[논문]빅데이터를 활용한 전시 병력동원 응소율 분석

김세용; 구훈영

doi:10.9709/jkss.2019.28.4.057

빅데이터를 활용한 전시 병력동원 응소율 분석
Analysis of Wartime Personal Mobilization Using Big-data 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.28 no.4, 2019년, pp.57 - 65

김세용 (충남대학교 경영학부 운영관리) , 구훈영

초록
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최근 우리군은 급격한 인구절벽과 남북한의 화해모드로 인하여 현역 병력을 대폭 줄여나가고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 전시에 동원되는 예비군들의 역할은 갈수록 증대되고 있다. 전쟁 발발 시에 예비군들이 지정된 소집 장소에 도착하는 것은 초기 전투에서 매우 중요하다. 기존의 연구는 군 내부에서 보유하고 있는 극소수의 데이터를 활용하여 분석하였으며 병력동원 지정방법이 변경됨에 따라 실증분석이 제한되는 단점이 존재한다. 본 연구는 경기도 용인시에 거주하는 예비군들에 대한 국방 데이터와 민간의 데이터를 융합하여 전시에 예비군들의 이동경로를 분석하여 규정된 시간에 얼마만큼의 충원이 되는지에 대한 방안을 분석하였다. 분석결과 규정된 시간이내에 예비군들이 모두 소집될 수 없음을 알 수 있었다. 특히 강원도 지역은 70%이하의 결과를 보여주고 있으며, 전쟁초기에 심각한 전투력 약화의 원인이 될 수 있다. 주요원인으로 실거주지와 주소지의 거주지가 다른 점과 교통체증에 의한 과도한 시간이 소요됨을 알 수 있었다. 본 연구는 경기도 용인지역 예비군들을 대상을 분석한 점과 예비군들의 병과를 고려하지 않은 한계가 존재하며, 향후 이런 부분을 보완하여 추가 연구가 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the Korean military has been drastically reducing its active-duty troops due to rapid demographic changes and the reconciliatory mode between the two Koreas. Under these circumstances, the wartime reserve forces play an important role. In times of war, a successful personal mobilization is critical especially in early combat stage. Previous research has been carried out using insufficient data collected only within the military and there have been limitations on empirical analysis due to changes in the designation methods for personal mobilization. This study analyzes how much of the reserve forces can be filled at the prescribed time by analyzing the transportation route of the reserve forces in wartime by utilizing military-related data and credit card usage data of the reserve forces residing in Yong-in city. The analysis showed that all reserve forces could not be called up within the prescribed time. In particular, Gangwon Province has shown results of less than 70 percent call-ups, and could cause serious weakening of combat capabilities in the early stages of the war. The main reasons could be the difference between the actual residence and the residence address and the excessive time caused by the traffic congestion.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Type of mobilization
그림 Fig. 2. Procedure for national mobilization
그림 Fig. 3. Analysis Procedure
그림 Fig. 4. Simulation model
그림 Fig. 5. Means of transportation
그림 Fig. 6. Main Travel Path
표 Table 1. Lead time(Office → Home)
그림 Fig. 7. Estimated time of compulsory enrolment

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구의 가장 큰 의의는 예비군자원에 대한 실제 데이터를 활용하여 병력동원 전반에 걸친 이동경로와 시간을 분석해본 것에 의의를 가지고 있다. 동원령 선포이후에 지정된 부대별 집결지까지 규정된 시간 내에 응소여부를 판단해 봄으로써 현재의 계획을 바탕으로 실증분석을 해보았다.

