[논문]시뮬레이션을 활용한 미래 보병부대 전투실험

임종원; 최봉완; 임동순

doi:10.5762/kais.2021.22.3.429

시뮬레이션을 활용한 미래 보병부대 전투실험
A Study on the Methodology for Combat Experimental Testing of Future Infantry Units using Simulation 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.22 no.3, 2021년, pp.429 - 438

임종원 (한남대학교 산업공학과) , 최봉완 (한남대학교 산업공학과) , 임동순 (한남대학교 산업공학과)

초록
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과학기술의 발전, 특히, 4차 산업의 스마트개념과 국방 정책적인 요인으로 군의 무기체계는 첨단화·과학화되고 운용병력은 획기적으로 감소되고 있다. 미래전의 양상은 현재보다 4배 이상으로 확장된 작전지역에서 첨단화·과학화된 무기체계로 축소된 병력으로 부대를 운용하는 것이 특징이다. 이러한 상황적 고려요소를 반영하여 전장환경 변화와 발전된 무기체계를 기반으로 한 미래 전투수행방법의 개선을 위한 노력이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 변화하는 전쟁양상에서 보다 효율적인 미래 보병부대 전투수행방법을 모색하기 위해 현재 육군에서 활용하고 있는 분석용 모델인 비전21 워게임 모델을 활용한 전투실험 방법론을 적용하였으며, 정보, 화력, 장애물 측면에서 실험방법에 대한 시나리오를 구성하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 미래 전투수행 방법 및 부대구조를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 첫째, 변화되는 지상 작전 환경 및 무기체계 변화를 반영한 시나리오 구성 및 전투실험방법을 설계 하였으며, 둘째, 미래 보병 부대의 효율적인 전투수행 방법 및 부대 구조를 검증하기 위한 전투효과도 기반의 분석 방법을 적용하여, 미래전의 군 구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Owing to the development of science technology, particularly the smart concept and defense policy factors of the 4th industry, military weapon systems are advanced, and the scientific and operational force is reduced dramatically. The aspect of the future war is characterized by the operation of troops with reduced forces from advanced and scientific weapon systems in an operational area that has expanded more than four times compared to the present. Reflecting on these situational factors, it is necessary to improve combat methods based on the changes in the battlefield environment and advanced weapon systems. In this study, to find a more efficient future combat method in a changing war pattern, this study applied the battle experiment methodology using Vision21 war game model, which is an analytical model used by the army. Finally, this study aimed to verify the future combat method and unit structure. Therefore, the scenario composition and experiment method that reflect the change in the ground operational environment and weapon system was first composed. Subsequently, an analysis method based on the combat effectiveness was applied to verify the effective combat performance method and unit structure of future infantry units.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. The Concept of Vision 21 Model Utilization
그림 Fig. 2. The Concept of Research Process
그림 Fig. 3. The Organizational table of South Korea's Troop
그림 Fig. 4. The Organizational table of North Korea's Troop
그림 Fig. 5. Attack Type of North Korea's Troop
그림 Fig. 6. Defense Type of Future Infantry Troops(TestⅠ)
그림 Fig. 7. Defense Type of Future Infantry Troops(TestⅡ)
표 Table 1. Test Methods
그림 Fig. 8. Defense Type of Future Infantry Troops(TestⅢ)
그림 Fig. 9. Model System
표 Table 2. Operation environment of model
그림 Fig. 10. The Results of Test I
표 Table 3. Comparison of units between our forces and enemy
표 Table 4. Example of our forces tank unit parameter
표 Table 5. Example of enemy tank unit parameter
그림 Fig. 11. The Results of Test II
그림 Fig. 12. The Results of Test III
표 Table 6. Comparative Table of Test Results

