일반적으로 국방 M&S 체계는 크게 획득, 훈련, 분석, 실험의 4개 범주로 분류한다. 국방 분야에 M&S를 이용하는 목적은 비용적 측면과 물리적 손실 측면을 최소화하면서 요망효과를 만족할 수 있기에 관련 부서는 M&S의 중요성을 높이 평가하고 실제 업무에 이를 적극 활용한다.

국방 분석기관 또한 다양한 형태의 군사작전과 방책을 분석하고 평가하기 위해 기관별로 목적에 따라 상이한 모형을 보유, 운용 중이며 현재도 새로운 모형을 개발하기 위한 개념연구들이 진행되고 있다. 분석관의 입장에서는 분석에 활용할 수 있는 수단이 다양해져 기뻐해야 할 일이나, 정작 분석업무를 시작할 때에는 분석목적에 적합한 모형을 선정하기가 쉽지 않다.

분석업무 수행 시 모형의 선정과 관련하여 기존 모형이 분석목적을 충족할 수 없을 때, 분석관은 수식을 직접 작성하거나 ARENA,1) MATLAB2) 등의 범용시뮬레이션 프로그램을 이용하여 논리를 구현하는 등의 다른 방법의 모델링을 생각할 수 있다. 그리고 본 논문에서 구현한 Excel3)과 같은 스프레드시트 프로그램을 이용한 모델링이 있는데 예로서 START-K4)의 경우, 단순 축선이긴 하지만 전구작전 반영이 가능한 Excel 기반의 분석모형이라 할 수 있다.

Excel은 일반인들에게도 친숙한 스프레드시트 프로그램으로 접근이 쉬우며, 통계나 공학용의 내장함수가 있어 용도에 따라 여러 기법의 적용이 가능하다는데 있다. 다양한 분야에 Excel이 보편적으로 사용되자 관련 전문기능을 Excel내에서 사용할 수 있게 플러그인(Plug-In) 프로그램5)이 제작되는 추세이며, 입력의 편의 및 결과분석, 자료정리를 위해서도 전용 프로그램의 입력자료 또는 결과물 포맷이 Excel과 호환이 되도록 지원하는 경우도 보편적이 되고 있다.6) 스프레드시트의 특성상 셀 입력에 과다 시간이 소요될 수 있는데, Excel은 컴퓨터 언어인 Visual Basic을 사용할 수 있도록 VBA7) 기능을 제공, 프로그래밍을 통해 어느 정도 극복이 가능하다.

본 논문에서도 대화력전 민감도 분석을 위해 Excel을 이용한 모델링 방법론을 설명하고 그 유용성을 평가하였다. 애초에 본 연구를 시작하게 된 배경은 대화력전 목표 설정과 관련한 기관의 요구가 있었고, 민감도 분석의 주제 또한 요구부서에서 결정하였다.

기본적인 모델링 및 결과 비교를 위해 기준모형으로 STORM8)을 이용하였으며, 대화력전에 영향을 미치는 여러 요소들의 영향력을 연구하기 위해 Excel을 이용하여 별도의 모델링 작업을 수행하였다.

기준 시나리오 결과 비교를 위해 사용한 STORM은 공중전 중심의 전구급 분석모형으로서 항공임무 분석 차원에서 강력한 기능을 제공하지만, 여타의 도구들이 그렇듯 분석에 필요한 모든 기능을 완벽하게 갖추거나 편의성을 100% 충족하는 만능모형은 아니다. 예를 들어, 시나리오 중 극히 일부분의 입력자료 수정에도 결과를 확인하려면 몇 시간이 소요되는 불편함이 있고9) 출력자료가 방대하여 원인-결과 추적에도 적지 않은 시간과 노력이 필요하며, 정확한 분석을 위해서는 다각적인 측면에서 결과를 취합하고 평가하여야 한다. 예를 들어, 기상에 의한 공군작전 영향을 판단하기 위해 STORM의 결과분석기(Report Tool)를 이용한다면 ‘기상악화 등으로 인해 이륙 자체가 취소되는 소티 취소율’로는 판단이 부족하며, 출격 전 무장, 출격 후 무장 사용량, 공중 무장에 의한 표적 파괴량등을 모두 비교하고 유추해서 이륙 이후의 임무 수행 여부까지 판단하는 작업이 필요하다(Group W, 2013, pp. 162-169).

또한, 출격 후의 무장 미사용 원인에는 적의 방공체계 및 적 DCA10)에 의한 방해 등, 타 요인의 가능성도 있으므로 이를 선별하는 작업도 필요하다. 전투실험을 위한 모델링의 경우, 간접적인 요소를 배제한 시나리오를 설정하는 것이 타당하나, 그 결과를 합동작전으로 수행되는 복합적인 상황이 연출되는 전구작전의 분석에 활용할 때는 세심한 주의가 필요하다. 이러한 연유로, 기준 시나리오에만 다양하고 복잡한 현상이 반영되는 STORM을 이용하여 결과의 기준(Baseline)으로 삼았으며 간이모형으로 필수요소 위주로 논리를 구성하여 요소별 영향 수준을 살펴본 것이다. 따라서, 대화력전 기본 목표 달성 여부는 STORM의 결과를, 대화력전 구성요소별 영향 수준 연구는 간이모형을 이용하여 그 정도를 측정하였다. M&S 측면에서 봤을 때, 본 논문의 간이모형은 STORM과 같은 시뮬레이션의 영역을 가지고 있다고 보긴 힘들며 모형 자체로 분석을 수행하는 방식으로 인식해야 한다.