가설 설정

그 동안의 연구들의 가장 큰 단점은 예비군 자원들이 실 거주지와 주 활동지에 대한 정보가 없다보니 주민등록상의 주소지에 예비군이 살고 있다는 가정 하에 분석을 하였고 이는 실제와는 많은 거리감이 있었다. 주소지는 서울에 있지만 부산이나 대전 등 지방에서 학교 또는 직장을 다니는 예비군 인원들이 있으며, 이들은 동원령이 선포가 되면 동원에 응소하기 위한 준비를 위해 실거주지 또는 주소지로 이동을 하여 준비(전투복, 전투화 등) 후 집결지로 이동, 전방의 부대로 배치되는데, 이러한 동원응소의 전 과정에 대한 연구나 분석은 없었다.
첫째, 동원령 선포시점 기준으로 동원 대상자(예비군)은 직장(학교)에 있다. 둘째, 직장(학교)에서 거주지로 이동시 대중교통(기차, 지하철, 버스)과 자가 차량을 활용하여 이동할 것이다. 셋째, 동원 대상자는 약 80% 동원령에 응소할 것이다.
³⁾ 넷째, 개별 입소는 20%⁴⁾로 고정하며 자가 차량을 이용한다. 마지막으로, 전시의 교통상황은 명절(설, 추석)의 상황으로 가정하여 분석하였다.
둘째, 직장(학교)에서 거주지로 이동시 대중교통(기차, 지하철, 버스)과 자가 차량을 활용하여 이동할 것이다. 셋째, 동원 대상자는 약 80% 동원령에 응소할 것이다.³⁾ 넷째, 개별 입소는 20%⁴⁾로 고정하며 자가 차량을 이용한다.
하지만 전쟁이 발발 시에는 아무리 잘 통제를 한다고 하더라도 피난민과 국가적 공황사태 발생 등으로 통제가 불가 할 수 있다. 최악의 상황을 고려 시에 민족의 대이동이 있는 명절(설, 추석)의 교통상황으로 가정하여 분석하였다.