AI 본문요약
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문제 정의

미래 보병부대의 전투수행방법과 관련하여 시뮬레이션 기법을 활용한 연구는 현재까지 부재한 상황이며, 본연구에서는 군이 추구하고 있는 미래전의 전쟁양상을 반영한 전투실험 방법과 실험결과를 바탕으로 미래전의 군구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다. 문형곤은 한국적 M&S 발전개념, 방향과 이를 활용하여 전투실험에 적용하는 방책에 대해 제시하였으며[3], 유승근은 국방 시뮬레이션 모형을 활용한 미래전 무기체계 효과분석을 위한 전투실험 방법론을 제시하였다[4].
이처럼 전투실험과 관련된 연구는 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 육군이라는 군의 특성, 과학기술의 발전, 정책적인 요인으로 미래전을 준비하기 위해 시뮬레이션 기법을 활용하여 전투수행방법과 이를 검증하기 위한 실험방법에 대해 가상의 시나리오를 구성하였으며, 제한적이기는 하나 분석결과를 바탕으로 전투 수행 방법 측면에서 효율적인 방안에 대해 제시하고자 하는 것이 목표이다.
본 실험방법에서는 역습시 한국군과 북한군의 전투력변화 추이를 확인하고자 하였으며, 장애물의 효과가 어느 정도 전투효과도에 영향을 미치는지 실험방법 Ⅱ와 차별화하는 시나리오를 계획하였다. Fig.
전투결과를 예측하기는 제한이 된다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용한 미래 보병부대의 전투 실험 방법에 대해 제안하였다. 또한, 가상의 시나리오를 통해 일부 제한되나 가상의 미래 전장환경에서 기본적인 전투 방법들에 대해 시뮬레이션 하였으며, 분석 결과를 바탕으로 미래 보병부대의 구조와 편성, 세부 전투수행 방법을 연구하기 위한 기초 자료로 활용될 가치가 매우 높다고 판단된다.
활용되고 있다. 즉, 전투발전 요소인 교리, 조직, 교육, 훈련, 물자, 리더십, 인력, 시설(DOTMLPF)의 변화에 대한 가능성을 공학적 실험방법을 적용하여 검증하는 것이다[9]. 군사과학기술의 선진국인 미국은 21세기 미래전 수행을 위해 요구되는 능력을 충족하는 개념개발과 소요 제기를 부단한 연구를 통해 창출하고 전투실험을 통해 검증하고 있으며, 전투실험을 통해 기술의 군사적 효용성과 성숙도를 검증하고 최종 첨단의 군용 및 상용 기술을 실험하여 획득기간의 단축과 비용의 감소 효과를 얻고 있다.

