KR101608397B1 - Method for analyzing probability of impact point using probable error - Google Patents

Method for analyzing probability of impact point using probable error Download PDF

Info

Publication number
KR101608397B1
KR101608397B1 KR1020140044110A KR20140044110A KR101608397B1 KR 101608397 B1 KR101608397 B1 KR 101608397B1 KR 1020140044110 A KR1020140044110 A KR 1020140044110A KR 20140044110 A KR20140044110 A KR 20140044110A KR 101608397 B1 KR101608397 B1 KR 101608397B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
probability
error
probability table
piece
Prior art date
Application number
KR1020140044110A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20150118360A (en
Inventor
김구한
이재언
Original Assignee
(주)네비웍스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)네비웍스 filed Critical (주)네비웍스
Priority to KR1020140044110A priority Critical patent/KR101608397B1/en
Publication of KR20150118360A publication Critical patent/KR20150118360A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101608397B1 publication Critical patent/KR101608397B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B9/00Simulators for teaching or training purposes
    • G09B9/003Simulators for teaching or training purposes for military purposes and tactics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법에 관한 것으로, 공산오차 테이블을 이용하여 탄착 확률을 계산하고, 곡사된 물체에 대한 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화함으로써, 그 명중률 및 탄착 확률을 사전에 시뮬레이션할 수 있다.The present invention relates to a method of analyzing a probability of collision using a crosstalk error, which calculates a probability of collision using a crosstalk error table and structurizes a collision probability table for the trajectory with zone information, Can be simulated.

Description

공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법{METHOD FOR ANALYZING PROBABILITY OF IMPACT POINT USING PROBABLE ERROR}METHOD FOR ANALYZING PROBABILITY OF IMPACT POINT USING PROBABLE ERROR [0002]

본 발명은 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 표적을 겨누어 곡선을 그리도록 물체를 쏘아 올릴 때 공산오차를 고려함으로써 물체가 표적 또는 표적을 포함하는 근접 영역에 어떤 확률로 떨어질 것인가를 사전 예측할 수 있도록 하는 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of analyzing a probability of collision using a covariance error. More particularly, the present invention relates to a method of analyzing a probability of collision using a covariance error, And a method of analyzing such a prediction method.

일반적으로, 목표를 겨누어 곡선을 그리도록 물체를 쏘아 올리는 것을 '곡사 (曲射)' 라고 한다. 이러한 곡사의 원리는 대포, 물대포, 피칭 머신 등에서 이용될 수 있으며, 곡사 시에는 물체가 발사되는 속도 및 각도에 따라 물체가 겨냥된 표적에 정확히 명중될지 여부가 결정된다.Generally, a projecting object to aim at a curved line is called a 'curved projection'. The principle of such a projection can be used in a cannon, water cannon, pitching machine and the like, and at the time of the performance, the speed and angle at which the object is fired determine whether the object is hit accurately on the target aimed at.

그러나, 물체가 표적에 도달함에 있어서는 여러 불안전 요소가 있으므로 백 프로의 명중률이 존재한다고 할 수 없으며, 물체가 도달하는 지점 (즉, 탄착점) 과 탄착 목표 대상 (표적점) 사이에는 오차가 존재하기 마련이다. 이 때, 표적에서 벗어난 탄착은 표적을 재차 겨냥해야 하는 비효율성을 야기한다. 따라서, 하나 이상의 곡사된 물체에 의해 형성되는 하나 이상의 탄착점들을 확률적으로 계산하여 이를 시각적으로 도시 (예를 들어, 지도 상에 탄착점이 형성되는 영역을 명중률에 따라서 어둡게 또는 밝게 음영처리) 할 수 있다면, 높은 명중률을 갖는 영역을 사전 예측할 수 있고, 표적의 성질 또는 형태에 따라 최적의 운용이 가능해질 수 있다.However, when an object reaches the target, there are many unstable factors. Therefore, there is a possibility that there is an error between the point where the object reaches (ie, the impact point) and the target point to be. At this time, an out-of-target impact causes inefficiency in re-targeting the target. Thus, it is possible to stochastically calculate one or more impact points formed by one or more warped objects and visualize them visually (e.g., darkening or bright shading the area where the impact point is formed on the map, depending on the accuracy) , An area having a high accuracy rate can be predicted in advance, and optimum operation can be made according to the nature or form of the target.

한편, 물체가 표적에 도달하는 정밀도 또는 명중 정도를 나타내는 데에 있어, 공산오차 (확률오차) 의 개념이 흔히 사용되고 있다.On the other hand, the concept of a constant error (probability error) is often used in representing the accuracy or accuracy of an object reaching a target.

공산오차란, 탄착점이 탄착 중심 (표적) 을 기준으로 어느 한계를 초과할 빈도와 초과하지 않을 빈도가 같은 확률을 의미하는 개념이다. 도 1 을 참고하면, 공산오차에 의한 명중률 (명중 빈도) 이 테이블의 형태 (100) 로 도시되어 있다. 사거리와 편의를 기준으로 4 개의 사분면이 도시되고, 각각의 사분면은 다시 사거리 및 편의 방향에 대해 각각 4 개의 영역으로 나뉜다. 각각의 개별 영역은 중심점을 표적으로 삼아 곡사된 물체가 해당 영역에 명중될 확률, 즉, 탄착 확률을 나타낸다. 중심점 (사거리축과 편의축이 교차하는 지점) 으로부터 가까울수록 탄착 확률이 높으며, 중심으로부터 멀어질수록 탄착 확률이 낮다. 예를 들어, 제 1 영역 (110) 에 물체가 명중할 확률은 1.12% (즉, 90 회 시행 시 1 회 명중 가능) 이며, 제 2 영역 (120) 에 물체가 명중할 확률은 4% (즉, 25 회 시행 시 1 회 명중 가능) 이며, 제 3 영역 (130) 에 물체가 명중할 확률은 25% (즉, 4 회 시행 시 1 회 명중 가능) 인 것으로 나타낼 수 있다.Cone error refers to the probability that the frequency at which the impact point will exceed a certain limit based on the center of attraction (target) is equal to the frequency at which it will not exceed the limit. Referring to FIG. 1, the hit rate (hit frequency) due to the crosstalk error is shown in table form 100. Four quadrants are shown on the basis of the range and the convenience, and each quadrant is again divided into four regions with respect to the slope and the direction of the sides. Each individual area represents the probability that an object being inspected will hit the area using the center point as a target, that is, the probability of collision. The closer the distance is from the center point (the point where the intersection axis intersects with the side axis), the higher the probability of collision. The farther from the center the collision probability is. For example, the probability of an object hitting the first region 110 is 1.12% (i.e., one hit is possible per 90 attempts), and the probability that an object hits the second region 120 is 4% , The probability that an object hits the third region 130 is 25% (that is, it is possible to hit once in four times).

이와 관련하여, 탄착오차를 줄이기 위해 많은 장치 및 방법들이 제시되고 있다.In this regard, many devices and methods have been proposed to reduce the erroneous placement.

예를 들면, 한국특허공개 제2013-0087307호는 포탄의 탄도 수정 방법을 개시하고 있다. 상기 포탄의 탄도 수정 방법은 포물선 형태의 비행 궤적을 가지고 목표물을 향하는 물체를 원하는 목표물에 정확하게 명중시킬 수 있도록 포탄의 노즈 부분에 장착된 카나드 날개를 제어기로 조절하여 탄도를 수정하는 방법을 개시하고 있다. 또한, 한국특허공개 제2002-0079041호에는 각 표적지의 데이터를 입수하도록 설치된 카메라를 표적지 십자형 표시물의 변화 여부에 따라 그 표적지와 일치되게 자동 조절하는 방법을 개시하고 있다.For example, Korean Patent Laid-Open Publication No. 2013-0087307 discloses a method for modifying the ballistics of a shell. The method of modifying the ballistics of the cannon has a method of modifying the balloon by controlling the canard wing mounted on the nose portion of the cannula so that an object pointing to the target can be accurately hit on a desired target with a parabolic flight path . Korean Patent Laid-Open Publication No. 2002-0079041 discloses a method of automatically adjusting a camera installed so as to obtain data of each target site in accordance with whether the target cross-shaped display changes or not.