제안 방법

시뮬레이션은 2단계로 분석을 진행하였다. 1단계에서는 앞서 설명한 주 활동지(근무지)에서 거주지로 이동하는데 까지 소요되는 시간을 분석하였으며 2단계에서는 거주지에서 지역별 집결장소(병무청 지정장소)에 집결하여 최종 집결지(야전부대)로 이동하거나 개별적으로 차량으로 이동하는 것을 반영하여 분석하였다. 최종적으로 두 단계에 소요되는 시간을 합하여 총 응소 소요시간으로 분석하였다.
국가동원제도와 현 병력동원제도의 문제점분석과 국가동원단계, 전시 병력동원집행 및 수송체계, 전시 예비군 관리 및 훈련체계와 전시근로소집제도에 대해 분석 및 대안을 제시하였다. 이에 대한 대안으로 다음과 같은 3가지 방안을 제시하였다.
본 연구의 가장 큰 의의는 예비군자원에 대한 실제 데이터를 활용하여 병력동원 전반에 걸친 이동경로와 시간을 분석해본 것에 의의를 가지고 있다. 동원령 선포이후에 지정된 부대별 집결지까지 규정된 시간 내에 응소여부를 판단해 봄으로써 현재의 계획을 바탕으로 실증분석을 해보았다. 실증분석결과 현재의 계획대로 동원령 선포 시에는 100% 동원할 수 없음을 알 수 있었다.
추후에 전국단위의 전체 예비군을 대상으로 한 실증연구를 한다면 보다 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구는 5가지 가정 사항을 기준으로 분석하였다. 가정사항의 변동에 따른 결과치의 민감도 분석을 통해서 병력동원에 미치는 영향들에 대한 심층 깊은 연구가 필요하다.
본 연구는 경기도 용인에 주소지로 되어있는 예비군들을 대상으로 동원령 긴급단계인 1단계시의 병력동원으로 한정하여 동원응소 전 과정에 걸친 예비군들의 이동시간을 빅데이터 분석을 통한 실증분석을 하였다.
최종적으로 두 단계에 소요되는 시간을 합하여 총 응소 소요시간으로 분석하였다. 소요되는 시간은 시간대별(24H), 교통상황별(평시, 명절), 기상별(맑음, 비, 눈)로 각 100회식(총 144만회, 24_*200_*300) 시뮬레이션 결과의 평균치를 활용하여 분석하였다.
식별된 실제 거주지정보와 근무지 정보, 주이용 교통수단정보, 도로망, 전철/버스 노선도, 기상별 교통정보 등 (Figure 4의 ② 부분)를 환경변수로 설정하였으며, 15분단위로 이동시간과 이동거리, 집결지(경기도 A지역, 강원도 A지역, 강원도 B지역)별 소집되는 비율 통계가 보여 질 수 있도록 구축하였다. 위의 데이터를 융합하여 주 활동지역에서 거주 지역으로의 이동, 거주 지역에서 소집될 부대로의 이동소요 시간을 분석하였다(Figure 4의 ③ 부분).
연구를 위한 절차는 Figure 3과 같이 1단계 자료수집, 2단계 데이터 분석 및 가공, 3단계 시각화를 통한 분석을 진행하였다. 1단계 자료 수집은 용인시에 거주하는 예비군자원들에 대한 행정동별 인구비율, 근무지(직장, 학교)/ 시군구별 인구비율을 활용하여 주거/근무지별 통계 데이터(KCB⁵⁾ 데이터를 활용하여 K-means 군집분석을 통해 추출)를 추출하였다.
예비군들의 주 활동지(거주지, 근무지)와 이동경로 분석을 위하여 KCB(Korea Credit Bureau)에서 제공하는 신용카드 및 교통카드 사용내역 데이터(용인 주소지, 20대 남성, 2017~2018년 데이터)를 바탕으로 사용자별 사용패턴, 주 사용지역 등을 활용하여 거주지와 근무지를 추정 하였으며 정확한 위치식별이 제한되어 1Km * 1Km 격자 범위로 축소하여 군집분석 하였다. 추정된 데이터와 국방동원정보시스템 내에 있는 예비군들의 거주지정보 (우편번호)를 융합하여 다익스트라 알고리즘을 적용하여 최적 이동경로를 도출하였다(Figure 4의 ① 부분).
