본 논문에서는 대화력전의 목표달성에 대한 평가척도를 선정하고 평가척도의 최적값을 만족하는 청군의 타격자원의 합리적인 조합과 목표달성시간의 회귀식을 도출하고자 하였다. 또한 현실세계에서 회귀식을 도출하는 일련의 과정을 연구방법론적 관점에서 제시하고자 하였다. 이를 위해 현재 북한과 대한민국이 보유하고 있는 무기체계들의 정보를 이용하여 대화력전을 단순화한 시뮬레이션을 만들어 목표달성시간을 도출하였다. 시뮬레이션에서는 대화력전을 탐지, 결정, 타격의 세 단계로 나누었다. 탐지에는 난수를 활용한 확률을 적용했고 결정과 타격은 고정된 상수를 적용시켰다. 고정된 적에 대해서 목표달성시간을 도출하였으며 목표달성시간이 최단시간으로 나오는 것이 시뮬레이션의 최적값이라고 판단했다. 시뮬레이션의 목표달성시간을 바탕으로 미니탭의 반응표면분석법을 이용하여 고정된 홍군에 대한 청군 무기체계의 최적조합 및 회귀식을 도출하였다. 도출된 회귀식은 2-표본 t검정을 이용하여 검증하였다.
본 논문에서는 대화력전의 목표달성에 대한 평가척도를 선정하고 평가척도의 최적값을 만족하는 청군의 타격자원의 합리적인 조합과 목표달성시간의 회귀식을 도출하고자 하였다. 또한 현실세계에서 회귀식을 도출하는 일련의 과정을 연구방법론적 관점에서 제시하고자 하였다. 이를 위해 현재 북한과 대한민국이 보유하고 있는 무기체계들의 정보를 이용하여 대화력전을 단순화한 시뮬레이션을 만들어 목표달성시간을 도출하였다. 시뮬레이션에서는 대화력전을 탐지, 결정, 타격의 세 단계로 나누었다. 탐지에는 난수를 활용한 확률을 적용했고 결정과 타격은 고정된 상수를 적용시켰다. 고정된 적에 대해서 목표달성시간을 도출하였으며 목표달성시간이 최단시간으로 나오는 것이 시뮬레이션의 최적값이라고 판단했다. 시뮬레이션의 목표달성시간을 바탕으로 미니탭의 반응표면분석법을 이용하여 고정된 홍군에 대한 청군 무기체계의 최적조합 및 회귀식을 도출하였다. 도출된 회귀식은 2-표본 t검정을 이용하여 검증하였다.
This paper proposes to select Measure of Performance(MOP) for object attainment in the counterfire operation and deduce the reasonable combination of blue force's hitting resources satisfying MOP's optimal value and regression equation for the object achievement time. Also, in the study-methodologic...
This paper proposes to select Measure of Performance(MOP) for object attainment in the counterfire operation and deduce the reasonable combination of blue force's hitting resources satisfying MOP's optimal value and regression equation for the object achievement time. Also, in the study-methodological perspective, a series of procedures for drawing the regression equation from the real world is presented. Firstly the model was made by simplifying the weapon-system information of red force and blue force, then the time for object attainment was derived from its simulation. Simulating the model for the counterfire operation was divided into three phases-detection, decision and hitting. The probability method by applying the random numbers were used for detection, fixed constant numbers for decision and hitting. The simulation was repeatedly performed to get the minimum time for the object attainment against the fixed enemy, and it was estimated as the optimal value of simulation. From this result, the optimum combination of blue force's weapon system against the red force and finally, the regression equation were obtained by using the response surface analyzing method in MINITAB. Thereafter this equation was completely verified by using 'the 2-sample t-test.' As a result, the regression equation is suitable.
This paper proposes to select Measure of Performance(MOP) for object attainment in the counterfire operation and deduce the reasonable combination of blue force's hitting resources satisfying MOP's optimal value and regression equation for the object achievement time. Also, in the study-methodological perspective, a series of procedures for drawing the regression equation from the real world is presented. Firstly the model was made by simplifying the weapon-system information of red force and blue force, then the time for object attainment was derived from its simulation. Simulating the model for the counterfire operation was divided into three phases-detection, decision and hitting. The probability method by applying the random numbers were used for detection, fixed constant numbers for decision and hitting. The simulation was repeatedly performed to get the minimum time for the object attainment against the fixed enemy, and it was estimated as the optimal value of simulation. From this result, the optimum combination of blue force's weapon system against the red force and finally, the regression equation were obtained by using the response surface analyzing method in MINITAB. Thereafter this equation was completely verified by using 'the 2-sample t-test.' As a result, the regression equation is suitable.
