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Journal of Ocean Engineering and Technology
함정 적외선신호 민감도 해석을 통한 기상변수 영향에 관한 연구 Study on Effectiveness of Ocean Meteorological Variables through Sensitivity Analysis of Ship Infrared Signature
According to a study on improving ship survivability, an IR signature represents the contrast radiance intensity between the radiation signature from a ship and the background signature. It was found from applying stealth techniques to the process of ship development that the IR signature is remarkably sensitive and dependent on the environment. In this study, marine climate data for the sea near the Korean Peninsula were collected, and the marine meteorological environment in Korean waters was defined. Based on this data, a study on the sensitivity of the IR signature of target objects was performed using analytical methods. The results of the research indicated that clouds have important effects on the infrared signature, but the velocity of the wind and the humidity have only slight effects on the IR signature. In addition, the air and seawater temperatures had hardly any effect on the IR signature, but it is judged that additional study is needed.
적외선신호 , 해양기상변수 , 민감도 분석 , 복사대비신호 , 호위함
함정 적외선 신호 기술은 적외선 위협세력으로부터 함정생존성을 향상시켜 무기체계의 효과도를 높임으로써 우리의 해양전력을 적에게 투사하여 전쟁을 억지하고 영해를 보호하는 스텔스 핵심기술이다. 2000년대 초에 시작된 국내 함정적외선 신호 연구는 초기에 전적으로 외국기술에 의존하였으나 서서히 국내 연구기관이 참여하여 공동연구를 수행함으로서 기술이전과 기술자립이 진행되고 있다.
함정 생존성 향상을 위한 관련 연구결과에 따르면 함정으로부터의 복사신호와 주위배경(Background) 신호와의 대비복사강도(CRI, Contrast radiance intensity)로 표현되는 적외선 신호는 해양기상환경에 매우 지배적이고 민감한 것으로 알려져 있다.
특히 주간의 태양고각에 따른 함정의 대비복사강도는 태양의 복사에너지가 가장 많은 지표면으로부터 태양고각이 최대일 때 나타나지 않고 태양의 고각이 25°~35° 부근에서 최대의 함정신호를 나타내었다(Kim, 2010). 또한 해양기상환경 변수에 따른 적외선 신호의 평가를 위한 단순 평가모델(Geometry)인 정육면체와 구를 대상으로 환경변수 변화에 따른 신호의 변화 폭이 매우 크게 나타나는 것으로 알려져 있다(Cho and Lew, 2005).
결국 함정의 적외선 신호를 줄이고 신호관리를 위해서는 지배적인 해양기상 환경변수를 찾아내고 적외선 신호와의 상관관계를 명확히 밝힘으로서 올바른 환경조건(Environmental condition)이 설정되어야 함을 알 수 있다. 그러나 환경조건에 관한 연구는 환경영향 변수의 정의, 변수간의 복잡한 관계, 민감도 연구의 어려움 등으로 활발한 연구가 이루어지지 못하였다. 따라서 올바른 기준 환경이 정의되고 설정되지 못하여 신호저감기술연구와 생존성향상 노력에 실효를 거두지 못하는 결과를 가져왔다.
따라서 본 연구에서는 해양 기상환경 변수의 영향을 살펴보기 위하여 폐기가스 방출이 포함된 실제 운용함정과 유사한 임의 작성된 호위함급(Frigate class) 함정을 대상으로 환경변수에 따른 대비복사 강도의 변화를 분석하였다.
우선, 미 해군 자료에 의한 해양기상환경의 도출 자료를 활용하여 기존의 연구 결과에 나타난 주야간(태양)과 구름의 영향을 제외하고 관련변수를 선정하였다. 그리고 변수들 간의 계절에 따른 상관성을 무시하여 완전 독립 변수로 취급하여 복사대비강도의 민감도를 살펴보고 평가하였다. 해석결과는 기 수행된 단순 모델(정육면체와 구)에 의한 연구결과와 비교하였으며, 폐기가스가 포함된 함정의 적외선 신호에 영향을 미치는 민감한 주요인자의 영향을 연구하였다.
