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고, 추출된 상기 맞춤 환경 데이터로부터 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 환경 페더레이트는 상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 있으면 그 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 환경 페더레이트는 상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 없으면, 일정 범위 이내의 맞춤 환경 데이터를 기반으로 보간법을 이용하여 데이터를 추출하여 그 추출한 데이터를 상기 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 탐지 체계 페더레이트는 추출된 상기 유효 환경 데이터와 상기 레이더 특성 정보를 기반으로 탐지 확률값을 계산하고 그 계산한 탐지 확률을 이용하여 상기 비어있는 탐지 확률 테이블을 작성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 탐지 확률 테이블은, 기 설정된 탐지 거리 범위와 탐지 확률값으로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 한 관점에 따른 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법은 시뮬레이션 초기 정보를 기반으로 기 수집된 로우 환경 데이터로부터 유효 환경 데이터를 추출하는 단계; 추출된 상기 유효 환경 데이터를 기반으로 탐지 확률 테이블을 작성하는 단계; 및 작성된 상기 탐지 확률 테이블을 기반으로 표적의 탐지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법은 상기 시뮬레이션 페더레이트가 상기 시뮬레이션 초기 정보 중 상기 범위 정보와 상기 해상도 정보를 상기 환경 페더레이트에 제공하는 단계; 및 상기 시뮬레이션 페더레이트가 상기 시뮬레이션 초기 정보 중 상기 레이더의 위치 정보와 상기 레이더의 특성 정보 및 비어 있는 탐지 확률 테이블을 상기 탐지 체계 페더레이트에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 추출하는 단계는 상기 범위 정보와 상기 해상도 정보를 기반으로 기 수집된 상기 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고, 추출된 상기 맞춤 환경 데이터로부터 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 추출하는 단계는 상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 있으면 그 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 추출하는 단계는 상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고, 상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 없으면, 일정 범위 이내의 맞춤 환경 데이터를 기반으로 보간법을 이용하여 데이터를 추출하여 그 추출한 데이터를 상기 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 작성하는 단계는 추출된 상기 유효 환경 데이터와 상기 레이더 특성 정보를 기반으로 탐지 확률값을 계산하고 그 계산한 탐지 확률을 이용하여 상기 비어있는 탐지 확률 테이블을 작성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 탐지 확률 테이블은 기 설정된 탐지 거리 범위와 탐지 확률값으로 구성되는 것을 특징으로 한다.
이를 통해, 본 발명은 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템에서 시뮬레이션의 초기 정보를 기반으로 환경 정보를 추출하고 추출한 환경 정보를 이용하여 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 계산하여 그 계산된 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 기반으로 시뮬레이션을 수행하도록 함으로써, 시뮬레이션에 환경 영향을 반영할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템에서 시뮬레이션의 초기 정보를 기반으로 환경 정보를 추출하고 추출한 환경 정보를 이용하여 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 계산하여 그 계산된 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 기반으로 시뮬레이션을 수행하도록 함으로써, 환경영향을 반영하는 향상된 탐지체계 성능 표현이 가능할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 환경 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 제1 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 환경 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 제2 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 탐지체계 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 시뮬레이션 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 페더레이션의 운영 방법을 나타내는 도면이다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션 및 그 운영 방법을 첨부한 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나, 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시예에서의 각각의 구성요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.
특히, 본 발명에서는 HLA(High Level Architecture)/RTI(Run-Time Infrastructure) 기반의 분산 시뮬레이션 시스템에서 시뮬레이션의 초기 정보를 기반으로 환경 정보를 추출하고 추출한 환경 정보를 이용하여 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 계산하여 그 계산된 거리에 따른 레이더 탐지 확률을 기반으로 시뮬레이션을 수행하도록 하는 분산 시뮬레이션을 위한 페더레이션(federation)을 제안한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 컴포넌트 기반 교전 모델 프레임워크는 시뮬레이션 페더레이트(simulation federate)(110), 환경 페더레이트(environment federate)(120), 및 탐지체계 페더레이트(detection system federate)(130) 등을 포함하여 구성될 수 있다.