그러나, 탄착오차를 줄이기 위한 이러한 종래 기술들은, 발사되는 물체의 경로 수정을 위한 별도의 제어장치가 더 필요하기 때문에 비용 및 효율성의 측면에서 불리할 수 있고, 물체의 발사 이전에 물체가 목표에 어떻게 떨어질 것인가를 사전 예측하기 어려운 문제가 있다.However, these prior art techniques for reducing the erroneous positioning may be disadvantageous in terms of cost and efficiency, because there is a need for a separate control device for correcting the path of the object to be launched, There is a problem that it is difficult to forecast in advance.

또한, 곡사된 물체가 도 2 에 도시된 바와 같이 서로 상이한 다양한 발사지점을 포함하고 곡사된 물체의 수 또한 하나 이상일 경우 다수의 물체를 각각의 표적 또는 넓은 영역의 표적에 명중시키기 위한 제어를 개별적으로 수행해야하기 때문에, 통합적인 관리 및 예측이 곤란하다는 문제가 있다.Further, if the object to be engraved includes various launch points that are different from each other as shown in FIG. 2 and the number of objects to be inspected is more than one, the control for hitting a plurality of objects on each target or a wide area target can be individually There is a problem that integrated management and prediction are difficult.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 공산오차를 이용하여 탄착 확률을 계산하고, 곡사된 물체가 하나 이상일 때 각각에 대한 탄착 확률을 구역 정보로 구조화하여 그 명중률 및 탄착 확률을 사전에 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것에 그 목적이 있다.The present invention solves the above-mentioned problem, and it is an object of the present invention to calculate the probability of collision using a conjugate error, to structure the probability of collision for each of the objects when there is more than one collided object as zone information, The purpose is to make it possible.

상술한 바를 달성하기 위하여, 본 발명의 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법은, 하나 이상의 곡사 정보를 설정하는 단계, 하나 이상의 곡사 정보와 관련된 하나 이상의 제원 정보를 데이터베이스에서 로딩하는 단계, 하나 이상의 곡사 정보 및 하나 이상의 제원 정보에 기초하여 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계, 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 이용하여 탄착 확률 테이블을 생성하는 단계 및 하나 이상의 곡사 정보 및 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화하는 단계를 포함할 수 있다.In order to accomplish the foregoing, a method for analyzing a probability of collision using a communal error according to the present invention includes: setting at least one piece of trial information, loading at least one piece of piece of information related to one or more pieces of trial information in a database, And generating one or more scatter error probability tables based on the one or more pieces of information, generating one or more scatter error probability tables using one or more scatter error probability tables, Step < / RTI >

본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 공산오차 확률 테이블의 각각은 각각의 곡사 정보와 관련될 수 있다.Each of the one or more scatter error probability tables according to an embodiment of the present invention may be associated with each piece of the trial information.

본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 곡사 정보는 구경 정보 및 장약 정보를 포함할 수 있고, 하나 이상의 곡사 정보와 관련된 하나 이상의 제원 정보를 데이터베이스에서 로딩하는 단계는 구경 정보가 데이터베이스에 포함되어 있는지를 확인하는 단계 및 장약 정보가 데이터베이스에 포함되어 있는지를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.The one or more pieces of information may include caliber information and charge information, and the step of loading one or more pieces of specification information associated with one or more pieces of the piece of information may include determining whether the piece of caliber information is included in the database And confirming whether charging information is included in the database.

본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 곡사 정보는 사거리 정보를 포함할 수 있고, 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계는, 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보보다 작은 사거리를 포함하는 제 1 보조제원 및 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보보다 큰 사거리를 갖는 제 2 보조제원을 데이터베이스에서 추출하는 단계, 제 1 보조제원 및 제 2 보조제원을 이용하여 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보에 관한 공산오차를 계산하는 단계 및 계산된 공산오차를 이용하여 각각의 곡사 정보에 대한 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The at least one task information according to an exemplary embodiment of the present invention may include the range information, and the step of generating at least one of the at least one cluster error probability table may include generating a first error probability table including a first range including a range Extracting from the database a second auxiliary source having a range larger than the range of the auxiliary information included in the auxiliary information and each of the pieces of the shooting information by using the first auxiliary source and the second auxiliary source, And generating a probability error probability table for each piece of trial information using the calculated probability error.

본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계는, 제 1 보조제원 및 제 2 보조제원을 이용하여 각각의 곡사 정보에 관한 고각을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있고, 사거리 정보에 관한 공산오차는 사거리 공산오차 및 편의 공산오차를 포함할 수 있다.The step of generating one or more scatter error probability tables according to an embodiment of the present invention may further include calculating an elevation angle of each piece of the bulletin information using the first and second adjunct sources, The conjugate error on the range information may include a range error and a conjugate error.

본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 이용하여 탄착 확률 테이블을 생성하는 단계는, 기존의 탄착 확률 테이블이 존재하는지 확인하는 단계, 기존의 탄착 확률 테이블이 존재하는 경우, 기존의 탄착 확률 테이블의 사거리가 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보와 차이가 존재하는지 확인하는 단계, 상기 차이가 존재하는 경우, 기존의 탄착 확률 테이블을 삭제하고 신규 탄착 확률 테이블을 준비하는 단계 및 하나 이상의 공산오차 확률 테이블의 각각에 대해 알고리즘을 적용하여 이를 기존의 탄착 확률 테이블 또는 신규 탄착 확률 테이블에 가산하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating an impact probability table using at least one of the at least one scatter error probability table according to an embodiment of the present invention includes the steps of checking whether an existing impact probability table exists, Determining whether there is a difference between the range of the impact probability table and the slip distance information included in each piece of the pilot information, if there is the difference, deleting the existing spot probability table and preparing a new spot probability table, And applying the algorithm to each of the probability error probability tables and adding the probability to the existing probability table or probability.

본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 곡사 정보 및 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화하는 단계는, 하나 이상의 곡사 정보와 탄착 확률 테이블을 연관시키는 단계, 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 변환하는 단계, 기존의 구역 정보 리스트 항목이 존재하는지 확인하는 단계, 기존의 구역 정보 리스트 항목이 존재하는 경우, 기존의 구역 정보 리스트에 포함된 정보와 신규 구역 정보를 비교하여 교차되는 구역 정보가 존재하는지 확인하는 단계 및 교차되는 구역 정보가 존재하는 경우, 기존의 구역 정보 리스트에 신규 구역 정보를 추가하는 단계를 포함할 수 있다.The step of structuring at least one piece of trial information and the probability of occurrence table as zone information according to an embodiment of the present invention may include associating one or more pieces of trial information with a probability of occurrence table, Comparing the information included in the existing zone information list with the new zone information to check if intersection zone information exists; and if the existing zone information list entry exists, And adding the new zone information to the existing zone information list when cross zone information exists.

본 발명에 따른 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법은 공산오차를 이용하여 탄착 확률을 계산함으로써, 탄착오차 확인을 통하여 물체의 명중률을 사전에 예측할 수 있는 효과가 있다.The method of analyzing the probability of collision according to the present invention has an effect of predicting the accuracy of an object through calculation of the collision error by calculating the collision probability using the joint error.

