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ISSN : 1598-4540(Print)
ISSN : 2287-8211(Online)
Journal of Korea Game Society Vol.13 No.2 pp.111-118
DOI : https://doi.org/10.7583/JKGS.2013.13.2.111

이미지 컬러채널을 이용한 워게임 합성환경 객체 배치방법 

하동원, 이태억
국방M&S기술특화연구센터

초록

미군은 이기종간 워게임 환경통합과 최단시간 모의환경 생성을 위해 SE-CORE와 공통가상환경을 개발하고 발전시키고 있다. 한국도 실정에 맞는 SEDRIS 연구 등을 진행하고 있지만 여전히 풀어야 할 문제가 많다. 이 연구는 합성자연환경에서 수작업으로 행해지는 객체 배치 과정을 이미지 채널 정보를 통해 반자동화 하는 방법을 제안하고 있으며, 이는 합성환경 생성을 빠르게 하고 이기종간 자료공유를 수월하게 할 수 있게 한다. 향후 추가적인 연구가 진행되면 다양한 정보수집 장치로부터 입력된 자료들을 합성전장환경에 적용할 수 있는 자동화 기술 개발도 가능할 것으로 보인다.

An Object Placement Method for War Game Synthetic Environment Using Color Channels of Image

Dong-One Ha, Tae-Eog Lee
Modeling & Simulation Technology Research Center
Received: Feb. 07, 2013 Accepted: Mar. 18, 2013

Abstract

The US military is developing and improving SE-CORE and CVE to integrate wargame between different kinds of systems, establish time-optimal CVE. Although SouthKorea is researching SEDRIS, etc. that is suitable for domestic circumstances, there arestill many problems to be solved. The researchers suggest a way to semi-automate partof SNE process, by using the channel information of the image. This can help toimprove speed of creating synthetic environment and facilitate information sharing to theothers. If there is further research on the subject, it will be possible to developautomation technology to apply data from various information collection devices tosynthetic battlefield environment (SBE).

10 하동원, 이태억.pdf3.21MB

1. 서 론

 IT융합기술의 기반 형성으로 인해 최근 국방 M&S분야의 화두는 LVC1)통합기술이다. 과거에는 구성(Constructive)을 워게임의 핵심으로 여기고 다양한 모의를 하였지만 2009년에는 L-C 연동체계 구축에 관한 논의가 있었고 지난 2011년에는 경기도도 한 지역에서 한미 전차부대 혼합교전훈련을 L-C연동으로 실시한 바 있다[1]. 미군에서는 수많은 워게임 모델들이 운용되었는데 국방비 중복투자를 막고 다양한 워게임 모델들을 연동하여 기대효과를 극대화하기 위해 [Fig. 1]에서와 같이 2007년을 시작으로 OneSAF2)와 SE-Core3) 중심으로 통합해나가고 있다[2].

1) 실제 현장에서 실제 병력이 움직이는 실기동(Live), 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 전차나 헬기의 가상훈련(Virtual), 미리 주어진 상황과 시나리오에 의해 소요나 분석, 훈련 등을 가능케 하는 컴퓨터 환경(Constructive)의 영문 첫 글자를 따서 LVC라고 하며 주로 L, V, C의 각 요소가 통합된 환경을 일컫는다.
2) 1998년부터 2006년까지 미국 PEO STRI 주관으로 개발한 워게임 모형으로 첨단개념연구, 연구개발획득, 군사훈련/작전에 활용되고 있다. 우리나라에는 2007년 OneSAF International ver.1.0이 도입되었다.
3) SE-Core는 Architecture & Integration 기능과 Database Virtual Environment Development 기능으로 구성되며 A&I의 임무는 시스템 및 non-시스템을 전체적으로 통합하고 CVE제공을 위한 기반을 마련한다. VSA(가상 시뮬레이션 아키텍처)는 시스템적인 재사용성과 상호운용성을 강조하는 제품라인 접근방식을 활용하며 CVC(공통가상구성요소)는 Plug-in & Play 운영이 가능하도록 설계되었다. SE-Core는 현재와 미래의 군사모의 변화를 지원하도록 점차 확대되고 있다.

