KR20220111348A - 몬테칼로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 - Google Patents
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Abstract
k-평균 클러스터링 알고리즘을 통해 다수 표적들에 대한 최적 조준점을 산출하는 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 조준점 판독 방법은, 사용자가 희망하는 피해정도에 따른 사격발수를 설정하는 단계, 상시 결정된 사격발수를 기반으로 조준점을 산출하는 단계, 상기 조준점과 표적간의 거리를 기반으로 살상범위를 산출 하는 단계, 상기 살상범위를 기반으로 피해효과를 추정하는 단계, 상기 피해효과가 조건에 충족되는 경우 시뮬레이션을 종료하고, 상기 피해효과가 조건에 미충족되는 경우 사격발수를 업데이트 하고 조준점 산출단계로 회귀하는 조준 충족여부 판단 단계를 포함한다.
Description
4차 산업혁명의 핵심기술이며 인명 및 전투효율성 중시하는 미래전 양상에서 군의 5대 게임체인저로 각광을 받는 드론봇 체계에 관한 것이다. 보다 상세하게는 드론봇 전투체계를 이용하여 ‘탐지-결심-타격’의 과정을 신속하게 지원하는 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
정찰용 드론봇 전투체계에서 주요기술 중 하나는 지능형 표적획득 및 처리기술이다. 현재 이 기술은 드론봇을 통해 적 부대의 위치와 규모 그리고 무장형태까지 탐지 및 식별이 가능하여, 공격 및 방어작전간 적의 기도를 파악하고 적의 강·약점을 신속하게 도출할 뿐만 아니라 실시간 작전계획 조정 및 수립을 통해 아군의 작전준비시간을 획기적으로 단축함으로서 지속적 공세적 작전수행이 가능하다. 특히, 표적을 탐지하고 효과적으로 타격하기 위하여, 표적위치, 표적유형, 표적규모 등의 표적정보를 비롯하여 타격수단의 사거리, 살상범위 등의 타격정보가 중요하며, 적시타격을 위해 표적정보 수집으로부터 타격까지 이르는 전 과정과 더불어 지휘관에 의해 진행되는 의사결정 시간의 최소화가 요구된다.
관련 기술로 중국공개특허 제 201810758867.1호(2018.07.11.)는 공격 무인 항공기의 전투 모의 훈련 시스템 및 방법에 관한 것이다. HLA/RTI에 기초한 분산 시뮬레이션을 기초로 하고, 공격 무인 항공기 형성 전투 모의 훈련 시스템 개발과 사용의 지도 근거로 삼을 수 있고, 개발 시스템으로 공격 무인 항공기 전술 협력 훈련, 작전 방안 추론 연습 및 장비 개선 최적화 등의 효과를 기대할 수 있는 발명이 있다.
또한, 중국등록특허 제 108319286호(2018.03.12.)는 강화 학습에 기반한 무인 항공 전투 기동 결정 방법을 제공한다. 항공기 플랫폼의 모션 모델을 확립한 후 항공 전투 상황에 영향을 미치는 모든 주요 요인을 분석하여 항공 전투 기동의 동적 퍼지 Q 학습 모델(dynamic fuzzy Q learning model)을 설계하는 강화 학습에 기반한다. 해당 발명은 항공전의 기동 자율 결정 수행에 있어 무인 항공기의 능력을 향상시킬 수 있으며 지속적인 시뮬레이션과 학습을 통해 무인 항공기의 의사결정 수준을 지속해서 개선할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
그러나, 드론봇 운용과정에서는 ‘탐지-결심-타격’의 과정을 실시간으로 지원하는 시스템이 아직 까지 부족하여 의사결정 시간이 상당히 소요되고, 연구가 미흡하여 적시성 및 정확성의 한계가 존재한다.
