• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.05a
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• pp.123-123
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• 2002

부대기동 및 실사격을 적용한 군사훈련이 가장 사실적이며 현실감이 있지만, 부대기동에 따른 교통체증 유발과 실사격 훈련에 대한 민원 증가로 인하여 실기동에 의한 군사훈련을 실시하기에는 많은 어려움이 있다. 그러므로 실사격 훈련의 제한 및 통제형 선형훈련으로 인하여 현장감이 저하되고 학습효과가 상대적으로 떨어지게 되는 단점을 극복하기 위하여, 미국, 영국, 독일, 프랑스 등 군사선진국들은 실전적 훈련묘사 및 정밀 훈련분석이 가능한 과학화 전투훈련장을 구축하여 군사훈련의 성과를 높이고 있다. 국내에서도 육군 과학화 전투훈련장(KCTC) 구축사업이 현재 진행중에 있다. 과학화 전투훈련은 일반적으로 마일즈 장비와 시뮬레이션을 사용하여, 지휘/통제/통신 및 기동, 전투근무 지원에 이르는 군사훈련 전과정을 모의하며, 직/곡사화기 교전, 화학 및 지뢰지대 운용, 항공지원 등 전투과정을 재현함으로써 훈련에 참여하는 지휘관과 병사로 하여금 현장감 있는 전투훈련을 유도한다. 이러한 과학화 전투훈련이 실제 훈련과 동일한 훈련효과를 창출하기 위해서는, 신뢰성 있는 교전 피해평가가 필요하다. 예를 들어, 곡사화기에 의한 살상범위, 피해정도 등이 실무부대 전투결과들과 큰 차이가 발생하면 소기의 훈련목적을 달성할 수 없다. 본 고는 과학화 전투훈련장의 전투피해평가 자료체계에 대한 객관적이고 신뢰성 있는 자료검증방법을 제시하여, 향후 과학화 전투훈련의 신뢰성 제고에 기여하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.11 no.2
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• pp.80-87
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• 2008

The LVC(Live, Virtual, Constructive) system of CTC(Combat Training Center) is at the very cutting edge of modeling and simulation technology, which has become widely accepted an enabler for a new military training transformation. In this paper, the architecture of LVC system is proposed for the Korean brigade-level CTC, and high level operational architecture, system architecture, and technical standard architecture are suggested.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.921-932
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• 2015

This study analyzed military personnel survivability in regards to offensive operations according to the scientific military training data of a reinforced infantry battalion. Scientific battle training was conducted at the Korea Combat Training Center (KCTC) training facility and utilized scientific military training equipment that included MILES and the main exercise control system. The training audience freely engaged an OPFOR who is an expert at tactics and weapon systems. It provides a statistical analysis of data in regards to state-of-the-art military training because the scientific battle training system saves and utilizes all training zone data for analysis and after action review as well as offers training control during the training period. The methodologies used the Cox PH modeling (which does not require parametric distribution assumptions) and decision tree modeling for survival data such as CART, GUIDE, and CTREE for richer and easier interpretation. The variables that violate the PH assumption were stratified and analyzed. Since the Cox PH model result was not easy to interpret the period of service, additional interpretation was attempted through univariate local regression. CART, GUIDE, and CTREE formed different tree models which allow for various interpretations.