강화학습 기반 공중교전 알고리즘 연구

Abstract

기술의 발전은 공중교전의 양상을 급격히 변화시켜왔다. 미사일의 등장으로 인해 공중전에서 기총 기반 그접 공중교전의 중요성은 떨어져가는 것처럼 보였다. 하지만 스텔스 기술과 전자전 기술의 발전은 전투기 간의 탐지를 어렵게 하여 장거리에서 적 전투기의 발견을 어렵게 만들었다. 이는 전투기가 전장에서 예상하지 못한 근접 교전 상황에 놓일 수 있는 가능성을 증가시켜 근접 공중 교전이 여전히 중요하도록 만들었다. 근접 공중교전에서 적기에 대한 우위를 점하기 위해 다양한 상황에서 적절한 기동을 수행하기 위한 명령이 생성되어야 한다. 이를 위해 다양한 자율교전 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 강화학습은 다양한 상태에서 최적의 Action을 선택하도록 함으로 공중교전에 적용하기 적합하다고 판단된다. 본 논문은 강화학습의 기법 중 하나인 Q-learning을 기반으로 한 근접 공중교전 알고리즘 연구에 대해 소개한다.