본 발명에 따른 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법은 탄착 확률을 구역 정보로 구조화함으로써, 탄착 확률에 대한 정보를 시각적으로 확인할 수 있는 효과가 있다.The method of analyzing the probability of collision according to the present invention has the effect of visually confirming the information about the probability of collision by structuring the collision probability as zone information.

본 발명에 따른 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법은 명중률을 향상시키기 위한 별도의 제어 장치를 필요로 하지 않으면서 단순 알고리즘에 의한 계산만으로 시뮬레이션이 가능하므로 비용을 절감하는 효과가 있다.The method of analyzing the probability of collision using the communal error according to the present invention can reduce the cost because the simulation can be performed only by calculation using a simple algorithm without requiring a separate control device for improving the accuracy.

도 1 은 공산오차에 의한 명중률을 나타낸 테이블을 도시한다.
도 2 는 하나 이상의 상이한 발사지점에서 곡사된 하나 이상의 물체에 대한 각각의 공산오차에 의한 명중률을 테이블로서 도시한다.
도 3 은 본 발명의 실시예에 따른 탄착 확률 분석을 위한 시뮬레이션의 순서도를 나타낸다.
도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 하나 이상의 곡사 정보를 설정하는 예시적인 창을 나타낸다.
도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 공산오차 확률 테이블 및 탄착 확률 테이블을 생성하는 순서도를 나타낸다.
도 6 은 본 발명의 실시예에 따른 공산오차 확률 테이블을 생성하는 상세한 순서도를 나타낸다.
도 7 은 본 발명의 실시예에 따른 탄착 확률 테이블을 생성하는 상세한 순서도를 나타낸다.
도 8 은 본 발명의 실시예에 따른 하나 이상의 곡사 정보에 대한 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화하는 순서도를 나타낸다.
도 9 는 본 발명의 실시예에 따른 하나 이상의 발사좌표와 관련된 예시적인 분포도를 나타낸다.
도 10 은 본 발명의 실시예에 따라 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석을 시뮬레이션한 예시적인 결과를 나타낸다.
Fig. 1 shows a table showing the accuracy rate due to the crosstalk error.
Figure 2 shows, as a table, the percentage of accidents due to each of the conjugate errors for one or more objects traversed at one or more different launch points.
FIG. 3 shows a flowchart of a simulation for a collision probability analysis according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 illustrates an exemplary window for setting one or more pieces of presentation information in accordance with an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a process for generating a probability error table and a probability table according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 shows a detailed flowchart for generating a probability error probability table according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 shows a detailed flowchart for generating a collision probability table according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a flowchart illustrating the structure of the zone probability table for at least one piece of the piece of information according to an embodiment of the present invention.
9 illustrates an exemplary distribution diagram associated with one or more launch coordinates in accordance with an embodiment of the present invention.
FIG. 10 shows an exemplary result of simulating a collision probability analysis using a common error according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 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.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.Like reference numerals are used for like elements in describing each drawing. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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.The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

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.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.

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.Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like or corresponding elements are denoted by the same reference numerals, and a duplicate description thereof will be omitted.

도 1 을 참조하면, 공산오차에 의한 명중률이 테이블의 형태 (100) 로 도시되어 있다. 수직방향의 축은 사거리에 해당하고, 수평방향의 축은 편의에 해당한다. 통상적으로, 단일의 발사지점에서 물체를 곡사한다면, 사거리와 편의가 교차되는 지점을 표적점으로 삼아 대상을 겨냥할 수 있고, 이 경우, 표적점으로부터 사거리 및 편의에 대해 공산오차가 발생한다. 이와 같은 공산오차로 인해 탄착점이 표적점과 반드시 일치하는 것을 보장할 수는 없게 되지만, 표적점에서 가까운 위치일수록 탄착점이 형성될 확률이 높기 때문에, 단일의 물체를 곡사할 경우 목표 대상을 표적으로 겨냥하는 것이 일반적이다.Referring to FIG. 1, the accuracy rate due to the common error is shown in the form of table 100. The axis in the vertical direction corresponds to the range, and the axis in the horizontal direction corresponds to the convenience. Typically, if an object is traversed at a single launch point, the object can be aimed at a point at which the intersection and the intersection intersect as a target point, in which case a scattering error occurs for the slope and the convenience from the target point. Since the collision error does not necessarily guarantee that the impact point coincides with the target point, the probability that an impact point is formed is higher at a position closer to the target point. Thus, when a single object is drawn, .

한편, 도 2 와 같이 단일의 물체가 곡사되는 경우와는 달리, 하나 이상의 물체가 서로 상이한 위치에서 곡사될 수도 있으며, 탄착을 목표로 하는 대상이 넓은 영역의 형태를 갖는 경우가 발생할 수도 있는바, 이와 관련하여 도 2 를 참조하여 설명하기로 한다. 도 2 를 참조하면, 공산오차에 의한 명중률이 하나 이상의 테이블들의 형태 (200) 로 도시되어 있으며, 상기 하나 이상의 테이블들은 각각의 영역의 크기가 서로 상이할 수도 있으며, 그 영역들이 서로 중복될 수도 있다. 각각의 테이블들의 영역의 크기가 상이한 것은, 발사좌표와 표적좌표 사이의 거리, 즉, 사거리가 서로 상이하기 때문일 수 있으며, 각각의 테이블들의 영역이 완전히 일치하여 중복되지 않는 것은, 표적좌표가 서로 상이하기 때문일 수 있다. 이 때, 각각의 테이블들의 영역이 중복되면 탄착 확률의 누적으로 명중률이 증가되어 새로운 유효 탄착 영역 (210) 이 형성되는 결과를 가져오게 된다. 즉, 하나 이상의 물체가 서로 상이한 위치에서 곡사되는 경우, 각각의 표적좌표가 어떻게 설정되는지 여부에 따라 유효 탄착 영역 (210) 의 형태 또는 크기가 변경될 수 있다.As shown in FIG. 2, unlike a case where a single object is drawn, one or more objects may be drawn at different positions, and a target having a shape of a large area may have a shape of a wide area. This will be described with reference to FIG. Referring to FIG. 2, the accuracy rate due to the common error is shown as one or more types of tables 200, wherein the one or more tables may have different sizes of the respective areas, and the areas may overlap each other . The reason why the sizes of the areas of the respective tables are different is that the distances between the firing coordinates and the target coordinates, that is, the slopes are mutually different, and the areas of the respective tables are completely matched and do not overlap, . At this time, if the areas of the respective tables are overlapped, the accuracy is increased due to the accumulation of the probability of collision, resulting in the formation of the new effective shot area 210. That is, when one or more objects are drawn at different positions from each other, the shape or size of the effective shot area 210 may be changed depending on how each target coordinate is set.

만일, 유효 탄착 영역 (210) 을 사전 예측할 수 있다면 표적의 성질 또는 형태에 따라 최적의 운용이 가능해질 수 있다. 다만, 유효 탄착 영역 (210) 을 계산하기 위해서는 공산오차와 함께 각각의 곡사 정보, 즉, 발사좌표, 표적좌표, 발사형태 (예를 들어, 구경, 장약 형태), 발사체의 개수, 발사체의 분포, 사거리, 발사 방위각 등과 같은 다양한 요소들을 고려할 것이 요구된다. 이하에서는 이러한 유효 탄착 영역의 형성에 기초가 되는 탄착 확률을 분석하는 방법에 대해 상세히 살펴보기로 한다.If the effective shot area 210 can be predicted in advance, optimal operation may be possible depending on the nature or shape of the target. However, in order to calculate the effective shot area 210, it is necessary to calculate the effective shot area 210 in consideration of each piece of trial information, that is, the launch coordinates, the target coordinates, the launch form (for example, caliber, charge form), the number of launch objects, Range, launch azimuth, and so on. Hereinafter, a method of analyzing the collision probability based on the formation of the effective collision area will be described in detail.