이렇게 도출된 연구결과는 향후 우리나라 연근해의 해양기상 환경을 정의하기위한 기초 자료로 활용되어 기상청의 등표와 부이들로부터 수집한 국내 연근해 자료로부터 신호해석 환경조건을 표본추출(샘플링)하는 근거자료로 활용될 예정이다.
2. 함정 적외선 신호
일반적으로 함정에서 복사되는 적외선 신호해석은 함정이 놓여있는 내부와 외부의 복잡한 열적환경으로부터 전도-대류-복사의 열전달 과정을 거쳐 정적 열평형상태에 도달하여 적외선으로 복사되는 것으로 모사된다. 함정 적외선신호를 표현하는 복사대비강도는 함정표면과 폐기가스로부터의 복사량과 주변 해양 환경 신호와의 복사량의 차이(대비)로서 표현된다(Holman, 1981).
정도 높은 함정의 적외선 신호를 해석적으로 계산하기 위해서는 함정의 운용과정에 놓이게 되는 내부열원과 외부열원의 정밀한 묘사가 필요하다. 이에 의한 정적평형상태가 되도록 열전달 해석을 함으로써 함정의 선체표면과 폐기가스의 정확한 온도 분포를 얻을 수 있다. 따라서 아래의 Fig. 1과 같이 함정이 놓여 있는 해양기상환경을 실해역 환경에 근사하도록 정밀하게 표현할 수 있는 환경모델이 요구된다.
[Fig. 1] IR rendered scene for each sea condition
관측자가 바라보는 함정의 적외선 신호는 함정운용 시나리오에 따른 해양기상 조건에서 열전달에 의한 함정 표면의 평형온도를 구한 후, 함정표면의 자체 복사신호와 배경(태양, 대기, 해양)복사에 의한 반사와 투과신호, 엔진 폐기가스 복사모델에 의한 폐기신호, 주위배경(Background) 복사신호로 구현되는 영상을 해석을 분석하여 함정 신호인 대비복사강도를 얻게 된다.
본 연구에서 활용된 ShipR/NTCS 프로그램은 신호해석에 필요한 적외선 신호 영상의 구현은 다음의 Fig. 2에 나타낸바와 같이 실해역 운용조건을 모사하기 위하여 표적함정 구성표면과 폐기가스 모델, 태양(구) 모델, 대기하늘(절단된 반구형), 그리고 바다(구형 캡)를 기본요소로 모델화 된다.
[Fig. 2] NTCS IR scene wireframe(a), IR rendered scene(b)
해수면 상부의 태양과 하늘(대기)은 상용 모델인 LOWTRAN 7(Low transmittance)이나 MODTRAN 4(Moderate transmittance) 모델에 의해 자동 생성된다(Mermelstein et al., 1994). 각각의 배경요소는 사용자에 의해 지정된 방위각(Azimuth)과 천정각(Zenith)의 격자크기로 반구형태의 모양이 된다. 하늘의 표면은 방위각과 천정각(수평선근처 제외)을 격자로 나누어 50Km 반지름을 갖는 반구형으로 나타난다. 그리고 날짜/시간 및 경도/위도를 기준으로 태양은 반구 표면의 특정위치에 태양크기와 동일하게 표현된다. 해양 표면은 Cox & Munk모델에 의해 태양 글린트(Solar glint) 형상을 해양표면에 표현하기위하여 격자형태로 표현된다(Cox and Munk, 1954).
표적 함정표면은 불투명한 다각형으로 다음과 같은 열적/복사 특성을 갖도록 구성된다.
