머신러닝 기반 고속충돌 파편 분석

초록

본 논문은 고속충돌로 인하여 발생한 파편을 해석적 기법을 통하여 예측하는 기법을 제안한다. 입자완화 유체동역학 기법(smoothed particle hydrodynamics, SPH)을 적용하여 텅스텐 위협체와 강철 표적판 간의 충돌 해석을 수행하였으며, 이를 통해 다수의 SPH 입자들로 구성된 다수의 파편이 형성됨을 확인하였다. 이와 같은 파편과 이들의 구성 입자는 동일한 궤적으로 비산되는 특성이 있으며 따라서 이를 기반으로 SPH 입자들을 군집화 하고, 군집화된 입자들 즉, 파편을 예측할 수 있었다. 입자들의 궤적을 평가하기 위하여 머신러닝 기반의 클러스터링 알고리즘을 적용하였으며 이를 통해 입자들의 변위를 분석하고, 변위 유사도에 따라 군집화 하였다. 개발된 파편 예측기법은 기존의 입자 위치기반 파편 예측에 비하여 약 20% 향상된 정확도를 보였으며, 결과적으로 고속충돌에 기인된 파편의 위협을 효과적으로 예측할 수 있는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.