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문제 정의
- 하지만 현재의 취약성 그룹은 1990년대 미군의 소요산정모델인 ELCON 모델에서 적용하는 취약성 그룹을 적용하고 있으며 명확한 분류기준이 없어 전시장비소요산정 결과에 대한 신뢰성의 문제를 내포하고 있었다. 따라서 본 연구에서는 국방전시기본품목 장비에 대한 취약성 그룹을 재정립하였다. 본 연구에서 제시한 취약성 그룹을 적용할 경우, 크게 세 가지 측면에서 기대효과가 있다.
- KIDA (2000)에서 전시 수리부속의 소요산정에 관한 기초연구를 통해 미군 수리부속 소요산정체계에 대해 분석을 하고, 이를 참고하여 전시 수리부속 소모보충률에 대한 개념을 정립하고 전시 소모보충률 산정을 위한 중·장기적인 방안과 단기적인 방안을 제시하였다. 또한 주요 장비별 전시 수리부속 소요산정을 위한 자료수집체계를 제시하였으나 한국군의 관련 자료가 부족하여 미국의 연구결과에 의존하여 우리나라의 현실에 반영시키는 방법으로 연구를 하였다.
- 본 연구에서는 2014년 한국군의 국방전시기본품목 505종에 대한 자료를 수집하고, 통계적 분석방법으로 취약성 그룹을 설정하여 한국군의 상황에 부합된 전시장비소요산정에 기여하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구의 구성은 2절에서는 기존연구에 대한 고찰을 설명하였다.
- 취약성 그룹의 수에 따라 그룹안의 모의장비의 품목들이 변경된다. 이 모의장비 품목의 수에 따라 전시소요가 변할 수 있기 때문에 적정 그룹 수를 찾아내는 것은 본 연구의 핵심적인 사항이었다. Jeon (2013)에 의하면 최적의 군집수를 결정하는 객관적인 방법은 존재하지 않지만 R2를 통해 군집분석을 중지할 시점은 결정할 수 있는 방법이 있다고 하였다.
- The Army Headquarters (2011)에서는 미래 부대구조 및 무기체계를 고려한 전시자원소요산정에 대한 방법론을 연구하였다. 이 연구에서는 부대구조 및 무기체계발전에 따른 전시 자원소요 산정 방법 및 데이터 적용방안 개발에 관한 내용과 GORRAM의 기능향상 방안과 그에 따른 미래 발전방향을 제시하였다. Choi (2013)는 장비소요중 비모의장비의 소요는 기존 취약성그룹 개발 후 오랜 시간이 경과되었고 신형 장비, 특히 한국군이 자체로 개발한 장비 관련 자료는 포함하지 않기 때문에 한국 여건에 맞도록 보완이 이루어져야 한다는 결과를 제시하였다.
제안 방법
- KIDA (2000)에서 전시 수리부속의 소요산정에 관한 기초연구를 통해 미군 수리부속 소요산정체계에 대해 분석을 하고, 이를 참고하여 전시 수리부속 소모보충률에 대한 개념을 정립하고 전시 소모보충률 산정을 위한 중·장기적인 방안과 단기적인 방안을 제시하였다.
- 항공장비 관련 자료는 OO정비대대 및 군수학교로부터 획득이 불가하여 항공학교로부터 자료를 획득하였다. 국방전시기본품목 목록에는 있으나 OO정비대대와 군수학교 어느 곳에서도 자료를 수집할 수 없었던 4종 장비 (상륙정. 상륙정, 함정 PBR-15톤, 무전기세트자주포용)를 제외한 505종 장비를 취약성 그룹 재분류 대상장비로 최종확정하였다. 따라서 군집분석을 위한 자료는 OO정비대대와 항공학교로부터 획득한 505종 장비의 데이터를 기준으로 군집분석을 위한 변수들을 선정하였다.
- 국방전시기본품목을 여러개의 취약성 그룹으로 나누기 위해 군집분석을 사용하였다. 군집분석은 특성들의 유사성, 즉 특성자료가 얼마나 비슷한 값을 가지고 있는지를 거리로 환산하여 거리가 가까운 대상들을 동일한 집단으로 편입시키게 된다.
