KR20120126511A - 대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 - Google Patents

대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 저장매체에 관한 것으로, (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도 무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터에 장착된 교전통제 보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈내에서, 공격 자산 판단부에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하는 단계; (b) FIE 위협치 산출부에 의해 공격 자산 판단부로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받아 공격자산에 대한 표적의 진입 속도를 계산한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE)을 적용하여 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 단계; 및 (c) 위협치 보정부에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 FIE 위협치 산출부로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체{Threat evaluation system and method against antiair target and computer-readerable storage medium having a program recorded thereon where the program is to carry out its method}
본 발명은 대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것으로, 특히 대공 유도무기체계에서 다 표적 동시 교전시 대공방어를 위해 방어대상인 적 비행체에 대해 교전 순서를 정하기 위한 위협평가 기술이 적용되며, 공중의 표적에 대한 교전우선순위를 정하기 위해 Bayesian 확률 이론을 적용하고, 적 비행체의 공격특성을 분석하여 위협치를 정량적인 수치로 나타내기 위해 Fuzzy 추론 기법을 적용한 위협평가 방법을 제안하는, 대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
대공 유도무기체계는 단거리, 중거리, 장거리 대공 방어능력을 향상시키기 위해 주요 군사 시설, 지상군 야전 기동부대와 비행장 등 적군 전투기, 비행기를 탐지 또는 격추하여 주요 시설의 대공 방어 능력을 향상시키기 위한 것이다.
대공 유도무기체계는 공중의 항적을 감시/관리하고 위협 항적에 대한 위협평가를 실시하여 발사대의 유도탄을 발사하기 위해 항적 격추에 필요한 정보를 계산하고, 유도탄 내부의 컴퓨터에 필요한 자료를 입력시키는 기능을 실시한다. 대공 유도무기체계는 적 비행체의 공중위협에 효과적으로 대응하기 위해 자체 센서로 탐지한 항적뿐만 아니라 다수의 인접체계와 전술데이터링크로 연동하여 수신한 외부 항적을 처리하며, 자체 탐지 항적과 외부 항적 사이의 동일성 여부를 판단하고 외부 체계와 항적정보를 상호 공유하여 위협 항적 격추에 필요한 정보를 처리한다.
적군 비행기와 다 표적 동시 교전 상황시 대공방어를 위해 방어대상인 적 비행기에 대한 교전 순서를 정하기 위해 위협평가 기술이 적용된다.
그러나, 대공 유도무기체계에서 다 표적 동시 교전 상황시 기존 대공 유도무기의 임무컴퓨터는 적 비행체의 표적에 대한 교전우선순위를 정하고 Bayesian 확률 이론과 Fuzzy 추론 기법을 적용한 위협평가 방법이 제시되지 않았다.
그러나, 기존 기술은 국외에 유사한 기술이 있지만, 국내에 존재하는 기술수준은 단일 자산을 위한 위협분석과 항적의 거리와 속도를 이용한 단순한 방법만이 존재하며 다수의 자산 방어를 고려하거나 인공지능 기법을 적용한 위협평가 방법이 존재하지 않았다.
상기 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 대공 유도무기체계에서 다 표적 동시 교전 상황시 적 비행체의 공격특성을 분석하여 위협치를 정량적인 수치로 나타내도록 다수의 표적에 대하여 다수의 방어 자산을 효율적으로 보호하기 위해 교전우선순위를 산출하고, 공격받을 가능성이 큰 자산을 선별하기 위해 Bayesian 확률 이론을 활용하고, 적 비행체의 공격특성을 분석하여 위협치를 정량적인 수치로 나타내기 위해 Fuzzy 추론 기법을 적용한 위협평가 기법을 제시하는, 대공 표적에 대한 위협평가 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 대공 표적에 대한 위협평가 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 것이다.
상기 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 시스템은, 레이더와 인터페이스되고 운용 콘솔과 연결되는 임무컴퓨터에 구비되고, 대공 유도무기체계에서 적군 비행체들과 다 표적 동시 교전시 복수의 적군 비행체들의 공중의 항적을 감시/관리하며, 항적 정보를 관리하는 항적관리 보드; 및 상기 임무컴퓨터에 구비되고, 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 공중의 항적들에 대하여 여러 발사대의 유도탄을 발사하도록 무기를 할당하는 교전통제 보드로 구성된다.