[Fig. 1] LVC Architecture Roadmap

 이러한 추세는 구성모의(Constructive, 이하 C라 함)가 중요시 여겨지던 과거와 달리, 가상훈련(Virtual, 이하 V라 함)과 실기동훈련(Live, 이하 L이라 함)의 연동에 무게가 실리는 형국으로 이어지고 있다. 또한 V의 비중이 커지는 만큼 가시화기술에 대한 논의도 잦아지고 합성환경 생성에 관한 요구의 변화도 있다. 주로 생성시간과 자료공유에 관한 것들이 그것이다.

 미군에서는 SE-Core의 데이터베이스 가상환경 개발(DVED)에서, 시뮬레이션 시스템을 지원하는 런타임 데이터베이스를 빠르게 생성하는 것으로 몇시간 또는 며칠 이내의 데이터베이스를 생성하여 변화에 빠르게 대응하고 LVC 환경에서 가상 시뮬레이션의 전반적 사용을 확대하는 추세다.

 합성환경 생성에는 지형처리, 건물, 도로와 주요 인공 시설물을 포함하며 나무, 바위, 수풀, 안개와 같은 자연현상도 포함된다. 또한 연막과 가스 같은 인위적 환경변화에도 대응할 수 있어야한다. 2010 SE-Core OSI(OneSAF Integration) Update 문서에 따르면 미군은 이미 연막탄, 안개, 수류탄 모의가 가능한 상태로 파악된다[3]. 미군에서 96시간 이내에 전세계 모든 지형과 환경정보를 생성하는 것을 목표로 하고 추진해나가는 것과 대조적으로, 우리나라는 모든 면에서 대응이 늦고 뒤처진 상황이다[4,5].

 본 연구에서는 보다 빠른 합성환경 구축 방법과 보다 일반적인 자료공유에 관심을 가지고 있다. 앞으로의 합성전장 모의기술이 3차원 환경을 기본으로 지원하기 때문에 미군이 SE-Core에서 정한 96시간은 우리에게 많은 과제를 안겨주고 있다.

 국내외 국방 M&S분야 정책흐름과 관련분야 기술 로드맵에 근거하여, 이 연구에서는 보다 일반적인 형식으로의 이기종간 환경정보 공유와 합성환경에서의 자연물(나무, 바위, 수풀, 안개 등) 배치를 자동화 또는 반자동화 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

2. 관련 연구

 현재 활용 중인 워게임에서 전구급과 임무급 모델에서는 가시화 세부묘사 비중이 낮은데 비해 교전급과 공학급에서는 가시화 세부묘사 비중이 갈수록 높아지고 있다. 그리고 앞으로의 워게임 발전흐름에서 보면, 규모별 구분은 점차 그 경계가 모호해지고 통합될 가능성이 높아지고 그에 따른 상호운용성 증진이 요구된다. 이 연구에서는 모의 규모별 분류에 무게를 두지 않고, 합성전장환경에서 자연물의 가시화가 필요한 경우를 전제한다.

2.1 SNE4) 가시화 표준 형식

 현재 우리나라의 워게임 훈련에서는 합동작전연동체계로 JTTI-K와 JWIS-K를 사용할 계획이지만 이는 시스템끼리의 전체적 연동체계일 뿐 가시화를 위한 표준 기술에 관한 연구는 아직 미미한 실정이다[6,7]. 가시화 표준에 대한 보다 구체적인 접근은 2009년 국방M&S기술특화연구센터의 연구 발표자료에서 언급된 CSOT(Common Simulation Object Transmittal: 공통 시뮬레이션 객체 교환포맷)가 있으나 이 또한 개념적 접근에서 그친다.

