This dissertation describes an overall process of constructing an analytical metric for measuring combat effectiveness. Combat effectiveness can be conceptually defined as the overall capability of a military force to produce the desired outcome from combat against an enemy force. Measuring combat effectiveness can reduce uncertainty in the combat environment, and it contributes successful decision making in combat.
Combat effectiveness depends on many factors other than firepower (e.g., doctrines and tactics, logistics, information, knowledge, etc.). It is particularly difficult to measure combat effectiveness in the modern warfare paradigm of network centric warfare(NCW). In an NCW environment, the overall capability of a military force is more than the simple sum of the capabilities of the individual components and the force’s abilities. Therefore, to measure precise combat effectiveness, many factors which influence on the effectiveness should be identified, and their relations should be considered to find a complex function of combat effectiveness.
There have been many efforts to measuring the effectiveness of military systems and the efforts are widely divided into two approaches: simulation and analytical metric. Simulations can generate empirical data from various designed situations; however, it is difficult to develop logical insight and principles that can explain the appearance of the data. On the other hand, an analytic metric defines a functional relation between control variables and combat outputs. Therefore, an analytic metric can provide a transparent understanding as to how changes in control variables are related to outputs by functional relation. In this dissertation, we followed analytical approach to measure combat effectiveness.
In chapter 2, as the first step for developing an analytical metric, identifying combat factors for the metric and representing the factors are described. In general sequence to develop analytical metric, combat modeling which encompass combat factors and represent the factor in a certain form should precede others. We identify combat entities relevant to interested combat effectiveness-the number of enemy casualty and the entities and their relations define in a network representation.
In chapter 3, we propose an analytical metric in instances of battle at the engagement level. Further, all combatants in the battle have the same mission-kill all enemies. With the number of enemy casualties as the desired measure of combat effectiveness, we propose that the prevalence of attack opportunities is proportional to the number of enemy casualties. To calculating the prevalence, two attack opportunity models and the network motif concept are applied to develop the logic of the framework for measuring combat effectiveness.
In chapter 4, we enhance the metric proposed in chapter 3 in an awareness of that local combat effectiveness is important. Overall magnitude of combat effectiveness cannot distinguish specific combats in regions. To solve the problem, we propose that a map form is a useful way to visually measuring local combat effectiveness. To develop the map form metric, the attack opportunities model is edited and a method of constructing the map form is designed.
In chapter 5, application of the map form is examined. The map format has an advantage to show local combat effectiveness of deployments. Therefore, we determine to utilize the map form in assessments for deployment to keep the operational principles for defense. We develop the indexes for the principles which is composed of a measurement and an area of interest. The indexes are validated in the experiments of the simulation which depicts a generic defense scenario for a battalion and by user research surveying commander's understanding on the principles.
A new analytical approach of measuring combat effectiveness is developed in Chapter 2 through 5. In contrast with the previous analytical metrics and equations, this approach has the goal of including various factors in the combat environment relevant to combat effectiveness. Generally, the more factors used to measure combat effectiveness, the more difficult it is likely to be to find the relations between the factors. To solve this problem, we try to construct the logic based on the meaning of the network structure.
본 논문은, 전투효과 측정을 위한 분석적 지표 개발을 목표로 한다. 전투효과는 개념적으로 적군와의 교전에서 요구되는 결과를 달성할 수 있는 군의 전체 능력을 의미한다. 전투효과는 각 군의 전투요소와 관련된 요인 뿐만 아니라 전장 환경의 요인까지 결합한 하나의 복잡한 함수로 측정되기 때문에, 전투효과 측정은 중요한 문제라 할 수 있다. 본 연구에서는 전투효과 측정을 위한 일반적인 개발 과정을 바탕으로 적 사살 수 측정을 위한 지표를 제안한다.
