In this dissertation, we have covered the results of some useful techniques for constructing a weapon control system for future ballistic missile defense systems. The future ballistic missile defense systems will focus on how effectively the defender can track and intercept a large number of simultaneous missile attacks. In order to accomplish this, first, the sensor resource assignment problem through automatic target handover is solved by Mixed Integer Linear Programming (MILP) and compared with the First-In-First-Out greedy algorithm as of heuristic technique to achieve seamless target tracking in networked radar systems. Secondly, for the effective trajectory and impact point prediction, which are the prerequisite of the previous task, we applied the well-known machine learning techniques that were not considered in the past as of model-free approach. The Recurrent Neural Network (RNN) and the Long-Short Term Memory (LSTM) method, which is suitable for time series data processing, were considered for trajectory and impact point estimation. The applicability of the technique is verified by using a simulation of the ballistic missile trajectory generator. In the appendix, a concept of distributed command system is established and its applicability was verified by the heuristic weapon-target assignment algorithm for the low layer air defense systems to be constructed.
이 논문에서는 탄도미사일 방어를 위해 앞으로 구축해나갈 교전통제시스템을 구성하는데 있어, 도움이 될 유용한 기법들에 대한 연구 결과를 망라하였다. 복잡해지는 안보상황과 나날이 발전해가는 과학기술을 고려했을 때, 앞으로의 탄도미사일 방어시스템은 동시다발적으로 날아오는 다수의 유도탄을 효과적으로 추적하고 잘 요격할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 이에 기여하기 위해 본 연구에서는 첫째, 네트워크로 구축된 레이더 시스템간 끊김없는 표적 추적을 위해, 자동 표적 인계를 통한 센서자원 할당 문제를 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)으로 구성하여 해결하고, 이를 휴리스틱 기법 중 하나인 선입선출 욕심쟁이 알고리즘(First-In First-Out Greedy Algorithm) 으로 비교하였다. 두번째로는 첫 번째 과제의 선결조건인 효과적인 표적 추적과 궤적 예측을 위해 그동안 고려되지 않았던 인공지능 기법, 그 중에서도 시계열 데이터 처리에 적합하다고 알려진 순환신경망 기법, 그 중에서도 Long-Short Term Memory(LSTM) 네트워크를 이용한 궤적예측기법의 적용가능성에 대해 실험하고 이를 검증하였다. 한편, 부록으로는 앞으로 구축될 다층 대공방어시스템의 하층방어를 위한 분산 지휘체계의 구성 개념 및 무기자원할당 알고리즘을 휴리스틱 기법으로 구현하고 검증하였다. 본 연구는 현재의 인간 중심적 교전통제체계를 컴퓨터 기반의 자동 교전통제체계로 전환하는데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.