식별된 실제 거주지정보와 근무지 정보, 주이용 교통수단정보, 도로망, 전철/버스 노선도, 기상별 교통정보 등 (Figure 4의 ② 부분)를 환경변수로 설정하였으며, 15분단위로 이동시간과 이동거리, 집결지(경기도 A지역, 강원도 A지역, 강원도 B지역)별 소집되는 비율 통계가 보여 질 수 있도록 구축하였다. 위의 데이터를 융합하여 주 활동지역에서 거주 지역으로의 이동, 거주 지역에서 소집될 부대로의 이동소요 시간을 분석하였다(Figure 4의 ③ 부분).
평상시 동원훈련 절차를 바탕으로 병력동원 입소 응소율 추정기법을 연구하였다. 이 연구는 소집령 소집장의 접수여부, 병력동원 응소여부, 실제 응소여부 등을 이분법적으로 구분하여 각각의 확률을 곱하여 응소율을 추정하는 기법을 제시하였다(Pyo, 1995). 이 논문의 한계는 확률 값을 산출하는 방법으로 설문조사를 통해 평균을 적용한다고 했지만 실제 설문조사까지 이루어지지 않았고, 병력동원 대상자의 실거주지와 행정상 거주지에 대한 분석이 반영되지 않음에 따른 문제점(소집장의 접수여부)을 제시하지 못하였다.
1단계 자료 수집은 용인시에 거주하는 예비군자원들에 대한 행정동별 인구비율, 근무지(직장, 학교)/ 시군구별 인구비율을 활용하여 주거/근무지별 통계 데이터(KCB⁵⁾ 데이터를 활용하여 K-means 군집분석을 통해 추출)를 추출하였다. 지하철⁶⁾/버스⁷⁾ 노선도와 도로망도를 활용하여 근무지와 주거지사이의 이동경로를 구성하였다. 이동경로는 현 근무지에서 거주지로 이동까지의 최단시간 경로(도보 + 버스 + 지하철)를 활용하였다.
1단계에서는 앞서 설명한 주 활동지(근무지)에서 거주지로 이동하는데 까지 소요되는 시간을 분석하였으며 2단계에서는 거주지에서 지역별 집결장소(병무청 지정장소)에 집결하여 최종 집결지(야전부대)로 이동하거나 개별적으로 차량으로 이동하는 것을 반영하여 분석하였다. 최종적으로 두 단계에 소요되는 시간을 합하여 총 응소 소요시간으로 분석하였다. 소요되는 시간은 시간대별(24H), 교통상황별(평시, 명절), 기상별(맑음, 비, 눈)로 각 100회식(총 144만회, 24_*200_*300) 시뮬레이션 결과의 평균치를 활용하여 분석하였다.
예비군들의 주 활동지(거주지, 근무지)와 이동경로 분석을 위하여 KCB(Korea Credit Bureau)에서 제공하는 신용카드 및 교통카드 사용내역 데이터(용인 주소지, 20대 남성, 2017~2018년 데이터)를 바탕으로 사용자별 사용패턴, 주 사용지역 등을 활용하여 거주지와 근무지를 추정 하였으며 정확한 위치식별이 제한되어 1Km * 1Km 격자 범위로 축소하여 군집분석 하였다. 추정된 데이터와 국방동원정보시스템 내에 있는 예비군들의 거주지정보 (우편번호)를 융합하여 다익스트라 알고리즘을 적용하여 최적 이동경로를 도출하였다(Figure 4의 ① 부분).
평상시 동원훈련 절차를 바탕으로 병력동원 입소 응소율 추정기법을 연구하였다. 이 연구는 소집령 소집장의 접수여부, 병력동원 응소여부, 실제 응소여부 등을 이분법적으로 구분하여 각각의 확률을 곱하여 응소율을 추정하는 기법을 제시하였다(Pyo, 1995).

