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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
윤성웅 (Korea National Defense University) 이상훈 (Korea National Defense University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제22권 제7호(통권 제160호)
발행연도
2017.7
수록면
31 - 37 (7page)

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There are lots of combined battlefield elements which complete the war. It looks problematic when collecting and analyzing these elements and then predicting the situation of war. Commander’s experience and military power assessment have widely been used to come up with these problems, then simulated combat training program recently supplements the war-game models through recording real-time simulated combat data. Nevertheless, there are challenges to assess winning factors of combat. In this paper, we characterize the combat element (ce ) by clustering simulated combat data, and then suggest multi-layered artificial neural network (ANN) model, which can comprehend non-linear, cross-connected effects among ces to assess mission completion degree (MCD ). Through our ANN model, we have the chance of analyzing and predicting winning factors. Experimental results show that our ANN model can explain MCDs through networking ces which overperform multiple linear regression model. Moreover, sensitivity analysis of ces will be the basis of predicting combat situation.
#Simulated combat #Combat element #Mission Completion Degree #ANN-based prediction

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Setting Parameters of Simulated Combat Training
Ⅳ. Proposed Model : ANN-based Mission Completion model
Ⅴ. Experiment
Ⅵ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (15)

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[학술지(정기간행물)] - 심홍기 / 2008 / 인공신경망을 이용한 대대전투간 작전지속능력 예측 / 지능정보연구 14 (3) : 25 ~ 39 dbpia [학술지(정기간행물)] - H. Bu / 1999 / Study of Military Strength Compari- son / The Quarterly Journal of Defense Policy Studies 45 : 272 ~ 273 google schola [학술지(정기간행물)] - H. Jeong / 2012 / Military Strength Assess- ment by TNDM / Defense & technology 402 (8) : 68 ~ 75 google schola [학술지(정기간행물)] - 권오정 / 2015 / 지상군 전력평가 발전방향 연구 / 국방정책연구 31 (1) : 105 ~ 131 dbpia [보고서] - J. Ong / 2002 / Using the Joint Integrated Contingency Model for Campaign Analysis google schola

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