본 논문은 포병진지 구축계획 문제의 효과적인 해결을 위해 해당 문제를 최적화 모형으로 형성하고, 현실규모 문제 해결을 위한 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 포병진지 구축계획은 공병부대의 지원 포병부대 결정과 공병 지원팀 편성, 편성된 공병 지원팀의 포병부대 지역 내 포병진지 구축일정을 수립하는 의사결정을 포함한다. 군에서는 포병진지 구축계획을 담당자의 경험적 지식을 바탕으로 수립한다. 본 논문에서는 공병부대의 포병진지 구축 일정계획 문제를 효과적으로 해결하기 위한 혼합정수계획 모형을 제안한다. 해당 모형의 목적은 공병 지원팀으로 구축이 요구되는 모든 포병진지를 구축 완료하는 데 걸리는 시간을 최소화하는 것이다. 또한, 현실규모 문제 해결을 위해 포병진지 구축계획 문제를 분할하여 해결하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제한한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 두 가지 실험을 실시한다. 제안한 휴리스틱 알고리즘은 소규모 문제를 이용한 최적해 근접성 실험에서 최적해 대비 평균 6.44% 오차범위의 해를 도출했으며, 포병진지 200개 이상인 문제를 이용한 현실규모 문제 해결 가능성 실험에서 문제를 해결하는 데 평균 79.8초가 소요되었다.
포병이 없는 전쟁이란 생각할 수 없을 정도로 포병은 중세 이래 각종 전쟁에서 중요한 역할을 해왔다. 제2차대전 이후 항공기나 전차에 밀려 전장에서 위상이 다소 밀리는 듯했으나 항공기가 할 수 없는 고유한 역할이 인정되면서 현대까지도 화포만의 화력지원이라는 고유영역을 유지하고 있으며 포탄의 현대화로 점목표사격이 가능해지면서 공격무기로까지 변신하였다.
개전 초,적군은 다양한 화력지원수단을 이용하여 아군의 핵심시설 파괴를 기도할 것이다. 이러한 화력지원수단 중 포병은 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 갱도포병은 생존성 측면에서 아군에 비해 월등한 우세를 점하고 있어 아군에게 큰 위협요소로 판단된다. 갱도포병을 타격하는 연구는 지금까지 군 내부의 연구를 통해서 발전해 왔다. 그러나 이러한 연구의 대부분이 정성적인 분석방법으로 이루어져 객관적이지 못하고 다양하지 못한 방법이라는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 아군이 생존성의 약점을 극복하기 위하여 갱도포병이 갱도 출구를 개방하고 사격을 개시하기 전에 타격하는데 초점을 맞추고 갱도 포병을 타격하기 위한 정량적인 분석 방법으로 DEVS를 이용한 시뮬레이션 연구를 수행하고자 한다.
미래의 전쟁은 군사과학기술의 전쟁이요, 군사과학기술수준이 미래전쟁의 승패를 좌우하게될 것임은 의심의 여지가 없으며, 포병 역시 이 추세를 따라 발전되어 나갈 것이다. 우선 당장은 기술이 다소 미흡할 수도 있으나 포의 자주화와 사격통제장치와 자동화, 포탄의 스마트화 등의 과제가 명실공히 실현될 날이 머지않을 것이다.
개전 초, 적군은 다양한 화력지원수단을 이용하여 아군의 핵심시설 파괴를 기도할 것이다. 이러한 화력지원수단 중 포병은 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 갱도포병은 생존성 측면에서 아군에 비해 월등한 우세를 점하고 있어 아군에게 큰 위협요소로 판단된다. 아군은 이러한 어려움을 극복하고자 무인항공기 도입을 추진하고 있다. 갱도포병을 타격하는 연구는 지금까지 군내부의 연구를 통해서 발전해 왔으나 대부분의 연구가 정성적인 분석방법으로 이루어져 객관적이지 못하고 다양하지 못한 방법이라는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 갱도포병을 타격 시 무인항공기 운용 효과에 대한 평가의 새로운 방법을 제안하고자 한다. 세포 자동자(Cellular Automata) 시뮬레이션을 이용한 정량적인 분석방법으로 갱도포병 타격에 관한 연구를 수행했다.