이때, 시뮬레이션 페더레이트(110), 환경 페더레이트(120), 탐지체계 페더레이트(130) 간에 전송되는 데이터는 RTI 서버(도시되지 않음)를 경유하게 된다.
시뮬레이션 페더레이트(110)는 탐지 확률 테이블(glimpse probability table)을 기반으로 비행체와 같은 표적의 탐지 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 탐지 확률 테이블은 특정 거리 범위에서 탐지 확률을 표현하는 테이블을 일컫는데, 탐지 거리 범위(distance range)와 탐지 확률값(glimpse probability)으로 구성될 수 있다.
시뮬레이션 페더레이트(110)는 탐지 확률 테이블을 작성하기 위하여 시뮬레이션 초기 정보를 환경 페더레이트(120)와 탐지체계 페더레이트(130)에 제공할 수 있다.
구체적으로 설명하면 다음과 같다. 1)시뮬레이션 페더레이트(110)는 시뮬레이션 초기 정보 중 시간, 위도, 경도, 높이, 및 깊이 등의 범위(range) 정보와 해상도(resolution) 정보를 환경 페더레이트(120)에 제공하게 된다.
그리고 2)시뮬레이션 페더레이트(110)는 시뮬레이션 초기 정보 중 위도, 경도, 높이, 및 깊이로 이루어진 레이더 위치 정보와 출력, 주파수 등의 레이더 특성 정보와 비어 있는 탐지 확률 테이블을 탐지체계 페더레이트(130)에 제공하게 된다.
환경 페더레이트(120)는 탐지 영역에 대한 로우 환경 데이터(raw environmental data)를 수집할 수 있다. 환경 페더레이트(120)는 시뮬레이션 페더레이트(110)로부터 제공받은 시간, 위도, 경도, 높이, 및 깊이 등의 범위 정보와 해상도 정보를 기반으로 수집된 로우 환경 데이터로부터 전장 공간(battle field range)에 해당하는 맞춤 환경 데이터(tailored environmental data)를 추출할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 환경 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 제1 도면이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 시뮬레이션 페더레이트(110)는 전장 공간(battle field range)의 범위 정보를 환경 페더레이트(120)에 제공 하게 된다. 환경 페더레이트(120)는 탐지 영역 전체에 대한 로우 환경 데이터에서 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고 있다.
환경 페더레이트(120)는 탐지체계 페더레이트(130)로부터 레이더의 위치 정보를 제공받을 수 있다. 환경 페더레이트(120)는 제공받은 레이더의 위치 정보에 해당하는 데이터를 검색하여 그 검색한 데이터를 탐지체계 페더레이트(130)에 제공할 수 있다.
도 3은 도 1에 도시된 환경 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 제2 도면이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 환경 페더레이트(120)는 탐지체계 페더레이트(130)로부터 레이더의 위치 정보를 제공 받게 된다. 환경 페더레이트(120)는 맞춤 환경 데이터 중에서 레이더의 위치 정보 예컨대, 기온, 습도, 기압, 강수량, 자기장 등의 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고 그 확인한 결과로 일치하는 데이터가 있으면 그 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하게 된다.
반면, 환경 페더레이트(120)는 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 없으면, 일정 범위 이내의 맞춤 환경 데이터를 기반으로 보간법(interpolation)을 이용하여 데이터를 추출하고 그 추출한 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하게 된다.
탐지체계 페더레이트(130)는 시뮬레이션 페더레이트(110)로부터 위도, 경도, 높이, 및 깊이로 이루어진 레이더 위치 정보와 출력, 주파수 등의 레이더 특성 정보와 비어 있는 탐지 확률 테이블을 제공받을 수 있다. 탐지체계 페더레이트(130)는 제공받은 레이더 위치 정보를 환경 페더레이트(120)에 제공할 수 있다.
