무인전투기의 최적 행위 도출을 위한 사례 기반 추론 기법

Abstract

최근 무인이동체 관련 기술이 주목 받음에 따라 인간 조종사의 참여 없이 자율적으로 행동하는 이동체를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 알고리즘이 제안되어 왔지만 정확도 대비 높은 복잡도로 인해 실제 상황에서의 활용이 제한되어왔다. 특히, 전투기 조종의 경우 긴급한 상황에서 빠른 판단을 요구하기 때문에 정확도만큼이나 최적 행위 도출에 소요되는 시간이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 사례 기반 추론 기법을 활용하여 높은 정확도로 빠르게 최적 행위를 도출할 수 있는 방법론을 제안한다. 구체적으로 기존 전투 로그를 교전지식 형태로 저장하여 새로운 상황이 주어졌을 때 유사한 상황의 교전지식을 검색하여 이를 토대로 최적 행위를 도출하는 방식을 이용한다. 전투 로그를 활용한 성능 비교 실험에서 제안 방법론은 비교 방법론 대비 견줄만한 정확도와 빠른 시간을 보였다. 추후 무인전투기뿐만 아니라 무인이동체 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, technologies related to unmanned vehicles are getting attention, and research on automated vehicles are widely conducted. Although various algorithms have been proposed, their practical usage is limited as higher accuracy requires higher complexity. Particularly, it is important to infer decisions in a real-time manner for unmanned combat aerial vehicles (UCAV) as much as to obtain high accuracy of the decisions. Therefore, we propose a method for inferring optimal behavior of UCAV using case-based reasoning methods, where the optimal behavior is determined rapidly with comparable accuracy. Specifically, the proposed method infers the optimal behavior by searching similar situations with behaviors from database, where previous combat logs are stored in the form of cases. From the experiments using combat logs, the proposed method outperformed the compared methods in terms of both prediction time and accuracy. It is expected that the adoption of the proposed method to UCAV will contribute to the advances in the unmanned vehicle technology.