CSIC 미중 전쟁 워게임(2장)
지난 1장에 이어서 2장 부분이다. 필자의 사이트에 이메일을 등록하면 매일 아침 필자가 간추린 주요 각국의 중국 뉴스를 보내드린다. 꼭 중국에 관심이 크지 않더라도 우리에게 주는 영향이 큰 나라이니 어떻게 돌아가는지 곁눈질 정도는 해도 좋을 것이다.(홍보 맞다)
2. 방법으로서의 워게임
본 프로젝트는 투명하고 분석적으로 깊이 있는 워게임을 만들어 의사결정자와 대중이 정책에 대한 결정을 내리는 데 사용할 수 있도록 하려고 했다. 이 장에서는 이 게임을 만들기 위한 설계 상의 의사 결정에 대해 설명한다. 관련 용어 및 정의 목록은 관련 워게임 어휘를 자세히 설명하는 부록 B에 있다.
군사 문제를 분석할 때 정량적 모델링과 정성적 판단 사이에는 과거 긴장이 존재해 왔다. 워게임은 이 두 가지 접근법을 결합할 수 있는 단일 도구를 제공한다. (교육이나 기타 목적이 아닌) 분석을 목표로 하는 워게임의 경우, 정량적 모델은 투명성과 엄격성 때문에 판단 기반 최상의 도구를 제공한다. 플레이어의 의사 결정은 이러한 정량적 모델의 상호 작용에 인간의 판단을 추가하여 사건이 어떤 식으로 발생해 나갈지 가장 그럴듯한 가능성을 알아볼 수 있게 한다. 불확실한 가정을 해결하는 구조적인 방식으로 모델과 인간의 의사 결정을 종합하려면 분석 워게임을 다양화하고 반복해야 한다. 이렇게 구성된 일련의 워게임의 결과는 향후 교전 결과 분포와 주요 변수가 이 분포에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰을 제공한다. 예측 모델은 아니지만 발생 가능성 높은 결과에 대한 데이터를 제공하고 정보에 입각한 분석을 용이하게 한다.
정량적 모델 대 정성적 판단
가상 미래 충돌에 대한 평가를 시작할 때 첫 번째 의사 결정은 정량적 모델, 정성적 판단 또는 둘의 조합을 사용할지 여부이다. 타이완 침공을 구성할 복잡한 작전을 평가하기 위해, 워게임은 엄격성과 투명성의 양호한 조합을 제공한다.
미래를 분석하려는 모든 시도는 불확실성에 대한 판단에 의존한다. 이것은 혼란과 우연이 작용하는 전쟁에 특히 해당된다. 예를 들어, 과거 수륙양용 장비를 이용한 상륙이 있었지만, 통계적 신뢰성을 고려하여 정량적 모델을 생성하기에는 샘플이 너무 적다. 예를 들어 중국 YJ-12 대함 크루즈 미사일의 미국 알레이 버크급 구축함에 대한 실제 성능 데이터는 존재하지 않는 등, 시험과 모델링에 기초한 분석에 가장 적합해야 하는 무기 성능 문제도 약간의 판단이 필요하다. 이러한 불확실성은 상대적인 사기와 군대의 훈련도와 같은 핵심 요소들을 평가하려고 할 때 더욱 커진다. 그러므로 미래 전쟁에 대한 모든 분석은 겸손하게 그 문제에 접근해야 한다.
불확실성은 차치하고, 피해야 할 더 기본적인 분석 결함 또는 함정이 있다. 첫째는 물리적으로 불가능한 문제다. 2026년 미국 전투 명령 체계(역주: OOB, order of battle, 전투 명령 체계는 군사 작전에 참여하는 군대의 계층적 조직, 명령 구조, 병력, 인력 배치, 부대 장비 및 구성을 나타낸다.)에서 포드급 항공모함 30척을 가정한 미·중 전쟁에 대한 예측은 사실과 거리가 있다. 두 번째는 물리적으로는 가능하지만 운용 경험을 간과한 문제인데, 예를 들어 포드급 항공모함 11척을 모두 미·중 전쟁에 투입하는 것은 항공모함 일부는 대규모 정비를 받아야 한다는 사실을 고려하지 않은 것이다. 미국이 포드급 항공모함 11척을 모두 준비하는 것은 물리적으로 가능하지만, 이 같은 분석은 정비 주기와 운용 준비도 등 경험적 요인을 고려하는 분석에 비해 신뢰도가 떨어진다. 가장 합리적인 분석에 있어서의 의견 불일치는 여기서 발생한다. 세 번째는 가정 변화에 대한 유연성 부족이다. 예를 들어, 미국에 주어지는 경고 신호에서 일정 부분 무시되면 항공모함이 언제 어디서 얼마나 많이 나타나는지에 대한 중요 변화를 놓칠 수 있다. 하나의 모델이나 워게임을 기반으로 한 어떤 분석도 이 문제를 해결하는 데 어려움이 있을 것이다. 넷째, 분석을 인간의 의사 결정을 고려하지 않고 변수를 정량화할 수 있는 요소만으로 제한하는 것이다. 모든 항공모함을 손실이나 전술 변경에 대한 우려 없이 전부 전투에 투입하는 모델은 전쟁에서 매우 중요한 인간의 의사 결정을 무시한 것일 수 있다. 마지막으로 투명하지 않은 분석은 분해와 토론이 불가능하다. 분석 방법을 고려하고 비교할 때, 이 모든 요소를 고려해야 한다.
미래의 갈등을 분석하는 기본적인 방법 중 하나는 비구조화 또는 느슨하게 구조화된 판단을 포함하는 방법이다. 비구조화된 판단은 일반적으로 관련 군대의 상대 전력 비교에 대한 출처를, 아마도 과거 유사한 군사 사건에 기반해서 인용하여 사건 과정을 가정한다. 병력이 관련 시간과 공간에 걸쳐 동적으로 상호작용할 수 있는 방법에 대한 구조화된 평가가 결여된 단순한 정량적 비교(예: 경합하는 군대의 전체 규모 또는 전투 항공기 수) 후에 느슨하게 구조화된 판단을 추가할 수 있다. 이러한 판단은 내리기 쉽지만, 논의의 근거를 거의 허용하지 않고 재적용성이 부족하다. 한 사람의 판단이 다른 사람의 판단과 충돌할 때, 해결할 근거가 거의 없다. 이는 구조적 판단을 해야 한다는 요구로 이어진다.
순 평가나 임무 계획 과정과 같은 구조적 판단 방법은 중요한 변수가 간과되지 않도록 보장하고 토론과 정밀 조사를 허용하기 때문에 도움이 된다. 임무 계획을 위해, 미 육군과 해병 전투단(역주: MLR, 2천 명 정도의 해병으로 구성되어 완전히 단독으로 각종 대공 방어와 군수조달을 포함한 각종 전투를 수행할 수 있는 독립적인 전투 조직)의 하급 장교들은 중요한 요소들을 잊지 않기 위해 METT-TC(Mission, Enemy, Terrain, Troops, Time, Civilians/임무, 적, 지형, 부대, 시간, 민간인) 니모닉(역주: mnemonic, 암기하기 쉽게 하기 위한 연상 기법, 이 경우는 두 문자를 따서 용어를 만들었다.)을 배운다. 업무 전반에 걸쳐 군사적 상황에 대한 판단을 구조화하는 것을 목표로 하는 많은 유사하고 더 복잡한 계획 프로세스가 있다. 순 평가는 일반적으로 전략적이고 장기적인 평가에 사용되지만 군사 임무 계획보다 덜 엄격하지만 여전히 구조화된 또 다른 방법론이다. 예를 들어 엘리엇 코헨(Eliot Cohen)은 순 평가를 다섯 가지 중요한 질문을 검토하는 것을 통해 작동하는 “군사적 균형의 평가”라고 설명한다. [1] 코헨은 순 평가를 정량 지향 분석 방법과 대비한다.