상기 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위해, 대공 표적에 대한 위협평가 방법은 (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도 무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터에 장착된 교전통제 보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈내에서, 공격 자산 판단부에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 단계; (b) FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부에 의해 상기 공격 자산 판단부로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 단계; 및 (c) 위협치 보정부에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 단계를 포함한다.
상기 본 발명의 또 다른 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서, (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도 무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터에 장착된 교전통제 보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈내에서, 공격 자산 판단부에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 기능; (b) FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부에 의해 상기 공격 자산 판단부로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 기능; 및 (c) 위협치 보정부에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명에 따른 대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 대공 유도무기체계에서 다 표적 동시 교전 상황시 레이더와 운용 콘솔과 연결된 임무컴퓨터내 교전통제보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈에 의해 구현된 소프트웨어에 의해 다 표적 교전 상황에서 Bayesian 확률이론을 이용하여 전장에서 각 표적이 위협하는 공격자산을 예측하고, Fuzzy 추론 방법을 적용하여 적 비행체의 공격특성을 분석하여 위협치를 정량적인 수치로 산출하여 다수의 표적에 대하여 다수의 방어 자산을 보호하기 위한 교전우선순위 산출이 가능하도록 하였다. 본 발명은 민수분야에서 business risk analysis 분야, 군수분야에서 유사한 목적을 가지는 무기체계 분야에 적용 가능하므로 파급효과가 지대하다.
도 1은 본 발명에 따른 대공 표적에 대한 위협평가 방법이 적용된 시스템 구성도이다.
도 2는 교전통제 보드에 이식된 소프트웨어 모듈의 구성도이다.
도 3은 대공 표적에 대한 위협평가 방법을 실시하는 교전통제보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈의 내부 구성도이다.
도 4는 다수의 공중 표적이 많은 방어 자산을 공격하는 것을 예시한 도면이다.
도 5는 도 3의 공격 자산 판단부에 대한 순서도이다.
도 6은 도 3의 FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부에 대한 순서도이다.
도 7은 FIE 위협치 산출부의 퍼지 추론 시스템(Fuzzy Inference System)의 Fuzzy Membership Fuction의 요소인 공격 자산과 표적간의 거리, 공격자산에 표적의 진입속도, 표적고도, 위협치를 도시한 도면이다.
도 8은 도 3의 위협치 보정부에 대한 순서도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 구성 및 동작을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 대공 표적에 대한 위협평가 방법이 적용된 시스템 구성도이다.
본 발명에 따른 대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 방법이 적용된 시스템은 대공 유도무기체계에서 복수의 적군 비행체들과 다 표적 동시 교전시 적군 비행체의 공격 특성을 분석하여 많은 방어 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 나타내는 운용 소프트웨어를 구비하는 운용 콘솔(100, 110); 상기 복수의 적군 비행체들의 다수의 표적을 추적하고 항적 정보를 상기 임무컴퓨터(200)로 제공하는 레이더(300); 및 레이더(300)와 인터페이스되고, 운용 콘솔(100, 110)과 연결되며, 대공 유도무기체계에서 다수의 표적과 동시 교전시 복수의 적군 비행체들의 공중의 항적을 감시/관리하며, 대공 방어를 위해 교전우선순위를 산출하도록 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 여러 발사대와 유도탄 중에서 적군 비행체를 공격할 발사대와 유도탄을 할당하는 임무컴퓨터(200)로 구성된다.
대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 시스템에서 레이더(300)와 인터페이스되고 운용 콘솔(100,110)과 연결되는 임무컴퓨터(200)는, 임무컴퓨터(200)에 구비되고 대공 유도무기체계에서 적군 비행체들과 다 표적 동시 교전시 복수의 적군 비행체들의 공중의 항적을 감시/관리하고, 항적 정보를 관리하는 항적관리 보드(210); 및 상기 임무컴퓨터에 구비되고, 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 공중의 항적들에 대하여 여러 발사대의 유도탄을 발사하도록 무기를 할당하는 교전통제 보드(220)로 구성된다.
도 2는 교전통제 보드에 이식된 소프트웨어 듈의 구성도이다.
교전통제 보드(220)는 본 발명의 대공 표적에 대한 위협평가 방법이 구현된 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221), 무기할당 모듈(222), 교전통제 모듈(223), 레이더 인터페이스 모듈(224), 운용자 인터페이스 모듈(225)로 구성된다.