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문제 정의
따라서, 고정된 홍군의 무기체계에 대해 청군의 무기체계 27가지 경우를 고려하여 시뮬레이션을 수행하고자 하였다.
본 논문에서는 수도권을 위협하는 북한국의 포병 무기체계에 대응하기 위한 한국군의 무기체계 조합을 평가하기 위한 모델을 개발하고 시뮬레이션을 수행하였다. 현재 공개되어있는 북한군과 한국군의 주요 무기체계들을 이용하여 시뮬레이션을 실시하고 최적조건에 대한 회귀 식을 도출하고 검증하였다.
본 연구에서는 전쟁 초기 대화력전을 가상으로 수행하기 위한 모델링을 실시하여 개념모델을 만들고, 시뮬레이션으로 구현하였다. 시뮬레이션의 결과값을 반응표면분석법으로 분석하여 대화력전 청군의 이기종 무기조합 모델을 도출하였다.
연구의 목적인 아군 포병전력의 조합과 목표달성시간의 회귀식을 도출하기 위해서 개발되는 모델은 현실 세계에 관한 변수를 입력받고 결과 값으로 목표달성시간을 도출하도록 한다. 실제 교전 모델을 모의하기 위해서는 고려해야하는 변수가 많지만, 실험모델에서는 단순화 할 수 있는 변수는 단순화하여 표현하도록 한다.
가설 설정
대화력전의 목표달성시간에 미치는 영향을 탐지, 결정, 타격 단계로 나누었다. 탐지에는 난수를 활용하여 확률을 적용하였고, 결정에는 고정된 상수를 활용하여 정보전달 및 표적처리에 관하여 동일한 시간이 걸리는 것으로 가정하였다. 그리고 타격 또한 결정과 마찬가지로 사격준비 및 사격 간격, 재장전 시간 등에 대해서 고정된 상수를 활용하여 사용하였다.
차. 홍군과 청군의 거리는 최대사거리 안으로 가정한다. 즉, 어느 곳에서나 사격이 가능하며 이때의 피해율은 모두 동일하다.
제안 방법
탐지에는 난수를 활용하여 확률을 적용하였고, 결정에는 고정된 상수를 활용하여 정보전달 및 표적처리에 관하여 동일한 시간이 걸리는 것으로 가정하였다. 그리고 타격 또한 결정과 마찬가지로 사격준비 및 사격 간격, 재장전 시간 등에 대해서 고정된 상수를 활용하여 사용하였다. 위의 방법으로 실행한 실험결과를 바탕으로 반응표면분석법을 이용하여 제한적으로 목표달성시간의 회귀식을 도출할 수 있었다.
논문에서는 결정·탐지·타격·평가 단계의 과정 중 결정 단계는 사전에 결정 되어야하는 내용이므로 제외하고, 평가단계는 홍군의 피해를 100% 확인이 가능하다는 가정 사항을 가지고 탐지·타격단계에 난수를 활용한 확률을 적용하여 시뮬레이션을 만들고 그 결과를 활용하여 홍군에 대한 청군(아군)의 조합과 목표 회귀식을 도출한다.
홍군과 전투를 수행하는 청군의 무기체계는 그림 1에 있는 다연장포병 부대, 일반포병 부대, 항공기로 구성하였다. 다연장포병 부대 규모는 1, 2, 3개 부대 총 3가지 경우를 고려하고, 일반포병 부대 규모는 3, 6, 9개 부대 총 3가지 경우를 고려하였으며, 항공기부대 규모는 30분당 2개, 4개, 6개 총 3개의 소티(출격)를 고려하였다.
대화력전을 평가하기 위한 평가척도로 목표달성시간을 선정하였다. 대화력전의 목표달성시간에 미치는 영향을 탐지, 결정, 타격 단계로 나누었다. 탐지에는 난수를 활용하여 확률을 적용하였고, 결정에는 고정된 상수를 활용하여 정보전달 및 표적처리에 관하여 동일한 시간이 걸리는 것으로 가정하였다.