군사력은 정량 모델로도 분석할 수 있다. 모델은 “시스템 또는 시스템의 동작을 수학적 또는 논리적으로 엄격하게 표현”하는 것이다. [2] 느슨하게 구조화된 판단조차도 주장을 뒷받침하기 위해 숫자를 사용할 수 있지만, 모델링은 이러한 숫자와 그들의 상호작용에 엄격함과 투명성을 더한다. 로버트 맥나마라(Robert McNamar) 전 국방부 장관은 주로 조달 과정의 정보 개선을 위해 국방부의 시스템 분석 사용을 공식화했다. [3] 냉전 기간 동안 전체 전역 작전을 평가하기 위해 통합 모델(예: TACWAR(역주: Tactical Warfare Model) 및 CEM(역주: Concept Evaluation Model))이 개발되었다. [4] 이들은 지상군의 소모와 이동을 표현하고, 공군이 제공하는 지원에 대한 간단한 계산을 보충하였다. [5] 일부 현재 작전 모델(예: JICM(역주: RAND가 개발한 글로벌 분석 및 워 게이밍 시스템) 및 STORM(역주: Simulation Testing Operations Rehearsal Model))은 정교한 상호 작용을 통합하고 강제적인 의지를 사용할 수 있다. 그러나 모든 결과는 비공개이고 한 번만 실행되므로 공개 토론 및 민감도 분석에 적합하지 않다.
미래 교전 모델링은 시스템 분석이라는 우산 아래에서 수행될 수 있지만, 학계에서는 일반적으로 작전 분석의 프레임워크에서 수행된다. 작전 분석은 “군사 작전에 대한 질문에 답하기 위해 불확실성을 관리하기 위한 모델과 기법을 사용하는 방법”이다. [6] 작전 분석은 지난 수십 년 동안 많은 학자들에 의해 실행되었지만, 최근에는 레이첼 테콧(Rachel Tecott)과 앤드류 홀터먼(Andrew Halterman)에 의해 공식화되었다. [7] 작전 분석의 본질은 시나리오를 구체화하는 것이며, 과거 데이터에 기반한 모델을 수립하고, 모델을 돌리고, 변경에 대한 민감도 분석을 하는 것이다. 작전 분석은 특히 특정 군사 임무에 성공하기 위한 특정 투입 전력의 적정성과 같은 충분성 문제를 연구하는 데 적합하다. [8]
보다 넓게 보면 이러한 불확실성과 기타 불확실성을 해결하기 위해 더 광범위한 순 평가 프레임워크를 지지한 코헨과 특정 운영 분석을 평가하기 위해 작전 분석을 사용할 것을 지지한 존 미어샤이머(John Mearsheimer) 및 배리 포즌(Barry Posen) 사이의 논쟁에 이러한 어려움은 영향을 주었다. [9] 이상적인 것은 교전 분석이 작전 분석의 엄격함과 투명성을 인간의 의사 결정과 결합하는 것이다. 이것을 하는 한 가지 방법이 워게임이다.
서로 다른 목적을 위한 서로 다른 워게임
워게임은 오랜 역사를 가지고 있지만, 분석과 군사적 의사결정과의 관계는 여전히 미흡하다. 워게임은 위기 처리에서 지역 분쟁에 이르기까지 안보 문제를 조사하기 위해 대학, 싱크탱크, 정부 기관에서 교육 및 연구 도구로 점점 더 많이 사용되고 있다. [10]
정책 분석에서 워게임의 사용을 늘려야 한다는 요구에도 불구하고, 그러한 사용법이 어떻게 보여야 하는지 그리고 그것이 국가 안보 논쟁에 어떻게 가장 도움이 되는지 불분명한 경우가 많다. [11]
워게임의 유용성에 대한 현재의 논쟁은 게임의 목적에 쏠려 있다. 실험적인 워게임은 특정한 맥락에서 인간의 의사 결정을 더 잘 이해하는 것을 목표로 한다. 교육 워게임은 군사 및 정치 엘리트를 위한 의사 결정 시뮬레이션을 발전시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로, 분석적 워게임은 정책에 보다 개선된 정보를 제공하기 위해 군사적 문제를 분석하는 것을 목표로 한다. 이러한 각 경로는 본 프로젝트가 따라야 할 경로를 보여준다.
실험적 워게임은 정치학자들이 특히 국제 관계에서 의사 결정 과정을 연구하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 실험에 대한 정치학의 강조와 국제적인 워게임의 미시적인 과정을 이해하려는 욕구는 실험적인 워게임의 탐구로 이어졌다. [12] 예를 들어, 에릭 린-그린버그(Erik Lin-Greenberg)는 드론이 격추되었는지 유인 항공기가 격추되었는지, 그리고 유인 항공기가 격추되었을 경우 조종사에게 무슨 일이 일어났는지를 다양하게 변화시키면서 일련의 워게임을 수행했다. [13] 핵심 변수를 조작하고 이어지는 토론을 기록함으로써 실험적인 워게임은 드론의 손실이 유인 항공기의 손실에 비해 확전에 더 영향을 미칠 수 있다는 것을 밝혔다.
교육적 워게임은 전쟁에서 지도자들이 의사결정을 할 수 있도록 준비되게 하는 것을 목표로 한다. 피터 펄라(Peter Perla)의 말에 따르면, “최고의 무기와 그것들을 능숙하게 사용할 사람들을 선택하는 것은 군과 국가의 주요 관심사이다. 워게임은 그러한 선택을 분류하는 데 도움을 주는 중요한 도구이다.”[14] 다른 공식에서 펄라와 맥그래디(McGrady)는 워게임의 강점은 “개개의 참가자들이 그들의 경험을 게임에 내면화하는 데 더 개방함으로써 그들 자신을 변모할 수 있는 능력”이라고 했다. [15] 프란시스 J. 맥휴(Francis J. McHugh)는 군 지휘관들에게 의사결정 경험을 제공하는 워게임과 의사결정 정보를 제공하는 게임을 세분화해야 한다고 주장했다. [16] 예를 들어, 나폴레옹 전쟁에 관한 게임을 하는 것은 동시대의 군 지휘관들에게 미래에 싸워야 할 전쟁에 대한 의사결정 정보를 제공하지 않고도 의사결정 경험을 제공할 수 있다. 따라서 교육 워게임은 의사결정 경험을 제공하는 데 초점을 맞춘 “체험형” 게임과 의사결정 정보에 초점을 맞춘 “현재 작전 지향형” 게임으로 세분될 수 있다. [17] 그럼에도 불구하고 교육용 워게임은 워게임을 분석 도구로 사용하는 것보다 플레이어의 자기 계발을 대체로 선호한다.