○ 표면 처리(페인트, Soot등의 방사/반사 특성들) ○ 환경적 조건들(태양가열, 바람 대류, 대기 열흡수) ○ 내부 열원들(HVAC; Heating, ventilation, and air conditioning, 창문가열, 배기가스 대류, 기관냉각공기 등) ○ 표적함정의 방향과 속도(태양과 바람에 관계)
표적함정의 복잡성에 따라 형상을 표현하기 위하여 어느 정도의 노력이 요구된다. 그리고 폐기가스의 방출형태는 연돌의 형상과 폐기방출 흐름양과 같은 기본적인 입력을 이용하여 정의된다. 폐기의 확산유동은 상대풍속, 배출가스의 운동량과 고온가스의 부력효과(Buoyancy effect)를 고려한 경험적인 유동의 상관관계식을 이용하여 자동 계산된다. 이러한 폐기가스는 좁은 특정파장 내에서만 선택적 방사를 하고, 표면보다는 가스부피에 의존하여 방사를 나타내기 때문에 특별한 등온표면(Shells)을 이용하여 다각형으로 표현하게 된다. 이러한 등온다각형은 동일한 온도와 가스성분 조성으로 구성되어, 광선추적(Ray-traced) 방법으로 화면에 표현된다.
해양 기상환경에 따른 함정의 적외선 신호에 미치는 민감도 연구의 과정은 일련의 실험 계획법에 의해 계획되었다. 이러한 해석연구 절차는 전형적인 블랙박스 문제와 같이 시스템을 거친 결과값이 잡음의 영향이 최소화되고 변수에 의한 영향이 잘 반영되도록 적절한 변수선정과정이 필요하다.
이를 위해 블랙박스 시스템(해석코드)을 통한 안정적인 해를 얻기 위해 다음과 같이 입력변수와 관련모델을 개발하였다.
○ 특성치 (함정의 적외선 신호 복사대비 강도) ○ 변수선정 (신호 영향변수의 선정) ○ 수준설정 (미 해군 한반도 해양기상 모델) ○ 변수설계 (직교 배열표에 의한 실험계획) ○ 해석 분석 실시 (해석을 위한 함정모델 개발)
본 연구에 활용한 해석코드(ShipIR/NTCS; Naval Threat and Countermeasures Simulator)는 LOWTRAN 7 / MODTRAN 4이라는 하위프로그램을 사용한다. 미 공군의 주도로 개발된 수치모델로 물리적인 행동 모델링(Behavioral modeling)로서, 낮은 광학 해상도에서 대기투과의 효과를 예측하기위해 사용된다. 그리고 해석코드에서는 기상환경을 정의하는 입력변수에 의존하는 간단한 계산모델을 사용한다. 따라서 적외선 신호에 영향을 미치는 변수선정은 배경을 모델링하는 하위 프로그램인 LOWTRAN / MODTRAN의 입력변수에서 선정하였다(Kneizys and Shettle, 1988).
Fig. 3은 격자모양으로 표현된 해석코드에 사용되는 주위배경의 형상을 나타낸다. 해석코드에 도입된 하위모델인 LOWTRAN/MODTRAN은 다중분산(Multiple scattering)의 계산가능하며, 이는 대기모델의 광학적 투과경로에 따라 이루어진다. 그리고 표적함정의 격자표면 물성치로부터 투과(Transmission), 흡수(Absorbtion), 반사(Reflection)의 영향을 받는다. 해양의 배경(Background)을 정의하는 입력변수는 위경도 위치, 대기구조, 관측자 특성변수로 구분되나, 본 연구에서는 Table 1과 같이 주요 영향변수인 대기구성 변수에 국한하여 정의하였다(Berk et al., 2000).
[Fig. 3] The wireframe of the background geometry of NTCS
[Table 1] Input parameter of background
적외선 신호에 영향을 주는 변수는 경험적으로 선정되었으며 다음의 7가지 변수이다.
① Season ② Cloud ③ Wind direction ④ Wind speed ⑤ Sea temp ⑥ Sky temp ⑦ Relative humidity
여기서 이전의 단순모델에 의한 연구결과로부터 확인된 계절과 구름 영향(Solar loading)은 검증되어 제외하였으며, 기타 입력변수는 연구경험을 바탕으로 영향이 작은 것으로 판단하여 잡음으로 처리하였다.
함정의 적외선신호에 영향을 미치는 해상기상환경의 신뢰성 있는 범위(Level)를 갖도록 모델의 개발하기 위해서는 함 운용 해역인 전체 한반도 연근해 해양 영역에 대한 수년간의 해양관측 자료를 필요로 한다. 그러나 현재 함정운용해역에 대한 국내 해양기상 환경자료가 부족함에 따라 미 해군의 NMCAW(U.S. Nnavy marine climate atlas of the world)(Commander, 1995)자료를 활용하였으며 신뢰성 검증을 위하여 국가 해양 관측망 계획에 따라 설치된 이어도 해양과학 기지의 자료와 비교하였다.
