🇰🇷 한국어 (기본) · 🇺🇸 English
육·해·공 전력을 아우르는 통합 방어 시뮬레이터를 목표로 하는 프로젝트입니다. 대공·대함·대잠 위협에 대한 교전 시뮬레이션, 몬테카를로 분석, 요구조건(REQ) 판정, Excel/PNG 보고서 생성을 수행합니다.
현재 단계: 해군 — 이지스 기동전단 통합 방어 + 공군·지상 작전급(연안방공·상륙·도미노) + 한국형 미사일방어 5계층 + 육해공 합동 화력(협조 타격) + 합동작전 통합 보고서(군별 기여도) (v21.02) 진행 중: 작전급 캠페인 엔진 — 며칠 단위 전역을 1시간 단위로 진행, 교전은 학습된 예측 모델로 즉시 계산해 72시간 전역을 수초에 (해상 교통로 통제로 승패 판정) 장기 목표: 육·해·공 합동작전(Joint Operations)을 포괄하는 통합 방어 시뮬레이션
현재는 해군 이지스 기동전단의 다층 방어를 정밀하게 구현하고 있으며, 이를 토대로 단계적으로 전력 영역을 넓혀갑니다.
| 영역 | 상태 | 내용 |
|---|---|---|
| 🌊 해군 (Naval) | ✅ 구현 중 | 이지스 기동전단 대공·대함·대잠 다층 방어 |
| ✅ 작전급 구현 | 제공권 격자 · CAP · 방공망 제압(SEAD) · 전략 폭격 · 근접 항공 지원(CAS) | |
| 🪖 육군 (Land) | ✅ 작전급 구현 | 연안 방공망(5계층 요격) · 해상 상륙작전(교두보 확보) · 방공망 제압 도미노 |
- 시간 스텝 기반 양방향 교전 엔진 — 탐지·추적·요격·반격을 초 단위로 시뮬레이션
- 다층 방어 모델 — SAM(SM-3/SM-2/ESSM/해궁) · CIWS(Phalanx/RAM) · 전자전(ECM) · 채프/플레어
- 대함·대잠전 — 함정·잠수함의 대함 타격(해성·하푼·현무-3C) + 함재 헬기·해상초계기(P-8A 등)의 어뢰 교전
- 공군 자산 연동 — CAP 전투기 BVR 요격 · 해성-II 대함 공격 · ARM 회피 레이더 OFF 전술
- 정밀 물리 모델 — RCS 기반 탐지 · 소나 방정식(수동·능동) · 동적 침수·복원력 · 미사일 비례항법(PNG) · 지형/수평선 차폐
- 적응형 전술 AI — 적이 방어 포화도를 평가해 살보 집중 ↔ 분산 ↔ 기만 침투를 점진 전환
- 전자전·EMCON·사이버전 — ARM 역탐지(레이더 방사 딜레마) · 능동 소나 핑 역탐지 · 전자 좌표 기만 · 사이버 침투(데이터링크 변조·CIC 마비)
- 극초음속·미래 위협 대응 — HGV 활공 궤적 다층 요격(외기권 SM-3 ↔ 대기권 SM-6) · 무인기 군집(Swarm) 포화 소모전 · 자폭 무인수상정(USV) · 기뢰전(MIW)
- 탄도탄 방어(BMD) 5계층 — 이지스 어쇼어 SM-3(중간단계) · THAAD(종말 고고도) · L-SAM(종말 상층) · 패트리엇 PAC-3 MSE(종말 중층) · 천궁-II(종말 하층 점방어). 탄도탄 종말 강하 궤적에 따라 접근 거리대별 순차 교전
- 지상 작전급 — 연안 방공·상륙·도미노 — 해상 교통로별 연안 방공 포대(5계층 요격, 요격탄 재고가 전역 내내 이어짐) · 대함탄도탄 구역은 실제 전술 교전으로 실측 · 해상 상륙작전(수송→항공 엄호→상륙 곱연산으로 교두보 확보) · 방공망 제압 도미노(적이 제공권을 쥐면 연안 방공망 제압 → 제공권 추가 하락 → 해상 교통로 압박)
- 육해공 합동 화력 — 협조 타격 — 적 항구·비행장을 공군 전략폭격기만이 아니라 해군 순항미사일(현무-3C·토마호크)·육군 지대지(현무-2)가 함께 타격 · 한 기지가 무력화되면 남은 화력을 다음 기지로 넘겨 낭비 방지 · 시차 공격(오사 회피) vs 동시 공격(방공망 분산, 협조 미비 시 폭격 편대 임무 중단) · 전략폭격기 없는 제공권 열세 편성에서도 해군·육군 화력만으로 적 출항 능력 무력화
- 분산·연안 작전 — 분산해양작전(DMO) · 해안 C-RAM/SAM 연안 방어 · 항만 거점 복합 방어
- 무인·자율 자산 — 무인 정찰 드론(수평선 너머 OTH 탐지 확장) · 무인 수상/수중정(USV·UUV — 소해·전방 피켓·무인 점방어)