마지막으로, 분석 워게임은 분석할 수 있는 특정 문제에 대한 데이터를 제공하기 위해 존재한다. 존 콤프턴(Jon Compton)은 이 접근법의 주요 지지자로, 워게임을 하는 사람들이 국가 안보 문제에 대한 분석적 소유권을 가질 것을 요구해 왔다. [18] 이를 위해, 그는, 분야별 전문가들이 검토하여 워게임 설계에서 사용하는 증거 기반 모델을 구축하는 분석 아키텍처를 주장한다. [19] (작전 분석에 사용되는 시각에서) 국방부에서 실시하는 대부분의 워게임에서는 정량적 모델을 사용하지 않고 있었으며, 국방부의 워게임 커뮤니티 내에서 약간의 논쟁을 불러일으켰다. [20]
워게임에 대한 지금의 논쟁 핵심은 교육용 워게임이 국가 안보 기업에 분석적 워게임보다 더 도움이 되는지에 있다. “테이블에 한 무리의 남자들이 둘러앉아” 양측은 서로 워게임을 비난하며, 앞으로 방향에 대해서도 의견이 다르다. [21] 펄라는 워게임, 분석, 군사 훈련을 통합하여 현대 전투와 관련된 의사 결정, 데이터, 행동을 규명하기 위한 “순환 연구”의 개념을 발전시켰다. [22] 즉, 워게임은 문제를 제기하고 이는 군사 훈련과 수학적 분석을 통해 탐구되어야 하는 것이다. 워게임이 문제 분석을 전유할 수는 없지만, 문제를 가지고 있을 정책 입안자들에게 정보를 제공하기 위하여 훈련과 함께 동반 구성되어야 한다고 펄라와 공동 저자들은 반복해서 주장했다. [23] 펄라와 함께 맥그래디(McGrady)는 워게임이 분석 방법이 아닌 스토리텔링 장치로서 가장 잘 기능한다고 주장한다. [24] 이에 대응하여 콤프턴(Compton)은 세미나 스타일의 교육 워게임을 자신의 방법론과 함께 가상으로 병기한 글을 썼다. [25]
본 보고서 저자들의 관점에서 보면 한 워게임의 목적을 다른 것들에 비교하여 우열을 논할 수 없다. 문제는 워게임이 어떤 목적을 위해 설계되었지만 다른 목적을 위해 사용될 때 발생한다. 그런 논쟁은 전적으로 오해의 문제가 아니다. 참가자들을 교육하기 위해 고안된 워게임이 분석을 위해 사용될 때 그것은 헛된 노력과 잘못된 결론을 초래한다. 일부 워게임가들은 워게임이 특정한 목적을 달성할 수 없다고 믿는다. 이러한 의견 차이에도 불구하고, 모든 사람들이 워게임의 구조를 프로젝트의 목적에 맞추는 것이 워게임 노력의 핵심 단계라는 것에는 동의한다.
분석적 워게임의 원칙
본 프로젝트의 목적은 중국에 의한 재래식 타이완 침공의 역학을 분석하기 위한 것으로 CSIS는 콤프턴(Compton)의 분석적 워게임 접근법을 따르려 노력했다. 본 프로젝트는 미래를 확실하게 예측하려는 것이 아니다. 그러나 게임 반복 횟수가 많고 시나리오가 다양하며 증거 기반 규칙에 따른 판정을 하고 있으므로 정책 입안자와 대중은 전투 역학 및 정책 선택에 대한 의사 결정에 있어 본 게임의 산출물을 사용할 만큼 합리적일 것이다.
본 워게임은 작전 분석 방법을 분석 워게임에 대한 콤프턴(Compton)의 제안과 통합했다:
판정을 결정하는 증거 기반 모델을 만들기 위해 다양한 방법을 사용했다
작전 검토를 위하여 다영역에 걸쳐 여러 모델을 통합했다
피아의 전략을 변화해 가며 많은 회차를 수행했다
결과에 미치는 영향을 검토하기 위하여 다양한 핵심 가정을 변화시켜 보았다
플레이어를 활용하여 사람의 의사 결정을 반영하고, 많은 가능한 경로를 탐색하며, 시나리오 결과에 다양성을 주었다
워게임을 더 광범위한 분석에 적용했다.
역사적 방법 및 Pk
s 방법을 이용한 증거 기반 규칙 생성
분석적인 워게임이 예상을 만들어내는 데 가장 중요한 요소는 규칙이 경험 데이터에 기초하는 것이다. 학생들에게 전략을 가르치기 위해 교육 워게임의 규칙이 현실과 일치할 필요는 없다. 그러나 규칙은 분석적인 워게임에 현실을 모델링하는 방법이다. 위에서 언급했듯이, 21세기 전쟁의 실제 사례가 부족하기 때문에 완전히 확실한 규칙을 만드는 것은 불가능하다. 그러나 물리적 제약과 운영 현실을 인식하는 엄격한 모델링을 기반으로 하는 워게임은 분석적으로 유효한 통찰을 가능하게 할 것이다.
모델을 만드는 데에는 역사적 방법과 Pks의 방법이라는 두 가지 광범위한 접근법이 있다. 본 프로젝트는 두 가지를 모두 사용했다.
역사적 방법은 적절한 수준의 분석에서 과거의 군사작전에서 유추하여 향후 군사작전의 결과를 모델링한다. 예를 들어 미래의 일어날 교전에서 항공기의 일일 소티 비율을 예측하기 위해 사막의 폭풍(역주: Desert Storm, 이라크 전의 암호명)으로부터 항공기의 일일 소티 비율을 사용하거나 플레이어가 과거의 진군 데이터에 기초하여 육상 병력의 이동률을 결정하도록 허용하는 것 등이 될 수 있다. 이 접근법은 작전 분석과 상업적 워게임 모두에서 인기가 있다. 더니건(Dunnigan)은 펄라에 대한 서문에서 “기본적으로 과거의 경험(역사)에 주의를 기울이고 바둑알을 가야 할 곳으로 놓으면 좋은 게임을 얻을 수 있다”라고 주장한다. [26] 그러나 역사는 스스로 설명할 수 없으며, 유추는 오해의 소지가 있다. 핵심 질문은 배리 포센(Barry Posen)이 제기한 것이다. “이것은 어떤 경우인가?” 예를 들어, 평원을 가로지르는 기계화된 군대에 의한 역사적 돌파 작전에 기반하여 도시 지형에서 격렬한 전투를 하는 보병 부대의 진격 속도를 모델링하는 것은 부적절할 것이다.
