워게임 시뮬레이션 시스템은 군사작전을 가상으로 실시하는 시스템으로서 운용되는 자료들은 대부분 군사적으로 보호되어야할 자료들이다. 그러나 워게임 시뮬레이션 시스템 개발시 이러한 군사기밀정보 및 네트워크 트래픽에 대한 보안을 고려하지 않아 이에 대한 정보유출의 위험성을 내재하고 있는 상황이다. 이 논문에서는 워게임 시뮬레이션 시스템의 보안 취약점을 분석하여 보안정책을 수립하고 워게임 시뮬레이션 시스템에 적합한 보안시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 보안시스템은 인증시스템, 암호화시스템, 네트워크보안시스템으로 구분하여 설계하였다. 구현된 보안시스템을 워게임 시뮬레이션시스템에 적용하여 시험한 결과 워게임 시뮬레이션시스템 성능을 저하 시키지 않고 신뢰성있는 보안기능을 수행한다.
본 논문은 워게임 모델과 통신 모델을 HLA/RTI를 이용하여 연동 시뮬레이션 함으로써 부대 전투력과 통신 시스템의 요구 성능을 상호 분석하는 방법을 제안한다. 전투 효과도의 분석은 통신 모델의 시뮬레이션을 통해 얻어진 통신 효과도을 반영하여 워게임 모델의 시뮬레이션을 통해 이루어진다. 통신 시스템의 요구 성능 분석은 워게임 모델의 시뮬레이션에 의해 만들어진 작전 시나리오 및 부대 정보를 이용하여 통신 모델의 시뮬레이션을 통해 이루어진다. 이를 위해 연대급 규모 방어 작전을 모델링 및 시뮬레이션 하였으며, 적군의 생존 비율과 아군의 FM 무전기 송신 출력이 상호 분석을 위한 분석 지수로 사용되었다.
본 논문에서 한미 워게임 모델 상호운용성의 현 실태와 향후 비전에 대해 연구하고 미래의 페더레이션 구조를 제안한다. 한국군과 미군은 1999년부터 작전요구를 충족하기 위한 한미 워게임 모델의 상호운용성 향상을 위해 노력해 왔다. 현 상태에서 목표를 달성하기 위해 아직도 수행해야 할 과정이 더 남아 있지만 최종목표에 어느 정도 근접한 상태이다. 한미 워게임 체계의 기술적인 장점과 시스템 가용도를 고려한 향후 한미 워게임 체계 상호운용성 향상을 위한 시스템 구조를 제시한다. 이러한 새로운 체계는 한국군이 주도하는 향후 한미 연합연습과 한국군 자체 합동연습시 운용될 시뮬레이션 구조라고 할 수 있다.
군사용 워게임 시뮬레이션 모델들의 상호연동을 위해서는 국제표준연동(HLA : High Level Architecture)구조를 반드시 갖추어야하며 타 모델과 연동시 발생되는 시스템 오버헤드를 줄이기 위해서는 병렬 시뮬레이션 엔진 도입이 효과적이다. 그러나 기존 군사용 워게임 시뮬레이션 모델엔진의 이벤트 처리는 순차적 이벤트-드리븐 방식으로 처리하고 있다. 이는 병렬로 처리 시 글로벌 자료영역에 대한 동시참조등의 문제점들이 발생하기 때문이다. 아울러 기존 시뮬레이션 플랫폼으로 다중 CPU 시스템을 사용하여도 여러 개의 CPU를 다 활용하지 못하는 결과를 초래하고 있다. 따라서 이 논문에서는 군사용 워 게임 모델의 시스템 처리능력 향상과 글로벌 자료 영역에 대한 동시참조, 대외적인 시뮬레이션 시간처리, 장애 회복(Crash Recovery)시 병행 처리된 이벤트들의 순서를 보장 할 수 있는 객체모델에 기반한 병렬 시뮬레이션 엔진으로의 전환을 제안한다 이 전환된 병렬 시뮬레이션 엔진은 다중 CPU 시스템(SMP)상에서도 병렬 실행이 가능하도록 설계하고 구현하였다.
현재 복잡한 가상전장 환경을 표현하기 위해 많은 수의 시뮬레이터들을 연결한 분산 컴퓨팅 기반의 워게임 시뮬레이션이 이용되고 있다. 모의 결과를 도출하기 위해 네트워크상의 각 시뮬레이터들은 중앙 모의 서버에 주기적으로 메시지를 송수신하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽은 전체 시스템 성능저하의 직접적인 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 분산 워게임 시뮬레이션 시 발생되는 네트워크 트래픽을 제어하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 메시지 수신 시 해당 모의 개체의 이동거리를 측정하고 이를 거리 임계값과 비교하여 해당 메시지를 필터링한다. 거리 임계값은 네트워크 트래픽 및 위치 오차와 같은 시스템 조건에 따라 조절된다. 그리고 모의 개체의 위치를 예측함으로써 메시지 필터링 시 발생되는 위치오차를 최소화한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 분산 시뮬레이션 시스템의 네트워크 트래픽을 감소시키고 메시지 필터링에 따른 모의 개체의 위치 오차를 줄이는 데 매우 효과적이라는 것을 입증한다.