- 지속 전장 모드 (실험적) — 양측이 작전 목표(자산 방어·해역 통제 등)를 두고 시간 지평까지 겨루는 승/패 판정 엔진
- 3D 전장 시각화 — CesiumJS 위성 지구본 위에 함정·항공기·미사일 궤적·교전 이벤트를 재생(리플레이)
- 몬테카를로 분석 — 표준 MC + LHS 고속 샘플링(멀티프로세싱 병렬) · 스트레스/Sobol 민감도/A·B 비교
- 방대한 무기 체계 DB — 적군 70종 · 아군 방어 14종 · 대함 타격 8종 · 함정 26종 · 항공 자산 9종 · 편대 프리셋 46종(아군 17 · 적군 29)
- 작전 시나리오 라이브러리 · 적정 편대 추천 — 교리 기반 시나리오 자동 설정 + 비용 대비 성능 편대 순위
- 보고서 출력 — 교전 결과를 Excel(.xlsx) · PNG로 내보내기
python app_main.pypython -m PyInstaller app_main.spec --noconfirm빌드 결과물은 dist/이지스_기동전단_시뮬레이터/ 폴더에 생성됩니다.
pip install matplotlib numpy scipy openpyxl pillow pandas PyQt6 PyQt6-WebEngine psutil SALib
PyQt6-WebEngine은 3D 전장(CesiumJS) 탭,SALib는 Sobol 민감도 분석에 필요합니다.
명명 규칙: 접두 없는
.py= 앱이 import·번들하는 핵심/런타임 모듈(이름 변경 시 빌드 영향)._접두 = 빌드에서 제외되는 1회용·개발 도구(수동 실행).
| 파일 | 역할 |
|---|---|
app_main.py |
PyQt6 런처 — UI, 시뮬 워커, 결과·DB·계획 탭 등 전체 앱 |
app_utils.py |
런처의 비-GUI 유틸 계층 — GPU·CPU 계측, 워커 풀, 리소스 경로, 로그·기록 |
app_engine.py |
엔진·스펙DB import 계층 (로드 실패 시 폴백 — 앱이 죽지 않게) |
app_workers.py |
백그라운드 워커 — 시뮬 실행, 편대 추천, 쇼케이스 비교, 시스템 계측 |
ui_charts.py |
차트 렌더·교전 분석 탭 — 교전 깔때기·간트, 전장 타임라인, 캠페인 보고서, 3D 전장 뷰 |
ui_dialogs.py |
모달 다이얼로그 — 함대 편성 커스텀, 전술 의사결정, 시뮬 로그 열람 |
app_theme.py |
런처 UI 색상 팔레트·체크박스 스타일 헬퍼 |
ui_widgets.py |
재사용 위젯 — 게이지·수렴 곡선·요격률 히스토그램, 작업표시줄 진행률, 아코디언 사이드바·설정 패널 헬퍼 |
ui_monitor.py |
실행 모니터 UI — 시뮬 진행 팝업, 시스템 자원 탭 |
app_launcher.py |
런처 진입 화면 — 사이드바·홈·도움말·DB 탭, 유닛 스펙시트 패널 |
mixin_simlifecycle.py |
MainWindow mixin — 실행 제어(초기화·시뮬 실행·완료/에러 콜백·창 수명) |
mixin_configpanel.py |
MainWindow mixin — 설정 패널(시나리오·편대·cfg 빌드/복원·예보 카드·툴팁) |
mixin_configpanel2.py |
MainWindow mixin — 설정 패널 보조 1(환경 세부 옵션·방어전술·공격임무·BMD, mixin_configpanel 예산 초과로 분리) |
mixin_configpanel3.py |
MainWindow mixin — 설정 패널 보조 2(cfg 복원·시나리오 미리보기, mixin_configpanel 예산 초과로 분리) |
mixin_showcase.py |
MainWindow mixin — 쇼케이스 탭(원클릭 비교 시연)·퀵스타트 배너 |
mixin_resultpanel.py |
MainWindow mixin — 결과 탭 렌더(REQ·상태보드·로그·카드·등급·캠페인 보고) |
mixin_optimize.py |
MainWindow mixin — 적정 편대 추천 최적화·토글 영향도 분석 |
mixin_export.py |