- 그리고 계층적 군집분석으로 적절한 수의 군집으로 분류 하여 최초 결과를 산출한다. 그 결과를 바탕으로 최초 군집의 수를 결정하고 최초의 군집 수에서 모의장비가 포함된 군집의 수를 최종 군집의 수로 확정한다. 그리고 K-평균 군집분석을 통해 비모의장비만으로 구성된 그룹의 장비들을 모의장비가 있는 그룹으로 재분류한 다음 신뢰성을 검토하고 최종확정하는 절차로 이루어진다.
- 비모의 장비로만 구성되어 있는 그룹으로는 GORRAM에서 모의가 제한이 되기 때문에 그룹에는 최소 1개 이상의 모의장비가 있어야 한다. 그래서 22개 그룹을 최종 군집의 수로 확정을 하고 R-package를 이용하여 모의장비 91개 품목를 대상으로 K-평균 군집분석을 실시하여 22개로 분류를 한 후, 그룹의 중심을 고정시킨 채로 비모의장비 414개 품목에 대해 분류를 실시하였다. Figure 4.
- 본 연구에 사용된 군집분석의 전체적인 흐름을 대략적으로 설명하면 자료를 확보하고 자료를 기반으로 하여 변수와 변수간 가중치를 선정하였다. 그리고 계층적 군집분석으로 적절한 수의 군집으로 분류 하여 최초 결과를 산출한다. 그 결과를 바탕으로 최초 군집의 수를 결정하고 최초의 군집 수에서 모의장비가 포함된 군집의 수를 최종 군집의 수로 확정한다.
- 종합적으로 이번 연구를 분석하여 보면 객관적인 데이터에 기준하여 각자의 기능적 및 운용적 특성을 고려한 그룹들로 세분화하여 현대전에 적합하게 분류하였다는 특징이 있다. 그뿐만 아니라 기존에 취약성 그룹에 속해 있지 않았던 292품목의 장비들을 각자의 기능적, 운용적 특성에 맞게 재분류 하였다.
- 다음 단계로 변수간 우선순위를 두기위해 AHP (analytic hierarchy process)를 통해 가중치를 선정하였다. 설문대상은 30명 현역 육군 장교 및 부사관을 대상으로 선정하였다.
- 본 연구에 적용하기 위한 변수선정은 SYMWAR에 의한 방법을 중심으로 전문가와 인터뷰를 통하여 11개 (중량, 기동성, 장갑정도, 교전시사용, 도로 사용빈도, 위장정도, 운용공간, 전파방사, 편제기능부대, 폭발음, 엔진음)로 최종확정하였다. 변수를 선정시에는 장비의 물리적 특성 및 임무특성 뿐만 아니라 운용적 특성까지 고려가 가능하도록 하였다.
- 본 연구에 사용된 군집분석의 전체적인 흐름을 대략적으로 설명하면 자료를 확보하고 자료를 기반으로 하여 변수와 변수간 가중치를 선정하였다. 그리고 계층적 군집분석으로 적절한 수의 군집으로 분류 하여 최초 결과를 산출한다.
- 물리적 특성은 장비의 크기, 기동성, 장갑두께 정도를 말하며, 임무특성은 교전에 직접사용여부, 도로 (road) 사용정도, 위장 (camouflage) 정도를 말한다. 본 연구에 적용하기 위한 변수선정은 SYMWAR에 의한 방법을 중심으로 전문가와 인터뷰를 통하여 11개 (중량, 기동성, 장갑정도, 교전시사용, 도로 사용빈도, 위장정도, 운용공간, 전파방사, 편제기능부대, 폭발음, 엔진음)로 최종확정하였다. 변수를 선정시에는 장비의 물리적 특성 및 임무특성 뿐만 아니라 운용적 특성까지 고려가 가능하도록 하였다.
- 본 연구에서는 최적의 군집수를 찾고 해당 군집으로 대상을 분류하는 것이 목적이므로 계층적 군집분석 (Ward’s방법)으로 최초 군집의 수를 확정하고 그것을 기준으로 비계층적 군집분석 (k-평균)을 통해 최종 군집을 확정하기로 하였다.