Pks 방법은 무기 시스템에 확률과 가치를 할당하고 이러한 능력을 적절한 수준까지 집계하여 향후 군사 작전의 결과를 모델링한다. “Pks”는 이론적 무기 효능의 일반적인 척도인 ‘살상률’을 의미한다. 모든 군사작전은 적 탐지, 무기 사용, 타격 결과 등 미시적 차원의 무한한 상호작용의 결과다. 모든 상호작용을 모델링할 수는 없지만, Pks의 방법은 주요 무기의 가능한 효과와 그 효과를 모델링하려 한다. 이것은 지상 전투보다 항공, 해군, 미사일 전투에 더 적합하다. 탐지 가능성, 무기 타격 및 무기 효과에 대한 데이터는 과거 데이터 또는 무기 테스트 데이터에서 얻을 수 있다. 더 나은 증거가 없는 경우 관련 분야 전문가로부터 가치를 얻을 수 있다. 이러한 확률은 개별적으로 계산하거나 누적 “살상률” 즉 Pk로 집계할 수 있다. 이러한 값을 사용하여 연구자는 개별 상호작용을 모델링한 다음 이러한 상호작용의 결과를 분석을 위한 적절한 수준으로 집계한다(예: 개인 교전, 두 항공기 간의 교전 또는 편대 간 교전). 미국 해군 전쟁 대학에서 진행된 게임들은 폭격기와 함포를 사용한 실제 테스트에서 파생된 “타격률”을 모델링한 다음, 이 모델들을 더 큰 작전용 워게임에 포함시킴으로써 이 문제를 해결했다. [27]
역사적 방법과 Pks의 방법은 모두 장단점이 있다. 예를 들어 전차대대가 전차의 최대 속도에 따라 전진하도록 설정하는 것은 기갑부대를 조직하고 지휘하는 것이 매우 어렵다는 작전 현실을 무시하는 것인데 역사적 방법은 모델이 작전 현실을 설명하는 데 좋은 역할을 한다. 역사적 방법은 적절한 수준의 분석에서 예상 타당한 값을 얻음으로써 종합한다는 문제와 불명 요인을 다룬다. 대조적으로 Pks의 방법은 이러한 작전 요소를 처리하려면 매우 어렵고 사기와 갈등과 같은 정량화 할 수 없는 요소를 설명할 수 없다. 그러나 역사 방법은 무기, 기술, 상황의 변화나 과거 상응하는 사례가 부족한 경우에 적용하기 어렵다; 대조적으로, Pks의 방법은 이 분야에 뛰어나다. 예를 들어, 역사적 방법을 적용하려 했을 때 방어 태세 중인 목표물에 대해 대규모 정밀 유도 전술 탄도 미사일을 공격한 역사적 선례는 없다. Pks 방법은 단일 탄도 미사일 발사의 역사적 사례와 요격에 대한 테스트 데이터로부터 상위 레벨로 묶어가며 추정해 갈 수 있다. 이렇게 방법들의 장단점이 여러 가지라는 것은 연구자들이 각각을 적절히 인식하고 사용해야 한다는 것을 의미한다. [28]
대함 미사일 요격 대함 순항미사일은 얼마나 잘 목표물을 타격하는가? 본 프로젝트는 역사와 Pks의 방법을 결합하여 엄격하고 증거 기반의 규칙을 생성한다.
첫째, 사막의 폭풍 작전에서의 미사일 공격을 근거로, 프로젝트 팀은 15퍼센트의 미사일이 발사에 실패하거나 다른 원인으로 오작동할 것으로 추정한다. [29]
프로젝트 팀은 방어자들이 요격을 하기에 충분한 사전 경고를 받을 것이라고 가정한다. 지구의 곡률로 인하여 15미터 마스트에 달린 레이더가 배에서 20 킬로미터에 접근할 때까지 미사일이 바다 위 5미터를 스치듯 날아오는 것(역주: 시 스키밍)을 볼 수 없다. 전술적 상황에 따라 방어함은 초기 탐지를 돕기 위해 공중조기경보기나 헬기를 이용할 수도 있다. 본 프로젝트는 이러한 초기 탐지가 승무원들에게 경고를 주기에는 충분하지만, 방어자들은 시속 2,400km로 이동하는 초음속 크루즈 미사일에 대해 단 한 번의 교전 기회만을 가질 수 있다고 판단한다. [30] 그들은 각각의 들어오는 미사일에 대해 두 대의 요격 미사일을 일제 발사할 것이다. [31]
프로젝트팀은 또 방어군이 발사한 각 요격 미사일이 공격해 오는 대함 순항미사일에 명중할 확률이 70%에 달하는 것으로 추정하고 있다. [32] 이 숫자는 다양한 출처에서 지지를 받지만, 저자들은 낙관적 견해라고 생각한다. 한 회차 사례는 미사일 요격이 효과적이지 않을 경우 어떤 일이 일어날지를 탐구한다. 각 초음속 대함 순항미사일에 두 개의 요격 미사일이 동시 발사되면 최소한 한 개의 요격미사일이 성공할 확률은 91%다. [33]
다음으로 대함미사일의 10%가 유도 실패를 경험할 것으로 본 프로젝트는 추정하고 있다. 이 10퍼센트의 미사일 실패율은 대함 순항미사일의 8.7퍼센트가 무방비 상태인 민간 목표물을 놓친 역사적인 기록에서 가져온 것이다. [34]
마지막으로, 종말 요격과 전자전은 요격을 하지 않은 군함에 대한 과거 공격 기록을 기반으로 할 때 조합하면 70%의 효과가 있을 것으로 본다. [35]
본 프로젝트는 이러한 확률을 게임 플레이를 위한 테이블로 집계한다. 이는 15%의 실패와 91%의 요격 성공 확률, 70%의 종말 방어와 전자전 효과, 10%의 미스율을 합친 것이다. 또한 공격자가 치명적인 오류(예: 목표물 위치 오류)를 범했을 확률 5%와 수비가 치명적인 오류(예: 조기경보기가 뜨지 않았거나 승무원이 제때 대응하지 않음)를 범했을 확률 5%의 두 가지 편차치(fat-tails)를 추가한다.
그러면 아래 표가 생성된다. 초음속 순항미사일 25발을 발사할 때마다 20개의 주사위를 테이블에 대고 굴려 함선에 명중하는 미사일의 수를 결정한다.
표 1: 초음속 대함 크루즈 미사일 요격
20개 주사위 확률 30% 35% 15% 10% 5%
1-6 7-13 14-17 18-19 20
적중 회수 0 1 2 3 파괴
중국 H-6 폭격기 24대가 알레이버크급(Arleigh Burke-class) 구축함 2척과 타이컨더로가급(Ticonderoga-class) 순양함 1척으로 구성된 미국 해상 작전 그룹을 향해 총 96기의 YJ-12 초음속 대함 순항미사일(각 25기의 미사일 일제 사격을 4 차례로 묶은 것)을 발사하는 간단한 시연이다. [36] 4개의 20면 주사위를 굴리면 13, 3, 15, 2가 나온다. 테이블을 참조하면 미사일 3발이 방어망을 뚫고 미국 함정에 명중한다. 프로젝트 팀이 무작위로 목표물을 지정하자, 이번에는 각 함선에 한 발씩 명중하게 되었다. 이 미국 해상 작전 그룹은 모든 함선이 침몰하거나 임무 수행이 불가능한 상태가 되어 전투를 제대로 수행하지 못했다. 이것은 낙관적인 가정을 사용하더라도 수상함을 방어하는 것이 매우 어렵다는 것을 잘 보여준다.
Pks 방법이든 역사적 방법이든, 이러한 모델은 전투에 대한 발생 가능한 규칙에 대한 근거를 제공할 수 있다. 예를 들어, 항공기 2개 중대의 결과 모델은 게임에서 동일한 전투에 대한 가능한 결과표를 만드는 데 사용될 수 있다. 가능한 결과표는 과거를 통틀어 전투 결과의 편차치(the fat-tailed) 특성 때문에 결정론적 결과보다 선호된다. 이 글 전반에 걸쳐 모델과 그들이 워게임에서 규칙을 결정한 방법의 예를 보였다. 작전 분석을 위한 대부분의 모델은 워게임에 적합한 수준으로 집계(또는 세분화)되기만 하면 된다. 그러한 형태에서 워게임은 분석을 위한 적절한 방법으로 이러한 모델들을 상호 작용시키는 역할을 할 수 있다.