제안 방법

미래전 (未來戰)에서 요구되는 다양한 작전요구와 효율적인 국방경영 및 국방개혁 요구에 직면한 우리군은 한정된 가용자원을 활용하여 미래전에서 필요한 구조 및 편성을 검증하고 효율적인 작전수행방법을 강구해야 한다. 그러기 위해서는 미래에 운용될 보병부대의 효율적인 전투 수행 방법을 분석하기 위해 다양한 전투실험 방법 중에서 M&S 기법을 활용한 방법, 즉 현재 육군에서 활용하고 있는 분석용 모델인 비전21 모델을 활용하여 미래 보병부대의 전쟁양상을 정량적으로 분석하기 위한 전투 실험방법론에 대해 제안한다.
전투력 배분은 8 방향으로 모의가 가능한데 동일하게 자동 배분으로 모의하였으며, 일반적인 전투 양상으로 적이 공격 준비 타격으로 선제공격하는 양상으로 모의하였다. 또한, 적은 사전 침투 및 땅굴 침투를 하도록 명령값을 입력하였으며, GOP 및 아군 지역에 적의 침투를 저지할 수 있는 지뢰지대, 점 장애물을 실제 운용하고 있는 수량만큼 입력하였다. 기동력을 보유하고 있는 전차부대, 차량 화 부대 등은 하천 및 산림지역을 이동할 시에는 이동이 불가하거나 이동시간이 지연되는 것으로 파라미터 값과 모의논리가 적용되었다.
한국군의 편성 및 장비는 현재의 보병연대의 작전지역이 확장됨에 따라 여단 규모로 변화되었으며, 신설되는 정보부대와 105M 포병부대를 추가 편성하였다. 또한, 포병연대는 현재의 포병대대와 230M Multi launcher 부대를 추가 편성하여 포병여단 규모로 구성하였다. 북한군은 연구분석 및 군사자료를 활용하여 미래에 변화되는 장비와 부대구조를 반영하였다.
부대의 장비들을 모의하였다. 모의제대는 대대급 제대를 기본으로 모의하였으며, 최소 팀 단위까지 부대의 특성 및 운용 방법에 따라 분류하였다. 주 전투부대인 보병, 포병, 전차 부대는 대대급으로 부대를 편성하였으며, 특수전 부대 및 정보 부대는 부대의 특성상 소대 및 팀 단위로 편성하였다.
수 있다. 본 실험 유형에서는 정보자산인 수색 및 정찰팀의 수를 실험방법Ⅰ의 형태보다 약 1.5배 정도 늘려서 운용하며, 좌·우측 축선 전방에 1개 대대가 아닌 분대별로 부대를 분할해서 여단별 1개 중대씩만 배치 운용하는 개념이다. 초전에 대량의 전투력 손실을 방지하고 적을 식별하는데 초점을 두고 작전을 운용하는 방식이라 할 수 있다.
본 연구에서 제안하는 실험방법은 교범 및 미래 보병사단 관련 연구 자료를 활용하여 한국군과 북한군의 공격 및 방어 형태를 구성하였으며, 기본적인 전쟁 양상으로 북한군이 선제 공격을 하고 이에 한국군은 북한군 선제공격에 대해 방어하는 형태로 실험방법을 구상하였으며, Fig. 5와 Fig. 6은 북한군과 한국군의 공격 및 방어 형태를 나타내고 있다.
본 연구에서는 3가지 실험방법에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 실험방법Ⅲ, 정보와 화력을 보강한 부대 운용, 장애물과 기갑부대를 활용한 역습작전을 통해 가장 높은 손실률 교환비의 결과가 산출되었으며, 실험방법Ⅱ, 일반적인 공격과 방어 전투 방법에서 적지종심부대와 정보자산을 더욱 보강하여 적을 조기에 식별하고 보강된 화력 자산을 통해 선제 타격 및 화력을 집중하여 두 번째로 높은 손실률 교환비가 산출되었다.
손실률 교환비는 피·아 전투결과로 사용하는 적 사망자 수 아사망자수 지표로서 _{적투입인원}^÷_{아투입인원} 로 계산하며, 전투력이 40% 이하로 떨어지는 시점에서의 손실률 교환비를 판단하였다. 또한, 시뮬레이션결과의 신뢰성을 높이고 자각 실험방법별 시뮬레이션 30회를 반복 실시하였다.
