[논문]SNA 기반 네트워크 파워를 이용한 지상전장정보체계 전투력 효과측정 모델제안

정치영; 이재영

[국내논문] SNA 기반 네트워크 파워를 이용한 지상전장정보체계 전투력 효과측정 모델제안
A Proposal of Combat Power Measurement Model of Army Warfare Information System Using Network Power based on Social Network Analysis 원문보기

한국경영과학회지 = Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, v.36 no.4, 2011년, pp.1 - 16

정치영 (국방대학교 국방관리대학원 군사운영분석) , 이재영 (국방대학교 국방관리대학원 군사운영분석)

Abstract ▼ AI-Helper

It is important not only to introduce the C4I(Command and Control, Communication, Computer, Intelligence) system for realizing the NCW(Network Centric Warfare) but also to evaluate the synergistic effect by the C4I system. However, the study effort for evaluating the system's synergistic effect is insufficient compared with introducing the system. Therefore, in this paper, we proposed a model that measures the synergistic effect of combat power by the warfare information system. To measure the synergistic effect of warfare information system, the network power must be considered, so we also proposed a new methodology for measurement of network power based on SNA(Social Network Analysis), not Metcalfe's law. A model we proposed is a model that measures the raised combat power by the network effectiveness. The methodology and model we proposed in this paper will be used usefully to analyze the practical effect of constructing future warfare information system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구에서 제안하는 전장정보체계에 의한 전투력 평가 모델은 PCW의 무기체계 효과가 전장정보체계에 의해 얼마만큼의 시너지효과로 나타나는지를 평가하는 모델이라 할 수 있다.
본 연구에서 SNA를 활용하는 목적은 B2CS 전력화에 따른 육군의 대대급 이하 네트워크 파워를 측정할 수 있는 방법론을 제시하는 것이므로, 분석 수준을 거시적인 전체 네트워크 수준으로 정하고, 거시적 수준에서 네트워크 파워의 의미와 Metcalfe’s law에 의한 네트워크 파워를 비교하기 위해 거시적 수준 분석지표인 네트워크의 포괄성, 연결정도 및 밀도에 대해 설명한다.
본 연구에서 제안하는 전장정보체계에 의한 전투력 평가모델의 가장 핵심은 강건한 네트워크로 묶여있는 BSE들에게 정보자산에 의해 획득된 전장정보들이 얼마나 많이 또 얼마나 빠르고 정확하게 전달되어 전투력을 향상시키는가를 측정하는 것이다. 이는 전투력이란 전투에 직접 발휘되는 최종적인 능력으로[16], 정보자산들이 획득한 전장정보들이 네트워크를 통해 얼마나 많은 타격체계들에게 실시간에 전달되어 타격체계들의 타격 신속성 및 정확도 등을 높일 것인가에 따라 전투력의 차이가 발생하기 때문이다.
본 연구에서는 SNA를 활용하여 네트워크내의 링크구조를 고려하는 실질적인 네트워크 파워 산출방법을 제안하였으며, 이 같은 SNA 기반 네트워크 파워를 반영하여 전장정보체계가 구축될 시의 전투력 상승효과를 측정할 수 있는 모델을 제안하였다.
따라서 이 같은 한계점을 극복할 수 있는 새로운 전투력 측정 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 제 3장에서 제안한 SNA 기반 네트워크 파워를 잠재 이득으로 하고, 단위 무기체계의 전투효과를 반영할 수 있는 전투력 측정모델을 제안한다.
이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 적용되고 있는 사회 연결망 분석(Social Network Analysis：SNA)기법을 적용함으로써 전장정보체계에 의해 구축되는 네트워크의 구조를 반영할 수 있는 네트워크 파워 산출 방법과 네트워크 파워에 의해 상승하는 전투력을 측정할 수 있는 전투력 상승효과 평가모델을 제안한다. 또한 제안한 방법과 모델을 현재 전장정보체계가 구축되어 있지 않은 육군의 기본 전술단위인 대대급 이하 제대에 적용하여 전투력 상승효과를 측정하고 기존의 분석결과와 비교함으로써 본 연구에서 제안하는 네트워크 파워 산출 방법 및 전투력 상승효과 측정모델의 유용성 및 활용가능성을 제시한다.

가설 설정

그러나 Metcalfe’s law에서는 전장정보체계가 구축되면, 모든 BSE들이 하나의 네트워크로 연결되어 무조건 상호간에 정보를 공유한다고 가정한다.
1개 보병대대의 B2CS에 의해 상승되는 전투력을 측정하기 위해 1개 보병대대를 구성하는 BSE 는 모두 전투원(combatant)로 대대장, 중대장, 소대장, 분대장으로 노드의 level을 총 4개로 한정한다. 또한 B2CS에 의해 구축된 네트워크의 구조는 시간이 지남에 따라 변화하지 않는 것으로 가정하고, 대대장의 지휘결심시간 T_cd는 10초라 가정하며, B2CS 구축 전, 상위노드에서 하위노드로 경고 및 지휘결심을 전파 시 홉별 5초(T_hop = 5초)가 소요되는 것으로 가정한다.

