협동교전능력(CEC) 체계구축을 위한 해상작전 적용효과 분석 방법론 연구 :A methodology for analyzing effects of the cooperative engagement capability system applied to naval operations

정용태

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 정용태 (한남대학교, 韓南大學校)

지도교수: 任東淳, 崔奉完

발행연도: 2019

저작권: 한남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수30

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

협동교전능력(CEC) 체계구축을 위한 해상작전 적용효과 분석 방법론 연구

정용태 産業工學科 2019.01 학위논문

협동교전능력(CEC) 체계구축을 위한 해상작전 적용효과 분석 방법론

정용태 , 정봉주 , 최봉완 외 1명 산업경영시스템학회지 2019.01 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

협동교전능력(CEC: Cooperative Engagement Capability)은 다양한 플랫폼의 센서와 슈터를 효율적으로 이용하여 해상방공작전에 엄청난 시너지 효과를 가져올 수 있다. 미국은 연안해역에서 대공위협으로부터 핵심자산을 방호하기 위해 CEC 개념을 채택하였고, 장기간에 걸친 연구와 시험으로 CEC체계 구현에 성공하였으며, 현재는 다양한 형태로 진화 발전하고 있다. 한반도는 북한의 탄도미사일과 같은 대공위협에 여전히 노출되어 있으나, 플랫폼 기반으로 한 현재의 함정 대공능력으로는 속도나 거리측면에서 한계를 가지고 있는 실정이다. 최근 정부는 초연결?초지능?초융합을 목표로 하는 4차산업혁명 핵심기술에 적극적인 투자를 진행하고 있다. 이러한 여건에서 최신기술을 군사적 목표를 달성하기 위해 활용할 수 있는 기회로 삼아야 한다.
본 논문에서는 2단계 연구과정으로 CEC체계 구축을 위한 효과목표 도출과정과 효과분석 모델을 제시하고 가상의 데이터를 활용하여 효과를 검증하는 사례연구를 통해 방법론을 제시하였다. CEC체계 구축에 가용한 자산을 식별하고 요구되는 효과목표를 선정하며 이에 따른 효과요소를 도출하여 효과분석 모델을 개발함으로써 전체적인 CEC체계 구축을 위한 해상작전 효과분석 방법론을 완성하였다.
제시한 모델과 사례연구는 한국군의 CEC체계 구축의 타당성에 대한 하나의 논리로서 활용하고 연구과정과 방법론은 CEC체계 전투실험모델의 방향을 설정하는데 기여할 것으로 기대된다. 궁극적으로는 본 연구를 통해 CEC체계 구축 타당성을 입증하고 연구개발 착수에 기여하는데 의의가 있다.

The Cooperative Engagement Capability(CEC) system is implemented to produce synergy amongst the naval air defense operations by efficiently integrating sensors and shooters that are used on various platforms. The U.S. Navy, who has been utilizing the CEC concept to defend its assets from air threats in coastal environments, succeeded in implementing the CEC system through long-term research and testing, resulting in the system recently evolving into various other forms and usages. On top of being exposed to air threats, such as those posed by North Korea''s ability to launch ballistic missiles across the Korean Peninsula, the ROK Navy also has limited air defense capabilities in terms of speed and distance due to its platform-centric systems.
Recently, the government has been actively investing in core technologies of the 4th Industrial Revolution, which aim to maximize potential hyper-connectivity, super-intelligence and hyper-convergence capabilities. Under these circumstances, the latest technology should be taken as an opportunity to achieve higher military objectives.
In this paper, the methodology will be divided into a two-phase research process. This will present the process of deriving the effects objectives and the effects analysis model for constructing the CEC system, and then use this to perform a case study to verify the effects using virtual data. The methodology for analyzing the effects of the CEC system as it is applied to naval operations will be completed by identifying the assets available to the CEC system, then deriving the effects objectives and the effects elements, and finally developing an effects analysis model.
The proposed model and case study is expected to be used as a basis for the feasibility of constructing the CEC system. The research process and the methodology will also contribute to establishing the direction of a battle experiment model for the CEC system. Ultimately, this study is meaningful in proving the feasibility of constructing the CEC system and contributing to the launch of R&D.

제1장 서론 1
1.1 연구의 배경 및 목적 1
1.2 연구의 범위 및 방법 3
1.3 논문의 구성 4
제2장 관련연구 6
2.1 협동교전능력(CEC)의 이해 6
2.2 협동교전능력(CEC) 관련 기존 연구 7
2.3 네트워크중심작전환경(NCOE) 개념 10
2.4 4차 산업혁명 기술동향 12
제3장 협동교전능력(CEC) 체계구축 사례 18
3.1 협동교전능력(CEC) 요구기능 및 체계구성 18
3.2 미국의 CEC체계 개발 현황 21
3.3 선진국의 CEC체계 운용 현황 22
제4장 한국군 협동교전능력(CEC) 효과목표 도출 25
4.1 한국군 협동교전능력(CEC) 참여자산 식별 25
4.2 한국군 CEC체계 구성방안 28
4.3 협동교전능력(CEC) 효과목표 선정 32
제5장 해상작전 수행간 CEC체계 적용효과 검증 42
5.1 CEC체계 적용효과 모델링 42
5.2 가상 입력 데이터 설정 52
5.3 컴퓨테이션 결과 및 분석 56
제 6 장 결론 62
6.1 연구결과 62
6.2 활용방향 63
6.3 향후 연구과제 63
참고문헌 64
국문요약 70
Abstract 72
부 록 74

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)