MainWindow mixin — 결과 내보내기(Excel·PDF 보고서) |
scenarios.py |
시나리오 라이브러리 — 원클릭 추천 시나리오 프리셋 정의 |
engine_core.py |
핵심 DB(적/아군/함정), 물리 모델, 탐지·교전 로직 |
engine_combat.py |
시간 스텝 기반 양방향 교전 엔진 (아군 공격 무기 DB 포함). ※v7은 도입 당시 명칭이며 현재 주 엔진 |
engine_campaign.py |
작전급 캠페인 엔진 — 며칠 단위 전역을 1시간 단위로 진행 (전술 엔진을 교전 해결기로 호출) |
engine_airforce.py |
공군 작전급 층 — 한반도 격자 제공권 + 공군 전력 관리 (캠페인 엔진이 호출) |
engine_army.py |
지상 작전급 층 — 해상 교통로별 연안 방공 포대(5계층 요격)·지대지 화력 (캠페인 엔진이 호출) |
engine_joint.py |
합동 화력 층 — 육해공이 같은 적 기지를 협조 타격 (캠페인 엔진이 호출) |
db_specsheet.py |
DB 탭 스펙시트용 상세 설명 |
ai_policy_infer.py |
학습된 AI 전술 정책을 numpy만으로 추론 (exe 탑재) |
forecast_features.py |
예상 전황 특징화 — 편성·적·날씨를 학습 모델 입력 벡터로 변환 (exe 탑재) |
view_cesium_3d.html |
3D 전장 탭 — CesiumJS 위성 지구본 뷰 |
| 파일 | 역할 |
|---|---|
db_ground_threat.py |
북 장사정포·해안포·비행장 등 지상 위협 DB |
db_ocean_acoustic.py |
수온·염분·음속층·해저 음향 DB (소나 방정식용) |
db_ocean_environment.py |
해역 환경(해류·기상 등) DB |
db_terrain.py |
수심·지형·해협 제원 DB |
| 파일 | 역할 |
|---|---|
app_changelog.json |
패치 이력 |
audit_regression_golden.json |
회귀 검증 기준값 (고정 시나리오 결과) |
audit_perf_baseline.json |
성능 회귀 가드 기준값 (경로별 실행시간) |
forecast_surrogate.json |
실행 전 예상 전황 룩업 테이블 |
ai_rl_policy.npz |
학습된 AI 전술 정책 가중치 |
app_main.spec |
PyInstaller 빌드 스펙 |
| 파일 | 역할 |
|---|---|
audit_verify_regression.py |
회귀 검증 (엔진 동작 무결성 자동 점검 — 자기참조 오라클) |
audit_static_scan.py |
정적 위생 감사 스캐너 (자동추출·vacuous 가드·커버리지 리포트) |
audit_property.py |
속성 기반 감사 — 불변식(확률[0,1]·합=1·NaN 0·보존식·경계) 랜덤 검증 (독립 오라클) |
audit_effect.py |
토글 효과 검증 — 효과 입증 시나리오에서 ON/OFF 델타로 죽은 토글 탐지 |
audit_local_edit.py |
로컬 모델(aider) 세션 사후 검증 — git diff를 정본으로 삼아 자기보고 불일치 탐지 + 필요한 게이트 자동 실행 |
audit_dead_toggle.py |
죽은 토글 스캐너 (종합감사 전용) — EFFECT_DEBT 유예 목록을 전수로 ON/OFF 델타+발현 카운터 수집해 상환 여부 4분류 |
audit_fuzz.py |
수치 cfg 키 경계값 fuzzing — 극단값(0·음수·거대값) 자동 주입으로 크래시·NaN·확률범위 위반 탐지 |
audit_pairwise.py |
토글 쌍(pairwise) 조합 상호작용 감사 — 엔진 소비 토글 전수 쌍을 ON으로 단발·전장·캠페인 실행해 크래시·NaN·보존식 위반 탐지 |
audit_perf.py |
실행시간 회귀 가드 — 단발·전장·캠페인 실행시간을 기준 대비 측정해 급증(1.5배+) 탐지 |
_audit_nightly.sh |