- 이런 문제점을 해결할 수 있는 것이 비계층적 군집분석으로 사전에 군집의 수를 정한 상태에서 설정된 군집에서 가장 가까운 개체를 하나씩 포함하는 방식이다. 비계층적 군집분석은 사전 적절한 군집의 수를 지정하는 것에 어려움이 있으므로 계층적 군집분석으로 가장 적절한 수의 군집의 수를 결정한 다음 비계층적 군집분석을 통해 최종분석하는 것이다. 본 연구에서는 최적의 군집수를 찾고 해당 군집으로 대상을 분류하는 것이 목적이므로 계층적 군집분석 (Ward’s방법)으로 최초 군집의 수를 확정하고 그것을 기준으로 비계층적 군집분석 (k-평균)을 통해 최종 군집을 확정하기로 하였다.
- 하지만 이번 연구는 기능적 특성뿐만 아닌, 운용적인 특성도 고려한 11개의 변수를 선정하여 최신 무기체계를 대상으로 복수의 기관에서 5599개의 데이터를 수집하여 검증하고, 과학적인 방법을 통해 재분류를 함으로 객관성을 높인 그룹이라 할 수 있다. 뿐만 아니라 기존에 취약성 그룹이 없었던 292종의 장비의 취약성 그룹을 설정함으로서 현재 운용 중인 다양한 장비들의 장비소요산정이 가능하도록 하였다.
- 전시자원소요 분석결과는 우리 군이 건설·유지할 적정 군사력 수준 및 합리적인 전쟁지원 수준을 판단하는 기준을 제공한다.
- 전시장비의 손실산정은 모의장비와 비모의장비로 구분하여 계산한다. 모의장비의 손실산정은 전투손실과 비전투 손실의 합으로 구성된다.
- 2014년 국방전시기본품목 리스트에 있는 총 509종 장비에 대하여 군집분석에 필요한 장비별 특성자료 데이터를 수집하였다. 특성자료의 신뢰성 제고를 위해 학교기관과 야전으로부터 장비별 특성자료를 복수로 획득하고 자료를 비교하여 선별적으로 사용하였다. 학교기관은 군수학교 OO교육단으로부터, 야전은 제O군수지원사령부 예하 OO정비대대로부터 특성자료를 수집하였다.
- 하지만 기존의 그룹에서는 직사화기, 박격포와 같은 그룹에 편성이 되어서 기관총 같은 최전방 화기와 같은 손실률이 적용되어 전시소요산정간 신뢰성이 매우 낮다고 할 수 있었다. 하지만 이번 연구를 통해 소형화기, 박격포 (소, 대), 대공화기의 4개의 그룹으로 세분화 하여 분류하였다. 그리고 기존의 견인/자주포 그룹은 견인포와 자주포가 서로 같은 그룹이었다.
대상 데이터
- 이번 연구의 대상은 2014년 국방전시기본품목 목록에 있는 장비이다. 2014년 국방전시기본품목 리스트에 있는 총 509종 장비에 대하여 군집분석에 필요한 장비별 특성자료 데이터를 수집하였다. 특성자료의 신뢰성 제고를 위해 학교기관과 야전으로부터 장비별 특성자료를 복수로 획득하고 자료를 비교하여 선별적으로 사용하였다.
- 상륙정, 함정 PBR-15톤, 무전기세트자주포용)를 제외한 505종 장비를 취약성 그룹 재분류 대상장비로 최종확정하였다. 따라서 군집분석을 위한 자료는 OO정비대대와 항공학교로부터 획득한 505종 장비의 데이터를 기준으로 군집분석을 위한 변수들을 선정하였다.
- 다음 단계로 변수간 우선순위를 두기위해 AHP (analytic hierarchy process)를 통해 가중치를 선정하였다. 설문대상은 30명 현역 육군 장교 및 부사관을 대상으로 선정하였다. 설문결과 분석은 AHP의 전문 분석 소프트웨어인 ‘Expert Choice’를 활용하였고 결과는 Table 4.
- 비전투손실 (마모, 사고, 도난)은 전투모의에서 묘사가 제한됨으로 역사적 경험치 손실자료를 활용하여 산정한다. 역사적 경험치 손실자료는 SYMWAR를 참조하였다.
- 이번 연구의 대상은 2014년 국방전시기본품목 목록에 있는 장비이다. 2014년 국방전시기본품목 리스트에 있는 총 509종 장비에 대하여 군집분석에 필요한 장비별 특성자료 데이터를 수집하였다.
