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[국내논문] 의사결정나무를 이용한 근접전투전문가시스템
Developing an Expert System for Close Combat using Decision Tree 원문보기

한국국방경영분석학회지 = Journal of the Military Operations Research Society of Korea, v.36 no.3, 2010년, pp.83 - 93  

김형세 (충남대학교 컴퓨터공학과, 육군 전투지휘훈련단) ,  문호석 (육군 전투지휘훈련단) ,  이동근 (육군 전투지휘훈련단) ,  황명상 (주) 심네트) ,  김영국 (충남대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 훈련용 워게임모델의 근접전투 피해평가를 위한 새로운 근접전투전문가시스템을 제안하였다. 군에서 사용하고 있는 워게임모델에서 피해평가 모의논리는 아주 중요한 모의가능이다. 현재, 육군의 군사단급 워게임모델인 창조21 모델에서는 근접전투 피해평가의 핵심기능이 창조21 모델에서 계산되지 않고, 공개소스와 내부논리를 알 수 없는 미군에서 제작한 근접전투전문가시스템(일명 COBRA)에서 별도로 계산되고, 이 결과가 네트워크를 통해 창조21 모델로 전송되어 근접전투에 대한 피해평가가 이루어진다. 본 논문에서는 COBRA를 대체할 수 있는 근접전투전문가시스템을 의사결정나무를 이용해서 제안하였다. 제안하는 시스템은 실험결과 COBRA와 유사한 성능을 보였고, 시스템의 계산량이 적었고 군사작전 상황에 적합하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new expert system for close combat in military war game model for training. Simulation logic for damage assesment is one of the main simulation functions in military war game. In Changcho 21's model which is the war game model for Republic of Korea Army corps and division...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • COBRA에서 문제가 발생했을 때에 대처 방안으로 현재 창조21 모델에서 COBRA_LITE라고 하는 COBRA를 대신할 방법을 제안하여 사용하고 있는데, COBRA_ LITE가 얼마나 COBRA를 잘 대체할 수 있는 지에 대한 신뢰도 평가없이 사용하고 있는 현실이어서 이에 대한 검증이 필요하다. 논문에서는 COBRA_LITE에 대한 검증을 통해서 COBRA_ LITE의 신뢰도를 평가할 것이며, COBRA와 유사한 성능을 보이며 실 전장상황을 잘 반영한 COBRA를 대체할 수 있는 보다 단순화된 전문가시스템을 제안할 것이다. 제안하는 근접전투 피해평가를 위한 전문가시스템은 여러 전장 상황에서의 전투 실험 결과 자료를 이용하여 의사결정나무 방법을 적용하여 구축될 것이다.
  • 근접 전투 피 해평가에서 근접 전투전문가시스템으로부터 계산되는 취약성 승수와 사격가담율은 피해평가에 핵심적인 부분을 차지하고 있는데, 이 분야는 한국군 독자적인 자체 논리가 없고 미군이 개발한 시스템(COBRA)을 사용하고 있는실정이다. 본 논문에서는 COBRA를 대체할 수 있는 전문가시스템을 의사결정나무를 이용하여 구축해 보고 그 가능성을 확인해 보았다. 제안하는 시스템은 기존에 COBRA를 대체하기 위해 사용되고 있던 COBRA_LITE의.
  • 9, 의 세 값뿐이었고, 은폐/엄폐의 경우도 보통, 과 불량, 의 두 값뿐이었고 양호의 경우는 COBRA의 결과 값에 없었다(<표 4>와 <표 8>의 음영부분 참조). 본 논문에서는 이런 COBRA의 결과값을 참(true)으로 보고 제안하는 전문가시스템 구현 및 평가를 실시하였다.
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참고문헌 (10)

  1. 김윤곤, 워게임 모형의 동적 란체스터 소모계수 산출방안 연구, 박사학위논문, 충남대학교, pp.52-56, 1998. 

  2. 문세봉, 전문가시스템 시험평가 전략 및 계획 연구, 석사학위논문, 국방대학교, pp.36-43, 1999. 

  3. 문호석, Decision tree for repeated binary data, 박사학위논문, 고려대학교, pp.3-7, 2010. 

  4. 배현웅, 문호석, R과 함께하는 통계학, 교우사, 서울, pp.313-325, 2009. 

  5. 육군교육사령부 (2008a), 창조21모델 '08 모의논리분석서(교육참고 25-14), 육군인쇄창, 대전, pp.5/1-5/55, 2008. 

  6. 육군교육사령부, 화랑21모델 '08 모의논리분석서(교육참고 25-14), 육군인쇄창, 대전, pp.5/1-5/55, 2008. 

  7. 최상영, 국방 모델링 및 시뮬레이션, 국방대학교, 서울, pp.4-10, 2007. 

  8. 최종후, 한상태, 강현철, 김은석, 김미경, 이성건, SAS E-Miner 4.0을 이용한 데이터 마이닝, 자유아카데미, 서울, pp.14-31, 2001. 

  9. Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. and Stone, C. J., Classification and Regression Trees, Chapman and Hall, New York, pp.85-98, 1984. 

  10. Rizzo, M. L., Statistical computing with R, Chapman and Hall, New York, pp.319-349, 2008. 

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