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상이한 해상도를 갖는 창조21모델과 전투21모델의 연동간 간접전투 피해평가 일치 방안 연구 (Study on the matching method of damage assessment caused by indirect fire between ChangJo21 and Combat21 models with different resolution)

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최초등록일 2025.03.13 최종저작일 2019.09
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상이한 해상도를 갖는 창조21모델과 전투21모델의 연동간 간접전투 피해평가 일치 방안 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국데이터정보과학회
    · 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 30권 / 5호 / 1105 ~ 1119페이지
    · 저자명 : 한석원, 문호석, 최연호, 유창원

    초록

    본 연구는 상이한 해상도의 훈련용 워게임 모델인 창조21모델과 전투21모델을 연동 시 동일한 상황에서 발생되는 훈련부대의 포병 피해평가 결과를 유사하게 일치시켜, 워게임 모델을 활용한 훈련의 신뢰도를 향상시키는 방안을 제시하는 연구이다. 만약 동일한 상황에서 발생한 창조21모델의 포병 피해평가 결과와 전투21모델의 포병 피해평가 결과가 합리적인 수준에서 유사하지 않으면, 훈련 부대가 워게임 모델을 활용한 훈련을 불신할 가능성이 높다. 본 연구에서는 두 모델의 포병 피해평가 결과 차이를 보정하기 위해서 두 모델의 포병 피해평가 논리와 수식을 비교 분석하였고, 이를 통해서 동일한 조건 하에서 발생될 수 있는 실험환경을 구축하고 실험데이터를 생성하였다. 두 모델의 포병 피해결과를 일치시키기 위해서 보정 모형으로 다중회귀모형이 사용되었다. 각각의 보정 모형은 통계적으로 유의하고 설명력이 높아서 두 모델의 포병 피해평가 결과를 유사하게 보정하는데 사용될 수 있다. 본 연구는 상이한 해상도를 가진 C-C 모델간의 연동 시에 데이터 해상도 일치와 관련해서 특히 포병 피해평가 결과를 일치시키는 방안을 최초로 다룬 연구로 임의의 C-C연동 시에도 활용될 수 있다.

    영어초록

    This study suggests a method to improve the reliability of training with war game models by matching the results of the artillery damage assessment of the training units generated in the same situation when linking ChangJo21 and Combat21 models which are training war game models with different resolution. If the results of the artillery damage assessment of the ChangJo21 model and the Combat21 model that occurred in the same situation are not similar at a reasonable level, it is likely that the training unit will distrust the training with the war game models. In this study, the artillery damage assessment logic and formulas of the two models were compared and analyzed to compensate for differences in artillery damage assessment results of the two models, thereby establishing an experimental environment that could occur under the same conditions and generating experimental data. Multiple regression models as calibration models were used to match the artillery damage results of the two models. Each calibration model is statistically significant and highly explanatory.

    참고자료

    · 없음
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