본 발명에 따른 대공 표적에 대한 위협평가 방법이 직접적으로 사용된 장비는 교전통제 보드(220)이며, 교전통제 보드(220)가 포함하는 소프트웨어는 복수의 적군 비행체들의 공중의 항적 정보에 따라 Bayesian 확률이론을 사용하여 각 표적이 위협하는 공격받을 자산을 예측하고, 공격받을 자산과 표적 사이의 거리, 표적의 진입속도, 진입각, 표적의 고도 등의 적 비행체의 공격 특성을 분석하여 위협치를 Fuzzy 추론 기법을 사용하여 정량적인 수치로 산출하여 공격받을 자산에 대한 위협평가를 실시하는 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221); 대공 유도무기체계에서 적군 비행기들과 다 표적과 동시 교전시 무장 간의 간섭을 최소화하고 제한된 무기로 최다 표적과의 동시교전을 하도록 여러 발사대와 유도탄 중에서 적군 비행체를 공격할 발사대와 유도탄을 할당하는 무기할당 모듈(222); 대공 유도무기체계에서 공중의 항적들에 대하여 여러 발사대의 유도탄을 발사하도록 교전을 통제하는 교전통제 모듈(223); 복수의 적군 비행체들의 공중의 항적을 추적하는 레이더와 인터페이스되는 레이더 인터페이스 모듈(224); 및 운용 콘솔(100,110)과 인터페이스되는 운용자 인터페이스 모듈(225)로 구성된다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 의해 구현된 소프트웨어는 교전통제 보드(220)의 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)이다.
B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)의 위협평가 방법이 구현된 소프트웨어는 Bayesian 확률 파라미터인 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률(Bayesian 확률)을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 공격 자산 판단부(221-1); 상기 공격 자산 판단부(221-1)로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)을 적용하여 Fuzzy Rule에 의한 추론(Inference)으로 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 FIE 위협치 산출부(221-2); 전장 정보와 전술교리를 적용하여 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부(221-2)로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 위협치 보정부(221-3)로 구성된다.
본 발명에 따른 대공 표적에 대한 위협평가 방법은 (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터(200)에 장착된 교전통제 보드(220)의 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)내에서, 공격 자산 판단부(221-1)에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 단계; (b) FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부(221-2)에 의해 상기 공격 자산 판단부(221-1)로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 단계; 및 (c) 위협치 보정부(221-3)에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부(221-2)로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명은 대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서, (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도 무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터(200)에 장착된 교전통제 보드(220)의 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)내에서, 공격 자산 판단부(221-1)에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 기능; (b) FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부(221-2)에 의해 상기 공격 자산 판단부(221-1)로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 기능; 및 (c) 위협치 보정부(221-3)에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부(221-2)로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
도 3은 대공 표적에 대한 위협평가 방법을 실시하는 교전통제보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)의 내부 구성도이다.
공격 자산 판단부(221-1)는 여러 개의 방어자산이 있는 전장에서 다수의 표적들이 어느 자산을 위협하고 공격할지 예측하며, 예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같이, 전장에서 표적1이 방어자산2를 공격하고, 표적2가 방어자산3을 공격할 것으로 예측하는 것이다.
공격받을 방어 자산을 판단하는 과정은 도 5에 도시하였다.
도 5는 도 3의 공격 자산 판단부에 대한 순서도이다.
공격 자산 판단부(221-1)는 도 4에 도시된 바와 같이 이전 판단 결과에 기초하여 파라미터인 각 방어 자산i에 대한 표적-자산 거리(R), 각 방어 자산i에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하며(S10), 각 방어 자산i별로 표적의 접선 거리를 계산하여 Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하고(S11), 확률치에 다른 공격 자산을 판단한다(S12).
[공격 자산 판단부 step1 ]
도 5의 첫 번째 단계의 하나의 트랙에 대하여 각 방어자산에 대한 표적-자산 거리(R)와 표적의 진입각(θ)은 다음 수식과 같이 계산되며, 평면 좌표계에서 계산한다.
방어 체계 유도탄의 사거리 : MissileRange
표적 위치 벡터
Figure pat00001
표적 속도 벡터
Figure pat00002
자산 위치 벡터
Figure pat00003
, (1≤i≤n, n은 방어 자산 개수)
표적과 자산 Ai와의 거리 Ri은 다음 수식과 같이 계산한다.
Figure pat00004
자산 Ai에 대한 표적의 진입각 θi는 다음 수식과 같이 계산한다.