공개된 미 해군자료는 위경도를 1도 간격으로 구분하여 1950년대와 1960년대에 거쳐 수집된 통계 자료로 함정 운용환경의 주위배경(Background) 대기와 해양의 조건에 대한 입력 자료를 추출할 수 있다.
다음의 Fig. 4는 미 해군자료에 의한 한반도 연근해양 탐색범위와 검증을 위한 이어도 해양과학기지의 위치를 표시하였다.
[Fig. 4] Environmental area in Korean waters and Ieodo base
자료의 취득기간과 위치를 고려하여 월별 자료를 정리하여 비교하였으며, 가장 오차가 심한 풍향풍속을 풍배도(Wind-rose)로 도식화하여 정성적으로 비교하였다.
Fig. 5의 결과를 보면 자료수집 방법의 이동(미해군 해양조사선)과 고정(이어도 해양과학기지)의 차이 그리고 수집시기가 50년 이상 차이를 고려하면 겨울과 여름에 우리나라 날씨의 계절적인 특성을 잘 표현하고 있음을 보여준다.
[Fig. 5] Comparison between US Navy data and KORDI data (Dec)
이 같은 비교결과를 토대로 전체 국내 연근해 해양영역의 기상환경 변수의 범주를 미 해군 자료로 활용하여 설정하여도 문제가 없음을 확인하였다(Cho and Lew, 2005).
환경에 따른 신호 특성치인 함정의 대비 복사 강도를 계산하기 위하여 호위함급(Frigate class)의 신호 평가 모델을 선정하였고, 운용 주추진기관은 개스터빈과 디젤을 혼용하는 것을 고려하였다. 이는 함정의 적외선 신호는 상호 의존적인 환경변수 들에 따라 영향을 받음으로 해양기상환경의 변화를 잘 반영될 수 있도록 하기 위함이다.
따라서 평가 표적함정의 형상은 가능한 실제함정과 유사하도록 모사하여 복잡한 환경잡음의 영향이 함께 고려될 수 있도록 계획하였다. 함정 플랫폼의 종류(Class)에 따라 함정의 규모(크기)와 형상, 구조재료, 표면 도로, 주추진계통 기계장치 그리고 갑판 장비들의 특성이 결정됨으로 표적함정은 국내함정의 대표 함종인호위함급을 선정하였다.
국내 운용중인 동등함정의 자료는 정밀자료의 수집이 불가하여 규모와 함행을 기준으로 동등한 형태로 새롭게 작성하였다. 그리고 함정 상부의 각종 센서류와 무장시스템들도 적외선 신호에 영향을 미칠 수 있는 규모가 큰 장비에 한하여 모델링 함으로서, 기존의 단순 모델(구와 정육면체형)에 의한 연구결과와 차별화될 수 있도록 작성하였다.
[Fig. 6] 3D rendered view of a frigate geometry model
해양기상환경에 따른 함정 적외선신호의 복사특성의 민감도를 계산하기 위해서는 선정된 환경변수(종속)와 변수범위(Level)에 따라 전 구간의 탐색이 필요하다. 일반적인 파라미터 설계에의한 인자분석 방법을 이용하면 본 연구는 수백에서 수천회의 반복적인 신호해석과 분석이 필요한 매우 고된 작업이 된다.
그러나 품질공학에서 활용되는 다구치의 직교배열표를 사용할 경우 단 18회의 계산으로 대치할 수 있다(Yang, 2004).
이와 같이 초기 해양기상환경 변수모델의 개발에 변수간의 종속성을 무시하고 독립변수로 취급함으로서 적외선신호에 가장 영향을 미치는 변수의 순위를 선정함으로서 새로운 변수모델의 개발이 가능하고 좀 더 정확한 해에 접근할 수 있게 된다.