2장에서는, 지표 개발을 위한 전장환경 모델링을 구축한다. 전장환경 모델링은 적 사살 수라는 전투효과 측정 대상에 관계된 전장의 다양한 요인을 포함해야 한다. 본 연구에서는 5가지의 주요 개체와 그들 간 관계를 적 사살 수와 관계된 요인으로 정의한다. 그리고 관계를 쉽게 표현할 수 있는 네트워크 표현법을 활용해 전장환경 모델을 heterogeneous 그래프로 표현하였다. 이 그래프를 바탕으로 적 사살 수를 평가할 수 있는 지표를 개발할 수 있다.
3장에서는, 전장의 한 상황에서 적 사살 수를 측정할 수 있는 지표를 개발한다. 대대급 직접 사격 교전에서는 적 사살 수는 군이 가지는 공격기회의 수와 연관되어 있다. 이 공격기회를 두 가지 타입(isolated, networked)으로 정의한 후 각각에 대한 네트워크 구조를 제안하였고, 군의 공격기회 네트워크 구조의 보유 현황 및 발생 상황을 바탕으로 지표를 구축하였다. 지표는 군의 객체들의 공격기회 발생 가능성의 합으로 표현되고, 각 객체의 공격기회 발생 가능성은 객체가 수용할 수 있는 공격기회의 수와 그 공격기회의 공격적 가치의 곱으로 계산된다. 객체가 수용할 수 있는 공격기회의 수는 객체가 보유한 시간 당 최대 공격 횟수와 그 객체가 보유한 공격기회의 실제 생성가능성의 수의 비교로 측정된다. 실제 생성가능한 공격기회를 effect 공격기회라 칭하고 이는 공격기회 내 정보획득 능력에 의해 결정된다. 또한, Lanchester-like 시뮬레이션을 구현하여 개발한 지표의 타당성이 검토되었다.
4장에서는, 3장에서 개발한 지표를 확장할 수 있는 개념을 연구한다. 3장에서 제안한 지표는 전체 군의 전투효과 정도를 나타내 주기 때문에, 전장 내 여러 지역들에 대한 전투효과 측정이 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 전투효과의 공간적 분포를 표현해 줄 수 있는 지도 형식의 지표를 제안한다. 이는 적이 존재하지 않는 상황에 대해서도 분석이 가능하게 한다. 지도 형식의 지표를 개발을 위해 적군 객체가 존재하지 않는 전장 환경에 대한 공격기회 네트워크 구조를 재표현하였다. 3장에서 개발한 지표와 유사하게, 공격기회 네트워크 구조의 발생 빈도 및 발생 상황을 종합하여 전장의 특정 지점 당 발생할 수 있는 공격기회 가능성에 대한 지표를 구축하였다. 이는 그리드로 나눠진 전장에 대해 전투효과 값을 시각적으로 표현할 수 있게 한다.
5장에서는, 4장에서 제안한 지도 형식의 지표의 활용성에 대해 고찰한다. 지도 형식의 지표는 지역적 전투효과를 보여줄 수 있다는 장점을 가지기 때문에, 방어작전의 방어배치에 대한 평가에 지도 형식의 지표를 활용하였다. 군에서는 방어작전에 대한 행동 방침으로써 방어작전 준칙이 존재하는데 이를 양적으로 측정하는데 지도 형식의 지표가 기여할 수 있다. 본 연구는 방어배치가 방어준칙을 준수하는지를 측정할 수 있는 세부지표를 개발하여, 지도 형식의 평가에 세부지표들이 객관적 정보를 제공해 줄 수 있도록 하였다. 이 세부지표들과 결합한 지도 형식의 지표가 실제 방어배치 평가에 활용되는 것이다. 또한, 전투21의 주요 모의논리를 도입한 일반조건 하 방어작전 시뮬레이션을 개발하여 제안한 세부지표가 적절한지를 검증하였다.
전투효과를 측정하는 분석적 방법은 시뮬레이션 방법과 달리 다양한 전장요인을 적용하는데 한계가 있다. 전장요인이 많고 다양할 수록 그들 간의 관계를 구축하는 것이 어려워지기 때문이다. 본 연구는 네트워크 표현법을 활용해 다양한 전장요인 간의 관계를 구축할 수 있는 가능성을 제시한다.
