유·무인 복합체계 협업 시나리오 모델링을 위한 행위자 기반 시뮬레이션 구조

현철¹^{, *} ; 김동건¹ ; 김현승² ; 정동민¹

1LIG넥스원 해양연구소 수석연구원
2LIG넥스원 해양연구소 선임연구원

An Agent-based Simulation Structure for Modeling Collaborative Scenarios of Manned-unmanned Systems

Chul Hyun¹^{, *} ; Donggeon Kim¹ ; Hyunseung Kim² ; Dongmin Jeong¹

1Chief research engineer, Maritime R&D Center, LIG Nex1
2Research engineer, Maritime R&D Center, LIG Nex1

Correspondence to: ^*Chul Hyun Maritime R&D Center, LIG Nex1 333 Pangyo-ro, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, 13488, Republic of Korea Tel: +82-31-5178-4293 Fax: +82-31-5179-7086 E-mail: chul.hyun@gmail.com

초록

미래 전장은 유·무인 복합체계의 통합 운용을 전제로 더욱 복잡하고 동적으로 변화하고 있다. 그러나 기존 시뮬레이션 모델은 개별 체계 성능이나 단일 작전 개념에 치중해, 플랫폼 간 협업과 상호작용을 충분히 반영하기 어렵다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 행위자 기반 시뮬레이션 구조를 제안한다. 구조는 역할 기반 모델링, 모듈형 상호작용, 시나리오 중심 구성으로 설계되며, 실제 구현보다는 기획 및 검토 단계에서 운용 개념 정립을 지원한다. 또한 해상 플랫폼, 무인수상정, UAV, 기만체가 포함된 복합 시나리오 사례를 통해 적용 가능성을 제시한다. 본 논문은 체계 수준을 넘어 협업 기반 시뮬레이션의 필요성을 강조하고, 다양한 전장 환경에 활용 가능한 프레임워크 개념을 정립한다.

Abstract

Future battlefields are becoming increasingly complex with the integrated use of manned and unmanned systems. Yet conventional simulations, focused on individual performance or single mission concepts, struggle to reflect collaboration among diverse platforms. This study proposes an agent-based simulation framework built on role-based modeling, modular interaction, and scenario-driven composition, aimed at supporting concept development in the planning stage. A scenario with naval platforms, unmanned surface vessels, UAVs, and decoys illustrates its applicability. The paper emphasizes the need for collaboration-oriented simulation and contributes to defining a framework adaptable to diverse operational environments.

Keywords:

Manned-unmanned Systems, Agent-based Simulation, Collaborative Scenario Modeling, Role-based Modeling, Battlefield Simulation Framework

키워드:

유·무인 복합체계, 행위자 기반 시뮬레이션, 협업 시나리오 모델링, 역할 기반 모델링, 전장 시뮬레이션 구조

References

V. Jnitova, S. Elsawah, and M. Ryan, “Review of Simulation Models in Military Workforce Planning and Management Context,” The Journal of Defense Modeling and Simulation, Vol. 14, No. 4, pp. 447–463, 2017. [https://doi.org/10.1177/1548512917704525]
J. M. Carboni, “The Effect of Modeling Simultaneous Events on Simulation Results,” M.S. thesis, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Air Force Institute of Technology, Wright-Patterson AFB, OH, USA, Mar. 2019.
X. Song, Y. Wu, Y. Ma, Y. Cui, and G. Gong, “Military Simulation Big Data: Background, State of the Art, and Challenges,” Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2015, Article ID 298356, 2015. [https://doi.org/10.1155/2015/298356]
H. Shi, S. Li, Z. Huang, S. Li, and A. L. Y. Zhou, “Manned and Unmanned Aerial Vehicles Cooperative Combat Framework Based on Large Language Models,” International Council of Aeronautical Science: School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, pp. 2–23, 2024.
H. Hua, F. Zhu, Y. Yao, and W. Tang, “Multi-agent Dynamic Interaction in Simulation of Complex Adaptive Systems,” in Proceedings of the 16th International Conference on Advances in System Modeling and Simulation (SIMUL 2024), IARIA, 2024.
J. McAffer, A Simulation System Based on the Actor Paradigm, Defence Research Establishment Ottawa (DREO), Technical Note DREO-TN-89-4, Ottawa, Canada, Feb. 1988.