야간 자동 감사 러너 — 정적+회귀+속성+fuzz+pairwise+성능을 순차 실행해 로그 누적 (schtasks 등록) |
_bg_launch.sh |
백그라운드 작업 표준 런처 — winpid·시작시각 자동 기록(리소스 격리) |
_audit_dashboard.html |
감사 그물 현황판 소스 (6층 감사·성능 기준선·3층 구조 한 페이지 요약) |
_audit_roundtrip.py |
설정 저장/복원 round-trip 런타임 감사 (offscreen Qt, 복원 누락 근본 차단) |
_audit_render_smoke.py |
결과 탭 렌더 크래시 테스트 (헤드리스, 9개 차트 함수 실제+엣지 데이터) |
_audit_gui_smoke.py |
exe GUI 스모크 자동화 — 단발 교전 (감사용) |
_audit_campaign_smoke.py |
exe GUI 스모크 자동화 — 작전급 캠페인 모드 (감사용) |
_audit_scenario_smoke.py |
exe GUI 스모크 자동화 — 시나리오 저장·불러오기 왕복 (감사용) |
_audit_compat.py |
종합감사 ⑦ 하위호환 + ④ 통합 MC 수치 안정성 (구버전 cfg·정밀 병렬 MC, 감사용) |
_audit_mc_stability.py |
종합감사 ④ 캠페인 MC 대규모 안정성 + OFF/정밀ON 기준값 측정 (감사용) |
_audit_make_pdf.py |
감사 보고서 PDF 생성기 |
| 파일 | 역할 |
|---|---|
ai_rl_env.py |
지속 전장 RL 학습 환경 |
ai_selfplay_env.py · ai_selfplay_loop.py |
적 지휘 AI 동시 학습(self-play) 환경·루프 |
_ai_selfplay_train.py · _ai_rl_train_eval.py |
self-play·RL 학습/평가 스크립트 |
_ai_export_policy.py |
학습 정책 → ai_rl_policy.npz 변환 |
_ai_smoke_rl.py |
RL 토글 GUI 스모크 |
| 파일 | 역할 |
|---|---|
improve_auto_loop.py |
약점 분석→제안→검증 자동 루프 |
improve_llm_propose.py · improve_llm_patch.py |
LLM 전술 제안기·코드 패치기 |
improve_weakness_report.py |
개선 약점 리포트 생성 |
_forecast_build_surrogate.py |
예상 전황 룩업(forecast_surrogate.json) 빌더 |
| 파일 | 역할 |
|---|---|
_asset_make_bg.py |
홈 배경 이미지 생성 |
_changelog_export.py |
app_changelog.json → 변경이력/ 유형별 정리 문서 생성 |
_build_progress.py |
빌드 진척 표시기 — PyInstaller 로그에서 실제 단계·경과·기준선 대비 판정 |
audit_db_consistency.py |
DB 내부 모순 탐지 — 마하 표기↔속도, 요격 고도창↔위협 고도, 무기 사거리↔탐지거리 |
asset_download_images.py |
DB 장비 사진 일괄 수집 |
_bg_wait.sh · _bg_res.py |
백그라운드 작업 1분 진행 보고 헬퍼(타임박스 폴링 + 작업 트리 전용 CPU/RAM 격리 측정) |
_bg_gate.py |
위 진행 보고를 강제하는 훅 게이트 — 규약 없는 백그라운드 실행 거부(PreToolUse) + 작업 생존 중 턴 종료 차단(Stop). 조언은 무시되므로 관문으로 전환 |
| 경로 | 역할 |
|---|---|
assets/images/ |
DB 항목별 장비 사진 |
감사보고서/ |
블록별 종합 감사 PDF |
_archive/plans/ |
구현 완료된 과거 설계 문서 보관 |
- 시뮬레이터 시작 화면에서 [🚀 시뮬레이터 시작] 클릭
- 설정 패널에서 아군 편대·적 위협·해역·날씨 등 구성
- [▶ 시뮬레이션 실행] 또는 몬테카를로 분석 실행
- 결과 탭에서 요격률·비용·손상 등 확인
