심층 학습 데이터셋 구축을 위한 유도탄 노즈 형상 변화 모델링

Abstract

최근 수 년간 인공신경망 및 심층학습을 적용해 임의의 형상에 대한 공기역학적 특성을 예측하고자하는 연구가 다수 진행되어왔다. 하지만 천음속/초음속 등의 극한의 운용 환경에서 삭마와 구조변형 등의 비선형적인 유도탄 형상 변화 시 발생하는 정밀한 공력 특성 변화를 예측하는 연구는 제한적이다. 공력 특성 변화를 예측하기 위해 심층학습을 활용하기 위해서는 충분한 학습 데이터셋 구축이 필요하다. 수치해석과 풍동실험을 통한 데이터는 신뢰도가 높지만 데이터셋 구축에 큰 비용과 시간이 소모되기 때문에 저비용 데이터셋 구축 방법론이 필요하다. 본 연구는 심층학습 데이터셋 구축을 위한 유도탄 노즈 형상 변화를 저비용으로 모델링하는 방법을 제안한다.