Journal Archive

현대 군사학에서 네트워크 중심 전쟁(Network Centric Warfare, 이하 NCW)과 모자이크 전쟁(Mosaic Warfare)은 현대 기술을 적극 활용해 군사적 우위를 확보하는 핵심 전략이다. 2003년 이라크 전쟁은 네트워크 중심 전략을 사용하여 정보 수집, 통신, 작전 계획을 향상시킨 대표적인 NCW로 평가되고 있고, 2022년 시작된 러시아-우크라이나 전쟁은 무인기를 활용한 모자이크 전쟁의 시작으로 평가되고 있다. 두 개념은 같은 목표를 추구하지만 접근 방식은 다르다[8].

NCW는 20세기 후반부터 21세기 초반 정보 기술의 발전과 관련이 있다[9],[10]. 이 개념은 강력한 네트워킹을 활용해 지리적으로 분산된 군사 자원을 통합하고, 정보 우위를 통해 상대방을 압도하는 전략을 제시한다[11],[12]. 정보 공유를 강화함으로써 상황 인식을 향상시키고 결정 과정을 가속화하는 것이 주요 목표이다. NCW의 성공은 다양한 군사 요소가 정보를 신속하고 정확하게 공유하고 처리하는 네트워크 능력에 크게 의존한다[13]. Metcalfe는 네트워크의 가치를 네트워크에 연결된 사용자 수의 제곱에 비례한다는 것을 주장하며, NCW의 중요성을 이론적으로 강조했다[14],[15]. 이론에 따르면, 네트워크에 더 많은 요소가 추가될수록 전체 효과는 기하급수적으로 증가한다[16]. 그러나 NCW는 네트워크 연결의 복잡성과 취약성 때문에 위험에 노출되어 있다. 네트워크가 복잡해지면 장애 가능성이 늘어나며, 이는 전체 네트워크 성능을 약화하므로, Metcalfe가 제시한 NCW의 네트워크 이론적 효과는 실제 적용에 제약이 있다[17].

반면, 모자이크 전쟁의 필요성은 Augustine의 16번째 법칙, Lanchester의 법칙을 통해 명확히 드러난다[18]. Augustine의 16번째 법칙에 따르면, 2054년에는 전체 국방 예산으로 하나의 전술 항공기만 구매할 수 있다는 우려로, 국방 예산이 선형적으로 증가하는 반면, 새로운 군용 항공기의 가격은 기하급수적으로 증가하여 새로운 전쟁이론이 필요하므로 강조하고 있다[19]. 이 때문에 고비용의 통합 시스템에 의존하는 방식의 네트워크 중심전 이론의 제한사항을 저비용, 소모성, 그리고 높은 자율성을 가진 시스템을 통해 분산 실시간 처리하는 방법의 모자이크 전쟁이라는 개념을 이 등장시켰다.

모자이크 전쟁은 단일, 중앙 집중적인 네트워크를 여러 개의 작고 독립적인 모듈('타일'이라고도 함)로 나누는 접근법이다. 각 모듈은 독립적으로 작동하며 필요에 따라 다른 모듈과 협력할 수 있도록 설계되어 있다[1],[3]. 이를 통해 네트워크의 일부에 문제가 발생하더라도 전체 시스템이 중단되지 않도록 보장한다. 또한, 이러한 모듈화 접근법은 각 '타일'이 적의 공격으로부터 손상을 입어도 전체 작전에 미치는 영향을 최소화한다. 모자이크 전쟁은 '타일' 간의 효과적인 협력을 통해 네트워크의 전체적인 효과를 최대화하려고 한다. 예를 들어, 한 타일이 적의 위치를 파악했다면, 이 정보를 네트워크 내의 다른 타일과 공유하여, 모든 타일이 적의 위치에 대한 인식을 하게 하고, 실시간 협업하여 전체 작전의 효율성과 효과성을 높인다. 모자이크 전쟁의 효용성은 다양한 전투실험 결과로 입증되고 있다. 대표적인 전투실험 결과로는 DARPA의 군집전투와 미 해군대학원의 동시다발 전투 시뮬레이션 결과 등 여러 연구자료를 확인할 수 있다[20].

국방[21], 로봇 제어[22],[23], 비행 제어, 멀티미디어 시스템[10],[23] 등 실시간 시스템에서는 시간제약이 중요한 이슈이다. 이러한 제약을 극복하기 위해 다양한 실시간 스케줄링 방법이 연구되어, 아래의 표 1에서 보는 것처럼 RM[25],[26], EDF[26]-[28], LST[26],[28] 등의 방법을 통해 이러한 문제를 해결하려고 연구들이 진행되고 있다. 이들은 자원(CPU 및 네트워크 대역폭)의 분배와 스케줄링을 통해 실시간 성능(예: 마감 시간 준수율)을 최적화하려고 한다.

