KR102641494B1 - 전자 장치 및 그의 공중 교전 시뮬레이션 방법 - Google Patents

전자 장치 및 그의 공중 교전 시뮬레이션 방법 Download PDF

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Abstract

전자 장치의 공중 교전 시뮬레이션 방법이 개시된다. 공중 교전 시뮬레이션 방법은 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하는 단계; 상기 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하는 단계; 및 상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 교전 연동 정보에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션될 수 있다.

Description

전자 장치 및 그의 공중 교전 시뮬레이션 방법{ELECTRONIC APPARATUS AND SIMULATING AIR ENGAGEMENT METHOD THEREOF}
본 개시는 유인 비행체 조종사와 무인 비행체를 조종하는 AI 모델이 함께 공대공 교전을 모의할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 제공하기 위한 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
전투기의 비행 훈련을 효율적이고 체계적으로 수행하기 위해서 많이 이용되고 있는 비행 시뮬레이터는 독립적인 비행 훈련뿐만 아니라, 무장 및 임무 장비 운용, 비행 전술 훈련, 교전 모의에 이르기까지 점차 그 영역을 넓히고 있다. 대표적인 비행 시뮬레이터로는, 실제 항공기와 동일하거나 유사한 H/W 장비 및 이를 제어하는 S/W들로 구성되어 항공기의 FQ(Flying Quality)나 HQ(Handling Quality)를 모의하는 시뮬레이터들이 존재한다.
최근 들어서 미래 전장 환경은 모자이크 전쟁(mosaic warfare) 개념을 적용해 유무인 항공 전력들이 서로 연결되어 하나의 전력 패키지를 구성하는 협업 체계로 진화하고 있다. 이런 변화에 대응하기 위해서는 유인 조종사와 무인 조종사(AI pilot)가 함께 공대공 전투를 모의할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크 기술이 필요하다.
기존 비행 시뮬레이터는 유인 조종사 중심의 조종석, 조종 장치, MFD(multi-function display), OTW(out the window) 스크린 등의 전용 H/W 장치들이 필요하다. 그러나, 기존 비행 시뮬레이터는 시뮬레이터 설치에 필요한 물리적 공간, 자원 및 유지 보수에 많은 비용이 소요되고, 유무인 복합 공중 전투와 같이 다대다 교전 모의를 위해서는 여러 대의 시뮬레이터를 동시 운용해야하기 때문에 확장성이 떨어진다는 문제점이 존재한다. 또한, 기존 비행 시뮬레이터는 유인 조종사에 의한 모의 비행은 일관된 비행 성능 유지와 수준별 모의 진행이 힘들고, 다양한 알고리즘으로 개발되는 AI Pilot 모델의 시뮬레이터 연동 및 탑재가 불가능하다는 문제점이 존재한다.
개시된 실시 예들은 전자 장치 및 그의 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공하고자 한다. 보다 구체적으로는, 유인 비행체 조종사와 무인 비행체를 조종하는 AI 모델이 함께 공대공 교전을 모의할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법을 제공하는데 있다.
본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
본 개시의 일 측면은 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하는 단계; 상기 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하는 단계; 및 상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 포함하고, 상기 교전 연동 정보에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제1 시뮬레이터는 제1 사용자에 의해 제어되고, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제2 시뮬레이터는 제2 AI 모델에 의해 제어되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 입력 정보는, 비행체 조종 입력 정보; 레이더 입력 정보; RWR(radar warning receiver) 입력 정보; 및 무장 장비에 대한 입력 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 비행체 조종 입력 정보는, 스틱(stick) 조종 입력 정보, 스로틀(throttle) 조종 입력 정보 및 러더(rudder) 조종 입력 정보를 포함하고, 상기 레이더 입력 정보는, 레이더 플랫폼 또는 엔티티 상태에 관한 설정 입력 정보, 경로 입력 정보, 재밍(jamming) 입력 정보 및 레이더 장비에 관한 설정 입력 정보를 포함하고, 상기 RWR 입력 정보는, RWR 플랫폼 또는 엔티티 상태에 관한 설정 입력 정보, 센서 퓨전 경로에 관한 설정 정보 및 라디오 방출 이벤트에 관한 설정 정보를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 교전 연동 정보는, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 상태 변화 정보; 및 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체에 관한 이벤트에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은, 제2 사용자의 입력에 기초하여, 교전 시나리오에 관한 제1 설정 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 설정 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 설정 정보를 더 고려하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은, 제2 사용자의 입력에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 스펙에 관한 제2 설정 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제2 설정 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 더 포함하고, 상기 제2 설정 정보를 더 고려하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은, 상기 교전 상황에 따라 생성된 로그 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 교전 상황에 따라 생성된 로그 데이터에 기초하여, 제3 AI 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 교전 상황은, OTW(over the window) 디스플레이 및 HUD(head up display)를 통해 시각적으로 구현되고, 상기 HUD는, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 헬스 게이지(health gauge) 정보를 표시하는 영역; 상기 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 비행체가 타켓팅하는 비행체의 위치에 관한 정보를 표시하는 영역; 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 역할에 관한 정보를 표시하는 영역; 및 상기 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 비행체와 아군으로 설정된 비행체 각각이 타켓팅하는 비행체 간의 관계를 표시하는 영역 중 적어도 하나를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에서 상기 입력 정보를 획득하는 단계 및 상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계는, DIS(distributed interactive simulation) 표준에 기초하여 수행되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법을 제공할 수 있다.
본 개시의 다른 측면은 트랜시버, 명령어를 저장하는 메모리 및 프로세서를 포함하고, 상기 트랜시버 및 상기 메모리와 연결되는 상기 프로세서는, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하고, 상기 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하고, 상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하고, 상기 교전 연동 정보에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되는, 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 또 다른 측면은 전자 장치에 의해 수행되는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 제공할 수 있다.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
제안되는 실시 예에 따를 경우 다음과 같은 효과를 하나 혹은 그 이상 기대할 수 있다.
본 명세서의 실시 예에 의할 경우, AI 모델이 수행하는 비행체 기동 또는 교전 수행 과정이 초급 전투기 조종사들의 교본으로 사용될 수 있다.
또한, 본 명세서의 실시 예에 의할 경우, 수준 별 AI 모델을 상대로 베테랑 조종사의 교전 데이터 획득이 가능하고, 이를 바탕으로 기존 교전 방식을 벗어난 AI 모델이 개발될 수 있으며, 조종사 훈련에 활용될 수 있다.