- Excel/PNG 보고서 내보내기
이 저장소는 취미로 개발하는 비상업·개인 학습용 프로젝트입니다. 상업적 목적이 전혀 없으며, 관심 있는 분들의 피드백·제안을 환영합니다.
- 라이선스: PolyForm Noncommercial License 1.0.0 — 비상업 목적의 사용·수정·공유는 자유, 상업적 이용은 금지됩니다.
- 무기 체계 제원·수치는 공개된 자료를 바탕으로 한 학습용 근사치이며, 실제 군사 운용 데이터가 아닙니다.
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- 한국어·영어 모두 환영합니다. 편한 언어로 자유롭게 작성해주세요.
A project aiming to be a joint air–land–sea integrated defense simulator. It performs engagement simulation against air, surface, and subsurface threats, Monte Carlo analysis, requirement (REQ) evaluation, and Excel/PNG report generation.
Current stage: Navy — Aegis task force integrated defense + air-force & ground operational layers + 5-layer Korean missile defense + joint fires (coordinated strike) + joint operations report (per-service contribution) (v21.02) In progress: Architecture transition from single-salvo engagement → a persistent battle engine (both sides pursue operational objectives, win/loss adjudication, aiming toward reinforcement-learning-based self-play) Long-term goal: an integrated defense simulation covering joint air–land–sea operations
The project currently models the multi-layered defense of a naval Aegis task force in detail, and will expand to other force domains step by step.
| Domain | Status | Scope |
|---|---|---|
| 🌊 Naval | ✅ In development | Aegis task force multi-layer air/surface/subsurface defense |
| 🔜 Planned | Air superiority engagements, CAP, SEAD integration | |
| 🪖 Land | 🔜 Planned | Ground-based air defense, coastal defense integration |
- Time-step bidirectional engagement engine — detection, tracking, interception, and counterstrike simulated per second
- Multi-layer defense model — SAM (SM-3 / SM-2 / ESSM / K-SAAM) · CIWS (Phalanx / RAM) · electronic warfare (ECM) · chaff/flares
- Anti-surface & anti-submarine warfare — ship/submarine surface strikes (Haeseong, Harpoon, Hyunmoo-3C) + torpedo engagements by shipborne helicopters and maritime patrol aircraft (P-8A, etc.)