제안 방법

따라서 식 (7)에서 전투질량을 단위 무기체계의 전투력을 고려하지 않고 단순히 Metcalfe’s law에 의한 네트워크 파워로 대체한 것과는 달리, 본 연구에서는 네트워크 파워를 기반으로 하는 전투질량 (Combat Mass Based on Network Power：CMB NP)을 식 (10)과 같이 타격체계들의 전투효과의 합인 WUV와 식 (5)와 같이 산출되는 네트워크 잠재이득인 네트워크 파워의 곱으로 대체하고, 또한 각 타격체계들의 표적 투사속도는 WUV 측정시 고려되는 점을 감안하여 모델에서 제외하였다.
본 연구에서 제시한 전투력 상승효과 평가 모델은 네트워크 파워 및 지휘통제시간의 함수로, B2CS 구축시 단말기의 수에 따라 결정되는 링크의 수를 제외하면 결국 전투력 상승효과는 지휘결심시간 및 홉별 경고 · 지휘결심 전파시간에 따라 변화한다.
본 연구에서는 PCW 중심의 단위 무기체계 전력 평가방법 중 정태적 평가방법으로 이미 잘 알려진 WEI(Weapon Effectiveness Indices)와 WUV(Weighted Unit Value)개념[5, 9]을 활용하되, 전장정보 체계에 의한 단위 무기체계들의 시너지 전투효과는 네트워크 파워에 의한 승수로 측정한다.
본 장에서는 최근 산업공학 뿐만 아니라 다양한 학문분야에 새로운 조명이 이루어지고 있는 SNA[2]를 활용한 네트워크 파워 측정방법을 제안한다. 이때 SNA의 다양한 분석 초점 및 분석지표 들 중 전장정보체계의 네트워크 파워를 산출할 수 있는 네트워크 구조파악과 관련된 내용을 집중적으로 다룬다.
전투력 상승효과측정 모델은 먼저 SNA 기반 네트워크 파워를 반영하여 네트워크 효과를 반영할수 있는 전투력 측정 모델을 구축하고 이 모델을 활용하여 전장 정보체계 구축 전과 후의 관계를 승수형태로 계산할 수 있는 모델을 구축하는 절차로 제안한다.

대상 데이터

1개 보병대대의 B2CS에 의해 상승되는 전투력을 측정하기 위해 1개 보병대대를 구성하는 BSE 는 모두 전투원(combatant)로 대대장, 중대장, 소대장, 분대장으로 노드의 level을 총 4개로 한정한다. 또한 B2CS에 의해 구축된 네트워크의 구조는 시간이 지남에 따라 변화하지 않는 것으로 가정하고, 대대장의 지휘결심시간 T_cd는 10초라 가정하며, B2CS 구축 전, 상위노드에서 하위노드로 경고 및 지휘결심을 전파 시 홉별 5초(T_hop = 5초)가 소요되는 것으로 가정한다.

이론/모형

본 연구에서는 와 같은 matrix 자료를 입력하거나 구축된 matrix를 import하여 SNA의 분석지표 뿐만 아니라 관련된 통계분석 및 네트워크의 시각화를 할 수 있는 종합 프로그램인 NetMiner 4.0을 활용한다.
전투력은 충격량을 나타내는 고전역학인 뉴턴의제 2법칙을 이용해서 식 (6)과 같은 단순한 수학모델로 나타낼 수 있다[22].
부대 가중치인 WUV는 단위부대의 전투효과를 의미한다. 특정한 부대가 보유하고 있는 무기체계의 종류, 유효화기의 수, 무기유형의 전투수행에 미치는 효과 등을 고려하고, WEI를 활용하여 식 (9) 와 같이 계산하며, 이때의 가중치 역시 WEI와 같이 Delphi 기법으로 구한다[9].