4) SNE는 Synthetic Natural Environment의 머리글이다. 합성자연환경이란 가상공간에 묘사되는 다양한 객체들을 인공물과 자연물로 양분하여 땅, 하늘, 풀, 나무, 바위와 같은 자연에 속하는 객체들을 말한다. 1998년 캐나다 DARPA(Defense Advandes Research Projects Agency)에서 처음 사용된 용어로써 V의 비중이 커지고 C에서도 AAR등 일부에서는 3차원으로 화면을 가시화 할 필요성 증가에 따라 관련 연구가 활발하다[13].

 일부 관련 연구기관에서 SEDRIS5)를 활용한 환경정보 재사용과 공유에 관한 연구를 진행하고 있는데 우리나라 환경정보와 SEDRIS와의 호환성 문제부터 HLA/RTI를 지원하지 않는 문제 등 앞으로 해결할 문제가 많은 상황이다. SEDRIS는 데이터 표현모델(DRM), 환경데이터 코딩 명세(EDCS), 공간참조모델(SRM), SEDRIS 전송 포맷(STF), API의 기술 콤포넌트로 구성된 환경데이터 관련표준이다[8,9].

5) SEDRIS는 국제표준이면서 미 국방성 합성환경 자료표현 포맷이다. Self-contained 방식으로는 문제가 없지만 Realtime network환경에서는 부적합하다.

 VRML을 모태로 하는 X3D는 텍스트 편집기로부터 자료를 생성할 수 있고 다수의 3D 모델링 도구에서 파일 출력을 지원한다. 가시화 품질은 브라우저의 특성에 따라 좌우되는데 비교 기술들 가운데 가장 낮은 품질을 보인다. 장점으로는 공개된 파일형식, 확장성 보장, 국제표준 정도로 요약할 수 있다. HLA/RTI 연동은 XMSF(Extensible M&S Framework) 프로젝트를 통해 미 해군에서 연구를 진행 중이다[10].

 OpenFlight는 Multigen Vega사의 파일포맷으로 Multigen Creator에서 제작할 수도 있지만 대부분은 범용 모델링 도구를 통해 자료를 생성한 후 OpenFlight 파일 형식으로 변환하는 과정을 거친다[11,12]. 많은 게임에서도 이 형식을 사용하고 유연한 어플리케이션 제작 지원과 가시화 품질이 우수하여 장점이 많지만 저작도구와 전용 뷰어의 가격이 고가인 것이 단점이다.

 실시간 렌더링 엔진들이 가진 저마다의 고유 형식들도 가시화에 활용되고 있다. 이들은 상호 호환성이 매우 취약하고 플랫폼별 가시화 가속방식에 따른 개발에서의 제한점들이 존재한다. 개발에 필요한 일반적인 내용들은 대부분 라이브러리로 제공하며 인기 있는 실시간 렌더링 엔진의 경우 앱스토어를 별도로 운영하여 개발기간을 단축시킬 수 있는 장점이 있다.

 가시화 표준 형식들을 요약해보면 SEDRIS와 X3D같은 표준 형식들은 상호운용성이 좋은 대신 파일의 구조가 매우 복잡하고 보다 자료생성에 많은 시간이 필요하며 자료의 크기가 큰 단점이 있다. 이에 비해 비표준 방식들은 가시화 처리속도가 빠른 장점이 있고 자료생성이 용이한 반면에 특정 플랫폼에 의존해야하거나 개발도구의 비용이 높은 단점이 있다.

 위에 언급한 합성전장 가시화 표준 형식 이외에도 수많은 도구와 파일형식들이 있지만 표준형식이 아닌 것이 대부분이며 이들 또한 표준이 되는 파일형식에서 경제적인 부분만을 추출하여 사용하는 경우가 많기 때문에 생략하였다.

2.2 SNE 공간 배치 방법

 현재 합성환경을 위한 자연물 배치방법은 저작도구의 종류와 크게 상관없이 ‘individual’, ‘line’, ‘polygon’, ‘grid’, ‘brush’ 방법이 대표적이다. [Fig. 2]는 OneSAF Testbed에서 3D Model들을 수동적 방법으로 배치하는 예를 보이고 있다. ‘Space syntax’기법을 이용한 객체자동배치에 관한 연구도 있었지만 SNE는 공간맥락과 큰 상관이 없다[14].