도 3 을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 탄착 확률 분석을 위한 시뮬레이션의 순서도 (300) 가 도시된다.Referring to FIG. 3, there is shown a flowchart (300) of simulation for a collision probability analysis according to an embodiment of the present invention.

도 3 을 참조하면, 하나 이상의 곡사 정보를 설정할 수 있다 (단계 S320). 하나 이상의 곡사 정보에는 알려진 발사좌표, 표적좌표, 구경, 장약, 사거리, 발사 방위각 등이 포함될 수 있으며, 이들은 세트의 형태로 하나 이상 설정되어 저장될 수 있다. 하나 이상의 곡사 정보가 설정된 이후에는 각 곡사 정보와 관련된 공산오차 확률 테이블 및 탄착 확률 테이블을 생성하고 이를 구역 정보로 구조화할 수 있다 (단계 S330). 이 때, 공산오차 확률은 설정된 곡사 정보와 데이터베이스에 포함된 제원 정보에 기초하여 계산되며, 공산오차 확률 테이블로서 생성된다. 공산오차 확률 테이블의 생성과 관련하여 도 5 및 도 6 을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다. 탄착 확률 테이블은 하나 이상의 곡사 정보 및 생성된 하나 이상의 공산오차 확률 테이블에 기초하여 생성되며, 이와 관련하여 도 5 및 도 7 을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다. 또한, 구역 정보로의 구조화와 관련하여 도 8 을 통해 보다 상세히 설명하기로 한다. 구역 정보로 구조화가 이루어지면, 시뮬레이션 결과가 시각적으로 도시될 수 있으며 (단계 S340), 예를 들어, 지도 또는 위성사진 등에 탄착 확률의 높고 낮음에 따라 탄착이 예상되는 지점의 부분이 어둡게 또는 밝게 음영처리될 수 있다.Referring to FIG. 3, one or more pieces of artist information can be set (step S320). The one or more pieces of information may include known launch coordinates, target coordinates, caliber, charge, range, launch azimuth, etc., which may be stored in one or more sets in the form of a set. After one or more pieces of the artist information are set, a cluster error probability table and an occurrence probability table associated with each piece of the artist information may be generated and structured into zone information (step S330). At this time, the probability of the random error is calculated based on the set task information and the specification information included in the database, and is generated as a joint error probability table. The generation of the random error probability table will be described in more detail with reference to FIGS. 5 and 6. FIG. The collision probability table is generated based on one or more pieces of trial information and one or more generated probability error probability tables, and will be described in more detail with reference to FIGS. 5 and 7 in this regard. Further, the structuring into the zone information will be described in more detail with reference to FIG. When structuring is made with the zone information, the simulation result can be visually displayed (step S340). For example, a part of a spot where a collision is expected with darkness or light shade Lt; / RTI >

도 4 를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 하나 이상의 곡사 정보를 설정하는 예시적인 창을 나타낸다. 도 4 에 도시된 바와 같이, 하나 이상의 곡사 정보에는 사용자명, 발사좌표의 위도 및 경도, 표적좌표의 위도 및 경도, 구경, 장약, 발사방법, 사거리, 방위각, 고각, 발사분포 등이 포함될 수도 있다.4, there is shown an exemplary window for setting one or more pieces of information in accordance with an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, one or more pieces of the plot information may include a user name, latitude and longitude of firing coordinates, latitude and longitude of target coordinates, caliber, charging method, firing method, range, azimuth angle, elevation angle, .

도 5 를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 공산오차 확률 테이블 및 탄착 확률 테이블을 생성하는 순서도 (500) 가 도시된다.Referring to FIG. 5, a flowchart 500 for generating a probability error probability table and a probability error probability table according to an embodiment of the present invention is shown.

하나 이상의 곡사 정보가 설정된 상태에서, 설정된 하나 이상의 곡사 정보와 관련된 하나 이상의 제원 정보가 데이터베이스에서 로딩될 수 있다 (단계 S520). 제원 정보는 각각의 곡사 정보와 연관되며, 예를 들어, 치수, 무게 등의 성능과 특성을 나타낸 수적 (數的) 지표를 가질 수도 있다. 이후, 설정된 곡사 정보는 구조화 처리를 거침으로써 (단계 S530), 설정된 곡사 정보들이 사용 가능해진다. 하나 이상의 곡사 정보는 데이터베이스에서 로딩된 하나 이상의 제원 정보와 비교됨으로써 사용 가능한 정보에 해당하는지 여부가 결정될 수도 있다. 예를 들어, 곡사 정보에 포함된 구경 정보가 데이터베이스에 포함된 것인지 여부를 확인할 수도 있으며 (단계 S540), 곡사 정보에 포함된 장약 정보가 데이터베이스에 포함된 것인지 여부를 확인할 수도 있다 (단계 S550). 만일, 곡사 정보에 포함된 구경 정보 및 장약 정보가 데이터베이스에 포함된 것이라면, 그에 해당하는 곡사 정보를 이용가능한 것으로 판별할 수 있으며, 설정된 하나 이상의 곡사 정보 및 데이터베이스에서 로딩된 하나 이상의 제원 정보에 기초하여 공산오차 확률 테이블을 생성할 수 있다 (단계 S560). 그 후, 생성된 각각의 공산오차 확률 테이블에 기초하여 탄착 확률 테이블을 생성할 수 있으며 (단계 S570), 생성된 탄착 확률 테이블 및 곡사 정보를 구조화하여 저장할 수 있다 (단계 S580). 이처럼, 데이터베이스에 포함된 제원 정보를 이용하여 공산 오차 확률 테이블 및 탄착 확률 테이블을 생성할 수 있으며, 생성된 탄착 확률 테이블에 관한 정보는 구역 정보로 구조화됨으로써 간편하게 관리할 수 있게 된다. 상기 언급한 단계 S560, 단계 S570 및 단계 S580 에 대해서는 이하에서 보다 상세히 설명하기로 한다.With one or more pieces of play information being set, one or more pieces of play information associated with the set one or more pieces of play information may be loaded in the database (step S520). The specification information is associated with each piece of the piece of information, and may have a numerical index indicating the performance and characteristics of, for example, dimensions, weight, and the like. After that, the created trial information is subjected to the structuring process (step S530), and the set trial information can be used. One or more pieces of information may be compared with one or more pieces of information loaded in the database to determine whether they correspond to available information. For example, it is possible to check whether caliber information included in the trial information is included in the database (step S540), and to check whether the charge information included in the trial information is included in the database (step S550). If the caliber information and the charge information included in the trial information are included in the database, it can be determined that the corresponding trial information is available. Based on the set one or more pieces of the trial information and the one or more pieces of information loaded from the database A random error probability table can be generated (step S560). Thereafter, the probability of occurrence table can be generated based on the generated respective probability error tables (step S570), and the generated probability of occurrence table and the task information can be structured and stored (step S580). As described above, the shared error probability table and the collision probability table can be generated using the specification information included in the database, and the information on the created collision probability table can be easily managed by structuring the zone probability information. The above-mentioned steps S560, S570 and S580 will be described in more detail below.

도 6 을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 공산오차 확률 테이블을 생성하는 상세한 순서도 (600) 가 도시된다.Referring to FIG. 6, a detailed flowchart 600 for generating a random error probability table according to an embodiment of the present invention is shown.