최근 선진국들은 신규 워게임모형 개발시 장차전 개념을 반영하기 위하여 미래전자의 주요기능인 C4ISR 및 객체지향 기법을 적용하려고 노력하고 있다. 이러한 워게임 모형들은 현실과 같은 가상환경에서 합동작전을 모의할 수 있으며 전략, 작전 및 전술 수준을 모두 고려할 수 있고 지상전, 공중전, 해상전, 미사일전, 정보전 등 현대 전투개념을 모두 반영할 수 있도록 초대형 시뮬레이션 시스템으로 발전되고 있다. 본 고에서는 C4I 기능통합 및 연동화 모의 논리중에서 전략기동, 전술기동, 교전평가, 전략수송, 표적탐색, 미사일 판정을 위한 모의 기법과 초대형 시뮬레이션 시스템의 자료/명령 전달 구조 및 하드웨어/소프트웨어 사양, 구성 모듈등을 분석한다. 특히 현재 미 합참에서 개발중인 JWARS모형의 주요 객체들인 전투공간개체(BSE: Battle Space Entity), 아크-노드 네트워크, 화력 집중점(FCPs: Fire Concentration Points) 등을 살펴보고 현대전의 가장 큰 특징인 C4ISR/(Command, Control, Communication, Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) 분야에서 표적탐지, 통신, 정보 모의 기법을 분석함으로써, 향후 한국적 여건에 적합한 분석모형 개발 방향을 제시하고자 한다.
현재 우리 군에서는 첨단과학무기를 이용한 전투력을 신속히 집중, 전환시키고 효과적으로 통합 운용해야하는 각급 제대의 지휘관 및 참모의 지휘통제능력 향상을 위하여 첨단 컴퓨터장비를 이용하여 시뮬레이션 기법을 통한 워게임 모델을 개발하여 이를 이용한 훈련을 실시하고 있다. 이 워게임 모델중 지상전투의 가장 기본이 되는 근접전투 시뮬레이션은 미국에서 개발도입된 "COBRA" 시스템을 이용하고 있으나 한국실정에 맞는 시스템으로 확장 및 유지보수가 어렵고, 상위시스템의 서브시스템으로만 운영되고있어 자체 교육훈련 및 전투분석을 위한 단독시스템으로 운영이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하고, 방대한 양의 지식을 효율적이고 효과적으로 표현할 수 있으며 시스템의 확장 및 유지보수가 용이하고 우리실정에 적합한 전투 훈련을 실시하도록 지원하는 워게임(근접전투) 지원용 멀티미디어 전문가시스템을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 전문가시스템은 쌍방이 부대들의 근접전투를 실시할 때 실전에서 나타날 수 있는 가능한 모든 상황의 데이터를 이용하여 전투상황을 분석하며, 기존의 획일적이고 단순한 형태로 결과를 판정하던 것을 전투원의 사기, 체력, 전투한계 등 심리적 요소까지 고려함으로써 새로이 변화되는 전쟁양상에 쉽게 적응할 수 있는 확장성 및 유지보수가 용이하며 시스템 단독으로 운영하여 반복적으로 전투를 분석하고 교육훈련을 실시하도록 함으로써 실전적이고 실질적인 근접전투 워게임지원이 가능하다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 개발함에 있어서 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈 및 설명 모듈은 전문가 시스템 개발도구인 Smart Elements를 이용하여 구축하였으며, 사용자 인터페이스 모듈은 멀티미디어 저적도구인 툴북 3.0을 이용하였으며, 마지막으로 전체적인 모듈은 API를 이용 통합하여 하나의 응용소프트웨어를 생성하였다.
본 논문은 국방 네트워크 환경측면에서 실 전략정보에 대한 접근/활용 범위가 확대되고, 정보의 신뢰성/가용성에 대한 중요도가 강조되고 있는 워게임 연동객체의 보안화 방안에 대해 기술한다. 연동객체는 HLA/RTI에서 시뮬레이션을 위한 페더레이터로 정의된다. RTI는 페더레이터간 정보교환, 접속 사양에 정의된 다양한 서비스를 제공하는 미들웨어이다. 정책을 기반으로 네트워크상에서 자원들에 대한 관리와 접근, 사용을 위한 다양한 기능과 안전하고 편리한 보안기능들이 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 RTI Security 인터페이스와 정책을 기반으로 한 자원접근 방법을 사용해서 페더레이터의 취약한 정보보호 기능을 강화하였다. RTI의 페더레이트 실 정보에 다계층 보안 수준을 적용하고 보안등급별로 필터링하여 연동객체 스스로가 정보를 보호(Self-protection)할 수 있도록 하는 환경을 구성하고 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.
전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.
4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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