대상 데이터

본 연구대상은 용인시에 거주하는 예비군 자원 중 특정지역에 거주하는 육군 예비역 군인 270명을 선정하여 분석을 진행하였다. 예비군들의 전역당시의 계급 분포는 병장(228명, 84.
지하철⁶⁾/버스⁷⁾ 노선도와 도로망도를 활용하여 근무지와 주거지사이의 이동경로를 구성하였다. 이동경로는 현 근무지에서 거주지로 이동까지의 최단시간 경로(도보 + 버스 + 지하철)를 활용하였다.

데이터처리

연구를 위한 절차는 Figure 3과 같이 1단계 자료수집, 2단계 데이터 분석 및 가공, 3단계 시각화를 통한 분석을 진행하였다. 1단계 자료 수집은 용인시에 거주하는 예비군자원들에 대한 행정동별 인구비율, 근무지(직장, 학교)/ 시군구별 인구비율을 활용하여 주거/근무지별 통계 데이터(KCB⁵⁾ 데이터를 활용하여 K-means 군집분석을 통해 추출)를 추출하였다. 지하철⁶⁾/버스⁷⁾ 노선도와 도로망도를 활용하여 근무지와 주거지사이의 이동경로를 구성하였다.
본 연구는 빅데이터 분석도구로 많이 사용되는 R(Ver 3.3.1)과 SPSS 24를 활용하여 분석하였으며. 예비군들의 이동경로를 시각화하여 보여주기 위하여 QGIS¹⁾를 시각화 도구로 사용하였다.