또한, 본 명세서의 실시 예에 의할 경우, 공중 교전 시뮬레이션 시스템을 통해 공중 교전뿐만 아니라 유무인 복합 전력의 전술, 임무 개념이 정립되고 확장될 수 있다.
또한, 본 명세서의 실시 예에 의할 경우, 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 새롭게 개발된 AI 모델, 전투기 자율화 임무 장비 S/W 등의 테스트 플랫폼으로 활용될 수 있다.
발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 공중 교전 시뮬레이션 시스템을 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따른 공중 교전 시뮬레이션 시스템의 일 예를 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전투기 비행 시뮬레이션 모듈의 일 예를 도시한다.
도 4는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 비행체 조종에 관한 출력 정보를 생성하는 과정을 도시한다.
도 5a 내지 도 5b는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 레이더에 관한 출력 정보를 생성하는 과정을 도시한다.
도 6a 내지 도 6b는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 RWR 장비에 관한 출력 정보를 생성하는 과정을 도시한다.
도 7은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 공중 교전 시뮬레이션을 수행하는 과정을 도시한다.
도 8a 내지 도 8b는 일 실시 예에 따른 공중 교전 시뮬레이션 시스템에 포함된 장치의 일 예를 도시한다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 공중 교전 시뮬레이션 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
명세서 전체에서 기재된 "a, b, 및 c 중 적어도 하나"의 표현은, 'a 단독', 'b 단독', 'c 단독', 'a 및 b', 'a 및 c', 'b 및 c', 또는 'a, b, 및 c 모두'를 포괄할 수 있다.
이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예들을 상세히 설명한다.
본 개시에 따른 인공 지능과 관련된 기능은 프로세서와 메모리를 통해 동작된다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공 지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공 지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공 지능 전용 프로세서인 경우, 인공 지능 전용 프로세서는, 특정 인공 지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.
기 정의된 동작 규칙 또는 인공 지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공 지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공 지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공 지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공 지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공 지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(deep neural network, DNN), 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN), 순환 신경망(recurrent neural network, RNN), 제한된 볼츠만 머신(restricted boltzmann machine, RBM), DBN (deep belief network), 양방향 순환 심층 신경망(bidirectional recurrent deep neural network, BRDNN) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
도 1은 일 실시 예에 따른 공중 교전 시뮬레이션 시스템을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 전자 장치(100), 하나 이상의 시뮬레이터(120, 140), AI 모델(160) 및 네트워크(180) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 도 1에 도시된 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 본 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
한편, 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 사용자 또는 AI 모델(160)이 가상 환경에서 공중 교전을 수행하기 위해 필요한 시스템을 나타내며, 공중 교전 시뮬레이션 환경 또는 공중 교전 시뮬레이션 프레임워크 등으로 혼용될 수 있으나, 이를 지칭하는 용어는 전술한 바에 한정되지 않는다.
전자 장치(100)는 다양한 정보를 구성하여 제공하는 장치이다. 전자 장치(100)는 구성된 교전 연동 정보를 디스플레이 정보 또는 음향 정보 등으로 제공하거나, 제공받는 시뮬레이터 또는 단말에서 디스플레이로 표시하거나 스피커로 출력할 수 있는 형태의 정보로 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자 또는 AI 모델(160)이 제어하는 시뮬레이터(120, 140) 또는 AI 모델(160)이 시뮬레이터(120, 140) 없이 함께 공중 교전을 수행할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 하나 이상의 시뮬레이터(120, 140) 및 AI 모델(160) 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득할 수 있다. 이후, 전자 장치(100)는 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하고, 교전 연동 정보를 하나 이상의 시뮬레이터(120, 140) 및 AI 모델(160)로 송신할 수 있다.
하나 이상의 시뮬레이터(120, 140)는 사용자의 비행체 등의 조종 훈련 또는 탑승 체험 등을 목적으로 가상의 비행 상황을 시각적 또는 청각적으로 구현하기 위한 장치이다. 하나 이상의 시뮬레이터(120, 140)는 가상의 비행 상황을 구현하기 위한 디스플레이, 스피커 또는 조종석 등 다양한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 이때, 하나 이상의 시뮬레이터(120, 140)는 사용자 또는 AI 모델(160)에 의해 제어될 수 있다.
예를 들어, 제1 시뮬레이터(120)는 핸들, 스틱 또는 페달 등을 제어하는 사용자의 입력을 획득하고, 획득한 입력 정보를 전자 장치(100)로 송신할 수 있다. 또한, 제1 시뮬레이터(120)는 입력 정보에 기초하여 생성된 교전 연동 정보를 전자 장치(100)로부터 수신하고, 교전 연동 정보에 기초하여 제1 시뮬레이터(120)에 대응하는 교전 상황을 시뮬레이션할 수 있다.
또다른 예를 들어, 제2 시뮬레이터(140)는 핸들, 스틱 또는 페달 등을 제어하는 AI 모델(160)의 입력을 획득하고, 획득한 입력 정보를 전자 장치(100)로 송신할 수 있다. 또한, 제2 시뮬레이터(140)는 입력 정보에 기초하여 생성된 교전 연동 정보를 전자 장치(100)로부터 수신하고, 교전 연동 정보에 기초하여 제2 시뮬레이터(140)에 대응하는 교전 상황을 시뮬레이션할 수 있다.
AI 모델(160)은 시뮬레이터를 직접 제어하거나 시뮬레이터 없이 직접 비행체를 제어하는 정보를 생성함으로써 공중 교전 시뮬레이션에 참여하기 위한 모델을 나타낸다. 예를 들어, AI 모델(160)은 공군의 전술 교범 및 사용자 경험을 바탕으로 구축된 공대공 교전 수행을 위한 각 전술 단위(공격, 방어 등) 별 행위 결정 프로세스에 기초하여, 비행체 기동을 결정할 수 있다. 또는, AI 모델(160)은 사용자의 실제 비행 데이터 또는 공중 교전 시뮬레이터 데이터 등에 기초하여 강화 학습(reinforcement learning)되어, 특정 상황에서의 최적의 비행체 기동을 결정할 수 있다.
한편, 도 1은 AI 모델(160)이 전자 장치(100) 외부에 존재하는 것으로 도시하나, 이는 일 실시 예에 불과하며, 전자 장치(100)는 AI 모델(160)을 포함할 수 있다. 또한, AI 모델(160)은 AI 파일럿 또는 교전 모델 등으로 혼용될 수 있으나, 이를 지칭하는 용어는 전술한 바에 한정되지 않는다.