또한, 실시간 응용 프로그램이 복잡해지고 관련 작업과 자원이 널리 분산됨에 따라, 분산 컴퓨팅 인프라와 그리드에서의 실시간 스케줄링에 대해 연구도 활발히 진행되고 있다[29]. 저자의 기존연구에서 제시한 ELST는 실시간 서비스를 위해 서비스 제공 노드가 서비스 받는 노드로 이동해야 하는 사이버물리환경을 위한 대표적인 실시간 스케줄링 알고리즘이다[4],[5],[21].

하지만 기존의 연구에서는 다른 컴퓨팅 자원과 협력하여 가장 빠른 마감시간을 가진 작업을 먼저 수행하고, 실행 가능한 작업을 늦추는 방법을 적용한 모자이크 전쟁환경에 적합한 스켈줄링 방법에 대한 연구는 없다.

본 논문에서 제안하는 DR-MWS의 P-EDF(Postponed EDF) 스케줄링 알고리즘은, 전장환경에서 다양한 무기 시스템들이 실시간 협업으로 동일한 표적에 대해서도 표적처리 시간이 다를 수 있다는 사실을 고려한 개선된 EDF 스케줄링 방법이다. 모자이크 전쟁과 같은 분산 환경에서는 정보 처리뿐만 아니라 IT 융합의 대상인 목표의 모니터링과 제어도 중요한 요소이다. 제한한 시스템에 대한 상세한 설명은 다음 섹션에서 다루겠다.

그림 1은 DR-MWS 시스템의 분산실시간 표적처리절차이다.

Fig. 1. 
DR-MWS target processing procedure

① 표적출현 (타스크 발생)

② 표적에 대한 EDF 방법을 사용하여 로컬 컴퓨터에서 표적처리가 가능한지 여부를 결정하기 위해 수용 테스트 실행. 수용 테스트 후 실시간 처리 가능하다면 #3을 실행. 그렇지 않다면, P-EDF 스케줄링 방법으로 작업을 관리할 수 있는 다른 슈터에 의한 분산 처리 실행.

③ 로컬 컴퓨터에서 EDF 방법을 사용하여 타스크 처리.

④ P-EDF 방법에 의한 수용 테스트 후 표적을 실시간 처리할 수 있는 원격 슈터에서 연장된 마감 시간을 사용하여 표적 처리.

⑤ P-EDF 방법에 의한 수용 테스트 후 타스크를 관리할 수 있는 원격 슈터가 없는 경우 거절 결과를 전파. 이를 통해, 처리 불가한 표적에 대한 대응 시간을 보장.

그림에서 보는 것처럼 DR-MWS는 서로 다른 지역에 위치한 다수의 슈터들이 네트워크를 통하여 실시간 서로 협업하여 분산연장마감시간을 고려한 실시간 스케줄링 방법을 적용한다. 다수의 슈터들 중 임의의 슈터가 자신의 서비스 구역(Service Area, 전장환경에서는 작전책임지역이 될 수 있음. 이하 작전책임지역)에서 이동하는 표적을 자신의 능력으로 상기 작전책임지역에 설정된 서비스 수행 마감시간 내에 표적을 처리할 수 있는가를 확인한다. 임의의 슈터가 표적처리를 마감시간 내에 수행가능한 경우 자신이 직접 표적을 처리하고, 수행가능하지 못한 경우 표적의 이동방향에 위치한 슈터들 중 표적의 이동시간을 기준으로 서비스 수행마감시간이 가장 긴 슈터에게 표적처리를 요청하여 표적처리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분산연장마감시간을 고려한 실시간 스케줄링 방법을 적용한다. 또한, 표적의 이동시간이 협업된 슈터가 처리가능 여부를 확인하는 과정을 포함하여 거절여부를 전파하여 대응시간을 보장하는 절차를 포함한다.

그림 2는 DR-MWS의 개념을 슈터와 표적 일부를 단순화한 구조도이다. DR-MWS에 사용된 변수는 아래와 같다.

Fig. 2. 
Concept of target processing in DR-MWS

• • Shooter i : 정보를 실시간 공유할 수 있는 무기체계
• • Ti : 슈터가 실시간 처리해야 하는 이동하는 표적
• • dsi : 슈터가 실시간 처리할 수 있는 좌우 한계선으로 작전책임지역. 예를 들어 슈터 1은 ds0 에서 ds1 사이의 표적을 처리할 수 있음.
• • 붉은 실선 : 연장 마감시간을 고려하여 표적을 처리하고, 작전책임지역내 슈터로 직접 처리
• • 붉은 점선 : 연장 마감시간을 고려하여 표적을 처리하고, 네트워킹된 인접슈터가 마감시간을 연장하여 슈터가 처리
• • 거절(Reject) : 연장 마감시간을 고려해도 처리할 수 없는 표적