즉, 본 연구의 민감도 분석 결과에 따른 해양기상환경 변수의 우선순위는 변수간의 종속성을 고려하여 국내 해양기상환경자료의 표본추출에 기초자료로 이용된다.
국내 해양의 함정 운용 해역을 고려하여 함정 적외선 신호의 목표치와 기준치를 설정하기 위해서는 새로운 변수모델을 개발하여 해양 기상 환경 기준의 설정이 반드시 필요하다.
해양환경모델에 따른 적외선 신호 복사특성을 평가하기 위하여 실험계획법을 활용하여 표적함정의 적외선신호(CRI, Contrast radiance intensity)를 계산하였다. 다음의 Fig. 7의 그림은 직교배열표에 따라 선정된 배경환경(Background)에서 평가함정의 적외선 복사 신호를 분석하기 위한 예제 영상이다.
[Fig. 7] Infrared radiance image of the model
그리고 구현된 적외선 영상의 신호 해석결과인 대비복사강도는 중적외선(MWIR, Mid-wave infrared)과 원적외선(LWIR, Longwave infrared) 대역의 신호 극좌표 그래프는 Fig. 8와 Fig. 9이 각각 나타내었다.
[Fig. 8] Polar signature of predicted contrast radiant intensity of frigate(MWIR)
[Fig. 9] Polar signature of predicted contrast radiant intensity of frigate(LWIR)
신호해석에서 태양의 위치는 함정의 우현에 고도 30°에 위치하여 270°의 방위각에서 많은 신호를 방출하도록 배치되었다. 그리고 관측기에서 표적을 바라보는 고각은 해수면으로부터 10m고도에서 보는 것으로 가정하였다.
함정의 모델에서 중적외선(MWIR)의 극신호 그래프는 매우 복잡한 모양으로 나타나고 있다. 이는 단순모델과 달리 평가함정의 복잡한 형상, 전도-대류-복사의 열전달의 반영, 연돌 폐기 가스의 위치 등으로 표적함정을 바라보는 상대관측위치에 따라 많은 차이를 보이고 있음을 알 수 있다.
해양환경변수별 적외선 신호특성에 미치는 영향을 분석하기 위해선 우선 요인효과도를 분석하였다. 요인효과도의 분석은 각 해양기상환경모델의 변수별 적외선 신호에 영향을 미치는 경향을 그래프로 보여줌으로 해서 각각의 환경 변수가 적외선 신호에 미치는 영향을 검토해 볼 수 있다.
함정평가 모델의 요인효과도 그래프는 아래의 Fig. 10과 같다. 분석방법에서 변수로 선정된 구름, 풍속 그리고 습도인자가 효과가 확실히 나타나고 있으며, 나머지 변수인자들은 수준별 효과가 나타나지 않아 오차로 포함(Pooling)시켜 전체의 검증 신뢰도를 높이도록 하였다. 이전 단순 모델의 결과와 달리 표적함정모델에 의한 분석결과는 상대 습도인자의 효과가 잘 나타나고 있음을 알 수 있다(Cho and Lew, 2005).
[Fig. 10] The graph according to SN ratio including analysis method of mw and lw signature
본 연구의 한반도 해양기상 환경의 변수 도출을 위한 지역범위는 함정의 주요 운용해역인 우리나라의 연근해 해역으로 제한하여 연구를 수행하였다.
함정의 적외선 신호에 영향을 미치는 변수의 도출은 함정운용 과정에서 마주치는 변화하는 해양환경과 해양의 대기환경을 입력변수로 선정하였으며, 이는 연중에 수시로 변화하는 해양대기환경을 제어가 가능한 것으로 가정하여 입력변수로 선정하였다. 그리고 운용과정에서 제어가 불가능한 기타의 변수는 잡음변수로 취급하였으며, 또한 적외선 신호에 영향이 미미한 변수들을 잡음으로 분류하였다.
해양기상 변수들은 모두 종속적인 관계를 갖고 있으나, 이를 모두 반영하여 환경모델을 개발하기는 사실상 불가능하여, 우선 입력변수들을 독립변수로 가정하여 환경모델을 만들어 해석을 수행하였다. 그리고 각 독립변수의 한반도 해역에서의 전 변동범위를 적절한 수준(3수준)으로 설정하여 다구치의 직교배열표를 이용하여 해석횟수를 획기적으로 줄여 해석을 수행하였다.