하나 이상의 시뮬레이터(120, 140) 및 AI 모델(160)과 전자 장치(100)는 네트워크(180) 내에서 서로 통신할 수 있다. 네트워크(180)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있다. 한편, 보다 높은 수율(throughput), 낮은 레이턴시(latency) 및 높은 안정성을 위하여, 인피니밴드(Infiniband) 또는 이더넷(Ethernet) 기술 등이 네트워크(180)로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 일 실시 예에 따른 공중 교전 시뮬레이션 시스템의 일 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 전자 장치(100), 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240), 하나 이상의 AI 모델(250, 260, 270) 및 하나 이상의 데이터베이스(280, 285, 290)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 가상 환경에서 공중 교전을 시뮬레이션하고, 공중 교전에 따른 로그 데이터를 저장하며, 로그 데이터에 기초하여 AI 모델을 학습시키기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202), 디스플레이 시뮬레이션 모듈(204), 데이터 관리 모듈(206), AI 모델 학습 모듈(208), 설정 정보 관리 모듈(210) 및 운용 통제 모듈(212)을 포함할 수 있고, 전자 장치(100)에 포함된 하나 이상의 모듈은 각각 상이한 역할을 수행할 수 있다.
다만, 전술한 전자 장치(100)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240)는 가상의 비행 상황을 구현하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 각각은 시뮬레이션 모듈(222), 디스플레이 모듈(224), 오디오 모듈(226), 비행체 제어 모듈(228), 통신 모듈(230) 및 프로젝터(232)를 포함할 수 있고, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240)에 포함된 하나 이상의 모듈은 각각 상이한 역할을 수행할 수 있다.
다만, 전술한 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 AI 모델(250, 260, 270)은 시뮬레이터를 직접 제어하거나 시뮬레이터 없이 직접 비행체를 제어하는 정보를 생성하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 이때, 하나 이상의 AI 모델(250, 260, 270) 각각은 행위 결정 모듈(252), 조종 제어 모듈(254) 및 상대 위치 결정 모듈(256)을 포함할 수 있다.
이때, 행위 결정 모듈(252)은 임무 행위, 공격 또는 방어와 같은 전술 행위(예를 들어, 공격 기본 전투기 기동(on-board fault management, OBFM)) 및 기동 행위(예를 들어, 선도 추적(lead pursuit)) 등을 결정할 수 있고, 상대 위치 결정 모듈(256)은 전자 장치(100)로부터 수신한 교전 연동 정보에 기초하여 적 비행체와의 거리(range), 기수교차각(angle off) 또는 측면각(aspect angle) 등과 같은 행위 판단 상태 값을 결정할 수 있다. 또한, 조종 제어 모듈(254)은 결정된 기동 행위 및 행위 판단 상태 값에 기초하여, 가상 추적점 또는 예상 경로를 생성하고, 생성된 가상 추적점에 따라 비행체가 비행하도록 제어하기 위한 명령 값(스틱(stick), 스로틀(throttle) 및 러더(rudder))을 생성할 수 있다.
다만, 하나 이상의 AI 모델(250, 260, 270)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 데이터베이스(280, 285, 290)에는 가상 환경에서 공중 교전을 시뮬레이션하기 위해 필요한 다양한 타입이 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 제1 데이터베이스(280)에는 교전 시나리오에 관한 데이터가 저장될 수 있고, 제2 데이터베이스(285)에는 비행체의 스펙에 관한 설정 데이터가 저장될 수 있으며, 제3 데이터베이스(290)에는 공중 교전 시뮬레이션에 따라 생성된 로그 데이터가 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 수신할 수 있다. 이때, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)이 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)로부터 정보를 송수신하기 위해서, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 및 제1 AI 모델(250) 모두에 적용될 수 있는 인터페이스 기술이 사용될 수 있다.
예를 들어, 제1 시뮬레이터(220)는 핸들, 스틱, 레이더 장치, RWR 장치 또는 무장 장비 등을 제어하는 사용자의 제어 명령 값을 획득할 수 있다. 이후, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)은 제1 시뮬레이터(220)로부터 비행체 조종 입력 정보, 레이더 입력 정보, RWR 입력 정보 또는 무장 장비에 대한 입력 정보 등을 획득할 수 있다.
또다른 예를 들어, 제2 시뮬레이터(240)는 핸들, 스틱, 레이더 장치, RWR 장치 또는 무장 장비 등을 제어하는 제2 AI 모델(260)의 제어 명령 값을 획득할 수 있다. 이후, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)은 제2 시뮬레이터(240)로부터 비행체 조종 입력 정보, 레이더 입력 정보, RWR 입력 정보 또는 무장 장비에 대한 입력 정보 등을 획득할 수 있다.
또다른 예를 들어, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)은 제1 AI 모델(250)로부터 직접 비행체 조종 입력 정보, 레이더 입력 정보, RWR 입력 정보 또는 무장 장비에 대한 입력 정보 등을 직접 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 획득한 입력 정보에 기초하여, 교전 상황을 가상으로 구현하기 위한 교전 연동 정보를 생성하고, 생성된 교전 연동 정보를 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)로 송신할 수 있다.
예를 들어, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)은 획득한 입력 정보에 기초하여, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250) 각각에 대응하는 비행체의 상태 변화 정보 또는 대응하는 비행체의 이벤트 정보를 생성할 수 있다. 이후, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)은 생성된 정보를 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)로 송신할 수 있다. 이때, 비행체의 상태 변화 정보는 비행체의 속도, 위치와 같은 물리 값들의 변화에 관한 정보 또는 상대 비행체의 공격으로 인한 헬스 게이지 감소와 같은 정보를 포함할 수 있고, 비행체의 이벤트 정보는 레이더를 이용한 상대 비행체의 감지와 같은 정보 또는 상대 비행체의 추락과 같은 정보를 포함할 수 있다.
다만, 교전 연동 정보에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 가상의 공중 교전 상황을 시각적 또는 청각적으로 구현할 수 있는 형태의 정보를 생성하고, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240)로 송신할 수 있다.
예를 들어, 디스플레이 시뮬레이션 모듈(204)은 가상의 공중 교전 상황이 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240)의 시뮬레이션 모듈(222), 오디오 모듈(226) 또는 프로젝터(232) 등에서 출력될 수 있도록, 교전 연동 정보를 가공하거나, 교전 연동 정보에 기초하여 새로운 정보를 생성할 수 있다. 이후, 디스플레이 시뮬레이션 모듈(204)은 생성된 정보 또는 가공된 정보를 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자의 입력에 기초하여, 공중 교전 시뮬레이션을 진행하기 위한 교전 시나리오 또는 비행체의 스펙 등을 설정할 수 있다.