- 특성자료의 신뢰성 제고를 위해 학교기관과 야전으로부터 장비별 특성자료를 복수로 획득하고 자료를 비교하여 선별적으로 사용하였다. 학교기관은 군수학교 OO교육단으로부터, 야전은 제O군수지원사령부 예하 OO정비대대로부터 특성자료를 수집하였다. 수집 자료에 대해 검토한 결과 군수학교 자료는 누락된 항목이 많아 사용이 불가하였으며 상대적으로 OO정비대대 자료는 누락된 항목이 없어 사용에 문제가 없는 편이었다.
- 수집 자료에 대해 검토한 결과 군수학교 자료는 누락된 항목이 많아 사용이 불가하였으며 상대적으로 OO정비대대 자료는 누락된 항목이 없어 사용에 문제가 없는 편이었다. 항공장비 관련 자료는 OO정비대대 및 군수학교로부터 획득이 불가하여 항공학교로부터 자료를 획득하였다. 국방전시기본품목 목록에는 있으나 OO정비대대와 군수학교 어느 곳에서도 자료를 수집할 수 없었던 4종 장비 (상륙정.
데이터처리
- 설문결과 분석은 AHP의 전문 분석 소프트웨어인 ‘Expert Choice’를 활용하였고 결과는 Table 4.1과 같다.
이론/모형
- Lee (2008)에 의하면 Ward’s방법을 사용하기 위해서는 제곱 Euclidean거리를 이용한 거리계산이 가장 적합하므로 제곱 Euclidean거리방법을 본 연구에 적용하였다.
- 수집한 자료를 바탕으로 군집분석의 거리계산에 필요한 변수를 선정하기 위해 미군의 SYMWAR을 참조하였다. SYMWAR은 장비손실률에 영향을 미치는 특성으로 장비의 물리적 특성, 임무특성, 전장 전개지역인 전투지역전단 등을 들고 있다.
- 반면에 과소하게 산정하면 장기간 소요되는 필수 소요량의 미확보로 초전 대응능력에 제한을 받게 된다. 전시 소요되는 자원소요 산정 연구를 위해 대한민국 육군은 1994년 미 육군의 전시자원산정모델인 CALAPER (calculation of ammunition, petroleum/personnel, and equipment requirements)모델을 도입하였다. 하지만 CALAPER모델은 여러 가지의 제한사항이 있었다.
성능/효과
- 첫째로 미군의 작전환경 특성상 모의능력이 전 세계를 대상으로 하는 모델이어서 한국같은 소규모 전장 환경에 적합한 묘사가 제한이 된다. 둘째, 모델운용 준비 및 분석이 복잡하고 상당부분 수작업에 의존하여 소요분석에 장기간이 소요된다. 세 번째는 UNIX체계로 되어있고 시스템 및 다수의 모델운용이 매우 복잡하고 난해하여 사용자 편의성에 대한 대폭 개선이 요구된다.
- 첫째, 장비별 연관성 분석에 따른 명확한 분류기준을 제시할 수 있다. 둘째, 새로운 무기체계 또는 장비가 추가되더라도 동일한 기준으로 분류를 할 수 있다. 셋째, 정확한 분석모델에 의한 취약성 그룹화로 전시소요산정결과에 신뢰성을 재고 할 수 있다.
- 하지만 이번 연구를 통하여 소규모 혼성장비같은 기준이 없는 그룹이 아닌 명확한 기능적/운용적 특징을 가지는 그룹으로 재분류했다는 의의가 있다. 마지막으로 GORRAM에서의 취약성 그룹은 현재 국방전시기본품목을 대상으로 하였을 시 경 구난차량, 유류차량, 광학조명, 유류저장 그룹 등 4개의 그룹에 대한 모의장비가 없어서 사실상 사용이 불가능한 그룹이었지만 이번 연구로 22개 그룹 모두 모의가 가능하도록 하였다.