Figure pat00005
여기서, Ri: 표적과 자산 Ai과의 거리,
Figure pat00006
: 표적과 자산 Ai과의 거리 벡터,
Rix: x방향 표적과 자산 Ai와의 거리, Riy: y방향 표적과 자산 Ai와의 거리,
MissileRange: 방어 체계 유도탄의 사거리,
Figure pat00007
:표적 위치 벡터, Tx:x방향 표적 위치 값, Ty: y방향 표적 위치값,
Figure pat00008
:표적 속도 벡터, Vx: x방향 표적 속도값, Vy: y방향 표적 속도값,
Figure pat00009
(1≤i≤n, n은 방어 자산 개수):자산 위치 벡터, Aix: x방향 자산 위치값, Aiy: y방향 자산 위치값, θi: 자산 Ai에 대한 표적의 진입각을 나타낸다.
수식1과 수식2를 수식3에 대입하여, 자산 Ai에 대한 표적의 진입각 θi의 값을 구할 수 있다.
[공격 자산 판단부 step2 ]
도 5의 두 번째 단계인 표적이 각 방어 자산에 대한 공격 확률은 Bayesian 확률 이론을 이용하여 다음과 같이 계산한다. Bayesian 확률 이론에 따르면, 공격자산과 표적의 거리가 Ri이고, 표적의 진입각이 θi일 때, 표적이 각 방어 자산 Ai에 대한 공격 확률은 다음과 같이 계산할 수 있다.
Ki : 자산 Ai를 공격하는 사건
Figure pat00010
: 자산 Ai를 공격하지 않을 사건
표적과 자산 Ai과의 거리 Ri이고, 자산 Ai에 대한 표적의 진입각 θi이고,
자산 Ai를 공격하는 사건(Ki), 자산 Ai를 공격하지 않을 사건(
Figure pat00011
)일 때,
Figure pat00012
(Ri와 θi의 값을 0~100 사이의 값으로 normalization하기 위해
Figure pat00013
와
Figure pat00014
값을 사용한다.)
표적과 자산 Ai의 거리가 Ri 이고, 표적의 진입각이 θi일 때, 표적이 각 방어 자산 Ai에 대한 표적의 공격 확률()은 다음 수식4에 의해 계산한다.
Figure pat00016
여기서,
Figure pat00017
: 표적과 자산 Ai의 거리가 Ri이고, 표적의 진입각이 θi일 때 자산 Ai에 대한 공격 확률,
Figure pat00018
: Ki(자산 Ai를 공격하는 사건)의 사전 확률,
Figure pat00019
:
Figure pat00020
(자산 Ai를 공격하지 않을 사건)의 사전 확률,
Figure pat00021
: Ki일때,
Figure pat00022
과
Figure pat00023
의 확률을 의미한다.
(Bayesian 확률 이론에서 feature가 2개일 때 사후확률을 계산하는 수식이다.)
예시로, class Ki(자산 Ai를 공격하는 사건)와 class
Figure pat00024
(자산 Ai를 공격하지 않을 사건)에 대한 확률을 다음과 같이 설정할 수 있다.
class Ki(자산 Ai를 공격하는 사건)에 대한 사전 확률 P(Ki)=0.8이며,
Figure pat00025
는
Figure pat00026
(
Figure pat00027
:공격 자산과 표적 거리
Figure pat00028
의 평균,
Figure pat00029
:
Figure pat00030
의 표준편차)의 정규분포를 따르고,
Figure pat00031
는
Figure pat00032
(
Figure pat00033
:공격 자산과 표적 거리
Figure pat00034
의 평균,
Figure pat00035
:
Figure pat00036
의 표준편차)의 정규분포를 따르며,
Figure pat00037
(
Figure pat00038
:
Figure pat00039
가 동시 발생할 표준편차)이다.
class
Figure pat00040
(자산 Ai를 공격하지 않을 사건)에 대한 사전확률 P(
Figure pat00041
)=0.2이며,
Figure pat00042
는
Figure pat00043
의 정규분포를 따르고,
Figure pat00044
는
Figure pat00045
의 정규분포를 따르며,
Figure pat00046
이다.
Figure pat00047
와
Figure pat00048
의 conditional density가 bivariate normal이라고 가정한다.
공격 자산Ai와 표적의 거리가
Figure pat00049
이고, 표적이 진입각이
Figure pat00050
일때 확률
Figure pat00051
은 다음 수식5으로 계산한다.