예를 들어, 운용 통제 모듈(212)은 운용 통제석에 위치하는 단말로부터 교전 시나리오에 관한 사용자의 입력을 획득할 수 있다. 이후, 설정 정보 관리 모듈(210)은 사용자의 입력에 기초하여, 제1 데이터베이스(280)에 저장된 교전 시나리오에 관한 설정 정보를 획득하고, 획득한 설정 정보를 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)에서 설정된 교전 시나리오에 따라 공중 교전이 시뮬레이션될 수 있다.
또다른 예를 들어, 운용 통제 모듈(212)은 운용 통제석에 위치하는 단말로부터 비행체의 스펙(예를 들어, F-16, 또는 F-35 등)에 관한 사용자의 입력을 획득할 수 있다. 이후, 설정 정보 관리 모듈(210)은 사용자의 입력에 기초하여, 제2 데이터베이스(285)에 저장된 비행체의 스펙에 관한 설정 정보를 획득하고, 획득한 설정 정보를 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250) 각각에 대응하는 가상 환경에서의 비행체의 스펙은 설정 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 가상 환경에서 공중 교전을 시뮬레이션 하고, 공중 교전에 따른 로그 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들어, 운용 통제 모듈(212)은 운용 통제석에 위치하는 단말로부터 교전 로그 저장에 관한 사용자의 입력을 획득할 수 있다. 이후, 데이터 관리 모듈(206)은 사용자의 입력에 기초하여, 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240) 또는 제1 AI 모델(250)이 공중 교전 시뮬레이션에 참여하면서 생성된 로그 데이터를 제3 데이터베이스(290)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 생성된 로그 데이터에 기초하여 AI 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, AI 모델 학습 모듈(208)은 제3 데이터베이스(290)에 저장된 로그 데이터에 기초하여 제3 AI 모델(270)을 학습시킬 수 있다.
하나의 시뮬레이션 프레임워크에서 연동하기 위한 통합 시뮬레이션 환경은, 전술한 바와 같이 도 2에 도시된 전자 장치(100), 하나 이상의 시뮬레이터(220, 240), 하나 이상의 AI 모델(250, 260, 270) 및 하나 이상의 데이터베이스(280, 285, 290)으로 구성되며, 각 구성요소는 DIS(distributed interactive simulation) 표준을 활용해 전투 시뮬레이션 중에 발생한 상태 변화 또는 이벤트 정보 등을 공유할 수 있다. 이를 통해, 비행체 및 무장/임무 장비 관련 모델들과 하나 이상의 AI 모델(250, 260, 270)에 대응하는 AI 파일럿들이 통합 시뮬레이션 환경을 통해 교전을 수행할 수 있다. 결과적으로, 시뮬레이터 환경을 통해 공중 교전을 수행함으로써 인간 조종사의 경험과 노하우가 담긴 전술 판단과 기동 행위 및 교전 수행 과정을 기록하여 교육 또는 훈련용으로 사용될 수 있고, 다양한 형태의 AI 모델이 연동되어 유무인 복합 전력의 공중 전투 시뮬레이션이 수행될 수 있다.
공중 교전 시뮬레이션 시스템은, 다양한 알고리즘을 활용해 개발되는 AI 모델들을 선택적으로 시뮬레이터에 탑재하기 위해 ICD(interface control document) 기반의 연동 기술이 적용될 수 있고, 동시에 여러 개의 교전모델들을 원활하게 운용하기 위해서 분산 모의 환경에서 병렬적으로 실행될 수 있다. 또한, 향후 새롭게 추가 개발되는 AI 모델들도 시뮬레이터 연동 및 공중 교전 시뮬레이션 시스템에 탑재될 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)의 일 예를 도시한다. 이때, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 도 2에 도시된 전자 장치(100)에 포함된 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(202)에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 비행체의 비행 제어 및 동역학, 탑재 임무 장비 등 공중 교전을 수행하기 위한 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)을 포함할 수 있고, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 상이한 역할을 수행하는 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(320), 레이더 시뮬레이션 모듈(340), RWR 시뮬레이션 모듈(360) 및 무장/회피 장비 시뮬레이션 모듈(380)을 포함할 수 있다.
다만, 전술한 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 시뮬레이터 또는 AI 모델로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, 가상 환경에서의 비행체의 이동을 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(320)은 시뮬레이터 또는 AI 모델로부터 수신한 비행체 조종 입력 정보에 기초하여, 가상 환경에서의 비행 동역학 및 비행체의 비행을 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다.
한편, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(320)에 입력되는 정보 또는 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(320)이 출력하는 정보의 보다 구체적인 예시는 도 4를 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
일 실시 예에 따르면, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 시뮬레이터 또는 AI 모델로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, 레이더를 이용한 가상 환경에서의 상대 비행체 탐지를 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 레이더 시뮬레이션 모듈(340)은 시뮬레이터 또는 AI 모델로부터 수신한 레이더 입력 정보에 기초하여, 레이더를 이용한 가상 환경에서의 상대 비행체의 위치 또는 경로 탐지를 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다.
한편, 레이더 시뮬레이션 모듈(340)에 입력되는 정보 또는 레이더 시뮬레이션 모듈(340)이 출력하는 정보의 보다 구체적인 예시는 도 5a를 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
일 실시 예에 따르면, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 시뮬레이터 또는 AI 모델로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, RWR 장비를 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, RWR(radar warning receiver) 시뮬레이션 모듈(360)은 시뮬레이터 또는 AI 모델로부터 수신한 RWR 입력 정보에 기초하여, 상대 비행체의 레이더 빔에 의해 대응하는 비행체가 탐지되는지 여부를 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다.
한편, RWR 시뮬레이션 모듈(360)에 입력되는 정보 또는 RWR 시뮬레이션 모듈(360)이 출력하는 정보의 보다 구체적인 예시는 도 6a를 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
일 실시 예에 따르면, 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)은 비행체의 무장 장비 또는 회피 장비를 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 무장/회피 장비 시뮬레이션 모듈(380)은 비행체에 장착되는 사거리 및 유도 방식에 따라 사용되는 다양한 타입의 미사일 및 도그 파이트(dog-fight)와 같은 가시권(with-in visual range, WVR) 교전에서 사용되는 총(gun)과 같은 무장 장비 또는 플레어(flare)와 같은 회피 장비를 시뮬레이션하기 위한 정보를 생성할 수 있다.