모델 간 영향
모델링의 투명성을 통해 관찰자는 모델을 검토하고 검토할 수 있지만 어느 정도의 단순화가 필요하다. [37] 이는 단일 영역을 모델링할 때(예: 지상 작전 또는 공중전) 또는 다양한 참여 영역이 제한적일 때(예: 선박 공격에 이어 방음 장벽을 통과하는 잠수함 작전) 달성하기가 더 쉽다. 참여 유형의 다양성이 증가함에 따라 모델의 복잡성이 기하학적으로 증가할 수 있으며, 명확한 설명과 검증의 어려움은 비례적으로 증가할 것이다. 이는 전략 또는 특정 과업에 대한 자산 할당이 모델 “실행” 과정 전체에 걸쳐 일정하게 유지되는 경우에도 해당된다.
단일 작전 내에서 운영 메뉴를 모델링할 때 하위 루틴의 수가 증가할 뿐만 아니라 의사 결정 규칙도 증가한다. 단일 유형의 상호 작용을 모델링할 때 모델이 리소스를 새 작업에 재할당할 필요가 없을 수 있다. 제공권 작전을 모델링할 때, 예를 들어 전투기는 모델 “실행” 기간 동안 제공권 과제(예: 공격적 대공)에 할당된 상태를 유지한다. 두 가지 중복 과제가 동시에 가능한 경우 모델은 단순 알고리즘을 적용할 수 있다. 따라서 앞의 예에서 모델은 항공 우위 전투에서 “기지 내” 항공기 수에서 2:1 이상의 우위가 달성될 때 추가 항공기는 지상 지원과 같은 다른 작업에 전념할 것이라고 가정할 수 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 수가 많아지면 복잡성을 빠르게 증가할 수 있으며, 이는 궁극적으로 투명성을 저하시킬 수 있다. [38]
이러한 문제를 고려할 때, 대부분의 작전 분석은 상위 작전의 중요 부분을 다루었다. 각 병사들이 신는 부츠의 크기까지 자세하게 작전을 모델화 하는 것도 가능하겠지만, 그러한 수준까지 복잡하게 한다고 해서 더 넓은 전역의 과정을 더 밝혀줄 것 같지는 않다. 그러나 정밀도는 정확도와 같지 않다. [39] 모델 설계자는 정확성을 요구하는 영역과 약식으로 처리할 수 있는 영역을 식별하기 위해 그들 자신의 판단과 문헌에 의존한다. 이러한 영역이 식별되면 차례로 모델링할 수 있다. 예를 들어 RAND의 미-중 군사 스코어 카드는 더 큰 미중 경쟁의 10가지 중요한 측면을 다루는 장을 포함하고 있지만, 그것들을 종합적인 전체로 엮으려고 시도하지는 않는다. 학계에서도 중국이 미국의 이른바 ‘임박한 위협 (pacing threat) ‘임에도 불구하고 아시아 전쟁의 개별 측면을 모델링하려는 시도는 여러 차례 있었지만 전체 교전을 모델링하려는 시도는 없었다. 워게임은 이러한 전체론적 모델링에 도움이 될 수 있다.
물론, 워게임은 본질적으로 다른 모델을 필요로 하지 않는다. 기본적인 워게임은 플레이어가 한 가지 유형의 항공기만 제어하도록 할 수 있을 수 있다. 모든 항공기가 유사할 필요는 없지만 동일한 모델 프레임워크 내에서 작동해야 하며, 이는 다른 유형의 항공기가 만날 때 발생하는 소모율을 규정해야 한다.
그러나, 그러한 기본적인 워게임은 선택된 부분들이 교전의 중요한 부분들일 때만 적절하다. 지대공 미사일(SAM)은 현대 공중전의 중요한 요소이다. 지대공 미사일을 고려하지 못한 워게임이나 모델은 불완전하다. 크게 보아 이동식 함대공 미사일의 기능을 하는 주요 전투 요소들도 마찬가지이다. 그러나 수상 및 육상 전투 요소들을 포함한다면 다른 지상 전투기, 잠수함, 대함 미사일 등 이들을 유인할 수 있는 주요 방법도 포함되어야 한다. 이는 수십 개의 모델이 상호 작용해야 하는 복잡한 시스템을 다루어야 한다.
분석적 워게임은 모델이 지능적인 방식으로 상호 작용할 수 있도록 한다. 모델 기반 규칙은 항공기 편대가 지대공 미사일 지역으로 비행할 때부터 잠수함이 수면 선박을 격침할 가능성에 이르기까지 다양한 상호 작용의 결과를 판단할 수 있는 근거를 만든다. 판정 시나리오를 생성하는 특정 사건들은 인간 플레이어의 지능적인 의사 결정에서 나온다. 전체 전쟁을 모델의 앙상블로 시뮬레이션하려 하면 인간이라면 엄청난 실수로 볼 행동에서 초래되는 극단적인 결과를 보게 될 것이다. 예를 들어, 항공기가 보유한 가장 장거리 무기로 함선을 공격하는 반면, 함선은 가장 장거리의 무기로 자신을 방어하는 모형을 만들 수 있다. 어느 시점에서, 항공기는 장거리 미사일이 고갈되는 반면, 선박에는 장거리 미사일의 상당한 재고가 남아있을 것이다. 모델의 논리를 기계적으로 따르면 항공기가 함정에게 몰려 완전히 전멸한다. 워게임을 하는 지능이 있는 인간 플레이어는 항공기를 다른 목표물로 방향을 바꿀 것이다. 워게임은 이러한 상호 작용을 어느 정도 확인할 수 있게 해 준다. 또한 분석적 워게임은 교전 모델링에 대한 접근에 있어 본질적으로 모듈 식 접근 방식으로 유연성을 제공한다. 게임 규칙을 형성하는 작전 연구(역주: the operations research, 2차 대전 당시 문제 해결을 위해 각 분야 전문가들이 모여 브레인스토밍을 하며 해법을 찾은 데서 비롯한 것으로 현재는 산업 공학의 한 주요 분야가 되어 있다)에 따라 문헌에서 중요하다고 생각하는 요소에 대해 더 많은 모델을 만들 수 있다.
모델 간의 이러한 상호 작용 결과는 분석가가 정성적 판단을 내릴 수 있는 데이터를 제공한다. 예를 들어, 공대공 전투는 다양한 지리적 영역에서 해상 순찰기(MPA)가 직면하는 위험 수준을 결정함으로써 대잠 초계(ASW)에 영향을 미친다. 공대공 전투가 한쪽에서 제대로 진행되지 않으면 해상순찰기 적용 범위가 줄어들어 대잠 초계 노력이 그에 따른 어려움을 겪을 수 있다. 정량적 결과는 한 영역이 다른 영역에 미치는 영향에 대한 정성적 판단의 기초를 제공한다. 엄격하고 투명한 모델이 지능적인 방식으로 상호 작용할 수 있는 방법을 제공함으로써 워게임은 분석에 귀중한 도움을 제공한다.