- 둘째, 새로운 무기체계 또는 장비가 추가되더라도 동일한 기준으로 분류를 할 수 있다. 셋째, 정확한 분석모델에 의한 취약성 그룹화로 전시소요산정결과에 신뢰성을 재고 할 수 있다. 이를 통해 정확한 소요산정으로 평시 우리 군의 적정 군사력을 유지하고 예비자원을 부족하거나 낭비없이 보유할 수 있으며, 전시에 피해에 맞는 즉각적인 보급으로 전쟁을 승리로 이끌어 나갈 수 있는 원동력이 될 것이다.
- X축은 군집의 수이고, Y 축은 R2값이다. 이 결과를 확인하였을 때, 군집수가 31일 때부터 R2값의 급격한 변화가 시작되었다. 그래서 계층적 군집분석을 실시한 결과에서 31을 최초 군집수로 결정하였다.
- 종합적으로 이번 연구를 분석하여 보면 객관적인 데이터에 기준하여 각자의 기능적 및 운용적 특성을 고려한 그룹들로 세분화하여 현대전에 적합하게 분류하였다는 특징이 있다. 그뿐만 아니라 기존에 취약성 그룹에 속해 있지 않았던 292품목의 장비들을 각자의 기능적, 운용적 특성에 맞게 재분류 하였다.
- 최초 확정한 27개 군집의 그룹별로 계층적 군집분석을 통해 분류된 장비를 확인한 결과 비모의 장비만으로 구성된 그룹이 있음을 확인하였다. 총 27개의 그룹 중 21개의 그룹에서 모의장비와 비모의장비가 함께 포함되어있고, 1개 그룹은 모의장비로만 구성되어있으며, 나머지 5개 그룹은 비모의 장비로만 구성이 되어 있었다.
후속연구
- 취약성 그룹 속성상 모의장비의 수가 많아지면 더 신뢰성 있는 소요산정이 될 수 있다. 그러므로 앞으로 많은 연구를 통해 다양한 종류의 모의장비를 확보하는 것이 필요하다. 셋째, 장비별 속성자료에 대한 추가적인 연구가 이루어 질 필요가 있다.
- 이를 통해 정확한 소요산정으로 평시 우리 군의 적정 군사력을 유지하고 예비자원을 부족하거나 낭비없이 보유할 수 있으며, 전시에 피해에 맞는 즉각적인 보급으로 전쟁을 승리로 이끌어 나갈 수 있는 원동력이 될 것이다. 그리고 기존 미국의 데이터에 의존하던 방식에서 우리나라의 현재 무기체계의 데이터에 기초한 연구로 자주국방의 밑거름이 될 것에 의의가 있다.
- 세 번째는 UNIX체계로 되어있고 시스템 및 다수의 모델운용이 매우 복잡하고 난해하여 사용자 편의성에 대한 대폭 개선이 요구된다. 마지막으로 자원소요 분석 외의 군 구조 개편, 전력분석 등 다양한 분석지원 기능이 없어 이를 충족할 만한 새로운 모델의 개발이 절실히 요구되었다. 이러한 제한을 극복하기 위해 육군은 2010년에 한국적 전장상황에 맞는 모델인 GORRAM (ground operation resource requirements analysis model)을 개발하여 현재 사용 중에 있다 (The Army Headquarters, 2010).
- 그러므로 앞으로 많은 연구를 통해 다양한 종류의 모의장비를 확보하는 것이 필요하다. 셋째, 장비별 속성자료에 대한 추가적인 연구가 이루어 질 필요가 있다. 마지막으로 전시소요산정은 현재 육군에 국한되어 실시되어왔다.
- 군집분석의 방법도 WARD, K-평균방법과 다이아나방법, K-medios방법 등 여러 가지 방법들이 있다. 이러한 방법들로 군집분석을 실시하여 현재의 결과와 비교를 하여 더 우수한 취약성 그룹으로 발전해야 할 것이다. 둘째, 역사적 경험을 바탕으로 모의장비의 절대적인 수를 늘려야 한다.
- 본 연구에서 제시한 사항을 바탕으로 보다 더 나은 취약성 그룹 분석을 위해 여러 가지 방면으로 발전시켜야한다. 첫째, 다양한 데이터마이닝 기법을 통한 그룹분석으로 최적의 취약성 그룹 선정이 필요할 것이다. 군집분석의 방법도 WARD, K-평균방법과 다이아나방법, K-medios방법 등 여러 가지 방법들이 있다.
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