이때, 시뮬레이션에 사용될 수 있는 무장 장비 또는 회피 장비에 관한 구체적인 예시는 아래와 같다. 미사일은 시계외(beyond visual range, BVR) 전투에서 사용되는 단거리 공대공 미사일인 AIM-9이 사용될 수 있고, AIM-9 운용은 슬레이브(slave) 모드 또는 Bore-sight 모드 2가지로 운용될 수 있다. 슬레이브 모드는 미사일에 탑재되어 있는 탐색기(seeker)가 타겟을 빨리 식별할 수 있도록 전투기에서 타겟에 대한 레이더 정보를 데이터 링크를 통해 전달하는 모드를 나타낸다. 또한, 보어사이트(bore-sight) 모드는 타겟이 탐색기 정면에 위치했을 때, 탐색기 자체 정보만으로 무장을 유도하는 모드로서, 보다 구체적으로 타겟이 탐색기에 잡히면 시뮬레이터 상에서 세 단계의 음을 출력하고 사용자에게 최적의 타이밍에 미사일을 발사할 수 있도록 유도하는 모드를 나타낸다. 또한, 총이 사용될 때, HUD(head up display)에 그려진 총 퓨널(gun funnel) 상에 타겟이 위치하게 되면 피격된 것으로 판단되며, 플레어는 사용자가 상대 비행체의 위치를 판단해 상대의 WEZ(weapon engagement zone)에 들어갔거나, RWR 경고 시에 무장을 회피할 수 있도록 유도할 수 있다. 다만, 이외에도 추가적인 무장 장비 또는 회피 장비가 연동될 수 있으며, 전술한 무장 장비 또는 회피 장비의 구체적인 예시는 일 실시 예에 불과하다.
도 4는 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 비행체 조종에 관한 출력 정보를 생성하는 과정을 도시한다. 이때, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)은 도 3에 도시된 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)에 포함된 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(320)에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)은 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, 가상 환경에서의 비행체의 이동을 시뮬레이션하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)은 추진 시스템 모듈(430), 비행 안정/조종성 제어 모듈(440) 및 동역학 모듈(450)을 포함할 수 있다. 또한, 추진 시스템 모듈(430)은 엔진 모듈(435)을 포함할 수 있고, 비행 안정/조종성 제어 모듈(440)은 SCAS(stability and control augmentation system, 안정성 및 조종성 증대 장치) 모듈(442) 및 엑추에이터(actuator) 모듈(444)을 포함할 수 있으며, 동역학 모듈(450)은 힘&모멘트 모듈(452), 공기 역학 모듈(454) 및 운동 방정식 모듈(456)을 포함할 수 있다.
다만, 전술한 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)은 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로부터 비행체 조종에 관한 입력 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 엔진 모듈(435)은 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로부터 하나 이상의 스로틀(throttle) 위치에 관한 정보를 포함하는 제1 입력 정보(460)를 획득할 수 있다. 또는, 비행 안정/조종성 제어 모듈(440)은 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로부터 롤/피치를 제어하는 스틱의 위치 정보, 러더 페달의 위치 정보, 에일러론(aileron)/엘리베이터(elevator)/러더(rudder)의 트림 정보 및 스피드 브레이크의 연장/수축 정보를 포함하는 제2 입력 정보(470)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)은 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, 비행체 조종에 관한 출력 정보를 생성하고 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 비행 동역학 및 제어 시뮬레이션 모듈(400)은 제1 입력 정보(460) 및 제2 입력 정보(470)에 기초하여, 롤(roll) 정보, 피치(pitch) 정보, 헤딩 각도 위치(heading angle position) 정보, 각속도(angular rate) 정보, 가속 제어 명령(에일러론/엘리베이터/러더/스로틀/플랩(flap)/스피드 브레이크)에 관한 정보, 엔진 RPM(revolutions　per minute) 정보 연로 플로우 IAS(integrated automation system) 정보 및 마하 숫자에 관한 정보를 포함하는 출력 정보(480)를 생성하고 시뮬레이터(410) 또는 AI 모델(420)로 송신할 수 있다.
도 5a 내지 도 5b는 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 레이더에 관한 출력 정보를 생성하는 과정을 도시한다. 이때, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)은 도 3에 도시된 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)에 포함된 레이더 시뮬레이션 모듈(340)에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)은 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, 레이더를 이용한 가상 환경에서의 상대 비행체 탐지를 시뮬레이션하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)은 레이더 안테나 시뮬레이션 모듈(530), 경로 관리 모듈(540) 및 탐지 확률 시뮬레이션 모듈(550)을 포함할 수 있다. 또한, 레이더 안테나 시뮬레이션 모듈(530)은 레이더 파형 관리 모듈(532), ESA(emergency safe altitude)/MSA(minimum safety altitude) 레이더 운용 모듈(534), 빔 스캐닝 모듈(536) 및 경로 추적 모듈(538)을 포함할 수 있고, 경로 관리 모듈(540)은 TOI(third order intercept) /HPT(helmet pose tracker))/SAT(satellite) 관리 모듈(542) 및 경로 데이터 관리 모듈(544)을 포함할 수 있으며, 탐지 확률 시뮬레이션 모듈(550)은 클러터(clutter) 시뮬레이션 모듈(552), 재밍(jamming) 시뮬레이션 모듈(554), 노이즈 시뮬레이션 모듈(556) 및 탐지 확률 및 탐지 성공 여부 시뮬레이션 모듈(558)을 포함할 수 있다.
다만, 전술한 레이더 시뮬레이션 모듈(500)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)은 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로부터 레이더에 관한 입력 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, 레이더 파형 관리 모듈(532)은 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로부터 모드/서브 모드 정보, 안테나 운용(FOV, 패턴) 정보 및 파형 구성(waveform composition) 정보와 같은 사용자 설정 정보를 포함하는 제1 입력 정보(560)를 획득할 수 있다. 또는, 빔 스캐닝 모듈(536)은 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로부터 모델, 위치, 방향 및 속도와 같은 플랫폼 및 엔티티 상태 정보를 포함하는 제2 입력 정보(565) 및 TOI/HPT/센서 퓨전과 같은 경로 엔티티 정보를 포함하는 제3 입력 정보(570)를 포함할 수 있다. 탐지 확률 시뮬레이션 모듈(550)은 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로부터 엔티티/위치/파워와 같은 잼밍 이벤트 정보를 포함하는 제4 입력 정보(575)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)은 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, 레이더에 관한 출력 정보를 생성하고 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, 빔 스캐닝 모듈(536)은 엔티티/위치/파워와 같은 라디오 방출 이벤트 정보를 포함하는 제1 출력 정보(580)를 생성하고 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로 송신할 수 있다. 또는, 탐지 확률 시뮬레이션 모듈(550)은 탐지한 상대 비행체의 시간, 위치 및 속도에 관한 탐지 결과 정보를 포함하는 제2 출력 정보(585)를 생성하고 시뮬레이터(510) 또는 AI 모델(520)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)이 생성한 정보는 시뮬레이터(510)에서 시각적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 5b를 참조하면, 제1 출력 정보(580) 및 제2 출력 정보(585) 중 적어도 하나는 HUD 스캔 화면(590) 수직(vertical) 스캔 화면(592), 회전 가능(slewable) 스캔 화면(594) 또는 보어사이트 스캔 화면(596)로 구현될 수 있다.