본 발명이 해결하려는 과제에 있어서, k-평균 클러스터링 알고리즘을 통해 다수 표적들에 대한 최적 조준점을 산출하는 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명이 해결하려는 과제에 있어서, 연성표적에 대한 살상범위는 칼튼피해함수 알고리즘을 적용하여 산출하는 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명이 해결하려는 과제에 있어서, 한 발이 아닌 다수 사격발수에 따른 중첩 살상효과를 구현하기 위하여 전투효과분석에 사용되는 생존이론을 적용하는 방법, 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출방법은, 사용자가 희망하는 피해정도에 따른 사격 발수를 설정하는 단계;
상기 설정된 사격 발수를 기반으로 조준점을 산출단계;
상기 조준점과 표적간의 거리를 기반으로 살상범위를 산출 단계;
상기 살상범위를 기반으로 피해효과를 추정하는 단계; 및
상기 피해효과가 조건에 충족되는 경우 시뮬레이션을 종료하고,
상기 피해효과가 조건에 미충족되는 경우 사격발수를 업데이트하고 조준점 산
출단계로 회귀하는 조준 충족여부 판단 단계; 를 포함하는 것으로 구성된다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출 시스템은 사용자가 희망하는 피해정도에 따른 사격 발수를 설정하는 사격발수 설정부;
상기 설정된 사격 발수를 기반으로 조준점을 산출하는 조준점 산출부;
상기 조준점과 표적간의 거리를 기반으로 살상범위를 산출 하는 살상범위산출부;
상기 살상범위를 기반으로 피해효과를 추정하는 피해효과 추정부; 및
상기 피해효과가 조건에 충족되는 경우 시뮬레이션을 종료하고,
상기 피해효과가 조건에 미충족되는 경우 사격발수를 업데이트하고 조준점 산출단계로 회귀하는 조준 충족여부 판단부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적조준점 산출 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체가 제공될 수 있다.
본 발명에 따르면, 드론본 전투체계를 운용하여 적 표적의 위치정보를 수집하였을 경우, 사용자가 요구하는 표적의 피해수준을 충족하는 동시에 신속하고 정확하게 타격하기 위한 사격발수 및 조준점 위치를 자동으로 산출할 수 있다.
도면1 . 본 발명의 일 실시예에 따른 몬테카를로 기반의 최적 조준점 산출 방법을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도면2. 본 발명의 일 실시예에 따른 k-클러스터링에 의한 클러스터를 산출한 도면이다.
도면3. 본 발명의 다른 실시예에 따른 몬테카를로 기반의 최적 조준점 산출 시스템을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도면2. 본 발명의 일 실시예에 따른 k-클러스터링에 의한 클러스터를 산출한 도면이다.
도면3. 본 발명의 다른 실시예에 따른 몬테카를로 기반의 최적 조준점 산출 시스템을 예시적으로 나타낸 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 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. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하, 본 발명에 해당하는 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 최적의 조준점 산출방법을 설명하기 위하여 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.
몬테카를로 시뮬레이션은 난수를 적용한 시뮬레이션을 통해 확률적 의미를 도출하는 방법이다. 본 발명에서는 이것을 각 단계에 적용하여 전장의 불확실성을 시뮬레이션에 반영하였다. 전장의 불확실성은 크게 탄도가 갖는 타격수단의 오차와 표적이 갖는 피해오차로 구분된다. 가상 무기체계에 대한 모델링을 위해서 포탄의 탄도오차, 우발오차, 원형공산오차, 그리고 살상확률을 적용하였고, 연성표적에 대한 살상확률을 기초로 피해함수를 적용하여 피해유형을 구분하였다. 피해유형은 무피해, 경상, 중상, 그리고 사망으로 구분하였으며 균등분포의 난수를 생성하여 피해유형을 판단하고, 임무수행의 가능여부를 기준으로 적부대의 피해효과를 확률적으로 산출하였다.
본 발명은 지상 다수 연성 표적에 대하여 사용자가 요구하는 표적의 피해수준을 충족하기 위한 최적 사격발수 및 조준점을 산출하기 위한 것이며 총 5단계로 구성되어 있다. 도면 1은 본 발명을 포함하는 최적 조준점 산출하는 방법을 나타낸 것이다.
시작에 앞서 표적위치를 확보하고 좌표로 전환한 것을 가정하였다. 표적의 위치가 좌표로 전환되면 이러한 표적에 대한 사용자의 의도를 충족시키기 위해 몬테카를로 시뮬레이션이 개시된다.
1단계. 사격발수 설정
사용자의 의도를 충고하는 사격발수, k값을 설정하는 것으로 시작된다. 초기값은 1로 하였으며 이 값을 기초로 조준점 산출과 살상범위 그리고 피해효과를 추정하는 각 단계가 진행된다. 이하에서 계속해서 설명하겠지만, 최종적으로 도출된 피해효과가 사용자가 설정한 초기값을 만족하지 못하는 경우 본 단계로 회귀하여 다시 조준점산출, 살상범위산출, 피해효과 추정단계가 진행된다. 재산출된 피해효과가 사용자가 설정한 조건을 만족하면 시뮬레이션이 종료된다.