전략 다양성 검증을 위한 회차(Iteration)
모델링에서 종종 간과되지만, 전투 결과에 대한 어떠한 논의도 각 지휘관의 전략을 무시할 수 없다. 예를 들어 1939년부터 1940년까지 프랑스군은 전차를 포함한 병력과 장비에서 독일군을 압도했다. 그러나 독일군이 아르덴 강을 남쪽으로 돌파하면서 영국군과 프랑스군은 북쪽으로 이동했다. 그 결과 프랑스군은 포위되었고 결국 프랑스군은 패배했다. 지휘가 매우 중요하다. 프랑스가 함락된 지 몇 달 후, 독일의 자체 계획은 영국 전투에서 통하지 않았다. 루프트바페(역주: Luftwaffe, 독일 공군)는 영국 공군보다 수적으로 우세했지만, 루프트바페 지휘관들은 영국의 레이더 기지와 항공 지휘 및 통제의 중요성을 인식하지 못했다. 결과적으로, 그들은 그들의 우위를 공군의 우위로 전환할 수 없었다.
최근의 사례들도 부족하지 않다. 러시아와 우크라이나 사이의 전쟁에서, 러시아는 더 크고 현대화된 군대를 포함하여 많은 초기 이점을 누렸다. 그럼에도 불구하고, 키예프 점령을 포함한 러시아의 초기 침공 계획은 전력의 기량을 크게 초과했다.
가능한 결과 전체를 개발하는 것은 불가능하지만, 가장 가능성 있고 그럴듯한 상호작용에 초점을 맞추는 것은 분석적으로 깊이 있고 유용한 결과 세트를 만들 수 있다. 이렇게 많은 모델이 상호 작용하기 때문에 방대한 컴퓨팅 노력 없이는 가능한 모든 의사 결정 지점을 철저히 탐색할 방법이 없다. 심지어 체스도 32개의 조각과 64개의 가능한 위치를 가지고 있음에도 불구하고 최소 1,0120개의 게임이 가능하다. [40] 가능한 결과 분포를 보기 위해 가능한 모든 결정을 탐색하여 일련의 모델을 철저히 분석하는 것은 먼 미래에나 가능할 것이다. 마찬가지로, 알파스타(역주: AlphaStar, 스타크래프트 2를 실행하는 AI로 2019년 8월 그랜드 마스터 자격을 받았다)와 같은 수백만 번의 회차를 통해 게임을 하도록 컴퓨터를 훈련시키는 유망한 노력들이 있다. [41] 단기적으로 더 그럴듯하지만, 이러한 노력들은 여전히 전문 프로그래머들의 대규모 팀을 필요로 한다. 정부의 집중적인 노력이 없다면, 이런 연구는 불가능하다.
그러나 회차를 통해 가장 그럴듯한 플레이 라인 중 일부를 탐색할 수 있다. 본 프로젝트는 많은 다른 플레이어들이 게임 회차에 참여함으로써 이러한 그럴듯한 플레이 라인을 만들어냈다. 체스의 예를 계속하자면, 10,120개의 가능한 게임이 있을 수 있지만, 대부분은 여왕을 졸에 빼앗기는 것과 같은 터무니없는 결정을 한다. 게다가, 가능한 많은 기회들이 있지만, 거의 모든 경쟁력 있는 기회들은 차 또는 포의 움직임과 중앙을 제압하려는 노력을 한다. 반복적인 워게임의 목표는 가능한 모든 결과를 철저히 탐구하려는 것이 아니라 지능적인 의사 결정에서 비롯되는 주요 경기 라인을 평가하는 방법으로 보아야 한다.
워게임의 여러 회차에 걸쳐 다양한 전략은 그럴듯한 전략 간의 가능한 상호 작용에 대한 데이터를 생성한다. 하나의 워게임은 최선이 아니었던 전략을 선택했기 때문에 문제의 전반적인 윤곽을 보여주지 못할 수 있다. 예를 들어, 본 프로젝트 워게임의 한 번의 회차에서, 중국 플레이어가 타이완을 침공하면서 동시에 그들의 해안선을 방어하는 전략을 선택했는데, 중국 침략 함대는 1 라운드(역주: 3.5일) 만에 파괴되었다. 만약 그것이 처음이자 유일한 워게임이었다면, 매우 잘못된 결론에 도달했을 것이다. 서로 다른 중국 전략을 사용한 시나리오를 반복적으로 재생한 결과, 1 라운드에 파괴된 중국 함대 케이스는 특이한 경우라는 것을 알 수 있었다. 중국이 선택할 수 있는 다른 많은 전략들은 중국에게 훨씬 더 유리한 결과로 이어질 것이다. 이 사례는 단일 시나리오의 통찰력이 특정 전략에 잘못 기반하지 않도록 여러 전략을 시도하는 회차(iteration)의 중요성을 보여주었다.
외부 플레이어를 참여시키는 것의 또 다른 이점은 그들이 주요 연구자들은 생각하지 못했던 새로운 전략을 시도할 것이라는 것이다. 워게임 제작자들은 몇 가지 전략을 시도한 다음 시나리오의 최고의 플레이를 대표한다고 믿는 ‘부분 최적(역주: local optimum, 전체 최적이 아닌 상당한 경우의 최적을 말한다)’에 머물기 쉽다. 외부 플레이어들은 게임 방법에 대한 자신만의 아이디어로 게임 플레이에 변이를 주입한다. 유전자 돌연변이와 마찬가지로, 이러한 새로운 아이디어들의 대부분은 별 성과를 내지 못한다. 그러나 일부는 성공적이고 최고의 플레이에 대한 발전을 가져온다. 일부는 (J. Peter Scoblic과 Philip E. Tetlock 이 제안한 방식으로) 추가 연구와 새로운 시나리오의 설계가 필요했다. [42] 이러한 변이, 회차 및 정제 과정은 워게임의 가능하고 그럴듯한 결과의 단초를 탐색하는 데 도움이 된다.
불확실성 탐색을 위한 핵심 가정의 변경
미래 분석은 결과가 가정의 변화에 얼마나 민감한지 탐구해야 한다. 예를 들어, 전쟁은 여러 방식으로 시작된다. 대부분의 전쟁은 위기 상황이 선행되지만, 방어자가 놀라 군대 동원을 주저하면, 이것은 후속 작전에 극적인 영향을 미칠 것이다. [43] 정치적 요인은 종종 독일군이 벨기에를 침공했을 때 영국군이 개입할지 여부와 같은 여러 방향으로 이어질 수 있다. 주요 불확실성을 탐구하지 않는 분석은 사상누각이 될 위험이 있다. [44]
주요 변수에 대한 서로 다른 가정을 가진 서로 다른 시나리오에서 워게임을 반복하면 민감도 분석이 가능하다. 여기서 변수는 주어진 가정 하의 분석에 대하여 영향을 줄 것으로 보이는 조건이다. 본 연구는 작전 분석이 특정 시나리오를 따라 시작되는 것처럼 각 변수에 대한 일련의 가정들을 하나의 시나리오로 취급한다. 예를 들어, 중국이 작전상 기습에 성공하는 타이완 침공과 작전상 기습을 달성하지 못하는 침공은 서로 다른 시나리오이다. 변수에 대한 가정이 변경되면 새로운 시나리오가 생성된다. 미사일 방어가 동작하는 기습 작전은 미사일 방어가 작동하지 않는 기습 작전과는 다른 시나리오이다.