탐지체계 페더레이트(130)는 환경 페더레이트(120)로부터 유효 환경 데이터를 제공받고 제공받은 유효 환경 데이터와 레이더의 특성 정보를 기반으로 탐지 확률을 계산하고 그 계산한 탐지 확률을 이용하여 탐지 확률 테이블을 작성할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 탐지체계 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 탐지체계 페더레이트(130)는 시뮬레이션 페더레이트(110)로부터 제공받은 레이더 특성 정보와 환경 페더레이트(120)로부터 제공받은 유효 환경 데이터를 기반으로 비어있는 탐지 확률 테이블을 작성하게 된다.
즉, 탐지 거리 범위를 일정 크기의 영역으로 구분하고 구분된 각 영역에 부여된 탐지 인덱스(glimpse index)와 부여된 탐지 인덱스에 대한 탐지 확률값으로 구성된다.
도 5는 도 1에 도시된 시뮬레이션 페더레이트의 동작 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 시뮬레이션 페더레이트(110)는 탐지체계 페더레이트(130)로부터 제공받은 탐지 확률 테이블을 기반으로 탐지 확률을 확인하게 된다.
즉, 탐지 확률 테이블을 기반으로 탐지 인덱스에 대한 탐지 확률값을 확인한다. 예컨대, 일정 크기의 영역으로 구분된 탐지 거리 범위 내 탐지 인덱스 1에서 탐지 확률값을 0.2이고 탐지 인덱스 15에서 탐지 확률값은 0.05인 것을 알 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 페더레이션의 운영 방법을 나타내는 도면이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 시뮬레이션 페더레이트(110)는 시뮬레이션 초기 정보 중 범위 정보와 해상도 정보를 환경 페더레이트(120)에 제공하고(S610), 레이더 위치 정보와 레이더 특성 정보와 비어 있는 탐지 확률 테이블을 탐지체계 페더레이트(130)에 제공할 수 있다(S620).
이때, 환경 페더레이트(120)는 범위 정보와 해상도 정보를 기반으로 기 수집된 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출할 수 있다(S630).
그리고 환경 페더레이트(120)는 탐지체계 페더레이트(130)로부터 레이더의 위치 정보를 제공받을 수 있다. 환경 페더레이트(120)는 맞춤 환경 데이터로부터 제공받은 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하여(S640) 그 추출한 유효 환경 데이터를 탐지체계 페더레이트(130)에 제공할 수 있다.
이때, 환경 페더레이트(120)는 맞춤 환경 데이터 중에서 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고 그 확인한 결과로 일치하는 데이터가 있으면 그 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하게 된다.
반면, 환경 페더레이트(120)는 맞춤 환경 데이터 중에서 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 없으면, 일정 범위 이내의 맞춤 환경 데이터를 기반으로 보간법을 이용하여 데이터를 추출하고 그 추출한 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하게 된다.
또한 탐지체계 페더레이트(130)는 레이더의 위치 정보를 환경 페더레이트(120)에 제공하고 이에 대한 응답으로 유효 환경 데이터를 제공받을 수 있다.
그리고 탐지체계 페더레이트(130)는 유효 환경 데이터와 레이더 특성 정보를 기반으로 비어있는 탐지 확률 테이블을 작성하고(S650) 그 작성된 탐지 확률 테이블을 시뮬레이션 페더레이트(110)에 제공할 수 있다.
다음으로, 시뮬레이션 페더레이트(110)는 탐지체계 페더레이트(130)로부터 탐지 확률 테이블을 제공받고 제공받은 탐지 확률 테이블을 기반으로 거리에 따른 탐지 확률을 확인하여 그 확인한 결과에 따라 비행체와 같은 표적의 탐지 여부를 결정할 수 있다(S660).