설정된 하나 이상의 곡사 정보의 각각은 사거리 정보를 포함할 수 있다. 사거리 정보는 발사좌표에서 표적좌표까지의 거리를 나타낸다. 곡사 정보로부터 사거리 정보를 추출할 수 있다 (단계 S620). 곡사 정보로부터 추출된 사거리 정보는 제원 정보와 함께 공산오차 확률 테이블을 생성하는 기초가 되며, 구체적으로는 보조제원에 포함된 사거리와의 비교, 분석을 통해 공산오차를 계산할 수 있다.Each of the one or more pieces of the settled information set may include the range information. The range information represents the distance from the firing coordinates to the target coordinates. Distance information can be extracted from the plot information (step S620). The slip distance information extracted from the pilot information is used as a basis for generating the probability error probability table together with the specification information. Specifically, it is possible to calculate the crosstalk error by comparing with and analyzing the slip distance included in the supplementary source.

이를 위해, 데이터베이스 또는 데이터베이스에서 추출된 제원 정보로부터 제 1 보조제원 및 제 2 보조제원을 추출할 수 있다 (단계 S630). 이 때, 제 1 보조제원은 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보보다 작은 사거리를 포함하며, 제 2 보조제원은 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보보다 큰 사거리를 포함한다. 제 1 보조제원은 최소 보조제원일 수도 있고, 제 2 보조제원은 최대 보조제원일 수도 있다. 즉, 제 1 보조제원, 제 2 보조제원 및 설정된 곡사 정보에 포함된 사거리 정보 사이의 관계는 '제 1 보조제원 ≤ 설정된 곡사 정보에 포함된 사거리 ≤ 제 2 보조제원' 과 같다.To this end, the first and second supplementary sources can be extracted from the database or the specification information extracted from the database (step S630). In this case, the first supplementary source includes a range smaller than the range information included in each piece of the performance information, and the second supplementary source includes a range larger than the range information included in each piece of the performance information. The first source of supplements may be the minimum adjuvant source, and the second source of supplements may be the largest adjunct source. That is, the relationship between the first auxiliary agent source, the second auxiliary agent source, and the range information included in the set piece information is the same as the 'range of the first auxiliary agent?

추출된 제 1 보조제원 및 제 2 보조제원에 기초하여 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보에 대한 공산오차를 계산할 수 있다 (S640). 사거리 정보에 대한 공산오차는 사거리 (앞뒤) 공산오차와 편의 (좌우) 공산오차를 포함할 수 있다. 또한, 추출된 제 1 보조제원 및 제 2 보조제원은 사거리 정보에 대한 공산오차 뿐만 아니라, 사거리 정보에 대한 고각 계산의 기초가 될 수도 있다. 제 1 보조제원 및 제 2 보조제원을 이용하여 설정된 곡사 정보에 포함된 사거리 정보에 대한 고각, 공산오차 (사거리, 편의) 를 계산하는 상세과정은 다음과 같다.
Based on the extracted first and second supplementary sources, the joint error of the range information included in each piece of the trial information can be calculated (S640). The crossover error for slip distance information may include the slope distance (back and forth) and the bias (right and left) errors. In addition, the extracted first and second supplementary sources may be the basis of the elevation angle calculation for the range information as well as the common error for the range information. The detailed procedure for calculating the elevation angle and the conjugate error (slope distance, convenience) for the slip distance information included in the shooting information set using the first and second auxiliary sources is as follows.

제 2 보조제원사거리 - 제 1 보조제원사거리 = αSecond supplementary source distance - First supplementary source distance = α

제 2 보조제원고각 - 제 1 보조제원고각 = βSecond aid source elevation - first aid source elevation = β

제 2 보조제원공산오차 (사거리) - 제 1 보조제원공산오차 (사거리) = γSecond aid One common error (range) - First aid One common error (range) = γ

제 2 보조제원공산오차 (편의) - 제 1 보조제원공산오차 (편의) = δ
Second aid One common error (convenience) - First aid One common error (convenience) = δ

(β × 사거리 가중치) ÷ α = 고각 가중치(β × distance weight) ÷ α = high angle weight

(γ × 사거리 가중치) ÷ α = 공산오차사거리 가중치(γ × weight range) ÷ α = error likelihood intersection weight

(δ × 사거리 가중치) ÷ α = 공산오차편의 가중치(δ × weight range) ÷ α = error likelihood convenience weight

(사거리 정보 - 제 1 보조제원사거리) ÷ 사거리 가중치 = 보조제원 가중치
(Intersection information - first supplementary source distance ) ÷ distance range weight = supplementary circle weight

제 1 보조제원고각 + (고각 가중치 × 보조제원 가중치) = 고각First aid source elevation + (high angle weight x adjuvant source weight) = elevation angle

제 1 보조제원사거리 + (공산오차사거리 가중치 × 보조제원 가중치) = 공산오차사거리 First supplementary source distance + (Gross error distance weighting × supplementary resource weight) = Gross error gap

제 1 보조제원편의 + (공산오차편의 가중치 × 보조제원 가중치) = 공산오차편의
First circle convenience adjuvant + (weight convenience likelihood error × auxiliary circle weight) = likelihood error convenience

사거리 정보에 대한 공산오차를 계산한 이후, 계산된 공산오차 (사거리 공산오차 및 편의 공산오차) 를 통해 각각의 곡사 정보에 대한 공산오차 확률 테이블을 생성할 수 있다 (S650). 기본 공산오차 확률 테이블은 도 1 에 도시된 바와 같이 각각의 사분 면이 사거리 및 편의 방향으로 모두 4 등분으로 나누어져 있기 때문에 공산오차 확률 테이블은 아래의 수식과 같이 공산오차사거리 와 공산오차편의에 4 를 곱함으로써 획득할 수 있다.
After calculating the crosstalk information for the slip distance information, the crosstalk error probability table for each piece of the task information can be generated through the calculated crosstalk error (slip distance crosstalk error and convenience crosstalk error) (S650). Basic likelihood error probability table 4 in each of the quadrants because it is both in this range and the convenience direction divided into four equal parts likelihood error probability table likelihood error range as shown in the following equation and the likelihood error convenience as shown in Figure 1 . ≪ / RTI >

공산오차사거리 × 4 = 공산오차 확률 테이블의 폭Crossover error range × 4 = Width of probability error table

공산오차편의 × 4 = 공산오차 확률 테이블의 높이
Likelihood error convenience × 4 = high likelihood of error probability table

도 7 을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 탄착 확률 테이블을 생성하는 상세한 순서도 (700) 가 도시된다.Referring to FIG. 7, a detailed flowchart 700 for generating an impact probability table according to an embodiment of the present invention is shown.

