사단급 무인항공기의 지상 표적 탐지모델 효과 분석에 관한 연구 = A Study on the Effectiveness Anaylysis of a Ground Target Detection Model for Division-Level UAV Operations

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 사단급 지역정찰 임무 수행을 가정한 시뮬레이션 환경에서 UAV 의 지상 표적 탐지 성능을 정량적으로 분석하고, 탐색 효율을 향상시킬 수 있 는 모델링 방안을 제시하였다. 이를 위해 탐지확률(Probability of Detection, )을 거리 함수로 정의하는 역 세제곱 법칙(Inverse Cube Law, ICL)을 기 반으로 하되, 기존 모델이 고려하지 못했던 지형, 기상, 운용자 요인을 고려한 통합 보정 계수 를 반영하였다. 본 연구의 핵심은     로 표현되 는 보정식을 통해 탐지확률이 단순히 거리나 고도에 의해서만 결정되지 않고 실제 환경 조건의 변화에 따라 조정된다는 것을 모형화한 것이다. 이러한 접 근은 기존 탐색이론이 해상 SAR(Search and Rescue) 환경을 전제로 단순화 된 확률식을 사용한 한계를 보완하고 UAV의 EO/IR 센서 운용과 환경 조건 변화에 따라 발생하는 현실적 감쇠를 반영할 수 있도록 개선하였다. 시뮬레이션은 AnyLogic 기반의 에이전트 기반 모델링(Agent-Based Modeling, ABM) 기법을 활용하여 구축되었다. 가상 전장은 가로, 세로 20km 크기의 평면으로 설정하였으며 UAV와 지상 표적을 각각 독립된 에이전트로 정의하여 상호작용을 모의하였다. UAV는 고도 1km, 속도 70km/h로 설정되 었으며, EO/IR 센서를 탑재하고 전방 시야각(Field of View, FOV) 60° 내에 서 탐색을 수행하였다. 탐색 패턴은 지역정찰 임무에 적합한 대표적 방식인 라운모어(ㄹ자형) 패턴과 나선형 패턴으로 구분하여 비교·분석하였다. 각 시나 리오는 동일한 초기 조건 하에서 100회 반복 수행되었으며, 탐지확률(), 탐 지 시간(), 탐색 효율(MOE = /)을 주요 성능 지표로 수집하였다. 연구 결과, 첫째, 보정 계수 의 크기가 증가할수록 탐지확률이 상승하고 탐지 시간은 단축되는 경향이 확인되었다. 이는 지형, 기상, 운용자 피로도와 같은 요인이 탐지 성능을 결정짓는 핵심 변수임을 정량적으로 보여주는 결과 이다. 둘째, 탐색 패턴 비교 결과, 라운모어 탐색은 나선형 탐색보다 평균 탐 지확률이 약 10~15%p 높고 탐지 시간이 짧았다. 이는 직교형 경로 구조를 갖는 라운모어 패턴이 단일 UAV 운용 환경에서 탐색 누락을 최소화하고, 주 어진 시간 내 목표지역을 효율적으로 커버하는 데 효과적임을 의미한다. 셋째, 분산분석(ANOVA) 및 Tukey HSD 사후검정 결과,  수준과 탐색 패턴 모두 탐지 성능에 유의한 영향을 미쳤으며, 특히 max -라운모어 조합에서 가장 높은 탐지 효율이 보였다. 이는 UAV의 탐지 성능이 단순히 센서 보정 계수나 탐색 패턴에 의해 독립적으로 결정되지 않고, 환경 조건과 탐색 전략의 결합 에 따라 상호작용 효과가 발생함을 시사한다. 또한, 민감도 분석을 통해  변 화에 대한 탐지확률의 편미분 값이 약 0~40km 범위에서 가장 크게 나타나 UAV 센서의 실질적 탐지 임계대역(critical band)을 제시하였다. 이러한 결과 는 지상 탐지확률이 고정값으로 주어졌던 기존 연구의 한계를 극복하고, 본 연구에서 제시한 탐지모델의 현실적 타당성을 제시한 것이다. 본 연구의 시사점은 세 가지로 요약된다. 첫째, 환경 감쇠 요인을 통합한  보정 계수를 도입하여 UAV 탐지모델의 현실성을 제고하였다. 둘째, 탐색 패 턴별 효율 비교를 통해 UAV의 지역정찰 운용 시 시간 제약 내 최적 탐색전 략 수립에 기여하였다. 셋째, ABM 시뮬레이션 기반의 정량적 분석을 통해 UAV 운용 계획, 정찰 임무 설계 등 군사적 의사결정 지원체계로 확장 가능한 기반을 마련하였다. 향후 연구에서는 다중 UAV 및 다중 센서 협동 운용, 실측 데이터 기반의 보정 검증을 통해 모델의 신뢰도와 실용성을 높일 필요가 있다. 이러한 확장 은 UAV 탐지모델이 단순 시뮬레이션을 넘어 지휘관의 실질적 의사결정 도구 로 발전하는 데 기여할 것이다. 주요어 : UAV, 탐지확률, 역 세제곱 법칙(ICL), 보정 계수, 탐색 패턴, ABM

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1.1. 연구 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구 범위 및 방법 3
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구 5
• 2.1. 탐색이론 개요 5
• 2.2. 탐지확률 모델 8
• 2.3. UAV 탐색 관련 선행연구 13
• 2.4. 본 연구의 차별성 15
• 제3장 시뮬레이션 실험 설계 및 수행 19
• 3.1. 시뮬레이션 환경 및 가정 설정 19
• 3.2. 실험 시나리오 설계 21
• 3.3. 실험 수행 절차 24
• 제4장 실험 및 결과 분석 26
• 4.1. 성능 평가 지표 26
• 4.2. 모형 검증 및 유효성 확인 28
• 4.3  민감도 분석 결과 30
• 4.4. 에 따른 실험 결과 및 분석 32
• 4.5 탐색패턴에 따른 실험 결과 및 분석 36
• 4.6  수준-탐색패턴 상호작용 효과 분석 40
• 제5장 결 론 44
• 5.1. 연구결과 요약 및 시사점 44
• 5.2. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 45
• 참고문헌 47
• Abstract 49