성능/효과

이 같은 결과를 볼 때 본 연구에서 제안하는 전투력 상승효과측정 모델에 의한 전투력 상승효과는 한국 육군 전문가의 판단 또는 미 NDRI의 자료분석 결과 값과 어느 정도 차이는 보이지만 일정 수준 타당성을 갖는다고 할 수 있다. 뿐만 아니라 본 연구에서 제안하는 모델은 네트워크 링크구조를 파악하여 단순한 수학적 모델에 적용하는 단순한 형태와 해석의 용의함으로 인해 상당한 편의 및 유용성을 갖는다 할 수 있다.
제안한 네트워크 파워 측정방법 및 전투력 상승 효과 측정 모델을 육군에서 추진하고 있는 대대급 이하 제대를 하나로 묶는 B2CS에 적용하여 B2SC 구축에 따른 전투력 상승효과를 측정한 결과, B2SC가 구축되면 최소 10배 이상의 전투력 상승효과가 나타날 것으로 분석하였다. 이 같은 결과는 한국 육군 및 미 NDRI의 분석결과와 유사한 값으로, 본 연구에서 제안한 네트워크 측정 방법과 전투력 상승 효과 측정모델이 일정 수준 신뢰성을 갖고 있으며, 또한 네트워크 링크구조를 파악하여 단순한 수학적 모델에 적용하는 해석의 용의함으로 인해 상당한 편의 및 유용성을 갖는다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구의 방법론은 추후 전력화되는 전장정보체계에 의한 전투력 상승효과 측정시 유용하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
4배의 전투력 상승효과가 발생할 것으로 판단하고 있으며[9], 미 RAND 국방연구소 NDRI에서는 디지털 통신 네트워크 및 전투지휘체계가 구축된 미 STRIKER 여단의 훈련결과 자료를 분석하여 C4I 체계 구축에 따라 10배 이상의 전투력 상승효과가 나타나는 것으로 판단한 바 있다[20, 25]. 이 같은 결과를 볼 때 본 연구에서 제안하는 전투력 상승효과측정 모델에 의한 전투력 상승효과는 한국 육군 전문가의 판단 또는 미 NDRI의 자료분석 결과 값과 어느 정도 차이는 보이지만 일정 수준 타당성을 갖는다고 할 수 있다. 뿐만 아니라 본 연구에서 제안하는 모델은 네트워크 링크구조를 파악하여 단순한 수학적 모델에 적용하는 단순한 형태와 해석의 용의함으로 인해 상당한 편의 및 유용성을 갖는다 할 수 있다.
본 연구에서 제시한 전투력 상승효과 평가 모델은 네트워크 파워 및 지휘통제시간의 함수로, B2CS 구축시 단말기의 수에 따라 결정되는 링크의 수를 제외하면 결국 전투력 상승효과는 지휘결심시간 및 홉별 경고 · 지휘결심 전파시간에 따라 변화한다. 이때 지휘결심 시간변화에 따른 전투력 상승효과를 분석해 보면, 전투력 상승효과는 [그림 9]와 같이 지휘결심 시간이 증가할수록 전투력 상승효과가 감소하여 B2CS 구축효과를 극대화하기 위해서는 지휘관의 신속한 결심이 요구되는 것을 확인할 수 있다.
제안한 네트워크 파워 측정방법 및 전투력 상승 효과 측정 모델을 육군에서 추진하고 있는 대대급 이하 제대를 하나로 묶는 B2CS에 적용하여 B2SC 구축에 따른 전투력 상승효과를 측정한 결과, B2SC가 구축되면 최소 10배 이상의 전투력 상승효과가 나타날 것으로 분석하였다. 이 같은 결과는 한국 육군 및 미 NDRI의 분석결과와 유사한 값으로, 본 연구에서 제안한 네트워크 측정 방법과 전투력 상승 효과 측정모델이 일정 수준 신뢰성을 갖고 있으며, 또한 네트워크 링크구조를 파악하여 단순한 수학적 모델에 적용하는 해석의 용의함으로 인해 상당한 편의 및 유용성을 갖는다는 것을 확인 할 수 있었다.