이와 같이, 레이더 시뮬레이션 모듈(500)은 공중 교전 시뮬레이션에서 필수적인 임무 장비로서, 교전에 참여하는 비행체들의 위치, 자세, 속도를 바탕으로 스캐닝 레이더로 적을 탐지하거나, AI 모델이 조종하는 비행체의 경로 뱅크(track bank) 및 경로를 위한 기능을 시뮬레이션하고, 비행체의 종별 자세에 따른 레이더 반사 단면적(radar cross section, RCS) 값을 계산하여 레이더 모델에 적용할 수 있다.
도 6a 내지 도 6b는 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 RWR 장비에 관한 출력 정보를 생성하는 과정을 도시한다. 이때, RWR 시뮬레이션 모듈(600)은 도 3에 도시된 전투기 비행 시뮬레이션 모듈(300)에 포함된 RWR 시뮬레이션 모듈(360)에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RWR 시뮬레이션 모듈(600)은 상대 비행체의 레이더 빔에 의해 대응하는 비행체가 탐지되는지 여부를 시뮬레이션하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하면, RWR 시뮬레이션 모듈(600)은 RWR 스캐닝 시뮬레이션 모듈(630), 경로 관리 모듈(640) 및 레이더 안테나 시뮬레이션 모듈(650)을 포함할 수 있다. 또한, RWR 스캐닝 시뮬레이션 모듈(630)은 안테나 운용 시뮬레이션 모듈(632) 및 RWR 탐지 시뮬레이션 모듈(634)을 포함할 수 있고, 경로 관리 모듈(640)은 RWR 경로 관리 및 탐지 모듈(642)을 포함할 수 있으며, 레이더 안테나 시뮬레이션 모듈(650)은 노이즈 시뮬레이션 모듈(652), 잼머(jammer) 및 채프(chaff) 연동 논리 모듈(654) 및 탐지 확률 및 탐지 성공 여부 시뮬레이션 모듈(656)을 포함할 수 있다.
다만, 전술한 RWR 시뮬레이션 모듈(600)에 포함된 모듈의 수 또는 모듈의 명칭 등에 관한 구체적인 예시들은 일 실시 예에 불과하며, 본 개시가 전술한 바와 상이한 예시들로 구현될 수 있음은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.
일 실시 예에 따르면, RWR 시뮬레이션 모듈(600)은 시뮬레이터(610) 또는 AI 모델(620)로부터 RWR에 관한 입력 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하면, 안테나 운용 시뮬레이션 모듈(632)은 시뮬레이터(610) 또는 AI 모델(620)로부터 모델, 위치, 방향 및 속도와 같은 플랫폼 및 엔티티 상태 정보를 포함하는 제1 입력 정보(660), 센서 퓨전 경로 엔티티 정보 같은 제2 입력 정보(665) 및 엔티티/위치/파워와 같은 라디오 방출 이벤트 정보를 포함하는 제3 입력 정보(670)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RWR 시뮬레이션 모듈(600)은 시뮬레이터(610) 또는 AI 모델(620)로부터 수신한 입력 정보에 기초하여, RWR에 관한 출력 정보를 생성하고 시뮬레이터(610) 또는 AI 모델(620)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 도 6a를 참조하면, 탐지 확률 및 탐지 성공 여부 시뮬레이션 모듈(656)은 엔티티/방향과 같은 RWR 탐지 결과 정보를 포함하는 제1 출력 정보(675)를 생성하고, 시뮬레이터(610) 또는 AI 모델(620)로 송신할 수 있다. 또는, 잼머 및 채프 연동 논리 모듈(654)은 잼머 및 채프 퓨전 이벤트 정보와 같은 제2 출력 정보(680)를 생성하고, 시뮬레이터(610) 또는 AI 모델(620)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RWR 시뮬레이션 모듈(600)이 생성한 정보는 시뮬레이터(610)에서 시각적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 6b를 참조하면, 제1 출력 정보(675) 및 제2 출력 정보(680) 중 적어도 하나는 조종석 다기능 디스플레이(multi-function display, MFD)(690)의 RWR 디스플레이(695)에 시각적으로 표시될 수 있다.
이와 같이, RWR 시뮬레이션 모듈(600)은 상대 비행체의 레이더 빔에 대한 탐지 시뮬레이션을 수행함으로써, 상대 비행체의 레이더가 탐지되면 경고 알림을 줄 수 있다. 이때, 사용자는 상대 비행체 레이더의 방향(azimuth, elevation) 및 레이더 파의 형태, 주기 등에 따라 탐지 모드를 SCAN, TWS(target-while-scan) 또는 STT(single target tracking) 등으로 다양하게 설정할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 공중 교전 시뮬레이션을 수행하는 과정을 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자 또는 AI 모델이 제어하는 시뮬레이터 및 시뮬레이터가 없는 AI 모델이 다양한 조합으로 팀을 이루어 수행하는 가상의 공중 교전을 시뮬레이션할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 AI 모델과 제2 AI 모델이 시뮬레이터 없이 수행하는 제1 공중 교전(700)을 시뮬레이션할 수 있다.
또다른 예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자가 제어하는 시뮬레이터와 AI 모델이 시뮬레이터 없이 수행하는 제2 공중 교전(720)을 시뮬레이션할 수 있다.
또다른 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 사용자가 제어하는 제1 시뮬레이터와 제2 사용자가 제어하는 제2 시뮬레이터가 수행하는 제3 공중 교전(740)을 시뮬레이션할 수 있다.
또다른 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 AI 모델이 제어하는 시뮬레이터와 제2 AI 모델이 시뮬레이터 없이 수행하는 제4 공중 교전(760)을 시뮬레이션할 수 있다.
또다른 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 AI 모델이 제어하는 제1 시뮬레이터와 제2 AI 모델이 한 팀을 이루고, 제3 AI 모델과 사용자가 제어하는 제2 시뮬레이터가 한 팀을 이루어 수행하는 제5 공중 교전(780)을 시뮬레이션할 수 있다.