Figure pat00052
(
Figure pat00053
와
Figure pat00054
에 대한 bivariate normal density의 수식이다.)
수식 5를 이용하여
Figure pat00055
와
Figure pat00056
의 값을 구할 수 있다.
Figure pat00057
와
Figure pat00058
의 값을 수식4에 대입하면, 자산 Ai에 대한 공격 확률인
Figure pat00059
의 값을 얻을 수 있다.
[공격자산 판단부 step3 ]
도 5의 세 번째 단계인 확률치에 따른 공격 자산 판단은 아래와 같은 방법으로 판단한다. 0≤1≤n (n은 설정된 자산의 개수)에 대하여 자산 Ai에 대한 공격 확률
Figure pat00060
의 값이 최대가 되는 자산 Ai를 확률치에 따른 공격 자산으로 판단된다.
도 6은 도 3의 두 번째 단계인 FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부에 대한 순서도이다.
FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부(221-2)는 공격 자산 판단부(221-1)로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여(S20) Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출한다(S21).
[ 위협치 산출부 step1 ]
공격자산 Ai와 표적 사이의 거리(R)는 아래와 같이 계산한다.
표적 위치 벡터
Figure pat00061
표적 속도 벡터
Figure pat00062
공격 자산 위치 벡터
Figure pat00063
표적과 자산 Ai와의 거리 Ri은 아래 수식과 같이 계산한다.
Figure pat00064
자산 Ai에 대한 진입속도는 Vi는 아래와 같이 계산한다.
θ:
Figure pat00065
(표적과 자산 Ai와의 거리 벡터)와
Figure pat00066
(표적 속도 벡터)가 이루는 각
Figure pat00067
여기서, Ri: 표적과 자산 Ai과의 거리 Ri,
Figure pat00068
: 표적 위치 벡터,
Figure pat00069
: 표적 속도 벡터,
Figure pat00070
: 공격 자산 위치 벡터,
Figure pat00071
:표적과 자산 Ai와의 거리벡터, Vi: 자산 Ai에 대한 진입속도, θ: 표적과 자산 Ai와의 거리벡터
Figure pat00072
와 표적속도벡터
Figure pat00073
가 이루는 각을 나타낸다.
[ 위협치 산출부 step2 ]
퍼지 추론 시스템(Fuzzy Inference System)은 fuzzy membership function과 fuzzy rule과 fuzzy inference 방법만 결정하면 사용할 수 있으므로, 퍼지 추론 시스템(Fuzzy Inference System)에 대한 구체적인 수식을 기술할 필요는 없다.
(1) Fuzzy Membership Function
도 7은 FIE 위협치 산출부의 퍼지 추론 시스템(Fuzzy Inference System)의 Fuzzy Membership Fuction의 요소인 공격 자산과 표적간의 거리, 공격자산에 표적의 진입속도, 표적고도, 위협치를 도시한 도면이다.
FIE 위협치 산출부(221-2)는 공격 자산 판단부(221-1)로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)을 적용하여 Fuzzy Rule에 의한 추론(Inference)으로 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출한다.
FIE 위협치 산출부(221-2)는 퍼지 추론 시스템(Fuzzy Inference System)을 사용하였다
(1) Fuzzy Membership Fuction의 Fuzzy 입력 파라미터인 공격 자산과 표적간의 거리, 표적고도, 공격자산에 표적의 진입속도로 특정 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 산출하였다.
(2) 거리, 고도, 속도에 따른 위협치의 Fuzzy Rule은
"거리가 가깝고 고도가 낮고 속도가 빠르면 위협치는 매우 높다.
거리가 가깝고 고도가 높고 속도가 빠르면 위협치는 높다.
거리가 가깝고 고도가 낮고 속도가 느리면 위협치는 조금 높다.
거리가 가깝고 고도가 높고 속도가 느리면 위협치는 높은 중간치이다.
거리가 멀고 고도가 낮고 속도가 빠르면 위협치는 중간치이다.
거리가 멀고 고도가 높고 속도가 빠르면 위협치는 조금 낮다.
거리가 멀고 고도가 낮고 속도가 느리면 위협치는 낮다.
거리가 멀고 고도가 높고 속도가 느리면 위협치는 매우 낮다."
를 사용하여 공격 자산Ai에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 표현한다.
(3) Fuzzy Inference
본 발명에 따른 대공 표적에 대한 위협평가 시스템 및 방법은 Mamdani 퍼지 추론 방법을 사용하였다.
