워게임 메타모델 수립을 위한 실험계획 및 모델링 방법에 관한 비교 연구

Abstract

현재 군내에서는 작전 계획 및 무기 체계 소요제기, 획득 등과 같은 의사결정을 위하여 여러 가지 분석용 워게임 모델이 많이 사용하고 있다. 그런데 이러한 분석용 워게임 모델은 워낙 복잡한 전장 환경을 묘사하고 있기 때문에 결과를 도출하는데 많은 시간이 소요되며, 분석자의 관심 변수 및 출력치와의 관계를 쉽게 알 수 없다. 이 같은 문제를 해결하기 위해서는 워게임 모델에 대한 메타모델을 구축할 필요가 있다. 메타 모델이란 모델의 모델이라는 뜻으로, 복잡한 워게임 모델의 내부적인 알고리즘에 대한 고려를 배재한 채 입력 변수와 출력 변수와의 관계에만 초점을 맞추어 수학적으로 구축된 모델을 말한다. 이러한 메타모델 구축을 위해서 데이터 추출을 위한 실험계획법 및 모델링 기법이 연구되어야 한다. (본론요약) 본 연구에서 고려한 실험계획법은 완전 요인 배치법, 중심 합성 계획, LHD(Latin Hypercube Design), 최대최소거리 기준을 이용한 LHD, 상관계수 기준을 이용한 LHD, 직교표를 이용한 LHD이다. 이와 같은 실험계획법으로 데이터를 추출한 뒤 반응 표면 분석법, 인공신경망과 같은 모델링 기법을 이용하여 메타모델을 구축하였다. 구축된 메타모델로 예측치를 구한 후 평균 제곱 예측 오차를 계산하여 예측력을 비교 분석하였다. (결론요약) 인공신경망으로 모델을 구축할 경우에는 직교표를 이용한 LHD로 데이터를 구축한 경우의 메타 모델이 가장 뛰어난 예측력을 보였다. 반면 반응 표면 분석법으로 모델을 구축할 경우는 완전 요인 완전 요인 배치법으로 데이터를 추출한 뒤 반응표면 분석법으로 구축한 메타모델의 예측력이 가장 뛰어났다. 이러한 절차를 다른 워게임 모델에 적용하여 메타모델을 구축한다면 예측력이 우수한 예측 모델을 구축할 수 있을 것이다.