계층적으로 구성된 동적 베이지안 네트워크와 란체스터 법칙에 기반한 소부대 전투 예측 = Small-unit Combat Model using Hierarchical Dynamic Bayesian Network and Lanchester's Law

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 계층적 동적 베이지안 네트워크(Hierarchical Dynamic Bayesian Network)와 란체스터 전투 방정식을 사용하여, 정보가 제한된 전장에서 소부 대 전투의 결과를 예측할 수 있는 전투 모델을 제안한다. 기존의 전투 시뮬레 이션은 동적인 작전 환경에서 정보의 불확실성을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 지니고 있었다. 이에 본 연구는 베이지안 네트워크의 확률적 추론 능 력과 란체스터 제곱 법칙의 전투 소모 모델링 기법을 사용하여, 실전과 유사 한 환경에서의 전투 양상을 정량적으로 분석하였다. 특히 정보 신뢰도(정찰 성능)를 누적 정규분포 기반의 탐지확률(Probability of Detection)로 모델링하고, 센서 민감도에 따른 탐지 실패 또는 성공이 전투 결과 해석에 미치는 영향을 분석하였다. MATLAB 기반의 시뮬레이션과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 통해 하이퍼파라미터를 보정한 결 과, 탐지 성능이 높을수록 정보량은 증가하지만, 탐지 정보의 누적 효과로 인 해 전투 상황에 대한 사후확률 분포가 더 넓게 확산되어 해석의 불확실성과 복잡성이 오히려 커지는 현상이 관찰되었다. 또한, 동일한 전투 결과라 하더라도 정찰 탐지 여부에 따라 아군 및 적군의 병력 수준, 전투 효율 등에 대한 사후확률 분포가 상이하게 추정되며, 이는 정 보의 존재 자체가 결과 해석에 강력한 영향을 미친다는 점을 시사한다. 본 연 구는 정보 불확실성 하에서의 전투 시나리오 분석에 유용한 프레임워크를 제 공하며, 향후 지휘통제체계 및 인공지능 기반 군사 의사결정 지원 시스템의 기초 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 주요어 : 계층적 동적 베이지안 네트워크, 란체스터 모델, 소부대 전투, ISR 신뢰성, 의사결정지원체계, 확률적 추론

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 6
• 1.1. 연구배경 및 목적 6
• 1.2. 연구범위 및 방법 9
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구 11
• 2.1. 베이지안 네트워크 이론 11
• 2.2. 란체스터 전투모형 15
• 제3장 연구모형 및 분석 설계 18
• 3.1. 연구 시나리오 및 가정 18
• 3.2. HDBN 모델링 21
• 3.3. ISR(정찰) 모델링 25
• 3.4. 계층적 상관성 모델링 27
• 제4장 실험 결과 및 분석 29
• 4.1. 전투력 추정 결과 29
• 4.2. ISR 신뢰성 분석 32
• 4.3. 부대 간 상호작용 결과 37
• 4.4. 하이퍼파라미터 보정 결과 41
• 제5장 결 론 46
• 5.1. 연구결과 요약 및 시사점 46
• 5.2. 연구의 한계 및 향후 연구방향 48
• 참고문헌 49
• 영문초록 53