신호해석의 대상은 단순모델인 구와 정육면체 및 복잡한 함정모델인 호위함을 선정하여 3D 모델을 만들어 목표로 활용하였다. 해석시나리오는 기존의 경험을 바탕으로 배경, 목표, 신호특성치 등을 조합하여 시나리오를 생성하여 해석을 수행하였다.
이런 해석절차에 특성치인 방사신호를 분석하여, 변수별로 신호에 영향을 미치는 민감도를 구하고, 각 변수별로 신호 민감도에 미치는 기여율을 구함으로써, 적외선 신호에 많은 영향을 끼치는 변수를 선정할 수 있고 각각의 정량적인 기여도인 민감도를 구할 수 있게 된다.
Fig. 11은 분산분석에 의한 변수에 따른 표적 함정의 신호특성의 민감도 분석을 수행한 결과이다. 신호 민감도의 분석은 망대특성을 활용한 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio)를 활용하여 평가하였다.
[Fig. 11] ANOVE of frigate IR signature(Larger-the-better characteristics)
그리고 분산분석은 유의성 및 F-검정은 각각 1%와 5%의 위험률을 갖고 추정된 검증결과이다.
본 연구에서는 해양 기상환경의 변화에 따른 함정의 적외선 신호 민감도 연구를 수행함으로써 환경변수들의 적외선 신호영향을 고찰하였다. 국내 함정의 운용해역을 고려하여 함정의 생존성 향상을 위한 적외선 신호 목표치와 기준치의 설정에 의한 신호관리를 위해 올바른 해양기상 환경의 기준조건의 설정이 요구된다.
해양환경변수의 변화에 따른 적외선 신호에 영향을 미치는 변수의 도출을 위하여 변수별로 요인 효과도를 분석하고 분산분석에 의한 민감도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
(1) 주야간 : 주야간 2수준으로 고려되었음으로 민감도 분석에 포함되지 않음 (2) 구름 : 41%의 기여율로 주야간 결과를 포함하고 있음 (3) 풍속 : 17%의 기여율로 변수의 유의성이 확실하게 나타남 (4) 습도 : 단순모델(정육면체, 구)과 달리 16%의 높은 기여율 을 보임. (5) 기온 : 2%정도의 약한 기여율이 나타남. 그러나 해수온도 냉각방식의 국내함정을 고려할 때 해수와의 온도차(△T = Tair - Tsea)를 고려할 필요 있음
이상의 결과는 환경변수의 우선순위는 태양(구름)>풍속>습도>기온으로 나타났다. 본 결과는 변수간의 종속성을 고려하여, 향후 국내 해양기상 환경의 대표적인 표본추출의 기초자료로 활용되어 확률론적 신호 연구를 위한 환경 기준설정에 활용될 예정이다. 특히 기온과 수온의 영향은 확률론적 샘플링과정에서 추가연구에 주의 깊은 검토가 필요하고, 풍향/풍속은 함정의 상대속도를 고려한 추과과제로 검토 예정이다.
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[ Fig. 1 ]  IR rendered scene for each sea condition
[ Fig. 2 ]  NTCS IR scene wireframe(a), IR rendered scene(b)
[ Fig. 3 ]  The wireframe of the background geometry of NTCS
[ Table 1 ]  Input parameter of background
[ Fig. 4 ]  Environmental area in Korean waters and Ieodo base
[ Fig. 5 ]  Comparison between US Navy data and KORDI data (Dec)
[ Fig. 6 ]  3D rendered view of a frigate geometry model
[ Fig. 7 ]  Infrared radiance image of the model
[ Fig. 8 ]  Polar signature of predicted contrast radiant intensity of frigate(MWIR)
[ Fig. 9 ]  Polar signature of predicted contrast radiant intensity of frigate(LWIR)
[ Fig. 10 ]  The graph according to SN ratio including analysis method of mw and lw signature
[ Fig. 11 ]  ANOVE of frigate IR signature(Larger-the-better characteristics)
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