변수 선택은 게임의 목적을 반영해야 한다. 예를 들어, 대안 전력 구조를 서로에 대해 테스트하도록 설계된 “미래 워게임(Futures Wargame)”에서는 동일한 시나리오를 두 가지 회차 – 이른바 미 국방부 기록에서 프로그램으로 추정한 전력 구조와 전문가와 장교가 수개월에 걸쳐 선택한 또 다른 전력 구조 – 를 실행했다. [45] 따라서, ‘미래 워게임’에서는 전투 순서와 관련이 없는 게임의 모든 요소는 최대한 한 동등하게 유지되어야 한다. [46] 그러나 다른 연구 주제를 탐구하는 분석적 워게임은 시나리오 간에 다양한 다른 가정을 필요로 한다.
하나의 시나리오로 워게임을 여러 번 반복한 다음, 시나리오를 변경함으로써 각 변수 변화의 중요성과 영향에 대한 추론을 도출할 수 있다. 프로젝트 팀은 이것이 실험적인 워게이머들이 목표로 삼는 인과적으로 확인된 발견으로 이어진다고까지 주장하지는 않는다. 그러나 특정 변수에 대한 가정 변경의 영향을 관찰할 수는 있다. 예를 들어, 일본이 미국의 기지 사용을 허용한다면, 기지를 거부하는 경우보다 결과가 미국에 더 유리할 가능성이 있다. 더 중요한 것은 미국의 본 기지 사용이 필리핀 기지 사용보다 결과에 더 많은 영향을 미치는가, 아니면 덜 미치는가? (예, 8장에서 논의한 바와 같이) 같은 이러한 불확실성의 상대적 중요성에 대해 연구자들이 더 나은 판단을 할 수 있도록 해준다는 것이다.
모든 변수의 모든 가능한 값을 모델링하는 것은 불가능하다. 프로젝트 팀이 이진수 값을 취할 수 있는 25개의 변수를 최종적으로 식별하면 225개의 가능한 조합 또는 약 3,350만 개의 시나리오가 발생한다. 분명히 이것은 인간의 분석 능력을 넘어선다.
변수의 선택은 이전 문헌이나 플레이 중에 도출된 통찰력을 통해 알 수 있다. 어떤 변수를 포함시킬 것인가 하는 문제는 역사적 유추를 하려는 노력과 같은 문제이다. 어떤 역사적 사례도 다른 사례와 100% 유사하지는 않지만, 가장 관련성이 높은 변수에서 충분히 유사하다면 추론이 가능하다. [47] 따라서 연구 대상 변수는 불확실하며 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 높다. 예를 들어, 본 프로젝트에서 이동하는 선박에 대한 JASSM(Joint Air-to-Surface Stepending Missile)의 효과가 여러 번 반복된 게임을 통해 게임 결과에 결정적인 요소임이 분명해졌다. 문헌을 면밀히 검토한 결과 이 효과는 분명하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 프로젝트 팀은 JASSM의 효과가 테스트해야 할 중요한 변수라고 결정했다.
게임 회차에 참여한 선수들로부터도 추가 변수가 나왔다. 그들은 도널드 럼즈펠드(Donald Rumsfeld) 전 국방장관의 “알 수 없는 미지의 것” 중 일부를 표면화했는데, 이는 게임 설계자들이 예상하지 못했던 요소들이다. [48] 워게임은 플레이어들 사이에서 핵심 변수에 대한 브레인스토밍을 촉진하여 이러한 “알 수 없는 미지”를 탐색하는 데 도움을 줄 수 있으며, 플레이어는 연구자들이 미처 생각하지 못한 중요한 변수를 포함하여 미래 시나리오를 형성하는 데 도움이 된다. [49]
인간 참가자들은 지능적인 결정을 내리고, 변이를 일으키고, 가정을 형성한다
사람이 참여하는 주요 이점은 가장 그럴듯한 게임 라인에 집중하는 것이다. 위에서 논의한 바와 같이, 게임의 모델, 변수, 결정의 수는 가장 강력한 컴퓨터조차도 게임의 모든 가능한 전쟁 흐름을 조사할 수 없게 만든다. 게임을 하는 사람들은 가장 유망한 행동 방침을 선택해야 한다. 그들은 실제 국가의 교리, 과거 유사한 작전, 그리고 그들 자신의 전략적 직관에 대한 지식을 바탕으로 이러한 노선을 선택할 수 있다.
한 가지 접근법은 게임 설계에 참여하는 핵심 플레이어 그룹을 정하는 것이다. 첫째, 그들은 워게임에 들어가는 무기 시스템과 능력에 가장 익숙해서 실수를 피할 수 있도록 도와준다. 실제 교전 경험이 있는 참가자들은 그들의 역량에 익숙할 것이기 때문에, 이것은 더 그럴듯한 플레이를 가능하게 한다. 둘째로, 핵심 참가자 그룹은 이전에 어떤 광범위한 행동 방침이 사용되었고 그들이 어떻게 상호 작용하는지 알고 있을 것이다. 이를 통해 부족하다고 판단된 플레이 라인을 반복하기보다는 더 유망하다고 판단된 플레이 라인에 반복적으로 초점을 맞출 수 있다. 마지막으로, 핵심 그룹의 플레이어들은 외부 플레이어들보다 훨씬 더 빠르게 회차를 돌릴 수 있다.
그러나 외부 참가자들은 두 가지 면에서 도움이 된다. 첫째, 위에서 논의한 바와 같이, 새로운 플레이어는 핵심 팀이 사용하는 전략에 변이를 일으킬 수 있다. 여러 번 반복한 후에 핵심 팀은 양쪽 모두에게 최선이라고 믿는 ‘부분 최적’의 전략에 정착하는 것이 일반적이다. 새로운 플레이어들은 핵심 팀이 직관적이지 않다고 생각하는 새로운 전략을 시도할 수 있으며, 게임을 ‘부분 최적’에서 ‘전체 최적’으로 흔들 수 있다. 그들의 의도를 게임 역학과 통합하기 위해, 프로젝트는 각 팀에 연구 팀 중에서 “작전 책임자”를 선발하여 제공했다. 둘째, 외부 참가자는 규칙의 기초가 되는 모델을 개선하기 위해 자신의 지식을 게임에 반영할 수 있다. 특히 각 게임 회차에서 외부 참가자 수가 적은 경우(2~4명)가 특히 그렇다. 이를 통해 각 참가자는 자신이 전문성을 가진 주제에 대해 심층적인 피드백을 할 수 있다. 태평양 작전 경험이 있는 몇몇 참가자들은 현재의 정책이 필리핀 해에 잠수함을 계속 주둔시키는 것이라고 지적했다. 따라서 본 프로젝트는 이러한 통찰력을 반영하기 위해 전투 순서를 조정했다. 이 피드백은 프로젝트의 기간 동안 규칙에 약간의 변경이 발생한다는 것(역주: 원래는 일관성을 유지하기 위하여 초기의 가정을 마지막까지 유지하기로 되어 있었다)을 의미한다. 그러나 이는 프로젝트 모델의 충실도가 높아짐으로써 보상된다.