후속연구

그러나 본 연구에서는 한번 구축된 네트워크는 시간의 흐름과 상관없이 구조가 변화하지 않는다는 가정사항을 적용함으로써 지휘통제상 중요한 위치에 있는 노드가 작전수행간 작전불가 상황이 발생함으로써 변화할 수 있는 네트워크의 구조 및 특성, 즉, 링크의 구조 및 수 변화, 그에 따른 네트워크 파워 및 정보흐름 양의 변화, 지휘통제시간의 변화 등에 대한 고려가 미흡하였다는 한계를 갖고 있다. 따라서 추후 실제 전장에서의 시간에 따른 네트워크 구조변화에 대한 Dynamic simulation과 노드의 가중치 및 링크의 형태 등을 고려한 전투력을 최대화 할 수 있는 네트워크의 최적화 등에 대한 연구를 수행함으로써 대규모 국가 재원이 투입되는 전장정보체계의 전력화 효과를 보다 정확하게 측정할 필요가 있다.
이 같은 결과는 한국 육군 및 미 NDRI의 분석결과와 유사한 값으로, 본 연구에서 제안한 네트워크 측정 방법과 전투력 상승 효과 측정모델이 일정 수준 신뢰성을 갖고 있으며, 또한 네트워크 링크구조를 파악하여 단순한 수학적 모델에 적용하는 해석의 용의함으로 인해 상당한 편의 및 유용성을 갖는다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구의 방법론은 추후 전력화되는 전장정보체계에 의한 전투력 상승효과 측정시 유용하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
그러나 본 연구에서는 한번 구축된 네트워크는 시간의 흐름과 상관없이 구조가 변화하지 않는다는 가정사항을 적용함으로써 지휘통제상 중요한 위치에 있는 노드가 작전수행간 작전불가 상황이 발생함으로써 변화할 수 있는 네트워크의 구조 및 특성, 즉, 링크의 구조 및 수 변화, 그에 따른 네트워크 파워 및 정보흐름 양의 변화, 지휘통제시간의 변화 등에 대한 고려가 미흡하였다는 한계를 갖고 있다. 따라서 추후 실제 전장에서의 시간에 따른 네트워크 구조변화에 대한 Dynamic simulation과 노드의 가중치 및 링크의 형태 등을 고려한 전투력을 최대화 할 수 있는 네트워크의 최적화 등에 대한 연구를 수행함으로써 대규모 국가 재원이 투입되는 전장정보체계의 전력화 효과를 보다 정확하게 측정할 필요가 있다.
이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 적용되고 있는 사회 연결망 분석(Social Network Analysis：SNA)기법을 적용함으로써 전장정보체계에 의해 구축되는 네트워크의 구조를 반영할 수 있는 네트워크 파워 산출 방법과 네트워크 파워에 의해 상승하는 전투력을 측정할 수 있는 전투력 상승효과 평가모델을 제안한다. 또한 제안한 방법과 모델을 현재 전장정보체계가 구축되어 있지 않은 육군의 기본 전술단위인 대대급 이하 제대에 적용하여 전투력 상승효과를 측정하고 기존의 분석결과와 비교함으로써 본 연구에서 제안하는 네트워크 파워 산출 방법 및 전투력 상승효과 측정모델의 유용성 및 활용가능성을 제시한다.
본 연구에서 제시한 네트워크 파워 측정방법 및 전투력 상승효과 평가 모델을 활용하여 육군의 기본 전술단위인 대대급 이하 제대에 적용하여 전투력 상승효과를 측정하고 기존의 분석결과와 비교함으로써 본 연구에서 제안하는 네트워크 파워 산출 방법 및 전투력 상승효과 측정 모델의 유용성 및 활용 가능성을 제시한다.
한국 육군은 국방개혁 2020에 따라 현재의 병력 규모를 대폭 줄이면서 전투력은 혁신적으로 강화해야 하는 당면과제를 안고 있다[20]. 이러한 과제는 NCW 구현을 통해 달성가능한데, 이때 TICN 및 B2CS가 육군의 모든 BSE들을 디지털화된 강건한 네크워크로 연결하여 NCW를 구현할 수 있는 도구역할을 함으로써 육군의 질적 역량강화라는 당면과제를 충족시켜줄 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Metcalfe’s law란?	Metcalfe’s law란 네트워크의 파워가 연결된 노드 수의 제곱에 비례한다는 개념으로, 이 법칙에 따르면 네트워크 효과는 노드 간 상호작용의 함수로나타낼 수 있으며, 네트워크상 n개의 노드가 존재할 때, 이에 대해 n-1개의 상호작용이 존재한다. 따라서 n개의 노드로 구성된 네트워크에서 상호작용에 의해 창출되는 네트워크 파워는 식 (1)과 같고, n이 큰 경우 네트워크 파워는 n2에 비례한다[12].
	전장정보체계 구축효과와 관련된 기존의 주요 연구들을 연구초점과 특징에 따라 3가지로 분류해 보면?	기존의 주요 연구들을 연구초점 및 특징에 따라 크게 3가지로 분류해 보면, 첫째 Metcalfe’s law에 의해 측정된 네트워크 파워를 주요변수로 활용하여 JFOS-K구축시 전투력 상승정도를 평가할 수 있는 새로운 MOE(Measure Of Effectiveness)를 제안한 연구[14, 21], 둘째, Schutzer의 C2 효과측정 모델의 구성 및 해석에 중요한 영향을 미치는 생존 확률, 할당비율, 교환비율 등에 초점을 맞춘 연구[11, 15], 셋째, 설문조사를 이용하여 C4I체계 전투효과를 분석한 연구[1, 6]로 구분할 수 있다.
	관계 데이터란?	[그림 4]의 matrix에 들어가는 자료는 관계 데이터(relation data)이다. 관계 데이터란 관계를 형성 하는 한 쌍(pair)의 노드사이에서 발생하는 정보를 의미하며, 관계 데이터 유형은 [그림 5]와 같이 4가지 유형으로 구분한다[13].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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