A Survey on Weapon-Target Assignment for Realistic Battlefield Environments: From Exact Algorithm to Deep Reinforcement Learning

최근 지휘관의 의사결정 보조를 위한 지능형 지휘결심 시스템에 대한 관심과 필요성이 대두되고 있다. 무기-표적 할당(weapon-target assignment; WTA)은 지휘관의 의사결정 요소 중 하나로, 효과적인 공격 및 효율적인 자원 관리를 위해 매우 중요한 요소이다. WTA 연구는 보다 현실적인 전장의 환경을 반영하기 위한 방향으로 발전하였으며, 문제 해결을 위한 복잡도가 크게 증가하였다. 이에 따라, 최근 WTA 연구는 real-time 내 성공적인 의사결정을 지원하기 위해 heuristic 알고리즘 및 심층 강화학습 방법론을 통해 해결되고 있다. 특히 심층 강화학습 방법론은 고차원의 전장 환경에도 성공적인 의사결정 지원이 가능하다는 점에서 더욱 유망한 기술로 평가되고 있다. 본 논문에서는 지능형 지휘결심 구축을 위한 핵심 요소 중 하나인 WTA 기술에 대한 연구 동향을 살펴본다. 또한, 보다 현실적인 전장 상황을 반영하기 위한 WTA 연구 방향에 대해 제언한다.