그림 2는 DR-MWS이 연장된 마감시간을 이용하여 표적을 처리하는 개념을 보여주고 있다. 그림에서 볼 수 있듯이, 슈터들은 표적의 움직임에 따라 동일한 표적에 대해 각각 다른 마감 시간을 가지는 고유한 환경을 가지고 있다. 이러한 독특한 특성은 모자이크 전투 개념에서는 다수의 군집 무기체계가 협업할 수 있어, 분산 처리와 같은 표적에 대한 연장된 마감 시간을 가진 슈터들 간의 협업에서 장점을 제공하여 마감 시간을 만족시키는 비율을 높일 수 있다. 표적이 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하면, 그 표적을 처리할 수 있는 한계는 슈터의 선택에 따라 ds1, ds2, ds3로 변경된다. 기존 시스템에서는 고가의 일체형 시스템으로 위와 같은 교전개념의 적용이 쉽지 않지만, 모자이크 전쟁 개념에서는 저비용, 소모성, 그리고 높은 자율성을 가진 슈터들이 협업하여 실시간으로 마감 시간 내에 쏠 수 없는 표적에 대해 분산 처리를 실행할 수 있다. DR-MWS은 표적 처리를 위한 스케줄링 방법은 가장 빠른 마감 시간을 가진 표적을 먼저 처리하고, 그 다음에는 이전 마감 시간을 충족시키지 못한 표적을, 연장된 마감 시간을 가진 가능한 슈터를 통해 실시간으로 처리한다. 슈터 1을 예로 DR-MWS의 표적을 처리 개념을 설명하겠다. 슈터 1의 오른쪽 경계를 가진 마감 시간은 ds1이다. 마감 시간을 고려하면, 획득된 세 가지 표적 중 T3만이 쏠 수 있고, T1과 T2는 모두 제한된다. 기존의 시스템에서는 T1과 T2 표적에 대한 사격이 제한되지만, DR-MWS에서 저비용, 소모성, 그리고 높은 자율성을 가진 슈터들이 협업하여 마감 시간을 충족시킬 수 있는 다른 슈터들이 표적을 처리할 수 있다. 즉, T1은 마감시간을 연장하여 슈터 3이 처리하고, 표적 T2는 슈터 2가 처리하여, 전체 표적처리율을 향상시킨다. 또한, T6처럼 네트워크에 연결된 슈터들이 협업하여 처리여부를 계산하여, 실시간으로 표적을 처리할 수 없는 경우, 거부 결과를 통보하여 거부된 표적에 대한 대응시간을 보장하는 기능도 포함된다.

그림 3은 표적과 슈터를 표적처리 가능여부를 판단하기 위해 위의 환경을 마감시간과 실행시간을 포함한 예시이다. 예시에 사용된 환경은 아래와 같다.

Fig. 3. 
Example of target processing in DR-MWS

• • Shooter i : 정보를 실시간 공유할 수 있는 무기체계임. 예시에서 슈터는 2개로 분산실시간 협업하여 표적을 처리함.
• • Ti : 슈터가 실시간 처리해야 하는 이동하는 표적임. 예시에서 표적은 좌에서 우로, 우에서 좌로 이동하며, 표적은 슈터가 처리하는데 소요되는 실행시간과 마감시간 정보를 가진다. 예를 들어 왼쪽상단 첫번째 그림에서 T2(8,8)은 슈터 1이 표적 2를 처리할 때 실행시간과 마감시간을 의미함.
• • dsi : 슈터가 실시간 처리할 수 있는 좌우 한계선으로 작전책임지역임. 예시에서 슈터 1과 슈터 2의 작전책임지역의 전투지대 폭은 10으로 동일함.

그림 3은 상단에서 하단 그림으로 변화는 시간의 흐름에 따라 DR-MWS가 표적을 획득해서 처리하는 순서를 시간순으로 도식하였다.

DR-MWS는 그림 3의 상단 첫 번째 그림에서 보는 것처럼 T1(5,4), T2(8,8), T3(8,8) 3개의 표적 정보를 동시에 획득했고, 타 부대로부터 표적처리 거절된 T4 정보를 획득했다. 슈터 1, 2가 분산실시간 협업하여 T3 표적을 처리하고(표적 2를 처리해도 됨), T1과 T2는 슈터 2에게 전달한다.

DR-MWS는 그림 3의 상단 두번째 그림에서 보는 것처럼, T1은 슈터 2가 처리함으로써 10으로 연장된 마감시간의 이점을 얻어 처리한다.

DR-MWS는 그림 3의 상단 세번째 그림과 네번째 그림에서 보는 것처럼, T1을 처리하는 동안 T2(10,8)와 T4(9,9)를 추가적으로 처리해야하는 표적을 획득하여, T1 처리 후 T2를 처리한다.

DR-MWS는 그림 3의 마지막 그림에서 보는 것처럼, T4는 슈터 1에게 전달하여 연장된 마감시간의 이점을 통해 슈터 1이 처리한다.

간단한 예에서 보는 것처럼 DR-MWS는 기존의 EDF 스케줄링 방법으로 처리할 수 없는 4개의 표적을 모두 처리함을 확인할 수 있다. 향후, DR-MWS의 성능을 일반화 평가하기 위해 수학적 분석 방법과 시뮬레이션을 통해 확장된 유용성 평가가 필요하다.