시뮬레이션에 사용된 각 무기체계와 무기체계간의 교호작용이 시뮬레이션의 목표달성시간에 미치는 영향 정도를 판단하기 위해 앞 절에서 설명된 시뮬레이션 결과값을 가지고 반응표면분석법을 실시하였다. 반응표면분석법에서 요구하는 케이스 조합법에 대한 결과값을 입력하여 나온 통계치를 확인하도록 하였고, 통계치가 유의하지 않은 경우에는 모델을 재적합 시키도록 하였다. 통계분석 툴은 교육용 통계프로그램인 MINITAB을 사용하였고, 표 5의 입력값을 토대로 MINITAB에서 반응표면분석을 실시하였다.
본 연구에서는 앞서 기술한 개념모델을 토대로 시뮬레이션을 작성하였다. 시뮬레이션 작성 시 가정사항은 다음과 같다.
본 연구에서는 앞선 기술한 개념을 토대로 시뮬레이션을 만들었고 구조는 다음과 같다. 여기서는 시뮬레이션의 패키지 구조도와 시뮬레이션 클래스 구조도에 대해서 설명한다.
시뮬레이션에 사용된 각 무기체계와 무기체계간의 교호작용이 시뮬레이션의 목표달성시간에 미치는 영향 정도를 판단하기 위해 앞 절에서 설명된 시뮬레이션 결과값을 가지고 반응표면분석법을 실시하였다. 반응표면분석법에서 요구하는 케이스 조합법에 대한 결과값을 입력하여 나온 통계치를 확인하도록 하였고, 통계치가 유의하지 않은 경우에는 모델을 재적합 시키도록 하였다.
앞 장에서 설계한 개념모델을 토대로 27가지의 경우를 10회 반복수행한 시뮬레이션 결과값은 표 4와 같다. 시뮬레이션의 종료 조건은 홍군의 전투력이 30% 이하 수준으로 떨어지는데 걸리는 시간으로 이를 목표달성시간으로 설정하였다. 청군의 무기체계 규모에 따라 목표달성시간의 차이가 큼을 알 수 있다.
연구에서 도출된 회귀식이 적절한지 검증하기 위한 방법으로 기존의 시뮬레이션 결과값과 회귀식의 결과값을 비교해서 두 집단이 차이가 있는지를 확인해보도록 한다. 본 연구에서는 두 집단의 차이 유무에 주로 사용되는 2-표본 t검정을 사용하였다.
자. 연구에서 실시하는 대화력전은 대응적 대화력전을 실시하도록 한다.
그림 6은 표적할당 프로세스이다. 표적할당은 현행절차를 시뮬레이션 프로그램을 위하여 수정 및 조정하여 적용하였다.
본 논문에서는 수도권을 위협하는 북한국의 포병 무기체계에 대응하기 위한 한국군의 무기체계 조합을 평가하기 위한 모델을 개발하고 시뮬레이션을 수행하였다. 현재 공개되어있는 북한군과 한국군의 주요 무기체계들을 이용하여 시뮬레이션을 실시하고 최적조건에 대한 회귀 식을 도출하고 검증하였다. 본 연구에서 고려한 한국군과 북한군 주요 무기체계는 그림 1과 같으며, MLRS(Multiple Launch Rocket System)은 다연장포이다.
대상 데이터
목표달성시간이 935분으로 상대적으로 긴 시간이 나옴으로써 청군의 자원이 부족할 경우 시간이 길게 나온다는 점을 알 수 있었다. 15번째 데이터는 청군 무기체계의 규모가 중간값인 상황으로 다연장포병 2개 부대, 항공기 4소티,일반포병 6개 부대를 입력하였고, 목표달성시간은 555분이었다. 청군의 자원이 많아짐에 따라서 목표달성시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
청군의 자원이 많아짐에 따라서 목표달성시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 27번째 데이터는 청군의 자원이 충분히 많다는 상황을 가정하였으며, 청군 무기체계의 최대값인 다연장포병 3개 부대, 항공기 6소티, 일반포병 9개 부대를 입력하였다. 목표달성시간은 444분이었고, 청군의 자원이 많아짐에 따라서 목표달성시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
현재 공개되어있는 북한군과 한국군의 주요 무기체계들을 이용하여 시뮬레이션을 실시하고 최적조건에 대한 회귀 식을 도출하고 검증하였다. 본 연구에서 고려한 한국군과 북한군 주요 무기체계는 그림 1과 같으며, MLRS(Multiple Launch Rocket System)은 다연장포이다.