이론/모형

2단계에서는 1단계에서 생성한 데이터를 활용하여 경로기반의 격자를 생성하여 집결지까지의 이동경로와 시간을 분석하였다. 분석방법은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 적용하여 최적경로를 선정하였다. 3단계에서는 QGIS 작업 환경하에서 가공된 DB를 융합하여 예비군들의 이동현황을 15분단위로 시각화하여 보여 질 수 있도록 시각화 모델링 하였다.
1)과 SPSS 24를 활용하여 분석하였으며. 예비군들의 이동경로를 시각화하여 보여주기 위하여 QGIS¹⁾를 시각화 도구로 사용하였다. 예비군들의 주 활동지역 분석을 위해서는 K-means 군집분석(NbClust 패키지)을 활용하였으며, 주 홛동 지역에서 주거지 및 집결지로의 이동은 다익스트라 알고리즘²⁾(igraph 패키지)을 적용하였다.
예비군들의 이동경로를 시각화하여 보여주기 위하여 QGIS¹⁾를 시각화 도구로 사용하였다. 예비군들의 주 활동지역 분석을 위해서는 K-means 군집분석(NbClust 패키지)을 활용하였으며, 주 홛동 지역에서 주거지 및 집결지로의 이동은 다익스트라 알고리즘²⁾(igraph 패키지)을 적용하였다.

성능/효과

규정된 시간인 동원령 선포 후 24H이내에 응소하는 비율은 경기도지역의 군부대는 약 84%, 강원도 A지역은 약 68%, 강원도 B지역은 약 58%의 결과나 나왔다. 예비군들이 지정된 부대로 100% 응소하기까지의 시간을 분석해본 결과 경기도 지역의 부대는 약 36H이 소요되었고, 강원도 A지역은 42H, 강원도 B지역은 48H이 소요되었다.
둘째는 전쟁발발 시에 군·경이 합동으로 국가 기간망을 효율적으로 통제하고 관리하여야 한다. 본 연구를 통해서 평상시 교통상황을 적용했을 시 지정된 시간에 100%응소할 수 있음을 알 수 있었다. 전쟁발발 시에도 국민들이 혼란과 공황에 빠지지 않고 주요 국가 기간망을 잘 통제한다면 병력동원 문제는 큰 걱정을 하지 않아도 될 것이다.
둘째, 동원단계별 병력/물자 등 전 분야별 지원능력을 고려한 통합집행계획을 수립해야한다. 셋째, 이를 지원하기 위한 법령의 제도적 정비가 필요하다. 현재의 위기사태에 대비한 법령의 전․ 평시 연계성 강화와 아울러 연관법령의 일관성 있는 추진, 그리고 동원단계의 보강과 통합계획에 맞는 법령의 개정 및 수정이 필요하다(lee, 2002).
동원령 선포이후에 지정된 부대별 집결지까지 규정된 시간 내에 응소여부를 판단해 봄으로써 현재의 계획을 바탕으로 실증분석을 해보았다. 실증분석결과 현재의 계획대로 동원령 선포 시에는 100% 동원할 수 없음을 알 수 있었다.
규정된 시간인 동원령 선포 후 24H이내에 응소하는 비율은 경기도지역의 군부대는 약 84%, 강원도 A지역은 약 68%, 강원도 B지역은 약 58%의 결과나 나왔다. 예비군들이 지정된 부대로 100% 응소하기까지의 시간을 분석해본 결과 경기도 지역의 부대는 약 36H이 소요되었고, 강원도 A지역은 42H, 강원도 B지역은 48H이 소요되었다. 즉 앞서 가정 사항을 기준으로 예비군들이 동원될 시에는 지정된 시간동안 해방 부대에 예비군들이 응소하지를 못함을 알 수 있었다.
이상에서 살펴 본 각국의 동원제도를 통해 몇 가지 시사점을 배울 수 있다. 우선, 각국은 공통적으로 비상사태 시를 대비하여 평시에는 소수 자원으로 운영하다가 유사시가 되면 평시보다 훨씬 많은 자원을 신속히 동원하는 대비체제를 확립하고 있는 것으로 나타났다. 또한 대부분 선진국들은 자원보유 능력만으로는 준비가 불충분하므로 사전에 효과적인 동원계획을 수립하고 있다는 점이다.
예비군들이 지정된 부대로 100% 응소하기까지의 시간을 분석해본 결과 경기도 지역의 부대는 약 36H이 소요되었고, 강원도 A지역은 42H, 강원도 B지역은 48H이 소요되었다. 즉 앞서 가정 사항을 기준으로 예비군들이 동원될 시에는 지정된 시간동안 해방 부대에 예비군들이 응소하지를 못함을 알 수 있었다.
이에 대한 대안으로 다음과 같은 3가지 방안을 제시하였다. 첫째, 위기사태를 고려한 동원 단계의 보강을 통해 기존의 총동원체제의 일단의 선택보다는 다단계 선택을 통한 융통성을 확보함으로써 경제적, 정치적 파장을 감소시킬 수 있다. 둘째, 동원단계별 병력/물자 등 전 분야별 지원능력을 고려한 통합집행계획을 수립해야한다.