- Air asset integration — CAP fighter BVR interception · Haeseong-II anti-ship strikes · ARM-evasion radar-off tactics
- Detailed physics models — RCS-based detection · sonar equation (passive/active) · dynamic flooding & stability · missile proportional navigation (PNG) · terrain/horizon masking
- Adaptive tactical AI — the enemy evaluates defensive saturation and gradually shifts among salvo concentration ↔ dispersion ↔ deception penetration
- Electronic warfare · EMCON · cyber — ARM counter-detection (radar-emission dilemma) · active-sonar ping counter-detection · electronic coordinate deception · cyber intrusion (datalink corruption, CIC blinding)
- Hypersonic & emerging threats — layered interception of HGV glide trajectories (exo-atmospheric SM-3 ↔ endo-atmospheric SM-6) · drone-swarm saturation attrition · suicide unmanned surface vessels (USV) · mine warfare (MIW)
- 5-layer ballistic missile defense (BMD) — Aegis Ashore SM-3 (midcourse) · THAAD (terminal high-altitude) · L-SAM (terminal upper) · Patriot PAC-3 MSE (terminal middle) · Cheongung-II (terminal lower point defense). Ballistic terminal descent lets each layer engage in sequence by approach range
- Ground operational layer — coastal air defense, amphibious assault, domino — coastal SAM sites per sea line of communication (5-layer interception, interceptor stocks carry across the whole campaign) · anti-ship ballistic missile zones resolved by actual tactical engagement · amphibious assault (transit → air cover → assault, multiplied into beachhead progress) · SEAD domino (once the enemy holds the sky it suppresses coastal air defenses → air superiority falls further → sea lines come under pressure)
- Joint fires — coordinated strike — enemy ports and airfields are struck not only by strategic bombers but by naval cruise missiles (Hyunmoo-3C, Tomahawk) and army surface-to-surface fires (Hyunmoo-2) together · once a base is neutralized the remaining firepower rolls over to the next one instead of being wasted · sequential strike (avoids fratricide) vs simultaneous strike (splits enemy air defenses, but manned bombers abort without fire support coordination) · even a bomber-less force with air inferiority can degrade enemy sortie capacity through naval and army fires alone
- Distributed & littoral operations — Distributed Maritime Operations (DMO) · shore-based C-RAM/SAM littoral defense · combined harbor-stronghold defense
- Unmanned & autonomous assets — unmanned reconnaissance drones (over-the-horizon detection extension) · unmanned surface/undersea vehicles (USV·UUV — minesweeping, forward picket, unmanned point defense)
- Persistent battle mode (experimental) — a win/loss engine where both sides pursue operational objectives (asset defense, sea control, etc.) over a time horizon
- 3D battlefield visualization — ships, aircraft, missile trajectories, and engagement events replayed on a CesiumJS satellite globe
- Monte Carlo analysis — standard MC + LHS fast sampling (multiprocessing) · stress / Sobol sensitivity / A·B comparison
- Extensive weapon-system DB — 70 enemy threats · 14 friendly defenses · 8 surface-strike weapons · 26 ship classes · 9 air assets · 46 fleet presets (17 friendly · 29 enemy)
- Operational scenario library & fleet recommendation — doctrine-based scenario auto-setup + cost-effectiveness fleet ranking
- Report export — engagement results to Excel (.xlsx) and PNG
# Run in a development environment
python app_main.py
# Build the executable (exe)
python -m PyInstaller app_main.spec --noconfirmBuild output is generated under dist/이지스_기동전단_시뮬레이터/.
pip install matplotlib numpy scipy openpyxl pillow pandas PyQt6 PyQt6-WebEngine psutil SALib
PyQt6-WebEngineis needed for the 3D battlefield (CesiumJS) tab;SALibfor Sobol sensitivity analysis.