시나리오 구성은 가상의 한국군과 북한군의 부대 편성에 대해 세부적으로 구성하고 미래 전력화될 무기체계들에 대해 세부적인 편성을 하며, 각 단계별로 모의 되는 부대들에 대해 시간대별, 전투진행(전투전, 적지종심작전, GOP전투, FEBA “A”, “B”전투)별로 전투행동들을 순차적으로 정의한다. 시나리오가 구성이 되면, 본 연구에서 설정한 실험 방법들에 구체적인 공격 및 방어 방법들을 구성하며, 본연구에서는 3가지 방안에 대해 구성하였다. 실험방법 설계가 끝나면 구성된 방안에 대해 가정사항 설정, 모의 되는 부대들의 파라미터를 입력하고 시나리오와 실험 방법에서 구성된 내용에 대해 모델에 세부 입력데이터를 입력하고 각 방법별로 시뮬레이션을 실시한다.
실험방법 Ⅰ은 북한군의 공격 형태는 주 공격 1개 사단이 왼쪽 방향으로 공격하며, 1제대 사단을 후속하는 사단(-) 규모, 즉, 2개 연대 규모의 적이 오른쪽 방향에서 순차 공격하는 시나리오로 구성하였으며, 작전지형은 우리나라 서부 축선에 있는 임의의 지형을 선정하였다.
실험방법 Ⅲ은 실험방법 Ⅱ에서 구상했던 한국군의 부대 규모 및 배치는 동일한 방법으로 구상했으며, 단지 북한군이 진출하면서 형성된 돌파구에 대해 보병 2개 여단 및 전차대대 전력을 가지고 저지 및 역습작전을 시행하고 장애물을 추가 운용하는 것으로 실험방법을 구성하였다. 본 실험방법에서는 역습시 한국군과 북한군의 전투력변화 추이를 확인하고자 하였으며, 장애물의 효과가 어느 정도 전투효과도에 영향을 미치는지 실험방법 Ⅱ와 차별화하는 시나리오를 계획하였다.
시나리오가 구성이 되면, 본 연구에서 설정한 실험 방법들에 구체적인 공격 및 방어 방법들을 구성하며, 본연구에서는 3가지 방안에 대해 구성하였다. 실험방법 설계가 끝나면 구성된 방안에 대해 가정사항 설정, 모의 되는 부대들의 파라미터를 입력하고 시나리오와 실험 방법에서 구성된 내용에 대해 모델에 세부 입력데이터를 입력하고 각 방법별로 시뮬레이션을 실시한다. 최종적으로 시뮬레이션 결과를 분석하고 최종 대안을 제시하는 순으로 진행된다.
앞서 본 논문에서 제시한 3가지 실험방법에 대한 실험결과값을 전투효과도를 측정하는 지표인 손실률 교환비로도 출하였다. 손실률 교환비는 피·아 전투결과로 사용하는 적 사망자 수 아사망자수 지표로서 _{적투입인원}^÷_{아투입인원} 로 계산하며, 전투력이 40% 이하로 떨어지는 시점에서의 손실률 교환비를 판단하였다.
북한군의 공격 형태라 할 수 있다. 이에 대응하기 위한 한국군은 지역방어 형태로 적지종심지역에 수색 및 정찰팀을 운용하여 적이 침투하는 것을 조기 식별하면서 화력을 유도하는 형태로 전방 배치가 되어 있으며, 적에 대응하기 위해 좌·우측 축선에 1개 여단씩 방어하는 형태로 실험을 계획하였다. 후방에는 1개 여단이 종심지역 전투에서 전차대대와 같이 공격하여 전방 2개 여단이 북한군 공격에 전투력이 손실되면 차후 공격하는 형태로 아군의 작전 방법을 계획하였다.
이에 대응하기 위한 한국군은 지역방어 형태로 적지종심지역에 수색 및 정찰팀을 운용하여 적이 침투하는 것을 조기 식별하면서 화력을 유도하는 형태로 전방 배치가 되어 있으며, 적에 대응하기 위해 좌·우측 축선에 1개 여단씩 방어하는 형태로 실험을 계획하였다. 후방에는 1개 여단이 종심지역 전투에서 전차대대와 같이 공격하여 전방 2개 여단이 북한군 공격에 전투력이 손실되면 차후 공격하는 형태로 아군의 작전 방법을 계획하였다.

