무인 전투기는 4차 산업 혁명 기술을 바탕으로 미래 전장에서 군이 사용할 수 있는 핵심 무기체계 중 하나이다. 특히 높은 자율성을 가진 무인 전투기는 지금까지 유인 전투기가 수행해오던 3D(Danger, Dull, Dirty) 임무를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 세계적으로 dogfight를 위한 인공지능 조종사 연구가 활발히 진행되고 그 효용성이 검증되면서 무인 전투기의 역할이 지속해서 확대되고 있다.
'Loyal Wingman'의 개념으로 개발되고 있는 무인 전투기는 기존 전투기보다 기동 성능은 낮지만 정찰 임무 수행과 유인 전투기의 무장 탑재를 보완하는 임무를 수행할 것이다. 또한, 조종사의 생존 가능성 문제가 고려되지 않고 낮은 비용 대비 높은 효과를 성취할 수 있는 이유로 적진 깊숙한 곳에서 운용될 것이다. 그러므로 무인 전투기는 적진에서 상대적으로 고기동성을 가진 적기와 조우할 가능성이 크다. 이러한 교전 상황에서 무인 전투기가 교전에서 승리하기 위해서는 아군 편대와 협업하여 교전을 수행하는 것이 중요하다.
본 논문에서는 무인 전투기 편대와 일반적인 전투기의 기동 성능 차이를 고려한 편대 전술 교전 모델 연구를 수행하였다. 스코어 함수 기반의 교전 알고리즘 모델을 다 대 일 교전이 가능하도록 확장하였고 편대 비행 알고리즘을 편대 전술 기동 모델에 적용하였다. 기본 전투기 기동을 분석하여 선회 성능에 영향을 미치는 기동 파라미터를 정의하였고, 주어진 교전 상황에서 선회 성능, 상대 거리, 교전 알고리즘 동작 시점과 같은 기동 파라미터에 대하여 적기를 격추할 수 있는 편대 대형의 영역을 분석하였다.
교전 기하와 편대 전술 기동 파라미터에 대해 교전 데이터셋을 확보하여 인공 신경망 학습을 수행하였다. 학습된 모델을 편대 전술 기동 모델로 사용하였으며, 편대 비행 알고리즘과 결합한 편대 전술 교전 모델을 통한 교전 성능을 분석하였다. 이를 통해 저 기동성의 무인 전투기 편대를 이용하여 고기동성을 가진 전투기와 다 대 일 교전을 위한 편대 전술 교전 모델 개발을 위한 방법론을 제시하였다.