분석 절차를 간략하게 설명하면 먼저 ① 기준 시나리오를 설정하고, ② STORM을 통해 결과값을 추출한 다음, ③ Excel을 이용하여 기준 시나리오와 함께 대화력전의 전기, 전술, 절차를 모델링한 간이도구를 작성한 후, ④ 그 결과를 STORM 결과와 비교, 간이도구의 적합성 여부를 평가하였다. ⑤ 그 후, 민감도 분석은 간이도구를 사용, 각 자산별 운용률이나 전장상황에 미치는 환경요소들을 조정하여 그 영향력을 평가 및 분석하였다. 대화력전과 직접적인 연관성이 없지만 입력값 설정 시에 고려되어야 하는 요소들은 STORM의 결과값을 참조하였다. 예를 들어, 공중 소티율의 경우 적 TBM,11) 기지상황, 가용 무장 등의 여러요인의 영향을 받는데 간이도구에서는 STORM 모의를 통해 앞서 언급한 여러 영향들이 반영된 결과로 나타난 최종 소티율(sortie rate: 출격률)을 기본 소티율로 설정하여 모델링의 간소화를 꾀하였다. 이후부터는 세부적인 모델링 방법과 결과에 대한 기술이 이어질 것이다.

1)System Modeling사에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어  2)Matrix Laboratory, Mathworks사에서 개발한 공학용 프로그래밍 도구(두산동아백과사전, 2012)  3)Microsoft®사에서 개발한 스프레드시트 프로그램  4)Simplified Tool for Analysis of Regional Threat-K, KIDA 제작. 원형은 RAND 연구소의 START모형으로 오류 수정, 기능개선 및 한글화를 거쳐 START-K로 명명됨(문형곤･박찬우, 1998, pp. 7-9).  5)플러그인은 주 프로그램 내에서만 동작하는 프로그램 내의 프로그램으로 전문 분야에서 필요한 기능들을 사용할 수 있도록 구현해 놓은 것이다. 예를 들어, 위경도 좌표 목록을 군사좌표나 UTM 좌표로 상호 변환시키는 플러그인이 있다면 좌표 관련 작업이 수월할 것이다.  6)본 논문에서 비교모형으로 언급한 STORM의 경우도 입력값이나 결과물을 Excel로 확인이 가능한 스프레드시트 포맷을 제공하고 있다(GROUP W, 2013, p. 78).  7)Visual Basic for Application : MS Office를 위한 Visual Basic 개발도구로 오피스 프로그램 내에 내장되어 있다. Excel뿐 아니라 파워포인트, 워드 등의 오피스 프로그램에도 사용할 수 있으며 대부분의 비주얼 베이직 함수와 GUI(Graphic User Interface) 기능을 사용할 수 있다.  8)Synthetic Theater Operations Analysis Model, Group W에서 개발한 전구급 공중전 모형이며 개발 및 유지보수 정책은 미 공군(A9)에서 관리(합동참모본부, 2012, p. 235).  9)이는 모형 자체의 단점이라기보다는 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해 약 30여 회 정도의 반복모의를 통해 확률/통계적 수치를 구하는 방식이 비교적 많은 시간을 요구하고 있다.  10)Defensive CounterAir(방어제공): 자국의 영공에 대한 침투 또는 공격을 무력화 또는 격멸하기 위하여 설계된 모든 방어대책(한미연합군사령부, 2014, p. 136)  11)Theater Ballistic Missile: 전구탄도유도탄

일반적인 포병 운용체계는 크게 화력체계, C4I, 군수지원, 운용요원의 범주로 구분하여 설명할 수 있다. 이 중 C4I, 군수지원, 운용요원에 대한 상황은 북한 포병작전에 있어 충분히 포병작전을 지원할 수 있는 여건을 갖춘 이상적인 상황으로 가정하였다. 즉, 실제로는 화력체계 운용상의 전기, 전술, 절차에 기초한 북한 포병의 활동만을 모델링 대상으로 하였다.

현재 한국군이 북한군의 장사정포로 규정하고 있는 것은 170mm 평사포와 240mm 다련장이며 전구 차원의 대화력전의 임무는 이들 장사정포가 한국 영토를 공격 시 수도권에 심각한 피해를 입히지 못하도록 조기에 제압하는 것이다. 북한군 포병의 전기, 전술, 절차에 의거한 사격은 <그림 2>와 같다.

<그림 2>의 북한군 포병 사격절차는 북한군이 사격을 하기 위해 갱도를 출발하여 사격을 한 후, 다시 갱도로 복귀하는 일련의 과정을 묘사한 것이다. 즉, 이 시기는 사격을 하기 위해 갱도 밖에서 활동을 하는 노출 취약시기가 된다. 갱도 이탈 후 사격 전까지는 아 무인항공기나 적지종심팀에 의한 탐지가 이루어지며 사격 간에는 아 대포병레이더가 탐지활동에 가세하여 적 사격 원점을 탐지한다.

이들을 스프레드시트 모델링 관점에서 보면 사격이 가능한 조건, 파괴가 당할 조건 등의 도표를 만들어 각 조건들의 만족 여부에 따라 사격량을 생성하고 파괴여부를 결정하는 방식을 생각할 수 있는데, 이러한 도표들의 생성을 위해 적 장사정포 사격과 관련한 조건 중심에서 논리를 재구성하면 <그림 3>과 흐름도를 얻을 수 있다.