| File | Role |
|---|---|
engine_core.py |
Core DBs (enemy/friendly/ships), physics models, detection & engagement logic |
engine_combat.py |
Time-step bidirectional engagement engine_core |
engine_campaign.py |
Operational campaign engine — multi-day theater in 1-hour ticks (calls the tactical engine as an engagement solver) |
engine_airforce.py |
Air-force operational layer — Korean-theater air-superiority grid + air fleet management (called by the campaign engine) |
engine_army.py |
Ground operational layer — coastal SAM sites (5-layer interception), amphibious assault, SEAD domino, surface-to-surface fires (called by the campaign engine) |
engine_joint.py |
Joint fires layer — army, navy and air force strike the same enemy bases in coordination (called by the campaign engine) |
app_main.py |
PyQt6 app_main — UI, sim workers, result/DB/plan tabs, the whole app |
app_utils.py |
Non-GUI utility layer — GPU/CPU telemetry, worker pool, resource paths, logging |
app_engine.py |
Engine/spec-DB import layer with fallbacks (app survives a failed engine load) |
app_workers.py |
Background workers — sim run, fleet recommendation, showcase compare, system telemetry |
ui_charts.py |
Chart rendering and engagement analysis tab — funnel/Gantt, battle timeline, campaign report, 3D view |
ui_dialogs.py |
Modal dialogs — fleet customization, tactical decision pause, simulation log viewer |
app_theme.py |
Launcher UI color palette and checkbox style helper |
ui_widgets.py |
Reusable widgets — gauges, convergence curve, intercept-rate histogram, taskbar progress, accordion sidebar/config panel helpers |
ui_monitor.py |
Run monitor UI — sim progress popup, system resource tab |
app_launcher.py |
Launcher entry screen — sidebar/home/help/DB tabs, unit spec-sheet panel |
mixin_simlifecycle.py |
MainWindow mixin — run control (init, sim run, done/error callbacks, window lifecycle) |
mixin_configpanel.py |
MainWindow mixin — config panel (scenario/fleet, cfg build/restore, forecast card, tooltips) |
mixin_configpanel2.py |
MainWindow mixin — config panel helper 1 (env options/defense/attack/BMD, split from mixin_configpanel for local-model context budget) |
mixin_configpanel3.py |
MainWindow mixin — config panel helper 2 (cfg restore/scenario preview, split from mixin_configpanel for local-model context budget) |
mixin_showcase.py |
MainWindow mixin — showcase tab (one-click compare demo), quickstart banner |
mixin_resultpanel.py |
MainWindow mixin — result tab rendering (REQ, status board, log, cards, grade, campaign report) |
mixin_optimize.py |
MainWindow mixin — fleet recommendation optimize, toggle-impact (counterfactual) analysis |
mixin_export.py |
MainWindow mixin — result export (Excel/PDF reports) |
scenarios.py |
Scenario library — one-click recommended scenario presets |
db_specsheet.py |
Detailed spec-sheet descriptions for the DB tab |
app_changelog.json |
Patch history |
app_main.spec |
PyInstaller build spec |
assets/images/ |
Equipment photos per DB entry |
- Click [🚀 Start Simulator] on the start screen
- Configure friendly fleet, enemy threats, sea area, weather, etc. in the settings panel
- Run [▶ Run Simulation] or a Monte Carlo analysis
- Review interception rate, cost, damage, etc. in the result tabs
- Export Excel/PNG reports
This repository is a non-commercial, personal hobby/learning project. There is no commercial intent, and feedback and suggestions are welcome.
- License: PolyForm Noncommercial License 1.0.0 — non-commercial use, modification, and sharing are free; commercial use is prohibited.
- Weapon-system specifications and figures are learning-purpose approximations based on publicly available sources, and are not real operational military data.
- 🐛 Bug reports → Issues (bug report template)
- 💡 Feature requests → Issues (feature request template)
- 💬 Open-ended ideas, questions, discussion → Discussions
- Both Korean and English are welcome — write in whichever language is comfortable.
Note: the in-app text, changelog, and roadmap are maintained in Korean, as the project is built around Republic of Korea Navy/military systems. This English section mirrors the Korean documentation above.