2단계. 조준점 산출
가상 무기체계의 살상범위를 기초로 다수 표적들에 대한 최적 조준점을 산출하기 위해 비지도학습의 k-평균 클러스터링 알고리즘을 적용한다. 이것은 주어진 임의의 데이터를 유사도(Similarity)에 기초하여 제시된 k값을 기반으로 k개의 클러스터로 데이터를 자동 분할하는 기법이다. 자동 분할된 k개의 클러스터는 3단계에서 진행될 살상범위와 연관된다.
[수학식 1]
수학식 1을 통해서 자동 분할이 진행된다. 임의의 연성표적의 n개 위치정보의 데이터집합인 I가 존재한다. (I = { x1, x2, x3, ······· xn}) I와 within-cluster-scatter의 합이 최소화되는 k개의 클러스터의 산출을 통하여 분할이 진행된다 k는 사격발수이며, S는 k에 따른 살상범위 내의 연성표적의 집합이다. 
는 클러스터 내 연성표적 위치정보의 평균값으로, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 산출된 최종 조준점은 
으로 표현된다. 도면 2는 임의의 난수 데이터에 대하여 k가 3일때의 클러스터를 나타낸 것이다.
3단계. 살상범위 산출
최적의 조준점이 산출된 다음 살상범위를 산출한다. 일반적으로 표적은 표적의 고유성질을 기초로 전차, 장갑차와 같이 장갑을 장착한 경성표적(Hard Target)과 사람과 같이 장값이 없는 비경성표적, 연성표적(Soft Target)으로 구분된다. 연성표적에 대한 살상범위는 칼튼피해함수 알고리즘을 적용하며, 본 발명에 관해서도 표적을 연성부대로 설정하였으므로 칼튼피해함수(Carlton Damage Function)를 적용하였다. 경성표적에 대한 살상범위를 산출할 경우, 쿠키커터(cookie-cutter) 알고리즘을 적용할 수 있다. 칼튼피해함수는 무기체계가 가지고 있는 고유한 살상범위와 탄착지점으로부터 표적간의 거리에 따라 변화하는 살상정도를 살상확률로 표현한 것이다. 본 발명에서 몬테카를로 시뮬레이션 수행간에 탄도오차, 우발오차, 원형공산오차를 고려하여 아래식으로 표현하였다.
[수학식 2]
여기서, x, y는 표적의 공간상의 수평 및 수직 위치정보를, δx, δy는 포탄의 탄착지점과 표적간의 수평 및 수직거리차이를, ?ζx, ζy 는 가상 무기체계가 가지는 고유한 수평 및 수직 살상범위를 나타낸다. 또한, ?σbx 및 σby는 탄도오차의 수평 및 수직방향의 오차를, ?σcx 및 σcy는 원형공산오차의 수평 및 수직방향의 오차를, 그리고 σi는 우발오차를 각각 나타낸다. 위 수학식 (2)에 의해 산출된 살상확률은 0 ~ 1 의 확률값으로 표현되고, 표적에 대한 살상확률 및 가상공간 상에서 살상범위가 산출된다.
4단계. 피해효과 추정
살상범위는 타격수단에 의해 산출되는 반면에, 피해효과는 표적에 의해 산출된다. 전장의 불확실성을 근접하게 모의하기 위하여 살상범위와 피해효과를 구분하고 난수를 통해 두 요소를 연결하였다. 또한, 본 논문은 한발이 아닌 다수 사격발수에 따른 중첩 살상효과를 구현하기 위하여 전투효과분석에 사용되는 생존이론(Driels, 2004; Fager, 2007)을 적용하였다. 수학식 (2)에 제시된 한발에 대한 살상효과를 고려하여, k 발의 사격발수를 적용하였을 경우 x,y 위치의 연성표적에 적용되는 최종 살상확률, Pk(x,y) 는 수학식 (3)에 의해 산출되었다.
[수학식 3]
최종 살상확률을 기초로 적 병사의 피해유형을 판단하기 위하여, 두 개의 균등분포 난수 q1 및 q2를 생성하였다. 이때 q1≤Pk 일 경우 피해가 존재한 것으로, 그렇지 않은 경우는 피해가 없는 것으로 설정하였다. 피해가 존재할 경우는 표 1에 제시된 바와 같이 난수 q2에 의해 피해유형이 결정되도록 하였다.