FIE 위협치 산출부(221-2)는 대공 표적에 대한 위협평가 방법으로 공격받을 자산과 표적 사이의 거리, 표적의 진입속도, 진입각, 표적의 고도 등 적 비행체의 공격 특성을 분석하여 위협치를 상기 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법을 사용하여 정량적인 수치로 산출하도록 Mamdani 퍼지 추론 방법을 사용였다.
도 7은 도 3의 위협치 보정부에 대한 순서도를 나타낸다.
위협치 보정부(221-3)는 위협가중치를 계산하고(S30), 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치를 계산한다(S31).
보정된 위협치 = 위협치 + 위협가중치
[ 위협치 보정부의 step1 ]
위협가중치는 3 가지 요소(표적 식별치, 표적 분류치, 공격 자산 방어 우선순위)에 따라 계산한다.
표적 식별치에 따른 위협가중치
적기 의심기 미확인 기타
가중치 I1 I2 I3 I4
표적 분류치에 따른 위협가중치
탄도탄 전투기 헬기 기타
가중치 C1 C2 C3 C4
자산 방어 우선순위에 따른 위협가중치
1순위 2순위 3순위 기타
가중치 A1 A2 A3 A4
예시로, 아래와 같이 사용할 수 있다.
표적 식별치에 따른 위협가중치
적기 의심기 미확인 기타
가중치 15 10 5 0
표적 분류치에 따른 위협가중치
탄도탄 전투기 헬기 기타
가중치 15 10 5 0
자산 방어 우선순위에 따른 위협가중치
1순위 2순위 3순위 기타
가중치 15 10 5 0
[ 위협치 보정부의 step2 ]
위협치 보정부는 보정된 위협치를 "보정된 위협치 = 위협치 + 표적 식별치에 따른 가중치 + 표적 분류치에 따른 가중치 + 자산 방어 우선순위에 따른 가중치" 다음 수식에 의해 계산한다.
보정된 위협치 = 위협치 + 표적 식별치에 따른 가중치 + 표적 분류치에 따른 가중치 + 자산 방어 우선순위에 따른 가중치
본 발명에 의해 구현된 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)의 소프트웨어는 대공 유도무기체계에서 적 비행체와 다 표적 교전 상황에서 레이더(300)와 운용 콘솔(100,110)과 연결된 임무컴퓨터(200)내 교전통제보드(220)의 B-Fuzzy 위협평가 모듈(221)에 의해 구현된 소프트웨어에 의해 다 표적 교전 상황에서 Bayesian 확률이론을 이용하여 전장에서 각 표적이 위협하는 공격자산을 예측하고, Fuzzy 추론 방법을 적용하여 적 비행체의 공격특성을 분석하여 위협치를 정량적인 수치로 산출하여 다수의 표적에 대하여 다수의 방어 자산을 보호하기 위한 교전우선순위 산출이 가능하도록 하였다. 본 발명은 민수분야에서 비즈니스 위험 분석(business risk analysis) 분야, 군수분야에서 유사한 목적을 가지는 무기체계 분야에 적용 가능하므로 파급효과가 지대하다.
전술한 바와 같이 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 개인용 컴퓨터의 소프트웨어와 장치를 이용하여 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 플래시 메모리, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시예에만 한정되는 것은 아니므로, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허 청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있으며 본 발명의 보호 범위는 아래의 특허 청구범위를 기준으로 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상에 대해서까지 포함되는 것으로 해석되어야할 것이다.