[Fig. 2] General tree placement method in OneSAF

 합성환경에 자연물을 배치하는 방법은 [Fig. 3]에 있는 모든 합성환경 저작지원도구에서 동일한 양상을 보인다[15]. 시나리오 입력에서 중요한 랜드마크의 역할을 하는 특별한 나무가 있다면, 그 나무는 개별적 배치가 필요하겠다. 하지만 나머지 거의 모든 경우는 직선 또는 폴리곤으로 지정한 공간에 얼마나 조밀하게 나무를 배치할지에 대한 결정만 남는다

[Fig. 3] Various authoring tools for synthetic environments

 합성환경 Unity3D에 따라 지형의 고도자료와 인공물, 자연물, 기타 특성치를 저장하고 표현하는 방법에 차이가 있다. [Fig. 4]는 USSOCOM에서 사용하는 CDB의 구조를 설명하고 있다. CDB는 가능한 산업표준을 따르는 파일형식들을 지원하면서도 [Fig. 5]의 SE-Core의 MDB와 함께 미군의 합성전장환경 가시화에 중요한 역할을 할 파일형식으로 지목되고 있다[16].

[Fig. 4] CDB Specification Structure of USSOCOM

[Fig. 5] MDB source data in SE-CORE

3. 텍스처 이미지의 컬러채널을 활용한 객체 배치방법

 이 연구에서는 기존 합성환경자료의 레이어에 나무·풀·안개·바위·가스·지뢰 등의 자료를 표현할수 있는 텍스처 레이어를 추가하는 방법을 제안하고자 한다. 새로 형성되는 텍스처 레이어의 역할은 자신의 이미지 채널을 바탕으로 지정된 공간에 별도의 3D Model들을 일정한 농도로 자동 배치하는 역할을 하게 한다. 이 방법은 건물과 같이 규칙적으로 배치될 필요가 없는 3D Model들을 빠르게 배치할 수 있게 하여 합성환경 생성시간을 현저히 줄일 수 있는 장점이 있다.

 텍스처 레이어의 이미지 채널에서 의미 있는 값을 불러오는 기술은 지정된 타일을 합성하여 전체맵을 처리하는 ‘splat map6)’이 있고, 이 기술을 확장한 연구가 있었으나 이음새 없는 대규모 맵에서는 활용에 문제가 있다[17]. ‘splat map’은 공간지형에 UV좌표가 할당된 일반적인 텍스처 이미지를 사용하여 공간에 어떤 의미를 부여할 수 있는 특성이 있다. 이를 활용하여 [Fig. 6]과 같은 새로운 구조를 얻을 수 있다.

6) Geometric Object에 Multi-Texture Map Blending을 위한 기술로서 한 이미지마다 최대 4개의 이미지 채널(RGBA)을 활용할 수 있다. 이 기술의 주된 목적은 이미지 합성을 위한 것이며, 파생적으로 발자국 영역지정 등에 활용된다.

[Fig. 6] Adding layers to One CDB

 지뢰/바위/초목 레이어를 기존 지형 데이터에 추가하는 구체적인 방법은 [Fig. 7]에서 설명하고 있다. [Fig. 7]의 예시 일러스트에서는 이미지의 네개 컬러 채널에 서로 다른 4종의 나무를 배정하는 것으로 묘사되었으나 안개와 가스, 지뢰 같은 인공물의 배정도 같은 방법에 의해 수행될 수 있다.

[Fig. 7] Coordinate creation method for object placement using color channels of image

 연구 수행은 Intel Core i7 3930K, DDR3 16G, SSD256G, Radeon HD7900 Cross Fire x2, Autodesk 3D Studio MAX 2013, Unity3D 3.5x, Windows 7, 1920x1080 pixel, Adobe Photoshop CS 6, MicroDEM 2004 환경에서 진행되었다.