[표 1] q2에 따른 피해유형
피해유형의 범위는 경상의 경우는 0 ~ 0.4, 중상의 경우 0.4 ~ 0.8, 그리고 사망의 경우는 0.8 ~ 1로 설정하였다. 예를 들어, Pk가 0.7일 때 q1이 0.54가 나올 경우 피해가 존재하게 되고, q2가 0.62인 경우에는 피해유형이 중상으로 표현된다.
부대의 피해효과는 해당 부대의 임무수행 수준과 연관이 있는 것으로 가정하여, 임무수행 수준이 낮을 경우 피해효과가 큰 것으로, 반대로 임무수행 수준이 높을 경우 피해효과가 낮은 것으로 설정하였다. 임무수행 수준은 병사의 피해유형에 따라 무피해 혹은 경상의 경우 임무 수행이 가능한 것으로, 중상 혹은 사망의 경우 임무수행이 불가한 경우로 설정하였다. 임무수행 가능여부는 식(4)의 피해함수, D(Pk ,q1, q2)에 의해 결정되었다.
[수학식 4]
모든 병사의 임무수행 가능여부를 분석하여 부대의 피해효과는 수학식(5)에 제시된 바와 같이 전체 병사수 N 대비 모든 병사의 피해함수 합의 비율로 산출하였다. 또한, 수학식(6)에 지시된 바와 같이 NMC 횟수의 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 추정된 각 피해효과의 평균값을 최종적인 피해효과 
로 산출하였다.
[수학식 5]
[수학식 6]
5단계. 조건충족 여부 판단단계
산출된 적부대의 최종적인 피해효과(
)가 사용자의 요구수준을 충족하는지 판단하는 단계가 진행된다. 도면 1에 나타난 바와 같이, 사용자의 요구수준을 충족하지 못하는 경우 사격발수를 재설정하는 단계로 회귀하게 된다. 이 때 사격발수는 식(7)에 설정된 것과 같이 업데이트 된다.
[수학식 7]
여기서, α는 업데이트 비율로 가상무기체계의 1발당 살상효과를 고려하여 설정되었다. 업데이트된 사격발수 
에 의해 몬테카를로 시뮬레이션이 재실행 되고 새로운 조준점, 살상범위, 그리고 피해효과를 다시 산출하게 된다. 만약 적 부대 피해수준에 대한 사용자의 의도를 충족하였을 경우, 사격발수 
및 조준점 
을 최종적으로 제공하며 시뮬레이션은 종료가 된다.
본 발명의 다른 실시예로서 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출 시스템이 존재한다. 도면 3은 최적 조준점 산출 시스템의 개요를 나타낸 것이며, 사격발수 산출부, 조준점 산출부, 피해효과 추정부, 조건충족여부 판단부로 구성된다.
최적 조준섬 산출 시스템의 각 구성의 구현 방법은 전술한 최적 조준섬 산출방법의 구현 방법과 동일하다. 또한 구현 방법을 한정, 부가한 모든 설명내용은 최적 조준점 산출 시스템에도 적용될 수 있다.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
본 발명에서 기술한 모든 예시적인 내용이나 예시들은 단순히 본 발명을 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의하여 한정되지 않는 이상 상기 예시적인 내용이나 예시로 인해 본 발명의 범위가 제한되는 것은 아니다.
