지지기반벡터를 이용한 전투기 조종사 행위 자동 생성

Abstract

항공우주분야에서 다양한 시나리오를 실험해 볼 수 있는 현실이 반영된 시뮬레이션의 개발은 비용 및 안전성 측면에서 필수적이다. 사실적이고 정확한 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 실제 상황과 흡사한상황 구현과 전투기 조종사와 유사한 수준의 행위 생성이 가능한 객체 모델이 필요하다. 따라서 본 연구는 통계적 학습 방법 중 하나인 지지기반벡터를 사용하여 조종사 행위 생성 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 성능을 평가하기 위해 국방과학연구소 관급 시뮬레이션을 통해 수집된 데이터를 사용하여 상태 변수를 기반으로 행위 변수를 예측하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 상태 변수와 행위 변수 사이에 유의미한 상관관계가 있음을 확인하였으며, 양질의 데이터 확보 및 계층적 판단 모형 등 모형의 발전을 통해 더 좋은 성능을 가질 수 있을 것으로 예상된다.;In aerospace domain, developing a realistic simulator which can be used for testing various scenarios becomes necessary due to the cost and safety. To implement such accurate simulator, it is required to build not only situation that is similar to the actual combat fields, but also a model that can generate behavior similar to the actual fighter pilot. Therefore, in this research, we proposed a behavior generation model based on support vector machine, which is one of statistical learning methods. Then, to evaluate the performance of the proposed model, data acquired from a simulator provided by Advanced Defense Agency is used. From the experiment, it is confirmed that it is reasonable to use statistical learning methods, and it is expected that by enhancing the proposed model by acquiring better data and using hierarchical models, improved performances can be achieved in the future.