하나 이상의 물체가 서로 상이한 위치에서 곡사되는 경우, 각각의 표적좌표가 어떻게 설정되는지 여부에 따라 유효 탄착 영역 (210) 의 형태 또는 크기가 변경될 수 있다. 이 경우, 각각의 공산오차 확률 테이블은 그 크기가 서로 상이할 수 있으며, 그 영역들이 서로 중복될 수 있으므로, 서로 상이한 테이블의 크기 및 중복되는 테이블의 영역들을 고려하여 탄착 확률을 누적시키는 계산 과정이 필요할 수 있다. 이에 따라, 탄착 확률 테이블을 생성하기 위해 각각의 곡사 정보와 관련된 공산오차 확률 테이블을 준비할 필요가 있다 (단계 S720). 이후에, 탄착 확률 테이블 리스트를 통해 기존의 탄착 확률 테이블이 존재하는지 확인할 수 있으며 (단계 S730), 만일, 기존의 탄착 확률 테이블이 존재하지 않는다면, 신규 탄착 확률 테이블을 생성할 수 있다 (단계 S770). 그러나, 기존의 탄착 확률 테이블이 존재하는 것으로 확인된다면, 기존의 탄착 확률 테이블의 사거리가 설정된 곡사 정보에 포함된 사거리와 차이가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다 (단계 S740). 만일, 기존의 탄착 확률 테이블의 사거리가 설정된 곡사 정보에 포함된 사거리와 차이가 없다면 기존의 탄착 확률 테이블을 로딩할 수 있다 (단계 S780). 그러나, 기존의 탄착 확률 테이블의 사거리가 설정된 곡사 정보에 포함된 사거리와 차이가 존재한다면, 기존의 탄착 확률 테이블을 삭제할 수 있다 (단계 S750). 그 후, 탄착 확률 테이블에 확률 정보가 계산된다 (단계 S760). 탄착 확률 테이블에 확률 정보를 계산함에 있어서는, 신규 및 기존 탄착 확률 테이블에 확률 정보를 추가적으로 가산하는 방식을 이용할 수 있다. 구체적으로, 공산오차 확률 테이블의 각각의 값을 이하에서 설명하는 바와 같은 알고리즘으로 계산하여 탄착 확률 테이블에 가산할 수 있다.
When one or more objects are traversed at mutually different positions, the shape or size of the effective shot area 210 may be changed depending on how each target coordinate is set. In this case, since each of the probability error probability tables may be different in size from each other and the regions may overlap each other, a calculation process of accumulating the probability of collision considering the sizes of the tables and the regions of the overlapping tables May be required. Accordingly, it is necessary to prepare a cluster error probability table associated with each piece of the trial information in order to create the probability of occurrence table (step S720). Thereafter, it is possible to check whether there is an existing collision probability table through the list of collision probability tables (step S730), and if there is no existing collision probability table, a new collision probability table can be generated (step S770) . However, if it is ascertained that the existing spot probability table exists, it is possible to check whether the slip distance of the existing spot probability table is different from the slip distance included in the set pilot information (step S740). If the range of the existing probability table is not different from the range included in the set performance information, the existing probability table may be loaded (step S780). However, if there is a difference from the range included in the trial information for which the range of the existing probability table is set, the existing probability table may be deleted (step S750). Thereafter, probability information is calculated in the collision probability table (step S760). In calculating the probability information on the collision probability table, a method of additionally adding probability information to new and existing collision probability tables can be used. Specifically, each value of the probability-error-probability table can be calculated by an algorithm described below and added to the impact probability table.

MAX(공산오차 확률 테이블의 폭, 공산오차 확률 테이블의 높이) × 2MAX (width of the probability error table, height of the probability error table) × 2

= ρ …… 탄착 확률 테이블의 사이즈
= ρ ... ... Size of the probability of occurrence table

이하 과정을 I, J 값에 따라 진행한다.Proceed according to the values I and J below.

(I …… 0 ~ 공산오차 기본 테이블의 높이)(I ...... 0 - height of the basic error table)

(J …… 0 ~ 공산오차 기본 테이블의 폭)
(J ...... 0 - width of the basic error table)

Figure 112014035201572-pat00001
…… 공산오차 값
Figure 112014035201572-pat00001
... ... Convergence error value

Figure 112014035201572-pat00002
…… 빗변
Figure 112014035201572-pat00002
... ... Hypotenuse

Figure 112014035201572-pat00003
…… 사격 방위 가중치
Figure 112014035201572-pat00003
... ... Shooting Defense Weights

도 9 에 도시된 바와 같이, 각각의 발사위치를 중심좌표 (0,0) 를 기준으로 각각 좌표 (중심에서 X축 이동거리, 중심에서 Y축 이동거리) 를 설정한다.
As shown in Fig. 9, coordinates (X-axis moving distance from the center, Y-axis moving distance from the center) are set on the basis of the center coordinates (0, 0) as the respective firing positions.

(분포도의 좌상단 X좌표 × -1) + 중심으로부터 각각에 대한 X축 이동거리 + (ρ ÷ 2.0) - 1 = FesX …… 탄착 확률 테이블의 실제 X 좌표(Upper left X-coordinate of the distribution chart x -1) + X-axis movement distance from the center + (ρ ÷ 2.0) - 1 = FesX ... ... Actual X coordinate of the probability of occurrence table

분포도의 좌상단 Y좌표 - 중심으로부터 각각에 대한 Y축 이동거리 + (ρ ÷ 2.0) - 1 = FesY …… 탄착 확률 테이블의 실제 Y 좌표
Y coordinate of the top left corner of the distribution chart - Y axis travel distance from each center + (ρ ÷ 2.0) - 1 = FesY ... ... Actual Y coordinate of the probability of occurrence table

Round(β×Cos(각 방위×π÷180)+γ = FesX방위① …… 1, 3 사분면 FesX 좌표에 방위를 적용하기 위한 X 좌표Round (β × Cos (each direction × π ÷ 180) + γ = FesX direction ① ... 1, 3 quadrant X coordinate for applying the bearing to the FesX coordinate

Round(β×Sin(각 방위×π÷180)+γ = FesY방위① …… 1, 3 사분면 FesY 좌표에 방위를 적용하기 위한 Y 좌표Round (β × Sin (each direction × π ÷ 180) + γ = FesY direction ① ... 1, 3 quadrant Y coordinate for applying the bearing to the FesY coordinate

Round(β×Cos((각 방위-(각 방위×2))×π÷180)+γ) = FesX방위② …… 2, 4 사분면 FesX 좌표에 방위를 적용하기 위한 X 좌표Round ([beta] x Cos ((each direction - (each direction x 2)) x pi / 180) + y) = FesX orientation [ ... 2, 4 Quadrant X coordinate to apply bearing to FesX coordinates

Round(β×Sin((각 방위-(각 방위×2))×π÷180)+γ) = FesY방위② …… 2, 4 사분면 FesY 좌표에 방위를 적용하기 위한 Y 좌표Round (? 占 Sin ((each direction - (each direction 占 2) 占 ?? 180) +? = FesY orientation ? ... 2, 4 quadrant FesY Y coordinate for applying orientation to the coordinates

(*Round 함수는 소수점 첫째 자리 올림 연산)
(* Round function rounds to the first decimal point)

1 사분 면1 quadrant

FesX + FesX방위① = 1 사분면 X 좌표FesX + FesX bearing ① = 1 quadrant X coordinate

FesY + FesY방위① = 1 사분면 Y 좌표FesY + FesY orientation ① = 1 quadrant Y coordinate

탄착 확률 테이블 [1 사분면 Y 좌표][1 사분면 X 좌표] + α = 탄착 확률 테이블 [1 사분면 Y 좌표][1 사분면 X 좌표]
The probability of occurrence table [1 quadrant Y coordinate] [1 quadrant X coordinate] + α = Arrival probability table [1 quadrant Y coordinate] [1 quadrant X coordinate]

3 사분 면3 quadrants

FesX - FesX방위① + 1 = 3 사분면 X 좌표FesX - FesX bearing ① + 1 = X coordinate of quadrant 3

FesY - FesY방위① + 1 = 3 사분면 Y 좌표FesY - FesY orientation ① + 1 = Y coordinate of quadrant 3

탄착 확률 테이블 [3 사분면 Y 좌표][3 사분면 X 좌표] + α = 탄착 확률 테이블 [3 사분면 Y 좌표][3 사분면 X 좌표]
[3 quadrant Y coordinate] [3 quadrant X coordinate] + α = incidence probability table [3 quadrant Y coordinate] [3 quadrant X coordinate]