다만, 각 팀에 포함된 객체의 수 및 타입은 전술한 바에 한정되지 않으며, 다양한 조합의 객체로 이루어진 팀으로 공중 교전이 수행될 수 있다. 또한, AI 모델은 규칙 기반의 AI 모델 또는 학습 기반의 AI 모델 중 하나가 선택될 수 있으나, 이외에도 추후 개발되는 새로운 형태의 모델도 추가될 수 있다.
이와 같이, 전자 장치(100)는 유무인 복합 전력이 협업하여 다양한 조합의 전력 구성으로 공중 교전 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이때, 유무인 복합 교전은 유인 전력과 AI 모델이 조종하는 무인 비행체가 팀을 이룬 복합 전력이 공중 교전을 수행하는 것으로서, 전자 장치(100)는 현재 공군 전술 교범(1 vs. 1 전투 상황만 기술)에는 기술되지 않았지만, 무인 전력이 유인 전투기의 윙맨(Wing-man) 역할을 수행하기 위해 진행되는 유무인 복합 교전에 관한 많은 연구개발에 보다 부합하는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있다.
도 8a 내지 도 8b는 일 실시 예에 따른 공중 교전 시뮬레이션 시스템에 포함된 장치의 일 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 사용자로부터 다양한 입력 정보를 획득하고, 교전 연동 정보를 시각적으로 구현하기 위한 다양한 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 8a를 참조하면, 공중 교전 시뮬레이션 시스템은 하나 이상의 시뮬레이터(800, 830) 및 운용 통제 장치(860)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 시뮬레이터(800, 830)는 사용자가 실제 비행체를 조종하는 것과 같은 경험을 제공하기 위한 다양한 장치를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 하나 이상의 시뮬레이터(800, 830)는 OTW 디스플레이(810, 840) 및 조종 장치(820, 840)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 8a를 참조하면, 사용자는 OTW(out the window) 디스플레이(810, 840)를 통해 사용자가 비행체를 조종할 때 조종석 창문 너머로 볼 수 있는 가상의 뷰를 체험할 수 있다. 다수의 비행체가 교전에 참여하기 때문에 유무인 복합 전에서 아군과 적군을 식별하기 위해서, OTW 디스플레이(810, 840) 상에 표시되는 객체에 콜 싸인(call sign)명과 구 모형의 색이 함께 표시될 수 있다.
또다른 예를 들어, 도 8b를 참조하면, 사용자는 OTW 디스플레이(810, 840)에 포함된 HUD(head up display)(870)를 통해 비행체를 조종하는데 필요한 다양한 정보를 확인할 수 있다. 영역(872)에는 교전에 참여하는 각 비행체의 헬스 게이지 정보가 표시될 수 있고, 영역(874)에는 사용자가 타겟팅하는 상대 비행체의 타겟 탐지선(target locator line)과 표적 측면 각도(target aspect angle) 정보가 표시될 수 있다. 영역(876)에는 사용자와 팀원의 역할이 표시될 수 있으며, 교전에 참여하는 EF(engage fighter)는 초록색 원으로, 후방에서 아군을 지원하는 SF(support fighter)로 표시될 수 있다. 영역(878)에는 사용자와 윙맨(wingman) 각각 타겟팅하는 대상이 표시될 수 있다.
또다른 예를 들어, 도 8a를 참조하면, 사용자는 조종 장치(820)에 포함된 핸들, 스틱, 페달 또는 조종석을 통해 실제 비행체를 조종하는 것과 같은 경험을 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운용 통제 장치(860)는 공중 교전 시뮬레이션에 관한 다양한 정보를 설정할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 운용 통제 장치(860)를 통해서, 교전 시나리오, 비행체의 스펙 또는 로그 데이터와 같은 다양한 정보를 설정할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 공중 교전 시뮬레이션 방법의 흐름도를 나타낸다. 중복되는 내용에 대해서는 전술한 기재가 적용될 수 있다.
S900 단계에서, 전자 장치는 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 시뮬레이터 중 제1 시뮬레이터는 제1 사용자에 의해 제어되고, 하나 이상의 시뮬레이터 중 제2 시뮬레이터는 제2 AI 모델에 의해 제어될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 입력 정보는, 비행체 조종 입력 정보, 레이더 입력 정보, RWR(radar warning receiver) 입력 정보 및 무장 장비에 대한 입력 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 비행체 조종 입력 정보는, 스틱(stick) 조종 입력 정보, 스로틀(throttle) 조종 입력 정보 및 러더(rudder) 조종 입력 정보를 포함하고, 레이더 입력 정보는, 레이더 플랫폼 또는 엔티티 상태에 관한 설정 입력 정보, 경로 입력 정보, 재밍(jamming) 입력 정보 및 레이더 장비에 관한 설정 입력 정보를 포함하고, RWR 입력 정보는, RWR 플랫폼 또는 엔티티 상태에 관한 설정 입력 정보, 센서 퓨전 경로에 관한 설정 정보 및 라디오 방출 이벤트에 관한 설정 정보를 포함할 수 있다.
S920 단계에서, 전자 장치는 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 교전 연동 정보는, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 상태 변화 정보 및 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체에 관한 이벤트에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S940 단계에서, 전자 장치는 교전 연동 정보를 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 교전 연동 정보에 기초하여, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 제2 사용자의 입력에 기초하여, 교전 시나리오에 관한 제1 설정 정보를 획득하고, 제1 설정 정보를 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델로 송신할 수 있다. 또한, 제1 설정 정보를 더 고려하여, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 제2 사용자의 입력에 기초하여, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 스펙에 관한 제2 설정 정보를 획득하고, 제2 설정 정보를 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델로 송신할 수 있다. 또한, 제2 설정 정보를 더 고려하여, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 교전 상황에 따라 생성된 로그 데이터를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 교전 상황에 따라 생성된 로그 데이터에 기초하여, 제3 AI 모델을 학습시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 교전 상황은, OTW(over the window) 디스플레이 및 HUD(head up display)를 통해 시각적으로 구현되고, HUD는, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 헬스 게이지(health gauge) 정보를 표시하는 영역, 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 비행체가 타켓팅하는 비행체의 위치에 관한 정보를 표시하는 영역, 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 역할에 관한 정보를 표시하는 영역 및 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 비행체와 아군으로 설정된 비행체 각각이 타켓팅하는 비행체 간의 관계를 표시하는 영역 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 DIS(distributed interactive simulation) 표준에 기초하여 교전 연동 정보를 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델로 송신할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 블록도를 나타낸다.
