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유전자 알고리즘을 이용한 한국형 미사일 방어체계 최적배치에 관한 연구 = A Study on optimal allocation of Korea Air and Missile Defense System using genetic algorithm

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	유전자 알고리즘을 이용한 한국형 미사일 방어체계 최적배치에 관한 연구= A Study on optimal allocation of Korea Air and Missile Defense System using genetic algorithm/ 윤승환.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2014.
형태사항 :	57 p.; 26 cm.
총서사항 :	석사학위논문
일반주기 :	지도교수: 김수환
학위논문주기 :	학위논문(석사) -- 국방관리대학원,: 운영분석전공, 2014
개인저자 :	윤승환
언어	한국어

원문
원문보기 :	유전자 알고리즘을 이용한 한국형 미사일 방어체계 최적배치에 관한 연구 = A Study on optimal allocation of Korea Air and Missile Defense System using genetic algorithm 유전자 알고리즘을 이용한 한국형 미사일 방어체계 최적배치에 관한 연구 = A Study on optimal allocation of Korea Air and Missile Defense System using genetic algorithm

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현재 대한민국의 방공전력의 주력은 저고도 요격무기인 패트리어트 미사일(PAC-2)로써 저고도 항공기 방어 위주이다. 반면 탄도미사일을 요격 가능한 방어 시스템이 전무한 실정이다. 북한은 스커드 미사일 600여기와 노동미사일 200여기 등 800기 이상의 탄도 미사일과 고체추진 단거리 미사일 KN-02를 다량 보유하고 있으며, 한반도는 남북으로 약 1000km로 종심이 비교적 짧고 국가 기능이 집중되어 있는 수도권 지역이 군사분계선으로부터 불과 40km밖에 떨어져 있지 않아 미사일 공격의 위협은 심각하다고 볼 수 있다. 만약, 북한이 핵 ? 생화학 탄두를 장착한 탄도 미사일로 유사시 우리나라를 공격한다면 그 피해는 실로 엄청날 것이며, 전쟁수행에 있어서 주도권 확보에 심대한 영향을 미칠 수 있을 것이다.
탄도미사일 방어는 기술적으로 상당히 어려운 것으로 알려져 있다. 탄도 미사일이 낙하시에는 초당 3km 속도로 목표를 향해 떨어지고 탄체가 항공기에 비해서 작기 때문에 요격 이전 탐지에도 어려움이 따른다. 따라서 어떠한 탄도 미사일에 대한 요격 확률을 높이기 위해서는 여러 단계에 걸친 요격 시스템 구축이 요구된다. 이를 위해서 새로이 구축이 논의되고 있는 한국형 미사일 방어체계(KAMD : Korea Air and Missile Defense)는 고고도부터 요격을 시도하는 다층 미사일 방어 체계가 핵심개념이다.
한국형 미사일 방어체계를 구성하는 요격체계는 현재 논의가 진행중이며 다양한 무기체계가 고려되고 있다. 도입 무기가 확정되면, 다양한 능력의 무기체계를 어떻게 적절히 배치할 것인가? 라는 문제에 봉착하게 될 것이다. 본 연구에서는 여러 단계의 요격을 가정하고 각 종류별 요격 무기 체계에 의해 대한민국 영토를 공격하는 모든 탄도 미사일에 대해 요격이 가능하도록 하는 방안을 연구하였다.
기존 미사일 방어문제에서는 지역담당(Set Covering)모형을 이용하여 단일 혹은 추가전력을 고려한 요격무기 배치문제를 연구하였다. 지역담당문제는 어떠한 지역에서 각 고객에 대한 서비스 설비의 배치를 고려하는 것으로써, 군사 시설 배치 분야를 포함한 폭넓은 분야에 걸쳐 응용되고 있는 모형이다. 지역 담당 문제는 NP-complete 문제로써 해법으로 여러 가지 휴리스틱 기법이 적용되어 왔다. 특히, 메타 휴리스틱 중 유전자 알고리즘은 1975년 J. H. Holland에 의해 최초로 제안된 후 최적화, 컴퓨터 공학 등 폭넓은 분야에서 널리 응용되었다.
본 연구에서는 다중 요격이 가능하고 전체 요격확률을 최대화하는 수리모형을 구축하고 유전자 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 또한 상용 최적화 툴인 GAMS(General algebraic modeling system)의 결과와 비교 분석하여 알고리즘의 우수성을 증명한다.

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