북한군 장사정포병은 갱도 이탈전에는 아 공군의 갱도 타격에 의한 위험에 1차적으로 직면하게 된다. 갱도 피해가 없으면 갱도에서 진지로 이동하여 사격을 하고 복귀하게 되는데, 사격 간에 아군의 대응사격으로 인해 피해를 받을 수 있다. 피해를 받는 요건은 적 사격시간과 이탈준비까지의 소요시간이 아군의 탐지, 대응임무 하달, 아 무장의 적지 도달시간까지의 소요시간보다 클 때이다. 갱도 이탈 후부터 아군의 탐지 성공으로 선제공격을 받는 때는 이러한 소요시간 비교가 필요 없다. 이 경우, 적 포병은 공격을 받고 임무를 중지한다.

엑셀에서 위와 같은 절차를 구현하게 되면 많은 부분이 생략되고 적 포병의 사격 및 이탈시간만 필요하게 되며 사격절차의 순서 재배치가 가능한데, 예를들어 한 테이블에 갱도 파괴 확률, 사격 전 탐지될 확률, 사격시간 및 이탈시간 비교 유무 등을 동시에 표시하고 각 경우별로 생성한 난수와 비교하여 <예, 아니오>로 명시하는 것이다. 이후 피해 계산 시에 갱도가 파괴되었거나, 사격 전에 탐지가 되었거나 사격시간 및 이탈시간을 한꺼번에 판별하여 하나라도 만족하는 조건이 생기면 아군의 대응에 의한 피해가 생기는 걸로 처리하는 것이다.

북한군 포병 사격량은 모델링 결과에 큰 영향을 미치는 한 요소인데, 북한의 1일 사격임무 수가 증가하면 아측의 피해도 증가하지만 아군의 탐지자산 포착기회 및 대화력전 수행부대의 사격기회 또한 증가하므로 북한군 포병 또한 피해가 증가하여 조기에 대화력전이 종료될 수 있다. 즉, 산술적으로 북한군의 사격량이 2배가 많다는 것은 사격횟수가 2배가 많다는 것이고, 아 대응사격의 기회 또한 2배로 증가하여 북한 포병의 피해 위험 또한 2배로 증가하는 이치이다. 본 논문의 북한 포병 사격량은 북한군의 전투정량을 기초로 산정하였다.

북한 장사정포의 사격대상은 사거리를 참조하면 아군의 접촉부대, 일부 대화력전 부대, 그리고 수도권 지역의 주요 시설로 가정할 수 있겠으나 분석의 범위에 아군 피해나 기반시설 피해는 고려하지 않았으며 앞서 언급하였듯 본 모델링은 대화력전 수행과 관련된 무기체계 및 탐지체계에 한정하였다. 또한, 지속사격 시 포신의 과열로 인한 사격 불능상황 또는 사격 불발, 사격이 불가능한 진지 환경 등의 고려는 배제하였다.

<표 1>의 입력자료 중, 170mm 평사포와 240mm 방사포의 부대 구성을 달리 둔 이유는 이들의 운용개념이 체계별로 다름을 감안한 것이다.

아군의 대화력전 수행체계는 <그림 4>와 같이 나타낼 수 있다. 북한 장사정포의 사격에 대한 직접적인 대응사격, 즉 대포병레이더를 통해 획득한 표적에 대한 사격은 대화력전 수행본부를 통하여 표적처리과정을 거친 후 가용한 포병부대에 임무를 부여하거나 공군 지원을 요청한다. 일반적인 대화력전은 적 사격을 탐지하여 이를 무력화하는 것이나 적의 사격 이전에 UAV 또는 적지종심팀을 통해 적 포병부대 위치나 움직임을 감지하여 적의 사격행위를 사전에 차단하는 것도 광의의 대화력전이라고 할 수 있다.13) 이와 같은 공세적 대화력전 또한 공군 또는 지상군 전담대대에 그 임무를 부여할 수 있으며, 절차상으로 보았을 때 모든 대화력전은 ‘탐지-표적처리 및 임무분배-사격’의 과정을 반복한다.

사격임무 중인 적 장사정포를 타격하기 위해서는 <그림 2>에서 묘사한 적 장사정포의 사격절차 중 사격 및 이동준비에 걸리는 시간 이내에 적에 대한 사격을 실시, 아 포탄이 적의 사격 원점에 도달하여야 한다. <그림 4>의 아군 대화력전 임무 수행체계를 통해 소요되는 정보 전파 및 처리, 명령하달 및 시행시간을 고려하면 북한군 포병이 사격 후 이탈 이전에 사격이 가능하나, 이는 이상적인 경우로서 여러 우발적인 상황으로 대응이 지체되는 경우가 발생하므로 실제 모델링 단계에서는 탐지체계에서 대화력전 전담부대까지의 정보처리 및 임무하달에 걸리는 소요시간을 한 변수로 간주하고 그 범위를 설정하여 난수 처리하였다. 이를 위해 설정한 입력자료는 <표 2>와 같다.

가. 탐지활동 모델링

대포병레이더는 탐색범위가 있는 지향성을 띠게 되며 여러 탐지지역을 동시에 탐지할 수 없으므로 경우에 따라 지향지역을 조정하여 운용한다.

이러한 대포병레이더 제원과 운용개념에 기초하여 논리도를 작성하면 <그림 7>과 같다.