2 사분 면2 quadrants

FesX - FesX방위② + 1 = 2 사분면 X 좌표FesX - FesX bearing ② + 1 = X coordinate of quadrant 2

FesY + FesY방위② = 2 사분면 Y 좌표FesY + FesY orientation ② = Y coordinate in quadrant 2

탄착 확률 테이블 [2 사분면 Y 좌표][2 사분면 X 좌표] + α = 탄착 확률 테이블 [2 사분면 Y 좌표][2 사분면 X 좌표]
[2] Quadrant Y coordinate [2 quadrant X coordinate] + α = Arrival probability table [2nd quadrant Y coordinate] [2nd quadrant X coordinate]

4 사분 면Four quadrants

FesX + FesX방위② = 4 사분면 X 좌표FesX + FesX orientation ② = X coordinate of quadrant 4

FesY - FesY방위② + 1 = 4 사분면 Y 좌표FesY - FesY orientation ② + 1 = Y coordinate of quadrant 4

탄착 확률 테이블 [4 사분면 Y 좌표][4 사분면 X 좌표] + α = 탄착 확률 테이블 [4 사분면 Y 좌표][4 사분면 X 좌표]
[4th quadrant Y coordinate] [4th quadrant X coordinate] + α = Arrival probability table [4th quadrant Y coordinate] [4th quadrant X coordinate]

상기 과정을 I, J 값에 따라 순환하여 진행한다.
The above process is repeatedly performed according to the values I and J.

도 8 을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 하나 이상의 곡사 정보에 대한 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화하는 순서도 (800) 가 도시된다.Referring to FIG. 8, there is illustrated a flowchart 800 of structuring the occlusion probability table for one or more pieces of trial information into zone information according to an embodiment of the present invention.

곡사 정보와 생성된 탄착 확률 테이블을 서로 연관시킬 수 있다 (단계 S820). 곡사 정보와 연관된 탄착 확률 테이블은 구역 정보로 변환시킬 수 있다 (단계 S830). 구역 정보는 리스트의 형태로 저장될 수 있으며, 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화 처리함으로써 구역 정보 리스트에 신규 구역 정보를 추가 가능한 상태로 유지시킬 수 있게 된다. 그 후, 기존의 구역 정보 리스트 항목이 존재하는지 확인할 수 있다 (단계 S840). 구역 정보를 저장할 구역 정보 리스트에서 정보가 하나 이상 포함되어 있는지를 확인하고, 그렇지 않은 경우에는 구역 정보를 리스트에 신규로 추가할 수 있다 (단계, S870). 만일, 기존의 구역 정보 리스트 항목이 존재한다면, 기존의 구역 정보 리스트에 포함된 정보와 신규 구역 정보를 비교하여 교차되는 구역 정보가 존재하는지 확인할 수 있다 (단계 S850). 만일, 교차되는 구역 정보가 존재하지 않는다면, 신규 구역 정보를 구역 리스트에 추가할 수 있으며 (단계 S870), 반면에, 교차되는 구역 정보가 존재한다면, 기존 구역 정보 리스트에 신규 구역 정보를 추가하여 리스트를 재구성할 수 있다 (단계 S860).The task information and the generated collision probability table can be associated with each other (step S820). The collision probability table associated with the trial information may be converted into zone information (step S830). The zone information can be stored in the form of a list, and the new zone information can be maintained in a state in which new zone information can be added to the zone information list by structuring the zone probability table as zone information. Thereafter, it is possible to check whether an existing zone information list item exists (step S840). In step S870, it is checked if the zone information list includes at least one piece of information in the zone information list. Otherwise, the zone information is added to the list in step S870. If there is an existing zone information list item, the information included in the existing zone information list is compared with the new zone information to check whether intersection zone information exists (step S850). If crossed zone information does not exist, new zone information can be added to the zone list (step S870), and if crossed zone information exists, new zone information is added to the existing zone information list (Step S860).

도 10 을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따라 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석을 시뮬레이션한 예시적인 결과 (1000) 가 도시된다.Referring to FIG. 10, there is shown an exemplary result 1000 that simulates a collision probability analysis using a covariance error according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법을 사용하면, 사용자가 원하는 유효 탄착 영역을 형성할 수 있는 효과가 있다. 도 10 에 도시된 바와 같이, 첫 번째 시뮬레이션 (1010) 에서는 예상 탄착 지점이 편중되어 있으므로 유효 탄착 영역이 좁은 반면, 두 번째 시뮬레이션 (1020) 에서는 예상 탄착 지점이 고르게 형성되어 유효 탄착 영역이 상대적으로 넓어짐을 확인할 수 있다.The method of analyzing the probability of collision using the scattering error according to the embodiment of the present invention has the effect of forming a desired effective shot area. As shown in FIG. 10, in the first simulation 1010, the effective collision area is narrow since the estimated collision point is biased, whereas in the second simulation 1020, the expected collision point is uniformly formed, can confirm.

이와 같이, 사용자는 탄착 확률을 구역 정보로 구조화하고 이를 시각적으로 사전 예측할 수 있기 때문에, 시뮬레이션의 시행만으로도 곡사 정보에 대한 다양한 파라미터들을 조정하여 유효 탄착 영역을 조정할 수 있게 된다.In this way, since the user can structure the probability of collision as zone information and visually predicting it, it is possible to adjust the effective shot area by adjusting various parameters for the trial information only by executing simulation.

개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The description of the disclosed technique is merely an example for structural or functional explanation and the scope of the disclosed technology should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, the embodiments are to be construed as being variously embodied and having various forms, so that the scope of the disclosed technology should be understood to include equivalents capable of realizing technical ideas.

한편, 여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.On the contrary, all terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the disclosed technology belongs, unless otherwise defined. Commonly used predefined terms should be interpreted to be consistent with the meanings in the context of the related art and can not be interpreted as having ideal or overly formal meaning unless explicitly defined in the present application.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that

Claims (6)