전자 장치(100)는 일 실시 예에 따라, 통신부(communication device)(1020), 메모리(1040) 및 제어부(controller)(1060)를 포함할 수 있다. 도 10에 도시된 전자 장치(100)는 본 실시 예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 10에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시 예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
통신부(1020)는 유/무선 통신을 수행하기 위한 장치로서, 외부의 전자 장치와 통신할 수 있다. 외부의 전자 장치는 단말 또는 서버가 될 수 있다. 또한, 통신부(1020)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth??), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있다. 또한, 실시 예에서 통신부(1020)는 하나 이상의 트랜시버(transceiver)를 포함할 수 있다.
제어부(1060)는 전자 장치(100)의 전반의 동작을 제어하고 데이터 및 신호를 처리할 수 있다. 제어부(1060)는 적어도 하나의 하드웨어 유닛으로 구성될 수 있다. 또한, 제어부(1060)는 메모리(1040)에 저장된 프로그램 코드를 실행하여 생성되는 하나 이상의 소프트웨어 모듈에 의해 동작할 수 있다. 제어부(1060)는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있는 바, 프로세서는 메모리에 저장된 프로그램 코드를 실행하여 전자 장치(100)의 전반의 동작을 제어하고 데이터 및 신호를 처리할 수 있다. 또한 실시 예에서 제어부(1060)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
제어부(1060)는 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하고, 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하고, 교전 연동 정보를 하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 AI 모델로 송신할 수 있다.
전술한 실시 예들에 따른 전자 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
전술한 실시 예들은 일 예시일 뿐 후술하는 청구항들의 범위 내에서 다른 실시 예들이 구현될 수 있다.

Claims (13)

  1. 전자 장치의 공중 교전 시뮬레이션 방법에 있어서,
    하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하는 단계;
    상기 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 교전 연동 정보에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되고,
    상기 제1 AI 모델은 대응하는 비행체를 제어하는 정보를 생성함으로써 상기 교전 상황에 참여하는 모델을 나타내고,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제1 시뮬레이터는 제1 사용자에 의해 제어되고,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제2 시뮬레이터는 제2 AI 모델에 의해 제어되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서, 상기 입력 정보는,
    비행체 조종 입력 정보;
    레이더 입력 정보;
    RWR(radar warning receiver) 입력 정보; 및
    무장 장비에 대한 입력 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 비행체 조종 입력 정보는, 스틱(stick) 조종 입력 정보, 스로틀(throttle) 조종 입력 정보 및 러더(rudder) 조종 입력 정보를 포함하고,
    상기 레이더 입력 정보는, 레이더 플랫폼 또는 엔티티 상태에 관한 설정 입력 정보, 경로 입력 정보, 재밍(jamming) 입력 정보 및 레이더 장비에 관한 설정 입력 정보를 포함하고,
    상기 RWR 입력 정보는, RWR 플랫폼 또는 엔티티 상태에 관한 설정 입력 정보, 센서 퓨전 경로에 관한 설정 정보 및 라디오 방출 이벤트에 관한 설정 정보를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 교전 연동 정보는,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 상태 변화 정보; 및
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체에 관한 이벤트에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 정보 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은,
    제2 사용자의 입력에 기초하여, 교전 시나리오에 관한 제1 설정 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 설정 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제1 설정 정보를 더 고려하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은,
    제2 사용자의 입력에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 스펙에 관한 제2 설정 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제2 설정 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 설정 정보를 더 고려하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  8. 제1 항에 있어서, 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은,
    상기 교전 상황에 따라 생성된 로그 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  9. 제1 항에 있어서, 상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은,
    상기 교전 상황에 따라 생성된 로그 데이터에 기초하여, 제3 AI 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 교전 상황은, OTW(over the window) 디스플레이 및 HUD(head up display)를 통해 시각적으로 구현되고,
    상기 HUD는,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 헬스 게이지(health gauge) 정보를 표시하는 영역;
    상기 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 비행체가 타켓팅하는 비행체의 위치에 관한 정보를 표시하는 영역;
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 비행체의 역할에 관한 정보를 표시하는 영역; 및
    상기 하나 이상의 시뮬레이터에 대응하는 비행체와 아군으로 설정된 비행체 각각이 타켓팅하는 비행체 간의 관계를 표시하는 영역 중 적어도 하나를 포함하는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 입력 정보를 획득하는 단계 및 상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계는, DIS(distributed interactive simulation) 표준에 기초하여 수행되는, 공중 교전 시뮬레이션 방법.
  12. 전자 장치로서,
    메모리; 및
    제어부(controller)를 포함하고, 상기 제어부는,
    하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하고,
    상기 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하고,
    상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하고,
    상기 교전 연동 정보에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되고,
    상기 제1 AI 모델은 대응하는 비행체를 제어하는 정보를 생성함으로써 상기 교전 상황에 참여하는 모델을 나타내고,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제1 시뮬레이터는 제1 사용자에 의해 제어되고,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제2 시뮬레이터는 제2 AI 모델에 의해 제어되는, 전자 장치.
  13. 전자 장치의 공중 교전 시뮬레이션 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체로서,
    상기 공중 교전 시뮬레이션 방법은,
    하나 이상의 시뮬레이터 및 제1 인공 지능(artificial intelligence, AI) 모델 중 적어도 하나로부터 대응하는 비행체에 대한 입력 정보를 획득하는 단계;
    상기 입력 정보에 기초하여, 교전 연동 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 교전 연동 정보를 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델로 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 교전 연동 정보에 기초하여, 상기 하나 이상의 시뮬레이터 및 상기 제1 AI 모델 각각에 대응하는 교전 상황이 시뮬레이션되고,
    상기 제1 AI 모델은 대응하는 비행체를 제어하는 정보를 생성함으로써 상기 교전 상황에 참여하는 모델을 나타내고,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제1 시뮬레이터는 제1 사용자에 의해 제어되고,
    상기 하나 이상의 시뮬레이터 중 제2 시뮬레이터는 제2 AI 모델에 의해 제어되는, 비일시적 기록매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101498610B1 (ko) * 2013-12-03 2015-03-09 대한민국 가상환경 내 캐릭터와 훈련자 동작연동을 통한 전술 모의훈련 장치, 모의훈련 연동방법 및 모의훈련 모니터링 방법
KR20170104025A (ko) * 2016-03-03 2017-09-14 인하대학교 산학협력단 운동량 연동 비행 시뮬레이터 및 그를 이용한 비행훈련장치

Patent Citations (2)

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