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이승용 (심네트) 유병주 (심네트) 윤상윤 (심네트) 방상호 (심네트) 정재웅 (심네트)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
77 - 86 (10page)

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시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.
#베이지안 추론 #마코프 체인 몬테 카를로 #전쟁모형 #사후분포 #모델링과 시뮬레이션 #Bayesian Inference #Markov Chain Monte Carlo #Combat Model #Posterior Distribution #Modeling & # Simulation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 개요
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 전쟁모형의 베이지안 추론
Ⅳ. 전쟁모형의 해석과 미래 예측
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (20)

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F. W. Lanchester / 1916 / Aircraft in Warfare: The Dawn of the Fourth Arm / Constable and Company google schola P. M. Morse / 1951 / Methods of Operation Research / Wiley google schola H. K. Weiss / 1966 / Combat Models and Historical Data: The U.S. Civil War / Operations Research 14(5):759~790 google schola R. H. Peterson / 1967 / On the Logarithmic Law of Attrition and Its Application to Tank Combat / Operations Research 15:557~558 google schola S. J. Dietchman / 1962 / A Lanchester Model of Guerrilla Warfare / Operations Research 10:818~827 google schola

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