<그림 7>의 논리도에서 대포병레이더가 적 포병을 탐지하였다는 결과를 얻기 위해서는 레이더가 운용가능한지, 지향지역이 일치하는지, 레이더와 표적 간의 거리에 따른 탐지율에 따라 탐지가 성공적으로 이루어졌는지 여부를 만족하여야 하며 이 과정은 확률값과 생성한 난수값을 비교하여 판별한다. 즉, 적 사격시에 레이더 운용률이 0.9(90%)라면 생성 난수가 0-0.9 내에 있어야 한다. 마찬가지로 지향방향의 일치 여부 또한 지향지역별 분배율을 두어 생성 난수의 수치와 비교 판별하며, 적 사격위치와 아 레이더 간의 거리에 따라 거리별 탐지확률 도표를 참조하여 생성한 난수와 비교하게 된다. 또, 전제조건으로 <그림 3>의 적 장사정포 사격수행 여부가 있어야 한다. 엑셀상에서는 이 모든 것들이 도표화 되므로 순서를 달리하여도 최종 판별의 차이는 없으나 직관적인 이해를 위해 순차적으로 정렬하였다.

또 다른 탐지체계인 UAV도 대포병레이더의 탐지논리와 유사하나 <그림 9>에서 보듯이 UAV의 탐지활동이 있기 위해서는 가용한 UAV가 있는지, 기상에 따라 UAV 이륙이 가능한지의 여부가 필요하고14) 탐지가 적 사격 이전에 이루어졌는지(노출탐지), 사격 간에 이루어졌는지(사격탐지)를 구분하여 적용하게 된다. 또한, 모델링 간에는 탐지 능력과 관련한 UAV 제원들을 대부분 생략하고 탐지확률만을 적용하게 된다. 적 사격 이전에는 이동표적에 대한 탐지확률을, 포병사격 간에는 고정표적에 대한 탐지확률을 적용한다.

적지종심팀에 의한 탐지논리는 공개가 적절치 않아서 설명하진 않으나 논리 자체는 UAV와 유사하며 침투율과 생존율을 추가로 고려하였다. 이렇게 탐지자산은 대포병레이더, 군단 UAV, 적지종심팀을 구현하였으며, 정찰위성과 같은 Global ISR,15) 글로벌 호크, U-2기 등의 전구 탐지자산(Theater ISR)은 본 모델링에서 고려하지 않았다.

나. 표적처리 및 임무 분배, 사격 모델링

앞에서 아군의 대화력전 절차를 단순화하면 탐지-표적처리 및 임무분배-사격이라는 과정으로 구분할 수 있다고 기술하였다. 또한, 표적처리 및 임무분배는 시간 소요라는 단일 변수로 처리하였음을 언급하였으며, 소요시간의 범위는 관련 부서의 자문을 구하였다. 따라서, 본 절에서는 사격 모델링을 중심으로 설명하고자 한다.

아군의 탐지 이후 아군의 대응사격 논리는 ① 탐지결과 및 수단에 따라 표적처리 및 임무하달시간을 생성하고, ② 가용한 대화력전 수행부대를 선택한 후, ③ 해당 대화력전 수행부대의 포탄 비과시간을 계산하여 표적처리 및 분배시간과 합산하여 총 처리시간을 구하고, ④ 장사정포 사격 및 이탈시간과 비교하여 적 체계의 취약시간 내 사격이 이루어졌다면, ⑤ 적 포병체계 피해를 계산한다.

아 대화력전 전담부대는 지상군 전담포병대대, X-ATK 공군전력으로 구성되어 있으며 가용 여부에 따라 이들 중 하나가 적 포병체계를 공격한다. 포병의 탄종 선정은 거리별로 구간을 두어 비율을 설정하였는데, 예를 들어 일정거리 이상에서는 일반 고폭탄의 사용빈도가 작아지고 사거리 연장탄 사용량이 증가하는 원리 등을 고려하였다.

<그림 11>의 묘사는 군단 차원의 대화력전을 묘사한 것으로 표적처리 및 임무 하달 부분의 묘사는 전구 대화력전과는 차이가 있고 대화력전 전담부대의 구성도 약간 다르나 전체적 맥락에서 이해를 돕는 차원에서 인용하였다.

실질적인 부대 운용계획 등은 관련 부서에서 제공을 하였으며 각 무장의 제원은 합동무기효과교범을 참조하였는데 공군 소티 가용률의 경우는 STORM의 결과값을 입력자료로 채택하였다.

다. 갱도 피해 모델링

적 장사정포 부대는 아 공군의 Pre-ATO16) 시행으로 갱도가 파괴되면 일시적으로 사격능력을 상실하게 될 것이다. Pre-ATO는 전쟁 개시 초전 일정기간의 항공임무를 명문화한 기 계획 항공임무명령서17)로서 적의 갱도를 파괴하는 항공임무를 포함하고 있다. 갱도 파괴의 시점은 언제든지 발생할 수 있으나 갱도 파괴로 인한 장사정포의 갱도 이탈 불가는 갱도 밖에서의 활동 이전에 이루어지는 부분이므로 순서적으로는 맨 앞에 위치하게 된다. 아 공군에 의한 갱도 타격 판단 논리는 <그림 12>와 같다.

항공임무가 가능하기 위한 조건 생성은 STORM을 이용한 Pre-ATO 분석 간 도출된 항공기 운용률과 난수를 이용하였다. 이륙 이후의 항공기 무장사용에 따른 갱도 타격 판단 또한 명중률과 난수를 적용하고 갱도가 명중하게 되면 장사정포 손실과 일시적인 사격 불능을 적용하였다. 동적 모델링이 제한되는 스프레드 시트의 특성상 시간대별로 발사량을 합하였으며 발사량에 따라 명중률을 달리 적용하였다.