100, 110: 운용 콘솔 200: 임무컴퓨터
210: 항적 관리 보드 220: 교전 통제 보드
300: 레이더 221: B-Fuzzy 위협평가 모듈
222: 무기할당 모듈 223: 교전통제 모듈
224: 레이더 인터페이스 225: 운용자 인터페이스
221-1: 공격 자산 판단부 221-2: FIE 위협치 산출부
221-3: 위협치 보정부

Claims (13)

  1. 대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 시스템에 있어서,
    레이더와 인터페이스되고 운용 콘솔과 연결되는 임무컴퓨터에 구비되고, 대공 유도무기체계에서 적군 비행체들과 다 표적 동시 교전시 복수의 적군 비행체들의 공중의 항적을 감시/관리하며, 항적 정보를 관리하는 항적관리 보드; 및
    상기 임무컴퓨터에 구비되고, 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 공중의 항적들에 대하여 여러 발사대의 유도탄을 발사하도록 무기를 할당하는 교전통제 보드로 구성되는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 교전통제 보드는,
    복수의 적군 비행체들의 공중의 항적 정보에 따라 Bayesian 확률이론을 사용하여 각 표적이 위협하는 공격받을 자산을 판단하고, 공격받을 자산과 표적 사이의 거리, 표적의 진입속도, 진입각, 표적의 고도 등 적 비행체의 공격 특성을 분석하여 위협치를 Fuzzy 추론 기법을 사용하여 정량적인 수치로 산출하여 공격받을 자산에 대한 위협평가를 실시하는 B-Fuzzy 위협평가 모듈;
    상기 대공 유도무기체계에서 적군 비행기들과 다수의 표적과 동시 교전시 무장 간의 간섭을 최소화하고 제한된 무기로 최대 표적과의 동시교전을 하도록 여러 발사대와 유도탄 중에서 적군 비행체를 공격할 발사대와 유도탄을 할당하는 무기할당 모듈;
    상기 대공 유도무기체계에서 공중의 항적들에 대하여 여러 발사대의 유도탄을 발사하도록 교전을 통제하는 교전통제 모듈;
    상기 복수의 적군 비행체들의 상기 공중의 항적을 추적하는 레이더와 인터페이스되는 레이더 인터페이스 모듈; 및
    상기 운용 콘솔과 인터페이스되는 운용자 인터페이스 모듈;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 B-Fuzzy 위협평가 모듈은,
    각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 공격 자산 판단부;
    상기 공격 자산 판단부로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)을 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 FIE 위협치 산출부; 및
    전장 정보 및 전술교리를 적용하여, 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 위협치 보정부;
    를 포함하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 공격자산 판단부는,
    표적과 자산 Ai과의 거리 Ri을 다음 식에 의해 계산하고,
    Figure pat00074

    자산 Ai에 대한 표적의 진입각 θi을 다음 수식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
    Figure pat00075

    여기서, Ri: 표적과 자산 Ai과의 거리,
    Figure pat00076
    : 표적과 자산 Ai과의 거리 벡터,
    Rix: x방향 표적과 자산 Ai와의 거리, Riy: y방향 표적과 자산 Ai와의 거리,
    MissileRange: 방어 체계 유도탄의 사거리,
    Figure pat00077
    :표적 위치 벡터, Tx:x방향 표적 위치 값, Ty: y방향 표적 위치값,
    Figure pat00078
    :표적 속도 벡터, Vx: x방향 표적 속도값, Vy: y방향 표적 속도값,
    Figure pat00079
    (1≤i≤n, n은 방어 자산 개수):자산 위치 벡터, Aix: x방향 자산 위치값, Aiy: y방향 자산 위치값, θi: 자산 Ai에 대한 표적의 진입각을 나타낸다.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 공격 자산 판단부는,
    상기 Bayesian 확률 이론을 이용하여,
    표적과 자산 Ai의 거리가 Ri 이고, 표적의 진입각이 θi일 때, 표적이 각 방어 자산 Ai에 대한 표적의 공격 확률(
    Figure pat00080
    )을 다음 식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
    Figure pat00081

    여기서,
    Figure pat00082
    : 표적과 자산 Ai의 거리가 Ri이고, 표적의 진입각이 θi일 때 자산 Ai에 대한 공격 확률,
    Figure pat00083
    : Ki(자산 Ai를 공격하는 사건)의 사전 확률,
    Figure pat00084
    :
    Figure pat00085
    (자산 Ai를 공격하지 않을 사건)의 사전 확률,
    Figure pat00086
    : Ki일때,
    Figure pat00087
    과
    Figure pat00088
    의 확률이며,
    Figure pat00089
    은 Ri와 θi의 값을 0~100 사이의 값으로 normalization하기 위해 사용하는 값이고,
    Missile Range는 방어체계 유도탄의 사거리이다.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 공격자산 판단부는,
    0≤1≤n (n은 설정된 자산의 개수)에 대하여 자산 Ai에 대한 공격 확률
    Figure pat00090
    의 값이 최대가 되는 자산 Ai를 확률치에 따른 공격 자산으로 판단하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 FIE 위협치 산출부는,
