드론의 폭탄 투하 공격에 대응하기 위한 지상무인무기체계의 심층 강화학습기반 회피기동 연구

박승진; 마정목

doi:10.5762/KAIS.2024.25.9.684

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박승진 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제25권 제9호

발행연도: 2024.9

수록면: 684 - 693 (10page)

DOI: 10.5762/KAIS.2024.25.9.684

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러시아 우크라이나 전쟁이 발발하면서 기존에는 볼 수 없었던 전쟁 양상이 나타났다. 특히 우크라이나군은 드론을 폭탄 투하 수단으로 사용하여 러시아 전차에 큰 피해를 주었다. 이러한 전쟁양상을 배경으로 앞으로 발전할 지상무인 무기체계가 이에 대응할 수 있도록 심층 강화학습 기반 회피기동 모델을 제안한다. 본 연구에서는 3차원 시뮬레이션 공간에 지상무인무기체계, 폭탄, 그리고 폭탄을 피해 도달해야 할 목적지를 정의하였다. 다음으로 이를 심층 강화학습에 적용하였으며, 학습의 효과를 높일 수 있도록 ‘점진적 목표증가 기법’을 고안 및 적용하였다. 그리고 학습 및 평가를 통해서 심층 강화학습 기반 회피기동 모델의 성능과 ‘점진적 목표증가 기법’의 효과를 확인하였다. 그 결과 지상무인무기체계가 폭탄을 피해 목적지까지 81.3%의 확률로 도착하는 것을 확인했다. 또한 ‘점진적 목표증가 기법’을 적용하지 않으면 학습에 따른 획득 보상이 낮을 뿐 아니라, 지상무인무기체계가 폭탄을 피해서 목적지에 도달하지 못하는 것을 확인하여 그 효과를 검증하였다. 향후 본 연구가 지상무인무기체계의 생존성을 높이는 데에 도움이 되기를 기대한다.

#Reinforcement Learning #Proximal Policy Optimization #Evasion Maneuver Technique #Sparse Reward Environment #Gradual Goal Increase Technique

참고문헌 (12)

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J. W. Lee, W. R. Jung, K. H. Kim, E. G. Cho, “Future Tank Development Strategies Examined Through the Ukraine-Russia War”, Defense & Technology, No.531, pp.88-95, 2023.

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J. I. Park, IUsing Bombs to Clear Mines? Ukrainian Forces Drop Bombs from Drones to Clear Russian Mines, Now News, 2023, Available From: https://nownews.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20230911601005 (accessed September 27, 2023)

D. G. Yeo, “Ship Collision Avoidance Simulation Using Deep Reinforcement Learning.” Domestic Master's Thesis, Graduate School of Korea Maritime and Ocean University, 2020. Busan.

D. H. Kim, S. U. Lee, J. H. Nam, Y. Furukawa, "Determination of Ship Collision Avoidance Path using Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm", Journal of the Society of Naval Architects of Korea, Vol.56, No.1, pp.58-65, 2019. DOI: https://doi.org/10.3744/SNAK.2019.56.1.058

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