본 논문은 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 개념과 그 플랫폼인 MANA를 적용한 연구이다. 유전학적 알고리즘을 이용하여 획득한 근사 최적화된 침투하는 적의 행동을 바탕으로 병력, 감시, 통신 시스템들로 이루어진 GOP 경계시스템의 효과를 평가하였다. 경계시스템의 효과 분석을 위해 4가지의 효과척도를 이용하였고, 모델을 구성하는 다수의 경계 자산을 고려하기 위해 NOLH 디자인을 적용하였다. NOLH 디자인을 적용함으로써, 시뮬레이션을 효과적으로 수행할 수 있었다. 이 연구의 결과는 경계시스템을 구성하는 경계자산의 효과적인 구성과 소초에 적정한 병력배치 등을 결정하는데 좋은 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
In this study, the border security problem of the ROK Army is examined by applying the agent-based modeling and simulation (ABMS) concept as well as its platform, MANA. Based on the approximately optimized behavior of the infiltrator obtained using genetic algorithm (GA), we evaluate the GOP border security system which consists of human resources, surveillance, as well as command and control (C2) systems. We use four measures of effectiveness (MOEs) to evaluate its performance, and we apply a near optimal latin hypercube (NOLH) design to deal with the large number of factors of interest in our model. By using a NOLH design, our simulation runs are implemented efficiently. We hope the results of this study provide valuable data for deciding the configuration of the border security system structure and the number of soldiers assigned in the platoon.