    표적과 자산 Ai과의 거리 Ri를 다음 식에 의해 계산하고,
    Figure pat00091

    자산 Ai에 대한 진입속도는 Vi를 다음 식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
    Figure pat00092

    여기서, Ri: 표적과 자산 Ai과의 거리,
    Figure pat00093
    :표적 위치 벡터,
    Figure pat00094
    : 표적 속도 벡터,
    Figure pat00095
    : 공격 자산 위치 벡터,
    Figure pat00096
    :표적과 자산 Ai와의 거리벡터, Vi: 자산 Ai에 대한 진입속도, θ: 표적과 자산 Ai와의 거리벡터
    Figure pat00097
    와 표적속도벡터
    Figure pat00098
    가 이루는 각을 나타낸다.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 FIE 위협치 산출부는
    퍼지 추론 시스템(Fuzzy Inference System)에 따라 Fuzzy Membership Fuction의 Fuzzy 입력 파라미터인 공격 자산과 표적간의 거리, 표적고도, 공격자산에 표적의 진입속도를 사용하였고,
    거리, 고도, 속도에 따른 위협치의 Fuzzy Rule을 사용하여 공격 자산Ai에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 표현하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
  9. 제3항 또는 제8항에 있어서,
    상기 FIE 위협치 산출부는,
    대공 표적에 대한 위협평가 방법으로 공격받을 자산과 표적 사이의 거리, 표적의 진입속도, 진입각, 표적의 고도 등 적 비행체의 공격 특성을 분석하여 표적의 위협치를 상기 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법을 사용하여 정량적인 수치로 산출하도록 Mamdani 퍼지 추론 방법을 사용하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 위협치 보정부는,
    표적 식별치, 표적 분류치, 공격 자산 방어 우선순위의 3가지 요소에 따른 위협가중치를 계산하고, 보정된 위협치를 다음 식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
    보정된 위협치 = 위협치 + 위협가중치
  11. 제3항에 있어서,
    상기 위협치 보정부는,
    상기 보정된 위협치를 다음 식에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 대공 표적에 대한 위협평가 시스템.
    보정된 위협치 = 위협치 + 표적 식별치에 따른 가중치 + 표적 분류치에 따른 가중치 + 자산 방어 우선순위에 따른 가중치
  12. 대공 표적에 대한 위협평가 방법에 있어서,
    (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도 무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터에 장착된 교전통제 보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈내에서, 공격 자산 판단부에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 단계;
    (b) FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부에 의해 상기 공격 자산 판단부로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 단계; 및
    (c) 위협치 보정부에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 단계;
    를 포함하는 대공 표적에 대한 위협평가 방법.
  13. 대공 유도무기체계에서 대공 표적에 대한 위협평가 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,
    (a) 다수의 대공 표적에 대한 위협평가를 실시하며, 대공 유도 무기를 할당하는 상기 임무컴퓨터에 장착된 교전통제 보드의 B-Fuzzy 위협평가 모듈내에서, 공격 자산 판단부에 의해 각 방어자산에 대한 자산-표적 거리(R), 각 방어 자산에 대한 표적의 진입각(θ)을 계산하고, Bayesian 확률 이론을 이용하여 각 방어자산에 대한 표적 공격 확률을 계산하여 각 표적이 어느 방어자산을 위협하고 공격할지를 예측하고, 각 표적이 위협하는 공격자산을 선별하는 기능;
    (b) FIE(Fuzzy Inference Engine) 위협치 산출부에 의해 상기 공격 자산 판단부로부터 계산된 공격자산과 표적 사이의 거리(R)를 제공받고 상기 공격자산에 대한 표적의 진입 속도(V)를 계산하여 Fuzzy 입력 파라미터를 생성한 후, 선별된 공격 자산에 대하여 퍼지 추론 엔진(FIE:Fuzzy Inference Engine)에 적용하여 Fuzzy Rule에 따라 퍼지 추론(Fuzzy Inference) 기법에 의해 선별된 공격 자산에 대한 표적의 위협치를 정량적인 수치로 산출하는 기능; 및
    (c) 위협치 보정부에 의해 표적과 공격자산의 특성을 반영하여 상기 FIE 위협치 산출부로부터 제공된 위협치를 보정하여 위협가중치를 계산하고, 위협치 및 위협가중치를 더하여 보정된 위협치(= 위협치 + 위협가중치)를 계산하는 기능;
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020110044370A 2011-05-12 2011-05-12 대공 표적에 대한 위협평가 시스템과 방법 및 이를 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 KR101235149B1 (ko)

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