네트워크 중심전(NCW) 및 효과중심작전(EBO)으로 대표되는 현대 및 미래전에서 포병의 신속하고 정확한 정밀타격능력은 전쟁 승패의 중요한 요인으로 작용될 것이다. 본 연구는 대화력전 및 화력지원간 실제 운용되는 환경 중 갱도포병과 같이 타격제한시간이 있는 포병 표적처리에 관한 연구로 여러 가지 제한사항들을 모형 화하여 표적할당 및 사격순서를 동시에 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 시간제약이 있는 포병 표적처리문제에서 사격 제한시간을 만족하면서, 총 사격시간을 최소화하는 수리모형과 유전자 알고리즘을 제시하였다. 소형 문제를 이용한 축소실험으로 본 연구에서 제안하는 수리모형과 유전자 알고리즘의 타당성을 입증하였으며, 대형 문제를 이용한 확대실험에서 유전자 알고리즘으로 근사 최적해를 산출하였다.
14세기초 최초의 견인포가 나타난 이래 야전포병은 전술 및 전기의 대변혁속에 발전되어 왔다. 그중 가장 초기의 극적인 변혁의 전기가 된 것은 나폴레온이 공격 또는 방어를 하고있는 보병을 격멸하기 위해 화력을 집중할 수 있도록 기동성있는 포대로 편성한 것이었다. 오늘날 야전포병은 과거의 극적인 변화에 못지않게 장비, 전술 및 전기에 있어서 혁신적인 변화를 위한 새로운 요구에 직면하고 있다. 어떠한 육군부대라도 부여된 전투임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 우세한 화력을 필요로 한다는 옛 진리는 아직도 타당한 것이다.
공경중 적기갑부대 및 포병부대를 격파하는 야전포병에 대한 요구는, 현재로서는 현존의 탄종 사용으로 또는 불이한 힘으로서는 한정적으로 만족하는데 지나지 않다. 장갑목표, 즉 전차를 야포로서 물리치기 위하여는 게올그.돈하스중령이 기고한 내용과 같이 될수 있으면 신속히 부대에서 종말유도탄을 사용해야만 된다. 현존 전장에서 사용하는 유일한 포탄은 cOPPERHEAD 종말유도 155MM탄이다. 이제까지 이 탄은 14,400만불의 비용으로 개발해서 현재는 10억불에 조달되고 있다는 것이다. 그러나 90년대에는 지역사격에 투입되는 원자포탄의 집중공격으로 기갑부대의 격파가 처음으로 가능할 것으로 본다.
미래 전장에서의 전투는 신속하고도 유동적일 것이다. 기동부대는 고도의 이동성이 요구되고, 포병은 신장된 사거리에서 치사도가 높고 정확한 화력지원을 해야될 것이다. 연구 및 시험장에서는 물론 모든 관계자들은 전장요구를 충족시켜 줄수 있는 야전포병 시스템을 발전시켜야할 것이고, 이것이 이루어 질 때 21세기 전장의 요구는 충족될 것이다. 그것이야말로 필살이 화력지원이다
장차전은 첨단화된 무기체계와 최근의 전쟁양상을 고려해 볼 때 화력전의 성공여부가 전쟁의 결정적인 영향을 초래하게 될 것이다. 하지만 현재 한국군 포병전력은 수적으로 북한군에 비해 열세이며, 이를 극복하기 위한 방법으로 신속/정확한 사격으로 적에게 치명적인 피해를 줄 것이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 다수 표적을 수리적 모델을 이용하여 사격순서를 정하여 사격종료시간을 최소화함으로써 작전 운영의 융통성을 부여해 줄 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 야전포병부대에서 화력계획 작성시 고려할 수 있는 지휘관의 의도, 일부 포병부대의 예상되는 사격제한(진지변환, 사거리 한계),우선순위 표적(핵심, 고가치), 화력계획의 차후 변경 등 각종 실질적 상황을 고려하여 최대한 빠른 시간에 사격을 마칠 수 있도록 하였다. 이와 같은 사격순서 결정문제를 혼합정수 계획모형(MIP: Mixed Integer Programming)으로 구성하였고 분석 수단으로 ILOG OPL을 이용하여 최적해를 구하였다. 본 연구에서 제시한 모형을 야전포병부대에서 활용한다면, 작전운용간 좀더 효과적이고 신속한 사격이 되어 전투력 향상에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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