후속연구

첫째, 위기사태를 고려한 동원 단계의 보강을 통해 기존의 총동원체제의 일단의 선택보다는 다단계 선택을 통한 융통성을 확보함으로써 경제적, 정치적 파장을 감소시킬 수 있다. 둘째, 동원단계별 병력/물자 등 전 분야별 지원능력을 고려한 통합집행계획을 수립해야한다. 셋째, 이를 지원하기 위한 법령의 제도적 정비가 필요하다.
연구결과 지하철을 이용하여 최기 지하철역에서 하차하여 이동하는 것이 최적의 방안이라 제시하였지만, 지하철역에서 해당부대로 이동하기 위한 교통수단에 대한 방안을 제시하지 못한 한계가 있다. 또한 사용된 자료가 평상시 동원훈련에 입소하는 데이터를 활용한 자료와 상대적으로 교통이 잘 발달되어 있는 경기도권의 부대를 대상으로 연구한 결과로 전 부대로 확대 적용하기에는 제한이 따른다.
본 연구가 실 데이터를 통한 실증연구임에도 불구하고 다음과 같은 연구의 한계가 있으며 추후 연구를 통해 보완해 나가야 할 것이다. 첫째, 용인시에 거주하는 예비군을 대상으로 한 분석으로 인하여 전국으로 확대해석하기에는 제한사항이 있다.
본 연구결과를 토대로 다양한 방법으로의 연구가 확대가 된다면 보다 효율적인 병력동원 방법을 제시할 수 있을 것이다. 현재의 병력동원 지정방법을 개선할 수도 있고, 지역별 최초 집결지 또는 증편지에 대한 효율적 배치, 동원병력 응소율 향상을 위한 동원령 선포시기 판단, 동원병력 이동수단 및 최적 이동경로 분석방안 등에 대한 연구가 지속적으로 이루어질 필요가 있다.
가정사항의 변동에 따른 결과치의 민감도 분석을 통해서 병력동원에 미치는 영향들에 대한 심층 깊은 연구가 필요하다. 셋째, 동원병력은 다양한 주특기가 존재하고 있으나 본 연구는 주특기별 응소율에 대한 분석은 하지 못한 한계점이 있다. 동원의 주목적이 적재적소에 필요한 병력을 배치한다는 점에서 주특기별로 더 세밀하게 분석을 할 필요가 있다.
이 연구는 소집령 소집장의 접수여부, 병력동원 응소여부, 실제 응소여부 등을 이분법적으로 구분하여 각각의 확률을 곱하여 응소율을 추정하는 기법을 제시하였다(Pyo, 1995). 이 논문의 한계는 확률 값을 산출하는 방법으로 설문조사를 통해 평균을 적용한다고 했지만 실제 설문조사까지 이루어지지 않았고, 병력동원 대상자의 실거주지와 행정상 거주지에 대한 분석이 반영되지 않음에 따른 문제점(소집장의 접수여부)을 제시하지 못하였다.
첫째, 용인시에 거주하는 예비군을 대상으로 한 분석으로 인하여 전국으로 확대해석하기에는 제한사항이 있다. 추후에 전국단위의 전체 예비군을 대상으로 한 실증연구를 한다면 보다 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구는 5가지 가정 사항을 기준으로 분석하였다.
본 연구결과를 토대로 다양한 방법으로의 연구가 확대가 된다면 보다 효율적인 병력동원 방법을 제시할 수 있을 것이다. 현재의 병력동원 지정방법을 개선할 수도 있고, 지역별 최초 집결지 또는 증편지에 대한 효율적 배치, 동원병력 응소율 향상을 위한 동원령 선포시기 판단, 동원병력 이동수단 및 최적 이동경로 분석방안 등에 대한 연구가 지속적으로 이루어질 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	2019년 초 통계청 발표에 의한 우리나라의 출산율은?	2019년 초 통계청 발표에 의하면 우리나라의 출산율은 0.98명으로 전 세계에서 매우 낮은 출산율로 갈수록 생산가능 인구의 수는 줄어들고 있다. 국방부는 이러한 인구의 감소와 현역장병의 복무기간 단축 등 다양한 원인으로 현역장병의 수를 줄여나가고 있는 추세이다.
	전쟁발발 시에 동원 병력 응소율을 높이는 방법은?	교통상황이 명절이 아닌 평상시의 교통상황을 고려하여 분석해본결과 동원령 선포이후 24H이내 100%의 예비군들이 응소한다. 이는 전쟁발발 시에 효율적으로 국가 기간망인 철도, 고속도로, 지하철 등을 통제한다면 동원 병력 응소율은 매우 높아질 것이다.
	효율적 병력동원을 위해 시행해야 하는 것 3가지는 무엇이 있는가?	연구결과를 통해 효율적 병력동원을 위한 시사점으로 다음 사항을 도출할 수 있다. 첫째, 예비군 자원의 실거주지를 고려한 병력동원 지정을 검토해야 한다. 현재 일부 개선된 부분은 대학교별로 예비군인원을 파악하여 예비군 훈련을 대학교에서 받는 학교들이 있다. 이러한 제도를 잘 활용하여 학교 또는 직장에 다니는 예비군 자원에 대한 실 거주지를 고려하여 최적의 부대로 배치가 될 수 있도록 시스템을 개선해 나가야겠다. 둘째는 전쟁발발 시에 군·경이 합동으로 국가 기간망을 효율적으로 통제하고 관리하여야 한다. 본 연구를 통해서 평상시 교통상황을 적용했을 시 지정된 시간에 100%응소할 수 있음을 알 수 있었다. 전쟁발발 시에도 국민들이 혼란과 공황에 빠지지 않고 주요 국가 기간망을 잘 통제한다면 병력동원 문제는 큰 걱정을 하지 않아도 될 것이다. 마지막으로 국가가 기간망을 통제하더라도 전장으로 이동하는 장병들을 효율적으로 통제할 수 있는 방안에 대한 고민도 필수적이다. 개인차량으로 이동하는 경우 선별적 고속도로 통제가 원활히 수행되지 않는다면 규정된 시간 내에 집결지로 이동하는 것은 불가할 것이다.

참고문헌 (14)

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H. W. Kim(2008), "A Study on the Development Direction of the Military Manpower Mobilization System prepare for Reunified Korea", University of Kun-Yang.
John C. Sparrow(1952), History of personnel Demobilization in the United States Army.
Joint Publication 4-05 Joint Mobilization Planning (2018) ch4. section D. Manpower IV-6-10.
Marvin, Merton(1995), History of Military mobilization in the us army 1775-1945, Department of the Army.
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Prime Minister Emergency Planning Committee (2004), History of world mobilization, seoul, 105.
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S. H. Cho(2016), "Development Direction of 2S (Simple, Smart) Mobilization System", 16-6th Policy Forum Result Report, Korea Military Research Institute.
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W. Y. Jung.(2016), "Problems and Development Direction of Exhibition Mobilization System", Korea Military Research Institute.
Y. H. Um(2012), "Development Plan of Water Automated Source System to Ensure City Mobility Effectiveness", Defense Publications.
Y. S. Pyo(1995), "A Study on Estimation Techniques of Military Mobilization Admissions", Defense Review.

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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