앞 절에서 개별적으로 설명한 사격, 탐지, 대응 논리 간의 상호작용을 하나로 나타내면 <그림 13>과 같은 모습으로 표현할 수 있으며 간이도구의 전반적인 논리흐름과 일치한다. 스프레드시트인 Excel 프로그램의 특성상, 실시간 모의가 아닌 단계별로 절차를 구분하여 각 절차에 맞는 수식을 각 셀에 입력하였다. 위일련의 과정은 “Pre-ATO 시행 → (아 탐지) → 적 사격활동 → 아 탐지 → 아대화력전 수행”이란 절차를 도식화한 것으로 도구에선 위의 논리흐름을 반복하여 시행하게 된다.

기상은 월별 기상자료를 참조하여 UAV나 X-ATK 임무 수행이 곤란한 일자와 가능한 일자의 통계치로 백분율을 구하였다. <그림 14>에서는 기상판정 방법을 예로 표시하였는데 생성한 난수와 기상 통계치를 비교하여 일자별 기상자료를 생성하는 방법이다. 그림의 하단에 위치한 도표의 각 셀에는 우측 중앙의 판별식이 입력되므로 셀마다 난수가 생성된다.

간이도구 내의 워크시트 구성은 기상 등을 설정하는 환경설정 부분, 적 부대자료, 아군 포병자료, Pre-ATO 자료, 아군 센서자료, 결과자료 등으로 구성되어 있다. 앞 절의 모델링 부분에서 입력자료들은 설명한 바 있고 그 종류가 다양하여 논문에 싣는 것은 지면상의 문제가 있어 지양하고 대신 결과자료 위주로 간이도구를 설명하려 한다.

도구 내의 각각의 입력자료에 대한 단일 변수들이 연산을 위해 주 기억장치에 상주하고 있다가 연산에서 사용되는 일반적인 시뮬레이션 모형과는 달리 엑셀은 같은 변수로 봐야 할 수치들이 계속해서 각각의 셀에 기록되는 형태이므로 간이도구라고 해도 상당히 많은 양의 자료가 생성된다. 그중에서 대화력전 논리흐름도의 절차별 결과 일부를 <그림 15>에서 <그림 18>까지 나타내었다.18)

<그림 15>의 예에서는 Pre-ATO 계획과 관련하여 전반적인 소티율이 75%인 상황에서 Pre-ATO 임무가 시행되었으며 무장은 총 8발을 이용하였고 적 포병이 갱도 내 위치한 상황에서 갱도가 타격된 상황이다. 이 경우 갱도 내의 적 포병부대도 피해를 받는 것으로 설정하였다.

북한군 포병은 <그림 16>에서 북한군 170mm 평사포 대대가 총 6회의 임무 중 4회의 임무를 수행하였고 이 중 2회는 고폭탄을, 2회는 화학탄을 사용하였다. 미시행된 2회의 임무 중 1회는 갱도 타격으로 임무가 중지(Disrupted)되었으며 나머지 1회는 생성난수가 북한 포병운용률 범위 내에 있지 않아 미시행된 경우이다. 포병 문수가 감소하는 이유는 아 대화력전 부대의 대응으로 피해를 입었기 때문이며 미시행된 1회의 임무에는 피해가 적용되지 않았다.

<그림 17>의 아군 탐지경과에서 대포병레이더는 4회를 탐지하였고, UAV는 기상으로 인해 이륙이 취소된 상황이며, 적지 종심팀은 총 3회를 탐지하였다. 탐지센서에 따라 표적처리 및 임무하달 시간을 생성할 수 있다.

<그림 18>에서는 6회의 아 대화력전 임무 중 갱도 타격 1회, 한국군 지상군 포병 대응이 2회 이루어졌다. 첫 행에서 적 포병 잔여문수가 최초 18문에서 16.56문으로 감소하였음에도 불구하고 슈터가 없는 것은 X-ATK이 아닌 Pre-ATO 시행에 따른 갱도 타격 피해를 의미하는 것이며 피아 시간 비교에서 아 MLRS 사격임무 시행 시의 소요시간이 적의 이탈시간보다 적어 적 이탈 전에 사격이 가능했음을 의미한다.

간이도구상에서는 RT-BOX별로 적 포병의 사격과, 아 탐지, 대화력전 부대의 대응결과를 기록하며 요약워크시트에서 요약된 결과를 확인할 수 있다. 엑셀의 난수는 어떤 셀이든지 수치를 입력하거나 변경하는 조치를 취하면 자동으로 난수와 관련된 수치들이 갱신된다. 따라서, 도구가 30회 갱신되는 조치를 취하게 하면 30회의 새로운 결과를 얻을 수 있다. VBA를 이용하여 자동으로 도구를 갱신화하고 그 결과를 기록하는 기능을 추가하였다.

제작된 도구의 신뢰도 측정을 위해 기준 시나리오의 STORM 모의결과에서 적 장사정포 체계 및 사격량 감소량을 간이도구와 비교하였다. 여기서 신뢰도란 절대적인 수치의 유사성보다는 경과 측면에서 보여주는 경향성에 비중을 둔 의미이다. 결과를 볼 때 적 장사정포 체계 감소 측면에서 체계수가 30% 이하로 떨어지는 시점은 별 차이가 없었으나 STORM의 경우 초기에 빠르게 감소하다가 그 감소 추이가 완만하게 진행되는 반면, 간이도구에서는 전반적인 감소 경과가 완만하였다. 이러한 차이에 대한 원인은 여러 가지를 유추할 수 있으나 주로 포병체계 모델링 및 피해방식에서 기인한다고 판단하였다. STORM의 경우 포 체계를 문별로 모델링하였으며 이에 따른 피해 묘사는 살상률 및 포탄 피해반경에 따른 파괴의 유무로 나타난다.19) 반면에 간이도구에서는 포병체계를 포대나 대대단위로 묘사하였으며 피해계산은 피해율로 체계수를 일정부분 감소시킨다. 따라서, STORM의 경우는 개체수가 많을 때는 피해가 많은 반면, 개체수가 적어지면 그에 따라 피해가 급격히 감소하는 음의 지수가 비교적 높은 거듭제곱 함수곡선의 형태를 띠지만20) Excel을 이용한 간이도구는 설정한 피해율에 따라 곡선의 형태가 결정되고 적 포병의 명중 여부는 시간만을 비교하며 부대 전체에 피해를 미치는 살상률을 적용하게 되어 시간의 경과에 따라 비교적 일정하고 완만한 감소 형태를 띤다.

<그림 20>에서 보다시피 수치적인 측면에서 두 방식의 차이가 있으나 추세로 보았을 때 STORM 모델과 유사한 경향을 보이고 대화력전 체계를 구성하는 핵심요소들을 반영하고 있어 각 요소에 대한 상대적인 영향 수준을 판단하는 민감도 분석에 Excel 도구를 사용할 수 있다는 결론에 도달했다.

12)Artillery Box: 포병박스  13)공세적 대화력전이라고 한다(임종원, 2014, p. 6).  14)본 논문에서는 가용률과 기상에 대한 영향을 편의상 서로 독립으로 간주하였으나 엄밀히 따지면 이 둘이 서로 독립일 수는 없다. 예를 들어, 악조건의 기상에서 UAV는 비행을 하지 않는 대신에 장비 정비의 기회를 갖게 되므로 그 이후의 가용률은 상승할 수 있다.  15)Intelligence, Surveillance, Reconnaissance: 정보, 감시 및 정찰  16)Prepositioned Air Tasking Order: 기 계획 항공임무 명령서  17)본 과제 수행 당시의 Pre-ATO 기간은 3일이었다.  18)예로 표시한 결과도표이므로 도표 간의 연관은 없다.  19)STORM에서 대화력전을 모델링할 수 있는 기능이 별도로 있진 않으나 본 연구 간 포병체계는 탄도미사일 발사체계로 묘사하였고, 대포병레이더는 방공레이더로 표현하여 대화력전의 모습을 구현하고 제원 또한 그에 상응하는 수치로 변경하였다. STORM 사용자에게 혼란을 줄 것 같아 부연설명을 하였다.  20)포병의 일제사격 포탄은 보통 가로의 탄착 분포를 형성하는데, 최초에는 탐지오차, 공산오차가 있더라도 비교적 많이 분포된 장사정포가 피해반경 내에 포함되어 피해를 당하지만, 장사정포의 분포밀도가 낮아질수록 피해를 입을 기회도 줄어든다. 이미 적의 사격진지 좌표를 알고 있으므로 기 입력된 좌표로 일정한 정확도를 유지할 수 있다는 주장도 있으나 적 또한 체계가 감소할수록 기 계획된 사격진지와는 다른 위치에서 사격할 확률도 증가한다. 본 연구 간에는 갱도 외에기 계획 좌표에 대한 고려는 하지 않았다.

대화력전이 성공적으로 수행될 때 나타나는 1차적인 효과는 적 체계 감소 및 사격량의 감소이다. 작전체계 관점에서 보았을 때, 지휘통제, 군수, 방호체계의 파괴 및 마비 또한 적 포병의 기능을 저하시키는 요인이나 본 모델링에선 대화력전의 1차 표적인 적 포병체계와 갱도 파괴에 한정하였다. 그리고 앞서 기술한 대화력전 수행 절차에 입각하였을 때 아군 대화력전 수행임무에 영향을 미치는 요소는 탐지체계 운용률 및 탐지율, 공군임무 가용률, 무장 정확도/파괴율, 포병체계 사격 살상률, 표적처리 및 분배 시간 등이 있다. 대화력전 탐지체계의 고유기능은 적 사격을 적시에(운용률), 정확하게 감지(탐지율)하는 것이고, C4I체계는 정확한 정보를 신속(표적처리시간)하게 처리하여 대응사격임무를 가용부대에 하달(분배시간)하는 것이다. 적 타격체계에 물리적인 손상을 미치는 무기체계의 정확도나 파괴율이 대화력전 수행에 어떠한 영향을 미치는지는 굳이 계산을 하지 않아도 예상 가능하다. 전장환경도 고려를 해야 하는데 UAV는 기상에 따라 출격률이나 탐지성능 등의 차이가 크다. 공군도 임무수행 및 일부 무장성능이 영향을 받을 수 있는데, 예를 들어 항공무장 중 Laser 유도방식 무장은 운고에 따라 표적 식별의 차이가 있거나, 우천 시 비로 인한 빛 반사나 굴절로 올바른 표적 지시가 곤란하다. 대포병레이더나 Pre-ATO에 반영된 대화력전 정밀무장은 날씨에 의한 영향은 비교적 작은 것으로 알려져 있다.

본 민감도 분석의 목적은 이러한 대화력전 체계를 구성하는 요소들의 상관관계, 대화력전 수행에 미치는 효과 및 영향력의 수준을 파악하는 것이다.

본 논문에서는 연구 간 수행했던 민감도 분석 대상 중 대화력전 탐지자산 효과 및 기상효과들을 중심으로 해서 수행한 민감도 분석결과를 소개할 것이나 대화력전 목표 달성일자 등의 구체적인 결과 등은 생략하였다. 민감도 분석 대상은 세 가지인데 ① 대포병레이더 운용상황, ② UAV 운용률, ③ 기상악화 상황이다.

이를 위해 먼저 기준이 되는 기본 상황을 설정하여 결과를 산출하였으며 민감도 분석 대상별로 기능이나 상황 악화를 가정, 산출한 결과를 기본 상황과 비교하였다. 민감도 적용을 위해 해당되는 요소만을 독립적으로 조정하여 적용하였으며 그 외 요소는 기본 상황과 동일하게 적용하였다.

가. 민감도 1: 대포병레이더 운용상황

첫번째 민감도 분석 대상으로 대포병레이더 운용상황을 선정하였다. 대부분의 대포병레이더가 운용되는 기본 상황과는 달리, 민감도 시나리오에선 ① 대부분의 대포병레이더가 불능(사례 #1), ② 각 RT-BOX별로 1대의 레이더 생존(사례 #2), ③ K-201221) 운용률 적용(사례 #3)의 세 가지 상황을 가정하였다. 지상군 포병 관점에서 볼 때 북한군이 사격한 포탄을 탐지하여 사격 원점을 계산, 역으로 타격을 하는 대화력전의 개념상 대포병레이더의 동작 유무가 임무수행에 큰 영향를 미칠 수 있다. 이러한 대포병레이더 운용이 제한되는 경우, UAV나 적지종심팀과 같은 대체 탐지 수단을 이용한 대화력전이 이루어 질 것이며 표적처리 시간이 비교적 증가하게 된다.

나. 민감도 2: UAV 운용률

UAV는 대포병레이더와는 달리 적 장사정포의 사격이 없더라도 적 장사정포 부대의 활동이나 위치에 대한 탐색이 가능한 센서이다. 전구 차원의 대화력전은 군단 UAV 자산이 참가하여 적 장사정포 활동을 감시한다.

간이도구에 입력된 UAV의 기본 운용률은 STORM 모의결과를 참조한 수치이며,22) 민감도 분석에서는 그보다 낮은 운용률을 적용하여 UAV 탐지활동 증감으로 인한 변화를 조사하였다. UAV 운용률에 미치는 영향으로는 자체 정비율, 기상, 적 방공부대에 의한 기체 격추 등 여러 요인이 있을 수 있으나 본 논문의 목적상 UAV 운용률을 높일 수 있는 방안 자체는 다루지 않았다.23)

다. 민감도 3: 기상악화

기상악화는 대화력전 수행에 있어 공군의 X-ATK과 탐지자산 운영에 영향을 미칠 수 있다. 기상이 악화되면 공군의 이동표적 타격능력이 제한되며 UAV 또한 이륙을 할 수 없거나 탐지성능이 저하된다. 기본 상황에선 양호한 기상상황을 적용하였으나 기상악화 상황은 장마철에 해당되는 시기의 상황을 적용, 기상이 미치는 영향의 정도를 측정하였다.

대포병레이더는 기상이 아주 심한 강우, 즉 강설이나 지형상의 차폐가 아니라면 레이더 성능의 감소가 심하지 않은 것으로 판단, 기상에 의한 영향이 없는 것으로 가정하였다(강신성, 2009, p. 12).

가. 민감도 1: 대포병레이더 운용상황

대포병레이더는 적의 장사정포 사격을 탐지하는 1차 탐지수단이다. 그렇다면, 적 장사정포 체계에 대한 아군의 1차 대응사격 수단은 대포병레이더와 쌍을 이루는 아군 포병체계가 된다. 아 대포병레이더가 감소하면, 자연적으로 2차 탐지수단인 UAV와 적지종심팀에 대한 탐지 의존도가 증가하며, 따라서 이와 연계된 공군 사격에 대한 의존도가 증가한다.24) <그림 21>의 결과로 볼 때, 대포병레이더가 감소할수록 적 장사정포 감소 시기가 후퇴하는데 이는 2차 탐지수단이 대포병레이더의 손실로 인한 탐지공백을 완전히 보충하기엔 한계가 있음을 의미한다. 이러한 해석은 다음의 UAV 운용률 감소에 따른 결과를 보면 더욱 명확해진다.

나. 민감도 2: UAV 운용률

UAV 가용상황 악화는 적 장사정포 체계 감소에 큰 영향을 주지 않았다.

결과로만 봤을때 UAV의 운용상황이 악화되더라도 대포병레이더가 파괴되지 않고 양호한 운용수준을 유지하고 있다면 대화력전의 탐지능력을 일정 수준 유지할 수 있다는 의미로 해석할 수 있는 부분이다. 그러나 간이도구에서는 수치적인 측면보다 전구 대화력전 탐지 수단으로서 대포병레이더의 비중이 상대적으로 높다는 의미로 결과를 이해하는게 중요하다.25)

또한, 대화력전의 구성요소들은 동종의 자산끼리 상호 보완적인 의미를 가지므로 최초 운영개념에 입각하여 대화력전 수행을 하다가 대포병레이더의 운용이 불가능한 지역이 발생 시 해당지역에 UAV를 집중적으로 운용하는 유연성을 생각해 볼 수 있다.

다. 민감도 3: 기상악화

기상악화 상황에서는 공군의 X-ATK, UAV 탐지가 제한되고 지상군 포병의 교전이 증가하며 그 결과, 공군의 사격횟수가 감소하여 이에 대한 공백을 지상군 포병의 사격으로 보충해야 한다. <그림 23>에서도 결과적으로 적 장사정포 체계감소 시기가 약간 지연되는 현상을 보이지만 대포병레이더 운용상황 시나리오(민감도 1)에 비하면 지연의 정도가 낮다. 이 또한 민감도 1, 2의 결과와 일관성을 유지하는데, 대화력전의 1차 탐지수단과 대응수단인 대포병레이더와 포병체계의 비중이 상대적으로 더 높음을 보여주는 대목이다.

21각 군의 전시자원소요를 산정한 문서로, 7종(장비)의 경우 피해율로 보충소요를 결정한다. 따라서, 본 논문에서는 K-2012에 기초한 가용률을 (100%-피해율)로 정의하였다.  22)여기서의 기본 운용률은 정보대대에서 운용 시 장비 수리 등이나 여타 원인으로 인한 평균 미운용 시간에 STORM 모의 시 기상 등으로 인한 운용제한을 모두 반영한 수치이다.  23)UAV 운용률 향상 방안 자체로도 센서탐지거리, 운용고도, 체공시간, 기상 특성 등의 제원이나 전술적 운용, 전장환경 등의 여러 요소를 고려해야 하는 큰 연구주제가 되며, 결과적으로는 그러한 연구를 통해 도출된 UAV 운용률 및 탐지율이 본 도구의 입력값이 된다.  24)아 포병체계까지 피해를 입은 상황이라면 그 의존도는 더욱 증가할 것이다.  25)김용흡(2008, p. 16)의 논문에서는 탐지체계의 가치 측면에서 UAV가 TPQ-37 대포병레이더의 약 2.5배에 달함을 보였으나 네트워크 측면에서 두 자산이 연관된 네트워크는 동일하므로, 실제로는 무기효과지수 자체가 그만큼의 수치 차이를 보이는 것이다. 이 효과지수들은 본 논문에서 다루지 않는 여러 측면을 고려하여 UAV의 효용가치를 대포병레이더보다 더 높게 두고 있다.

대규모의 부대들이 투입되고 다양한 전장기능이 상호작용을 하는 전구작전의 정밀한 분석에는 무리가 있으나, 주요 구성요소들의 상관관계와 이들의 상호작용 규명을 위해 시행하는 Case Study의 경우라면 본 논문에서 구현한 것과 같이 독립적인 여러 상황을 가정한 후 단순한 모델링을 통해 비교적 단기간 내에 결과를 생성, 분석하는 방법이 유용할 수 있다. 본 논문에서는 3개의 민감도 상황을 도시하였으나 연구 간에는 총 14개의 민감도 요소를 설정, 분석하였다. Excel과 같은 스프레드시트 프로그램을 활용한 모형들은 결과 산출에 긴 시간이 필요하지 않으며26) 바로 확인 및 수정이 가능하고, 관련 모의 논리, 교리, 임무 수행절차 등을 알고 있다면 별도의 개발도구 없이 추가 모델링을 할 수 있다는 장점이 있다.

만약, 분석업무 간 필요에 따라 자체 제작했던 단순 도구들이 있다면, 향후 관련 모형 개발 시 참조모형이 될 수도 있을 것이다. 실제로, 연합사 분석기관의 경우 자체적으로 제작한 Excel 기반 도구를 많이 활용하는 편이며, 일부 도구는 예하 구성군 및 참모부서에서 연합연습 간 사용하고 있다.

기존 보유 모형에서 모형이나 도구가 필요 기능을 보유하고 있고 요망되는 결과를 산출할 수 있다면 굳이 이러한 방식을 선택해야 할 필요는 없다. 개발기간이 별도로 소요되고, 기존의 입력자료를 활용할 수 없으므로 오히려 분석기간이 길어질 수 있는 위험 또한 존재한다.27) 또한, 동적 모델링은 스프레드시트 프로그램으로는 한계가 있으므로 이를 지원하는 전문 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하는 것이 바람직하다(Kelton, Sadowski, Sturrock, 2007, p. 55). 본 논문에서도 동적 모델링이 요구되는 부분은 STORM의 모의결과 수치를 입력값으로 사용하여 이를 대체하였다.28)

그러나 이러한 접근방법은 기존 모형보다 단순한 자유도를 가지므로 상대적으로 더욱 직관적인 분석결과를 제공할 수 있고 분석목적에 충실한 도구를 제작할 수 있다. 또한, 분석자가 고안한 방법을 사용함으로써 분석방법, 분석기준, 결과와 관련한 거의 모든 질문에 해답이 가능하다. 김윤태･김정은･정제령(2014, pp. 7-8)의 연구에서도 적용분야가 상이하긴 하나 기본적으로 다양한 상황의 분석평가에 있어 간이모형의 유용성을 주장하고 있다.

본 논문에서도 보았듯이 기존의 모형이 분석 과제에 적절하지 않다면 이러한 단순화 모델링 방법을 이용하는 것이 대안이 된다. 물론, 이를 위해선 분석 과제에 대한 이해가 충분해야 한다는 전제와 이를 모델링 관점에서 재해석하여 구현할 수 있는 분석관의 능력이 필수적이다.

26)본 대화력전 분석 도구의 경우, 대부분 8초 이내에서 30회 수행의 결과를 얻을 수 있다.  27)시간적인 측면을 볼 때, 합당한 모형이 있다고 해서 사용방법에 익숙하지 않다면 해당 모형의 운용법 숙달에 소요되는 시간이 더 클 수도 있다.  28)대화력전과 관련된 동적 모델링은 제16차 국방 M&S 발전세미나 자료를 참조하기 바란다(합참분석실험부, 2014, pp. 36-49).