따라서 본 발명의 기술적 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어서는 아니되며 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 특허청구범위와 균등한 또는 이와 등가적으로 변경되는 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
S11 .. 사격발수 설정단계 S12 .. 조준점 산출단계
S13 .. 살상범위 산출단계 S14 .. 피해효과 추정단계
S15 .. 조건충족 여부 판단단계
21 .. 사격발수 설정부 22 .. 조준점 산출부
23 .. 살상범위 산출부 24 .. 피해효과 추정부
25 .. 조건충족 여부 판단부
S13 .. 살상범위 산출단계 S14 .. 피해효과 추정단계
S15 .. 조건충족 여부 판단단계
21 .. 사격발수 설정부 22 .. 조준점 산출부
23 .. 살상범위 산출부 24 .. 피해효과 추정부
25 .. 조건충족 여부 판단부
Claims (11)
- 사용자가 희망하는 피해정도에 따른 사격 발수를 설정하는 단계;
상기 설정된 사격 발수를 기반으로 조준점을 산출단계;
상기 조준점과 표적간의 거리를 기반으로 살상범위를 산출 단계;
상기 살상범위를 기반으로 피해효과를 추정하는 단계; 및
상기 피해효과가 조건에 충족되는 경우 시뮬레이션을 종료하고,
상기 피해효과가 조건에 미충족되는 경우 사격발수를 업데이트하고 조준점 산
출단계로 회귀하는 조준 충족여부 판단 단계; 를 포함하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출방법 - 제 1항에 있어서,
상기 최적 조준점 산출단계는 k-평균 클로스터링(k-mean clustering) 알고리즘을 적용하는 최적 조준점 산출방법
- 제 1항에 있어서,
상기 살상범위 산출단계는 칼튼피해함수를 적용하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출방법
- 제 1항에 있어서,
상기 피해효과 추정단계는 전투효과분석에 사용되는 생존이론을 적용하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출방법
- 제 1항에 있어서,
상기 사격발수 업데이트는 사용자 설정조건과 초기설정된 사격발수의 차이를 고려하여 산출하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출방법
- 제 1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
- 사용자가 희망하는 피해정도에 따른 사격 발수를 설정하는 사격발수 설정부;
상기 설정된 사격 발수를 기반으로 조준점을 산출하는 조준점 산출부;
상기 조준점과 표적간의 거리를 기반으로 살상범위를 산출 하는 살상범위산출부;
상기 살상범위를 기반으로 피해효과를 추정하는 피해효과 추정부; 및
상기 피해효과가 조건에 충족되는 경우 시뮬레이션을 종료하고,
상기 피해효과가 조건에 미충족되는 경우 사격발수를 업데이트하고 조준점 산출단계로 회귀하는 조준 충족여부 판단부; 를 포함하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출시스템
- 제 7항에 있어서,
상기 최적 조준점 산출부는 k-평균 클로스터링(k-mean clustering) 알고리즘을 적용하는 최적 조준점 산출시스템
- 제 7항에 있어서,
상기 살상범위 산출부는 칼튼피해함수를 적용하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출시스템
- 제 7항에 있어서,
상기 피해효과 추정부는 전투효과분석에 사용되는 생존이론을 적용하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출시스템
- 제 7항에 있어서,
상기 사격발수 업데이트는 사용자 설정조건과 초기설정된 사격발수의 차이를 고려하여 산출하는 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출시스템
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210014476A KR102496737B1 (ko) | 2021-02-02 | 2021-02-02 | 몬테칼로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210014476A KR102496737B1 (ko) | 2021-02-02 | 2021-02-02 | 몬테칼로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220111348A true KR20220111348A (ko) | 2022-08-09 |
| KR102496737B1 KR102496737B1 (ko) | 2023-02-07 |
Family
ID=82844511
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210014476A KR102496737B1 (ko) | 2021-02-02 | 2021-02-02 | 몬테칼로 시뮬레이션 기반의 최적 조준점 산출 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102496737B1 (ko) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101249804B1 (ko) * | 2012-04-03 | 2013-04-03 | 국방과학연구소 | 스토캐스틱 간접사격 시뮬레이션 모델에서 다대다 무기효과를 산출하는 방법 |
| KR101355932B1 (ko) * | 2013-06-14 | 2014-01-29 | 국방과학연구소 | 무기의 지역표적에 대한 무기효과를 계산하는 방법 |
| JP2014173806A (ja) * | 2013-03-12 | 2014-09-22 | Mitsubishi Electric Corp | シミュレーション実行方法 |
| KR102130664B1 (ko) * | 2019-06-25 | 2020-07-06 | 대한민국 | 영상정보에 기초한 자율 전차탐지 및 조준점 탐색방법 |
-
2021
- 2021-02-02 KR KR1020210014476A patent/KR102496737B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101249804B1 (ko) * | 2012-04-03 | 2013-04-03 | 국방과학연구소 | 스토캐스틱 간접사격 시뮬레이션 모델에서 다대다 무기효과를 산출하는 방법 |
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| KR101355932B1 (ko) * | 2013-06-14 | 2014-01-29 | 국방과학연구소 | 무기의 지역표적에 대한 무기효과를 계산하는 방법 |
| KR102130664B1 (ko) * | 2019-06-25 | 2020-07-06 | 대한민국 | 영상정보에 기초한 자율 전차탐지 및 조준점 탐색방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102496737B1 (ko) | 2023-02-07 |
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