표 4의 첫 번째 데이터는 청군의 자원이 부족한 상황에 대해 고려하였으며, 이에 맞는 입력데이터로 청군 무기체계 규모의 최솟값인 다연장포병 1개 부대, 항공기 2소티, 일반포병 3개 부대를 입력하였다. 목표달성시간이 935분으로 상대적으로 긴 시간이 나옴으로써 청군의 자원이 부족할 경우 시간이 길게 나온다는 점을 알 수 있었다.
시뮬레이션에 입력되는 홍군과 청군의 무기 체계는 표 2, 3과 같다. 홍군의 무기 체계는 그림 1에 있는 170mm 자주포 12개 부대와 240mm 방사포 6개 부대로 가정하였다. 홍군과 전투를 수행하는 청군의 무기체계는 그림 1에 있는 다연장포병 부대, 일반포병 부대, 항공기로 구성하였다.
데이터처리
연구에서 도출된 회귀식이 적절한지 검증하기 위한 방법으로 기존의 시뮬레이션 결과값과 회귀식의 결과값을 비교해서 두 집단이 차이가 있는지를 확인해보도록 한다. 본 연구에서는 두 집단의 차이 유무에 주로 사용되는 2-표본 t검정을 사용하였다. 비교를 실시하는 데이터는 전체 조합을 전부 비교하지 않고 미니탭의 반응표면분석법 실험계획에 입력하였던 표 5의 조합에 대한 데이터를 가지고 비교하였으며, 결과는 표 10과 같다.
본 연구에서는 두 집단의 차이 유무에 주로 사용되는 2-표본 t검정을 사용하였다. 비교를 실시하는 데이터는 전체 조합을 전부 비교하지 않고 미니탭의 반응표면분석법 실험계획에 입력하였던 표 5의 조합에 대한 데이터를 가지고 비교하였으며, 결과는 표 10과 같다.
본 연구에서는 전쟁 초기 대화력전을 가상으로 수행하기 위한 모델링을 실시하여 개념모델을 만들고, 시뮬레이션으로 구현하였다. 시뮬레이션의 결과값을 반응표면분석법으로 분석하여 대화력전 청군의 이기종 무기조합 모델을 도출하였다. 대화력전을 평가하기 위한 평가척도로 목표달성시간을 선정하였다.
반응표면분석법에서 요구하는 케이스 조합법에 대한 결과값을 입력하여 나온 통계치를 확인하도록 하였고, 통계치가 유의하지 않은 경우에는 모델을 재적합 시키도록 하였다. 통계분석 툴은 교육용 통계프로그램인 MINITAB을 사용하였고, 표 5의 입력값을 토대로 MINITAB에서 반응표면분석을 실시하였다.
성능/효과
27번째 데이터는 청군의 자원이 충분히 많다는 상황을 가정하였으며, 청군 무기체계의 최대값인 다연장포병 3개 부대, 항공기 6소티, 일반포병 9개 부대를 입력하였다. 목표달성시간은 444분이었고, 청군의 자원이 많아짐에 따라서 목표달성시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 첫 번째 데이터 대비 15번째 데이터의 경우 목표달성시간 감소율이 약 40.
표 4의 첫 번째 데이터는 청군의 자원이 부족한 상황에 대해 고려하였으며, 이에 맞는 입력데이터로 청군 무기체계 규모의 최솟값인 다연장포병 1개 부대, 항공기 2소티, 일반포병 3개 부대를 입력하였다. 목표달성시간이 935분으로 상대적으로 긴 시간이 나옴으로써 청군의 자원이 부족할 경우 시간이 길게 나온다는 점을 알 수 있었다. 15번째 데이터는 청군 무기체계의 규모가 중간값인 상황으로 다연장포병 2개 부대, 항공기 4소티,일반포병 6개 부대를 입력하였고, 목표달성시간은 555분이었다.
시뮬레이션과 도출된 회귀식의 목표달성시간을 2-표본 t검정으로 검증해본 결과 두 목표달성시간은 차이가 없는 것으로 판단되어 도출된 회귀식이 모델에 적합하다고 판단할 수 있었다.