컴퓨터에 의해 수행되는, 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법으로서,
하나 이상의 곡사 정보를 설정하는 단계;
상기 하나 이상의 곡사 정보와 관련된 하나 이상의 제원 정보를 데이터베이스에서 로딩하는 단계;
상기 하나 이상의 곡사 정보 및 상기 하나 이상의 제원 정보에 기초하여 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계로서, 상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블의 각각은 각각의 곡사 정보와 관련되는, 상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 이용하여 탄착 확률 테이블을 생성하는 단계; 및
상기 하나 이상의 곡사 정보 및 상기 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화하는 단계를 포함하며,
상기 각각의 곡사 정보는 사거리 정보를 포함하고,
상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계는,
상기 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보보다 작은 사거리를 포함하는 제 1 보조제원 및 상기 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보보다 큰 사거리를 갖는 제 2 보조제원을 상기 데이터베이스에서 추출하는 단계;
상기 제 1 보조제원 및 상기 제 2 보조제원을 이용하여 상기 각각의 곡사 정보에 포함된 상기 사거리 정보에 관한 공산오차를 계산하는 단계; 및
상기 계산된 공산오차를 이용하여 상기 각각의 곡사 정보에 대한 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계를 포함하는, 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법.
A method for analyzing a collision probability using a computerized error,
Setting at least one artist information;
Loading one or more specification information associated with the one or more pieces of presentation information in a database;
Generating one or more probability error probability tables based on the one or more pieces of performance information and the one or more pieces of specification information, wherein each of the one or more probability error probability tables is associated with each piece of performance information, Creating a table;
Generating an impact probability table using the one or more scatter error probability tables; And
Structuring the at least one task information and the occlusion probability table as zone information,
Each of the pieces of the artist information includes distance information,
Wherein the step of generating the one or more error probability tables comprises:
Extracting from the database a first auxiliary source including a range smaller than the range information included in each piece of the trial information and a second auxiliary source having a range larger than the range information included in each piece of the trial information;
Calculating a conjugate error with respect to the range information included in each piece of the trial information using the first and second supplementary sources; And
And generating a joint error probability table for each piece of the piece of work information using the calculated joint error.
제 1 항에 있어서,
상기 각각의 곡사 정보는 구경 정보 및 장약 정보를 포함하고,
상기 하나 이상의 곡사 정보와 관련된 상기 하나 이상의 제원 정보를 데이터베이스에서 로딩하는 단계는,
상기 구경 정보가 데이터베이스에 포함되어 있는지를 확인하는 단계; 및
상기 장약 정보가 데이터베이스에 포함되어 있는지를 확인하는 단계를 포함하는, 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법.
The method according to claim 1,
Wherein each of the pieces of the artist information includes caliber information and charge information,
Wherein the loading of the one or more specification information associated with the one or more pieces of publication information in a database comprises:
Confirming whether the caliber information is included in the database; And
And checking whether the charge information is included in the database.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 생성하는 단계는,
상기 제 1 보조제원 및 상기 제 2 보조제원을 이용하여 상기 각각의 곡사 정보에 관한 고각을 계산하는 단계를 더 포함하고,
상기 사거리 정보에 관한 공산오차는 사거리 공산오차 및 편의 공산오차를 포함하는, 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of generating the one or more error probability tables comprises:
Further comprising calculating an elevation angle for each piece of the piece of art information using the first auxiliary source and the second auxiliary source,
Wherein the scattering error related to the slip distance information includes a slip distance error and a side scatter error.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블을 이용하여 상기 탄착 확률 테이블을 생성하는 단계는,
기존의 탄착 확률 테이블이 존재하는지 확인하는 단계;
기존의 탄착 확률 테이블이 존재하는 경우, 상기 기존의 탄착 확률 테이블의 사거리가 상기 각각의 곡사 정보에 포함된 사거리 정보와 차이가 존재하는지 확인하는 단계;
상기 차이가 존재하는 경우, 상기 기존의 탄착 확률 테이블을 삭제하고 신규 탄착 확률 테이블을 준비하는 단계; 및
상기 하나 이상의 공산오차 확률 테이블의 각각에 대해 알고리즘을 적용하여 이를 상기 기존의 탄착 확률 테이블 또는 상기 신규 탄착 확률 테이블에 가산하는 단계를 포함하는, 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of generating the atmospheric probability table using the one or more scatter error probability tables comprises:
Determining whether an existing spot probability table exists;
Determining whether a range of the existing spot probability table is different from a range information included in each of the pieces of the shooting information when an existing spot probability table exists;
If the difference exists, deleting the existing probability of occurrence table and preparing a new probability of occurrence table; And
Applying an algorithm to each of the one or more scatter error probability tables and adding the algorithm to the existing spot probability table or the new spot probability table.
제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 곡사 정보 및 상기 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 구조화하는 단계는,
상기 하나 이상의 곡사 정보와 상기 탄착 확률 테이블을 연관시키는 단계;
상기 탄착 확률 테이블을 구역 정보로 변환하는 단계;
기존의 구역 정보 리스트 항목이 존재하는지 확인하는 단계;
기존의 구역 정보 리스트 항목이 존재하는 경우, 상기 기존의 구역 정보 리스트에 포함된 정보와 신규 구역 정보를 비교하여 교차되는 구역 정보가 존재하는지 확인하는 단계; 및
상기 교차되는 구역 정보가 존재하는 경우, 상기 기존의 구역 정보 리스트에 신규 구역 정보를 추가하는 단계를 포함하는, 공산오차를 이용한 탄착 확률 분석 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the structuring of the at least one trial information and the occlusion probability table into zone information comprises:
Associating the at least one task information with the atmospheric probability table;
Converting the atmospheric probability table into zone information;
Confirming whether an existing zone information list item exists;
Comparing the information included in the existing zone information list with the new zone information to check if intersection zone information exists; And
And adding new zone information to the existing zone information list if the intersection zone information is present.
KR1020140044110A 2014-04-14 2014-04-14 Method for analyzing probability of impact point using probable error KR101608397B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140044110A KR101608397B1 (en) 2014-04-14 2014-04-14 Method for analyzing probability of impact point using probable error

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140044110A KR101608397B1 (en) 2014-04-14 2014-04-14 Method for analyzing probability of impact point using probable error

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150118360A KR20150118360A (en) 2015-10-22
KR101608397B1 true KR101608397B1 (en) 2016-04-01

Family

ID=54426828

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140044110A KR101608397B1 (en) 2014-04-14 2014-04-14 Method for analyzing probability of impact point using probable error

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101608397B1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101776614B1 (en) 2017-01-16 2017-09-11 주식회사 네비웍스 Intelligent support apparatus for artillery fire, and control method thereof
KR102014514B1 (en) * 2019-04-03 2019-08-26 국방과학연구소 Weapon effect analysis method and apparatus including crater as damage mechanism

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
류혜준 외 3인, '신경망을 활용한 포병모의훈련체계 향상방안', 2008년 대한산업공학회 / 한국경영과학회 춘계공동학술대회, 2008

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150118360A (en) 2015-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103728976B (en) A kind of many process constraints based on broad sense mark control miss distance concept and multiple terminals constraint Terminal Guidance Laws
CN106295000B (en) It is a kind of to consider the uncertain martian atmosphere approach section track optimizing method influenced
CN109857145B (en) Extended-range type intercepting missile prediction guidance method based on iterative prediction hit point
CN103941233A (en) Radar intermittence alternate radiation control method based on multi-platform active and passive sensor collaborative tracking
KR101608397B1 (en) Method for analyzing probability of impact point using probable error
CN104317305A (en) Preflight flight path confirmation method towards complex battleground menaces
CN105333873B (en) The planet safe landing method of guidance that a kind of landing point is chosen online
KR20160070573A (en) Real-time prediction method of impact point of guided missile
Chen et al. Impact time and angle constrained guidance via range‐based line‐of‐sight shaping
Stewart On the trajectories of projectiles depicted in early ballistic woodcuts
CN110231619B (en) Radar handover time forecasting method and device based on Enk method
CN110472185A (en) The ballistic trajectory calculation method of round bullet impact and the window at the inclined angle in ground
CN110472180A (en) The ballistic trajectory calculation method of round bullet impact and the perpendicular window in ground
CN105869128A (en) Method for reducing arbitrary Gauss projection deformation based on maximum projection deformation least standard
CN105841550A (en) High-correction-ratio guide law method with high restraint
CN115345377A (en) Position prediction method and device, electronic equipment and storage medium
Robinson et al. Model trajectories for a spinning tennis ball: I. The service stroke
KR101649366B1 (en) Method for determining of firing window throgh firing range simulation
Wang et al. Laser tracker position optimization
CN107391879B (en) Method for calculating electron discrete emission angle of shape-constrained spherical cathode electron gun
You et al. Air combat command and guidance situation assessment based on attack area
Blaha et al. Perspective method for determination of fire for effect in tactical and technical control of artillery units
KR101649367B1 (en) Apparatus for providing firing window at each ranges
CN114383596B (en) Photoelectric domain target track simulation device and method
CN107341295A (en) A section ballistic design method is pushed with terminal point and constraint of velocity

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant