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Autonomous generation of different courses of action in mechanized combat operations

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저자

Johan Schubert, Patrik Hansen, Pontus Horling, Ronnie Johansson

개요

본 논문은 기계화 대대 작전 수행 중 의사 결정을 지원하기 위한 방법론을 제안한다. 초기 설정된 행동 방안의 예상 결과를 평가하여 시작하며, 수천 가지의 개별 행동 대안을 생성하고 평가하여 우수한 결과를 얻을 수 있는 대안적 행동 방안을 식별한다. 이러한 대안들은 적의 상황 및 행동, 부대 구성, 병력 비율, 공격 및 방어 유형, 예상 진격 속도를 고려하여 평가된다. 생성 및 평가 과정은 동시적으로 진행되며, 이전 평가된 행동을 기반으로 새로운 방안 생성을 관리한다. 작전 상황 변화에 따라 순차적 의사 결정 프레임워크 내에서 수정된 행동 방안이 제시된다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
기계화 대대 작전 수행 중 의사 결정을 지원하는 체계적인 방법론 제시.
◦
다양한 행동 대안 생성 및 평가를 통해 최적의 행동 방안 도출 가능성 제시.
◦
적 상황, 부대 상황 등을 고려한 현실적인 의사 결정 지원.
◦
순차적 의사 결정 프레임워크를 통한 상황 변화 대응.
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한계점:
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구체적인 알고리즘, 데이터, 실험 결과 부재.
◦
방법론의 효과 및 실제 작전 적용 가능성에 대한 검증 필요.
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복잡한 작전 환경에서 모든 변수를 정확하게 반영하는 데 어려움 예상.
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자동화된 의사 결정 지원 시스템이 실제 지휘관의 판단을 완전히 대체할 수 있는지에 대한 의문.
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