대상 데이터

시나리오 구성은 가상의 북한군과 한국군 보병사단으로 사단급 제대에 맞는 부대를 편성하였으며, 미래에 변화되는 한국군의 제대를 반영하여 편성하였다. 한국군의 편성 및 장비는 현재의 보병연대의 작전지역이 확장됨에 따라 여단 규모로 변화되었으며, 신설되는 정보부대와 105M 포병부대를 추가 편성하였다.
한국군의 편성 및 장비는 현재의 보병연대의 작전지역이 확장됨에 따라 여단 규모로 변화되었으며, 신설되는 정보부대와 105M 포병부대를 추가 편성하였다. 또한, 포병연대는 현재의 포병대대와 230M Multi launcher 부대를 추가 편성하여 포병여단 규모로 구성하였다.

성능/효과

손실률 교환비는 피·아 전투결과로 사용하는 적 사망자 수 아사망자수 지표로서 _{적투입인원}^÷_{아투입인원} 로 계산하며, 전투력이 40% 이하로 떨어지는 시점에서의 손실률 교환비를 판단하였다. 또한, 시뮬레이션결과의 신뢰성을 높이고 자각 실험방법별 시뮬레이션 30회를 반복 실시하였다.
96 값이 도출되었으며, 가상의 시나리오 구성에 따른 북한군과 한국군은 다소 비슷한 전투효과도 값이 도출되었다. 본 시나리오에서는 서부 축선에 대해서만 실험하였으며, 동부축선대비 산악지형이 적어 기동 및 화력전투가 다소 용이한 실험결과가 도출되었다.
실험결과 실험방법Ⅲ, 정보와 화력을 보강한 부대 운용, 장애물과 기갑부대를 활용한 역습작전을 통해 가장 높은 손실률 교환비의 결과가 산출되었으며, 실험방법Ⅱ, 일반적인 공격과 방어 전투 방법에서 적지종심부대와 정보자산을 더욱 보강하여 적을 조기에 식별하고 보강된 화력 자산을 통해 선제 타격 및 화력을 집중하여 두 번째로 높은 손실률 교환비가 산출되었다. 실험결과에 대한비교표는 Table 6.
실험방법 Ⅰ의 결과는 손실률 교환비 평균 0.96 값이 도출되었으며, 가상의 시나리오 구성에 따른 북한군과 한국군은 다소 비슷한 전투효과도 값이 도출되었다. 본 시나리오에서는 서부 축선에 대해서만 실험하였으며, 동부축선대비 산악지형이 적어 기동 및 화력전투가 다소 용이한 실험결과가 도출되었다.
실험방법 Ⅱ의 결과는 손실률 교환비 1.2로 실험방법 Ⅰ보다 높은 결과값이 도출되었으며, TOD, RASIT와 같은 정보자산이 추가 투입되어 조기에 적을 식별하였으며, 미래 보병부대에 추가 투입될 105M 포병대와 230M 다련장이 추가 편성되면서 화력 측면에서 다소 타격 결과가 효과적인 것으로 실험결과가 도출되었다. 미래 전투개념인 정보, 화력 자산의 신 무기체계들의 보강과 기동능력이 배가 된다면 적보다 작전우세에 있을 것으로 판단된다.
실험방법 Ⅲ의 결과는 손실률 교환비 1.24로 실험 방법 Ⅱ보다 다소 높은 결과값이 도출되었다. 시나리오 구성은 정보+화력자산 운용에 추가로 장애물을 활용하여 적을 주요 기동로상에 고착시켜 전차부대와 같은 기동부대를 활용한 작전이다.
시나리오 구성은 정보+화력자산 운용에 추가로 장애물을 활용하여 적을 주요 기동로상에 고착시켜 전차부대와 같은 기동부대를 활용한 작전이다. 작전상황도를 분석한 결과 서부 축선은 도로가 발달되어 있으며, 장애물을 설치하고 적이 고착되어 있는 시간에 화력으로 적을 무력화 시키는데 다소 용이하다고 판단된다.
북한군의 특징은 침투 및 DMZ 통로 개척 임무를 하는 경보병 부대와 민경대대를 편성하였으며, 주요 공격 방향에 대해 포병부대를 조직화하여 운용하는 개념을 반영하였다. 전장 기능별로 분석해 보면 기동 측면에서 보병부대는 확장된 작전지역에서 기동성 있고 융통성 있는 부대 운용을 위해서 중형 전술차량 및 차륜형 장갑차, 한국형 기동헬기 등을 활용하여 기동성을 확보하도록 무기체계가 보강되었다. 화력 측면에서는 화력을 보강하기 위해 포병 무기체계인 K-9 자주포와 230M 다련장 사격대 등이 추가 편성되어 확장된 사단 작전지역 내 원거리 타격 및 실시간 타격체계 구축이 되어 북한군을 보다 효과적으로 타격할 것이다[12].