 기초적인 테스트는 채널당 8비트씩 4개 채널을 갖는 32비트 포맷의 이미지를 생성하여 활용하였다. [Fig. 8]과 같이 R, G, B, A 각각의 이미지 채널에 R, G, B. A란 텍스트를 채널 영역에 할당하여 각각의 이미지 채널이 Unity3D에서 유의미한 영역으로 인식되도록 하였다. 이번 실험에서는 A 채널은 활용하지 않았다.

[Fig. 8] Result of grass placement to ‘R’ channel

 먼저 ‘R’채널에는 풀을 배치하도록 설정하였다. 이미지의 채널 정보로부터 불러들인 자료를 기반으로 풀을 표현할 3D Model의 밀도를 조절할 수 있다. [Fig. 8]과 [Fig. 9]는 R, G, B 각각의 이미지 채널 설정 모습과 Unity3D에서의 개발자 인터페이스, 그리고 실시간 렌더링 된 top view와 perspective view의 해당 결과를 보여준다.

[Fig. 9] Result of 3D model placements to ‘B’ and ‘G’ channel

 기본적인 테스트를 마치고 경기도 소재의 모 훈련장을 V환경으로 모의하는 것에 대한 실제 적용을 시도해보았다. [Fig. 10]은 목표지형의 인공위성 사진과 수치고도자료 DEM 데이터다. 이는 CDB의 Altimetry 레이어에 해당하며, 모의 구역은 가로·세로 약 3km*5km 영역이다.

[Fig. 10] A satellite picture and DEM for Virtual simulator

 다음은 3D Model 레이어에 해당하는 인공 구조물들을 상용 3D Modeling 도구를 이용하여 제작하였다. Unity3D Engine과 동일한 수치고도자료를 활용하여 그리드 지형에 위성사진을 매핑한 후 [Fig. 11]과 같이 인공 구조물들을 모델링하고 위치시켰다.

[Fig. 11] A camera view in 3d studio Max

 Material 레이어에 해당하는 자료는 생략하였다. 만약 밤과 낮, 비온 뒤의 합성환경 연출이 필요할 경우는 Material 레이어에 해당하는 자료를 준비해야 더욱 효과적으로 연출될 수 있다.

 Unity3D에서 Terrain Engine을 사용하여 지형범위를 설정하고 DEM 데이터로부터 추출한 Height map을 적용하여 3차원 지형 생성 후 [Fig. 12]와 같이 모의 범위를 정의해주었다.

[Fig. 12] Definition of area for simulation

 [Fig. 13]은 인공위성 사진으로부터 유사 색상 범위를 3단계로 추출하여 각각 R, G, B채널에 할당하였다. 이는 각각의 색상 범위에 서로 다른 수종을 배치하기 위함이다. [Fig. 13]의 맨 오른쪽 이미지는 Unity3D Engine에서 splat map으로만 사용되며 현시되지는 않는다.

[Fig. 13] Tree placements using color channels

 이미지 채널 분리 후, 각각의 채널에 적용될 3D Model은 Unity3D Engine에서 자동 LOD를 지원하는 형식으로 구성하였다. 그 이유는 수많은 3D Model들이 카메라 영역에 나타나고, LOD 처리가 안 될 경우는 FPS가 현저히 낮아져서 모의가 불가능한 상황에 이르기도 하기 때문이다.

 [Fig. 14]는 실제 카메라 시점에서 바라본 경기도 모 훈련장의 합성환경이다. 도로부분에는 나무가 배치되지 않았으며 덤불이나 풀도 도로 영역을 비켜서 배치되었다. 테스트 환경에서는 객체 간 충돌처리를 활성화 한 상태에서 60 FPS가 기록되었다.

[Fig. 14] Screenshot in Unity3D

 동일한 공간에 대한 합성환경을 수작업으로 구현했을 때와 이미지 채널을 통해 자동화 하였을 때의 MD(Man-Day)는 각각 10MD와 1MD가 기록되었다.