한편, 이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
이상에서 설명한 실시예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 시뮬레이션 페더레이트
120: 환경 페더레이트
130: 탐지체계 페더레이트

Claims (14)

  1. 시뮬레이션 초기 정보를 기반으로 기 수집된 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고 추출된 상기 맞춤 환경 데이터로부터 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하는 환경 페더레이트;
    추출된 상기 유효 환경 데이터를 기반으로 탐지 확률값을 계산하고 그 계산한 탐지 확률값을 이용하여 탐지 확률 테이블을 작성하는 탐지 체계 페더레이트; 및
    작성된 상기 탐지 확률 테이블을 기반으로 탐지 거리에 따른 탐지 확률값을 확인하여 그 확인한 결과에 따라 표적의 탐지 여부를 결정하는 시뮬레이션 페더레이트;
    를 포함하되, 상기 탐지 확률 테이블은 기 설정된 탐지 거리 범위와 탐지 확률값으로 구성되는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 페더레이트는,
    상기 시뮬레이션 초기 정보 중 범위 정보와 해상도 정보를 상기 환경 페더레이트에 제공하고,
    상기 시뮬레이션 초기 정보 중 레이더의 위치 정보와 레이더의 특성 정보 및 비어 있는 탐지 확률 테이블을 상기 탐지 체계 페더레이트에 제공하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 환경 페더레이트는,
    상기 범위 정보와 상기 해상도 정보를 기반으로 기 수집된 상기 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고, 추출된 상기 맞춤 환경 데이터로부터 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 환경 페더레이트는,
    상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고,
    상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 있으면 그 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 환경 페더레이트는,
    상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고,
    상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 없으면, 일정 범위 이내의 맞춤 환경 데이터를 기반으로 보간법을 이용하여 데이터를 추출하여 그 추출한 데이터를 상기 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션.
  6. 제2 항에 있어서,
    상기 탐지 체계 페더레이트는,
    추출된 상기 유효 환경 데이터와 상기 레이더 특성 정보를 기반으로 탐지 확률값을 계산하고 그 계산한 탐지 확률을 이용하여 상기 비어있는 탐지 확률 테이블을 작성하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션.
  7. 삭제
  8. 시뮬레이션 초기 정보를 기반으로 기 수집된 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고 추출된 상기 맞춤 환경 데이터로부터 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하는 단계;
    추출된 상기 유효 환경 데이터를 기반으로 탐지 확률값을 계산하고 그 계산한 탐지 확률값을 이용하여 탐지 확률 테이블을 작성하는 단계; 및
    작성된 상기 탐지 확률 테이블을 기반으로 탐지 거리에 따른 탐지 확률값을 확인하여 그 확인한 결과에 따라 표적의 탐지 여부를 결정하는 단계;
    를 포함하되, 상기 탐지 확률 테이블은 기 설정된 탐지 거리 범위와 탐지 확률값으로 구성되는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 페더레이트가 상기 시뮬레이션 초기 정보 중 범위 정보와 해상도 정보를 상기 환경 페더레이트에 제공하는 단계; 및
    상기 시뮬레이션 페더레이트가 상기 시뮬레이션 초기 정보 중 레이더의 위치 정보와 레이더의 특성 정보 및 비어 있는 탐지 확률 테이블을 상기 탐지 체계 페더레이트에 제공하는 단계;
    를 더 포함하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 범위 정보와 상기 해상도 정보를 기반으로 기 수집된 상기 로우 환경 데이터로부터 전장 공간에 해당하는 맞춤 환경 데이터를 추출하고, 추출된 상기 맞춤 환경 데이터로부터 레이더의 위치 정보에 해당하는 유효 환경 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고,
    상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 있으면 그 데이터를 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 맞춤 환경 데이터 중에서 상기 레이더의 위치 정보와 일치하는 데이터가 있는지를 확인하고,
    상기 확인한 결과로 일치하는 데이터가 없으면, 일정 범위 이내의 맞춤 환경 데이터를 기반으로 보간법을 이용하여 데이터를 추출하여 그 추출한 데이터를 상기 유효 환경 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법.
  13. 제9 항에 있어서,
    상기 작성하는 단계는,
    추출된 상기 유효 환경 데이터와 상기 레이더 특성 정보를 기반으로 탐지 확률값을 계산하고 그 계산한 탐지 확률을 이용하여 상기 비어있는 탐지 확률 테이블을 작성하는 것을 특징으로 하는 HLA/RTI 기반의 분산 시뮬레이션 시스템을 위한 페더레이션의 운영 방법.
  14. 삭제
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