그리고 타격 또한 결정과 마찬가지로 사격준비 및 사격 간격, 재장전 시간 등에 대해서 고정된 상수를 활용하여 사용하였다. 위의 방법으로 실행한 실험결과를 바탕으로 반응표면분석법을 이용하여 제한적으로 목표달성시간의 회귀식을 도출할 수 있었다.
6%였으나 15번째 데이터 대비 27번째 데이터의 목표달성시간 감소율은 약 20%로 나왔다. 첫 번째 데이터와 15번째 데이터 사이의 청군 자원의 증가량과 15번째 데이터와 27번째 데이터 사이의 청군 자원의 증가량이 동일한 가운데 목표달성시간의 감소율이 감소했다는 점은 청군의 자원이 증가됨에 따라서 목표달성시간이 비례하게 줄어들지 않음을 알 수 있다.
15번째 데이터는 청군 무기체계의 규모가 중간값인 상황으로 다연장포병 2개 부대, 항공기 4소티,일반포병 6개 부대를 입력하였고, 목표달성시간은 555분이었다. 청군의 자원이 많아짐에 따라서 목표달성시간이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 27번째 데이터는 청군의 자원이 충분히 많다는 상황을 가정하였으며, 청군 무기체계의 최대값인 다연장포병 3개 부대, 항공기 6소티, 일반포병 9개 부대를 입력하였다.
후속연구
본 연구 결과는 대화력전을 대비한 이기종 무기체계구성에 대한 의사결정시 적용될 수 있을 것이며, 유사한 연구 진행시 방법론적인 측면에서도 참고가 될 수 있을 것이다. 향후에는 청군뿐만 아니라 홍군의 무기체계 변화가 목표달성시간에 미치는 영향에 대해서 연구를 수행할 계획이다.
본 연구 결과는 대화력전을 대비한 이기종 무기체계구성에 대한 의사결정시 적용될 수 있을 것이며, 유사한 연구 진행시 방법론적인 측면에서도 참고가 될 수 있을 것이다. 향후에는 청군뿐만 아니라 홍군의 무기체계 변화가 목표달성시간에 미치는 영향에 대해서 연구를 수행할 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
대화력전이란?
한국군은 전쟁 초기에 대화력전을 통하여 적의 포병을 포함한 위협 일체를 신속 정확하게 제압할 필요가 있다. 대화력전이란 적의 화력지원수단과 이를 지휘, 통제하는 모든 요소를 무력화시킴으로써 적의 화력지원능력과 전투지속 능력, 그리고 전의를 상실하게 만드는 화력전투를 말한다. 즉, 피아간 포병 화력의 전투를 의미한다[1～2]
포병 훈련의 어려운 점은?
특히 포병의 경우에는 장비의 가격뿐만 아니라 탄환의 비용도 상당하여 비용에 관한 문제점이 더욱 크다고 할 수 있다. 단순한 무장의 제원을 뛰어 넘어 아군의 무기 편성 조합에 있어서는 장비의 가격 때문에 쉽게 훈련할 수 없는 것이 현실이다[5].
실 기동 시뮬레이션 훈련장의 장단점은?
동시에 실기동 훈련장으로 2005년 KCTC(Korea Combat Training Center)을 운영하고 있다. 실 기동 시뮬레이션 훈련장은 기존의 시뮬레이션에 비해 막대한 비용이 소모된다는 큰 단점을 가지고 있으나 장비 및 인원의 피해가 발생하지 않으면서 전장 상황을 가장 현실적으로 묘사할 수 있다는 장점 때문에 한국군에게는 반드시 필요한 훈련장이라고 할 수 있다.
참고문헌 (5)
Sang-Tak Lee, "A Study on the Method of Attacking Mine Artillery using Target Acquisition Radar", Master Theses, KAIST, 2011.
Se-Yong Kim, Jae-Yeong Lee, "An Improvement of Hit-probability and Efficient Counter-fire Execution", Journal of the Korea Society for Simulation, Vol.17, No.4, pp.143-152, 2008.
Sang-Yeong Choi, Introduction to Defense Modeling and Simulation, Bookorea, 2007.
C. M. Macal, M. J. North, "Tutorial on Agent Based Modeling and Simulation", in Proceedings of Winter Simulation Conference, 2005.
Jong-Won Lim, Tae-Eog Lee, Dae-Kyu Kim, "Modeling and Analysis of Counterfire Warfare for Tactical Operation and Acquisition", Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol.16, No.2, pp.175-184, 2013.
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