4. 결 론

 이상으로 이미지의 컬러채널을 이용한 합성환경자동 모의기술을 시험하였다. Unity3D Engine에서 가속 가능한 설정에 따라 3D Model들을 생성하여 할당하면 이상의 결과에서와 같이 복잡하고 방대한 자연환경도 매우 빠른 시간에 조성할 수 있으며 실시간 가속기능이 지원되는 것을 알 수 있다.

 이 방법은 기존 수동적 방법에 비해 10배 정도의 작업 효율을 낼 수 있었다. 이번 실험에서는 개발자가 직접 이미지 채널을 만들고 할당하는 과정을 거쳤지만 기상청과 산림청 등의 데이터베이스와 국토지리정보원의 GIS Shape Data를 활용한다면 완전 자동화에 가까운 시스템을 구현할 수 있을 것으로 생각한다.

 그리고 합성환경 표현을 위해, 생소한 파일형식이 아니라 이미지를 활용한다는 점은 이기종간 자료 공유에 매우 편리함을 제공할 수 있을 것이다. 이로써, 상용 Unity3D Engine마다의 폐쇄성에서 탈피할 수 있을 것으로 생각한다.

 2010년 미군의 SE-Core OSI(OneSAF Integration) Update 문서에 따르면 미군은 현재 연막탄, 안개, 수류탄 모의가 가능한 상태다. 해당 모의가 2D 환경인지 3D 환경인지에 대해서는 알 수 없지만 합성환경 모의기술에 있어서는 우리 군이 전반적으로 매우 뒤처져있음을 알 수 있다. 우리나라의 게임산업이 세계적인 수준인 것처럼 우리 군의 합성환경 가시화 기술도 빠른 속도로 발전하기를 기대한다.

ACKNOWLEDGMENTS

 This work was supported by Defense Acquisition Program Administration and Agency for Defense Development under the contract UD110006MD, Korea.

Reference

1.Moon-su Kim, Mi-sun Choi, Tae-eog Lee, Dae-Gu Kim, Soon-geal Kwen, "LVC Common Simulation Architecture Framework", Korean Institute of Industrial Engineers, pp. 1260-1267, 2010.
2.http://www.onesaf.net, 2013.01.
3.Gregory Dukstein, "SE Core OneSAF Integration Update", STRI, pp. 2-4, 2010.
4.Jun-hwan Yoon, A report of engineering level and development trend in field of national defense, Defense Acquisition Program Administration, Green Technology Trend Report 2010-02, 2010.
5.Korean institute for defense analysis, "The introduction of OneSAF Model part 1", National defense simulation center KIDA, pp. 17-18, 2008.
6.http://www.dtic.mil, 2012.01.
7.Si-jung Kim, "A study on the wargame development plans of the ROK Military", Hannam University, pp. 30-42, 2010.
8.http://www.sedris.org, 2013.01.
9.Hyung-ki Kim, Yu-na Kang, Soon-hung Han, "Standard Representation of Simulation Data Based on SEDRIS", Korea Society for Simulation Vol. 19, No. 4, pp. 249-259, 2010.
10.Katherine L. Morse, David L. Drake, Ryan P.Z. Brunton, "Web Enabling HLA Compliant Simulations to Support Network Centric Applications", SAIC, pp. 2-7, 2004.
11.TerraSim, "OneSAF User Group ver.10", OneSAF Users Group Meeting, pp. 14-16, 2010.
12.http://www.terrasim.com, 2013.01.
13.http://www.iems.ucf.edu, 2013.01.
14.Seung-Kwan Choi, Dong-Hyun Kim, Young-Ook Kim, "A Study on the Placement of Game Objects using Space Syntax", Journal of Korea Game Society Vol. 12, No. 5, pp. 43-56, 2012.
15.http://www.presagis.com, 2013.01.
16.I/IT SEC, "CDB MDB Similarities, Differences & Synergies", I/IT SEC, pp. 8-21, 2006.
17.Jong-Pil Jung, Chee-Hoon Kim, "An Improvement of the Method of Transition Tile in the Texture Splatting for Game Terrain", Journal of Korea Game Society, Vol. 10. No. 1, pp. 57-64, 2010.