• 한국국방경영분석학회지
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• 제7권2호
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• pp.12-16
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• 1981

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.551-557
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• 2017

Commanders want to receive quickly scientific and analytic results about the battlefield situation. Unfortunately, decision support system of Army Tactical Command Information System(ATCIS) is restricted to message procedures and searching function based on manual work. In this paper, we propose applying Data Mining to ATCIS for supporting rapid decision making based on the scientific and analytic method. The purpose of this proposal is to efficiently execute the tactical planning and employment of the subordinate units in order to achieve the mission.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.159-165
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• 2008

육군은 군단급 이하 제대에 육군전술지휘정보체계 ATCIS(Army Tactical Control Information System, 이하 ATCIS)를 구축하여 전장을 가시화하고 반응 시간의 단축을 이루고 있다. 이러한 ATCIS 및 정보 감시장비의 도입으로 전장(Battlefield)의 불확실성과 가변성이 점점 줄어들고 있음에도, 지상작전을 위한 의사결정의 방법은 지휘관 및 주무 참모의 전술적 관점이나 과거 자료 및 경험에 기초한 정성적인 방법이 널리 적용되고 있다. 또한, 방책(Course of Action)을 선정하고 분석하기 위한 워게임(War game)과정에서도 가용 시간 및 능력의 제한 등으로 피 아의 강약점 분석에 의존하고 있는 실정이다. 이에 새로운 장비도입에 따른 유 무형 전력의 균형적인 발전의 측면에서 보다 과학적이고 정량적인 의사결정방법의 필요성이 제기되고 있으며, 야전부대에서 보다 빠르고 쉽게 적용할 수 있는 방법이 요구되고 있다.본 연구에서는 지상작전을 위한 의사결정과정인 부대지휘절차간 전장정보분석(Intelligence Preparation of the Battlefield; IPB)을 위한 지휘관 및 참모들의 상황평가에서 전장의 불확실성으로 인해 발생하는 모호한 평가 및 분석을 정량적으로 반영하고 보다 실증적인 의사결정을 위해 Fuzzy AHP 기법을 적용한 지상작전 의사결정방법을 제안하고자 한다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제27권2호
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• pp.37-55
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• 2001

The main purpose of this study is to review the current system and to develop a decision support system for evaluating the priorities among those possible alternatives in the army facility enterprise. This paper also provides an information system which can be effectively applied to various criteria and stages in decision making process such as Planning and Programming phases in PPBEES. The model base of decision support systems uses the concepts of the analytic hierarchy process along with the supplementary techniques such as TOPSIS and 0-1 integer programming. Both AHP and TOPSIS are used scoring approaches in the Planning phase and IP is induced at the Programming phase to give GO/NO-GO solution for each project. We use Expert Choice, Excel and LINDO s/w's to implement a prototyped model. The proposed methodology in this paper enables the decision makers to evaluate the priority based on quantitative and qualitative data in a systematic way.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.338-349
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• 2011

이 연구는 공유의사결정 정도와 환자만족도 간 관계를 분석하여 군 의료기관 의료서비스 만족도 제고방안을 제시하기 위해 시도되었다. 조사는 2010년 4월 9일부터 5월 10일까지 약 1개월간 S 군의료기관과 유사한 성격의 국립OO병원 2개 병원의 외래 및 입원 병사 총 514명을 대상으로 하였다. 분석결과 공유의사결정은 환자만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으며 이는 모든 만족도 모형에서 유의하였다. 이는 의료진이 제시한 다양한 선택의 기회 중 최선안을 선택하는 수동적 형태의 참여보다 의료진에게 본인의 질병을 충분히 설명하고 의사결정에 적극적으로 참여하는 능동적인 형태의 참여과정이 환자만족도 제고에 더 효과적일 수 있음을 시사한다. 국방수호 의무를 책임지며 군 장병들의 건강 증진 및 유지를 기본 임무로 삼고 있는 군 의료기관의 발전적인 의료서비스 수행을 위해 공유의사결정은 중요한 수단이 될 수 있다고 판단된다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제2권1호
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• pp.61-71
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• 1976

• 한국국방경영분석학회지
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• 제32권2호
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• pp.212-222
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• 2006

21세기 선진 정예 강군을 위해 군이 지향해야 할 국방개혁 2020의 과제들은 2020년 전후 국방환경과 국방개혁 4대 중점사항을 토대로 총 21개 대과제와 80개 소과제를 선정하여 국방개혁을 추진해 나간다는 내용을 주요 골자로 하고 있다. 국방기본정책서를 기초로 추진하게 될 '국방개혁 2020' 은 기획단계인 초기단계로서 과제들에 대한 의사결정이 필요로 하나, 군은 현재 2단계인 계획단계에 이르러서야 비로소 기획과 예산을 연결시켜 의사결정을 구체화하고 있다. 과제들의 우선순위에 대한 의사결정이 계획단계에 이르러서야 비로소 결정되기 때문에 최초 기획단계부터 의사결정이 이루어진다면 현재보다 효율적인 과제수행이 이루어질 것이다. 본 연구는 국방부에서 발표한 '국방개혁 2020' 추진과제들을 가지고 기획단계에서부터 계층분석적 의사결정방법을 적용하여 과제들의 대한 그룹의사결정을 실시하였다. 또한, 추진과제 들의 가중치가 동일할 경우 15개 과제들의 가중치가 어떻게 변화하는가에 대한 민감도 분석을 실시하였고, 내 외부 평가자들의 과제들에 대한 가중치를 그룹의사결정을 통해 분석함으로서 과제들의 우선순위를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.79-89
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• 2013

육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제28권1호
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• pp.83-96
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• 2002

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is well suited to group decision making and offers numerous benefits as a synthesizing mechanism in group decisions. To date, the majority of AHP applications have been in group settings. One reason for this may be that groups often have an advantage over individual when there exists a significant difference between the importance of quality in the decision and the importance of time in which to obtain the decision. Another reason may be the best alternative is selected by comparing alternative solutions, testing against selected criteria, a task ideally suited for AHP. In general, aggregation methods employed in group AHP can be largely classified into two methods: geometric mean method and (weighted) arithmetic mean method. In a situation where there do not exist clear guidelines for selection between them, two methods do not always guarantee the same group decision result. We propose a simulation approach for building group consensus without efforts to make point estimates from individual diverse preference judgments, displaying possible disagreements as is natural in group members'different viewpoints.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.89-98
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• 2021

The Ministry of National Defense aims to create an environment in which transparent and reasonable defense policies can be implemented in real time by establishing the vision of smart defense innovation based on the Fourth Industrial Revolution and promoting innovation in technology-based defense operation systems. Artificial intelligence (AI) based defense technology is at the level of basic research worldwide, includes no domestic tasks, and involves classified military operation data and command control/decision information. Further, it is needed to secure independent technologies specialized for our military. In the army, military power continues to decline due to aging and declining population. In addition, it is expected that there will be more than 500,000 units should be managed simultaneously, to recognize the battle situation in real time on the future battlefields. Such a complex battlefield, command decisions will be limited by the experience and expertise of individual commanders. Accordingly, the study of AI core technologies supporting real-time combat command is actively pursued at home and abroad. It is necessary to strengthen future defense capabilities by identifying potential threats that commanders are likely to miss, improving the viability of the combat system, ensuring smart commanders always win conflicts and providing reasonable AI digital staff based on data science. This paper describes the recent research trends in AI military staff technology supporting commander decision-making, broken down into five key areas.