후속연구

또한, SBA(Simulation Based Acquisition) 측면과 한정된 국방예산 내에서 6대 전장기능별 무기체계의 개발과 도입분야에 있어 우선순위 및 효율적인 방안에 대해 제안을 하기 위한 기초자료로 본 논문이 활용될 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 활용한 미래 보병부대의 전투 실험 방법에 대해 제안하였다. 또한, 가상의 시나리오를 통해 일부 제한되나 가상의 미래 전장환경에서 기본적인 전투 방법들에 대해 시뮬레이션 하였으며, 분석 결과를 바탕으로 미래 보병부대의 구조와 편성, 세부 전투수행 방법을 연구하기 위한 기초 자료로 활용될 가치가 매우 높다고 판단된다. 추후 연구과제로 이번 연구에서 제시한 방법론 및 시나리오를 세부적으로 보완하여 신뢰성 있는 모의 분석을 하기 위한 준비 과정으로 관련 실자료를 분석하여 빅데이터체계를 구축하고, 전투효과도를 측정하는 척도에 대한 개발 및 연구, 보완된 시나리오를 모델에 입력 후 도출된 결과값을 분석하는 방법에 대한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
전장 정보 측면에서는 정보부대가 신설됨에 따라 사단급 UAV(Unmanned Aerial Vehicle), 전자전, 지상정찰자산 등을 통해 독자적인 영상 및 신호정보를 획득할 수 있어 북한군을 보다 정확하고 많은 양의 정보를 획득할 수 있어 적을 식별할 수 있는 능력이 보강되었다. 또한, 지휘 통제 면에서는 TICN(Tactical Information Communication Network) 전술통신망 체계가 구축이 되면서 소대급까지 네트워크를 구성하여 전장상황을 공유하고 기동성 있는 지휘를 보장받을 수 있게 될 것이다. 이밖에 작전지속 지원 능력의 보강으로 적극적인 보충· 보급·정비 지원 등으로 전투부대가 지속적인 공격 기세 및 방어 지속성을 유지할 수 있게 되었다.
추후 연구과제로 이번 연구에서 제시한 방법론 및 시나리오를 세부적으로 보완하여 신뢰성 있는 모의 분석을 하기 위한 준비 과정으로 관련 실자료를 분석하여 빅데이터체계를 구축하고, 전투효과도를 측정하는 척도에 대한 개발 및 연구, 보완된 시나리오를 모델에 입력 후 도출된 결과값을 분석하는 방법에 대한 추가 연구가 필요하다고 판단된다. 또한, 향후 연구를 통해 도출 및 분석된 결과를 바탕으로 미래전의 군구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.
화력 측면에서는 화력을 보강하기 위해 포병 무기체계인 K-9 자주포와 230M 다련장 사격대 등이 추가 편성되어 확장된 사단 작전지역 내 원거리 타격 및 실시간 타격체계 구축이 되어 북한군을 보다 효과적으로 타격할 것이다[12]. 미래전장에서는 미리 보고 먼저 타격하는 개념으로 화력 자산의 보강은 지속 될 것으로 예측되며, 추후 정량적 분석 시 다양한 실험을 통해 결과값을 분석해 보고자 한다. 전장 정보 측면에서는 정보부대가 신설됨에 따라 사단급 UAV(Unmanned Aerial Vehicle), 전자전, 지상정찰자산 등을 통해 독자적인 영상 및 신호정보를 획득할 수 있어 북한군을 보다 정확하고 많은 양의 정보를 획득할 수 있어 적을 식별할 수 있는 능력이 보강되었다.
본 논문에서 실험할 방법들은 기본적인 공격 및 방어 형태(실험방법Ⅰ), 정보자산 및 화력자산을 추가 투입 운용하는(실험 방법Ⅱ), 장애물과 역습을 활용하는(실험방법 Ⅲ) 방법으로 구성하였으며, 추후 연구에서는 동부와 서부전선을 비교하고 각 실험방법별 추가적인 대안 실험 방법들을 사용하여 실험결과를 도출할 예정이다[13].
과 같다. 본 실험결과에 대해 분석하면, 미래전은 적을 조기에 식별하기 위한 정보자산의 우위가 한반도 지형에서 전투를 하기 위해 중요한 자산으로 판단되며, 미래 무기체계의 변화에 있어 UAV, 정찰용드론, 정찰 로봇, 5G를 활용한 전술통신망 체계 구축이 필요하다고 판단된다. 적보다 빠른 정보의 획들을 통해선 제적이고 집중적인 화력을 운용한다면 전투 효과 도는 극대화 될 것으로 판단된다[14].
또한, 가상의 시나리오를 통해 일부 제한되나 가상의 미래 전장환경에서 기본적인 전투 방법들에 대해 시뮬레이션 하였으며, 분석 결과를 바탕으로 미래 보병부대의 구조와 편성, 세부 전투수행 방법을 연구하기 위한 기초 자료로 활용될 가치가 매우 높다고 판단된다. 추후 연구과제로 이번 연구에서 제시한 방법론 및 시나리오를 세부적으로 보완하여 신뢰성 있는 모의 분석을 하기 위한 준비 과정으로 관련 실자료를 분석하여 빅데이터체계를 구축하고, 전투효과도를 측정하는 척도에 대한 개발 및 연구, 보완된 시나리오를 모델에 입력 후 도출된 결과값을 분석하는 방법에 대한 추가 연구가 필요하다고 판단된다. 또한, 향후 연구를 통해 도출 및 분석된 결과를 바탕으로 미래전의 군구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.

참고문헌 (14)

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원문보기 상세보기
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K.B. Wee, "A Study on LVC system for the use of Warfighting Experiment", MILITARY FORUM, vol. 64, pp. 174-203, 2010.

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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