워게임 결과 분석하기
모든 회차에서 발사된 미사일과 파괴된 항공기의 수는 분석 결과가 아닌 묘사 데이터이다. 이러한 실행 결과는 플레이어 구성 및 해당 게임 전에 했던 의사결정을 포함하여 상정 모델을 넘어서는 수많은 요소에 따라 달라진다. 예를 들어 타이완 지상군 역량에 대한 가정을 다르게 한 시나리오의 동일한 두 번의 회차를 예로 들어보자. 한 번의 회차에서 참가자들은 가능한 한 빨리 미사일 재고를 사용하기로 결정했지만, 다른 회차에서 참가자들은 재고를 보존하기로 결정했다. 이 차이는 타이완 지상군 역량의 변수에 대한 변화하는 가정과는 아무런 관련이 없다. 차이는 참가자들의 차이에 의해서만 발생하거나 심지어 같은 참가자들이지만 다른 것을 시도하기를 원할 수도 있다.
타이완의 지상군 전투력 변수가 미사일 소모 비율에 상당한 영향을 미친다고 단정하는 것은 말이 안 된다. 따라서 각 회차의 정량적 데이터는 미래에 대한 통계적으로 중요한 예측으로 보지 말고 프로젝트가 생성하는 워게임의 예시로 보아야 한다.
분석 워게임은 조사자들 사이에서 질적 통찰을 생성하며, 이는 분석 프레임워크에 위치해야 한다. 이 프레임워크는 일반적으로 사건의 조수와 흐름뿐만 아니라 변수에 대한 서로 다른 가정이 교전의 가능한 결과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 설명에도 초점을 맞춰야 한다. 결과에 미치는 영향과 값에 대한 신뢰도라는 두 가지 요인이 변수를 상대적으로 중요하게 만든다. 따라서 분석은 게임의 특정 결과보다는 변수의 일반적인 영향에 대해 설명한다. 드와이트 D 아이젠하워 대통령의 말을 빌리면 “워게임은 가치가 없지만, 워게임은 필수적이다” – 각 회차의 구체적인 결과는 미래 예측은 아니지만, 워게임의 과정은 교전을 분석하는 데 필수적이다.
그러나 분석적 워게임은 범위 밖에서 주장하거나 워게임의 통찰력과 모델링의 통찰력을 혼동하지 않도록 주의해야 한다. 타이완 침공의 결과에 대한 워게임이 타이완에 대한 중국의 통제가 일본의 방어에 미칠 작전 영향에 대한 통찰력을 제공한다고 분석 범위를 벗어나 주장할 수는 없다. 별도로, 중국이 일본의 모든 군사 비행장의 활주로를 파괴하기에 충분한 탄도 미사일을 보유하고 있을 가능성이 있다는 식의 그 어떤 통찰도 워게임에서 나온 것이 아니고 그것은 모델링과 모델링에 입력된 가정에서 나온다. 워게임의 분석적 통찰력은 가치가 있지만, 적절한 범위를 한정해야 한다.
[1] Eliot Cohen, “Net Assessment: An American Approach,” Jaffee Center for Strategic Studies, April 1990, 4, 10, https://www.inss.org.il/publication/net-assessment-an-american-approach/ .
[2] Paul K. Davis and Donald Blumenthal, The Base of Sand Problem: A White Paper on the State of Military Combat Modeling (Arlington, VA: Defense Advanced Research Projects Agency, 1991), 1, https://apps.dtic.mil/sti/citations/ADA255880 .
[3] Stephen Rosen, “Systems Analysis and the Quest for Rational Defense,” Public Interest no. 76 (Summer 1984): 3, https://www.proquest.com/scholarly-journals/systems-analysis-quest-rational-defense/docview/59916060/se-2 .
[4] TACWAR 및 CEM(Concepts Evaluation Model)은 모두 1970년대에 처음 개발되어 1990년대에 사용된 전역 수준의 전투 시뮬레이션 모델이었다. TACWAR는 Institute for Defense Analyses에서 개발했으며 CEM은 Center for Army Analysis에서 개발했다. 이들은 교전을 계산하기 위해 Lanchester의 법칙을 사용하는 쌍방 모델이었다.
[5] See, for example, Barry Posen, “Measuring the European Conventional Balance: Coping with Complexity in Threat Assessment,” International Security 9, no. 3 (Winter 1984/85), 47–88, doi:10.2307/2538587; and Joshua M. Epstein, Strategy and Force Planning: The Case of the Persian Gulf (Washington, DC: Brookings Institution, 1987).
[6] Rachel Tecott and Andrew Halterman, “The Case for Campaign Analysis: A Method for Studying Military Operations,” International Security 45, no. 4 (Spring 2021), 9, doi:10.1162/isec_a_00408.
[7] John J. Mearsheimer, “Why the Soviets Can’t Win Quickly in Central Europe,” International Security 7, no. 1 (1982): 3–39, doi:10.2307/2538686; Joshua M. Epstein, Measuring Military Power: The Soviet Air Threat to Europe (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1984); Barry R. Posen, “Measuring the European Conventional Balance: Coping with Complexity in Threat Assessment,” International Security 9, no. 3 (1984): 47–88, doi:10.2307/2538587; Joshua M. Epstein, “Dynamic Analysis and the Conventional Balance in Europe,” International Security 12, no. 4 (1988): 154–165, doi:10.2307/2538999; and Barry R. Posen, “Is NATO Decisively Outnumbered?,” International Security 12, no. 4 (1988): 186–202, doi:10.2307/2539002.
[8] Charles L. Glaser and Chaim Kaufmann, “What Is the Offense-Defense Balance and Can We Measure It?,” International Security 22, no. 4 (1998): 75, doi:10.2307/2539240.
[9] 논쟁에 대해 다음을 보라. Eliot A. Cohen, “Toward Better Net Assessment: Rethinking the European Conventional Balance,” International Security 13, no. 1 (1988): 50–89, doi:10.2307/2538896; and the response by Mearsheimer, Posen, and Cohen, John J. Mearsheimer, Barry R. Posen, and Eliot A. Cohen, “Reassessing Net Assessment,” International Security 13, no. 4 (1989): 128–79, https://www.jstor.org/stable/2538782
[10] 다음과 같은 대학 등에 수많은 새로운 워게임 조직이 설립되었다, Georgetown University Wargaming Society (established 2020); MIT Wargaming Working Group (established at the MIT Center for International Studies, 2019); King’s College Wargaming Network (established within the School of Security Studies, 2018); and the SAIS Wargaming Club.
[11] War on the Rocks. “Revitalizing Wargaming Is Necessary to Be Prepared for Future Wars,” December 8, 2015. https://warontherocks.com/2015/12/revitalizing-wargaming-is-necessary-to-be-prepared-for-future-wars/.; Reddie, Andrew W., Bethany L. Goldblum, Kiran Lakkaraju, Jason Reinhardt, Michael Nacht, and Laura Epifanovskaya. “Next-Generation Wargames.” Science 362, no. 6421 (December 21, 2018): 1362–64. https://doi.org/10.1126/science.aav2135; Hirst, Aggie. “States of Play: Evaluating the Renaissance in US Military Wargaming.” Critical Military Studies 0, no. 0 (January 9, 2020): 1–21. https://doi.org/10.1080/23337486.2019.1707497.
[12] 실험적인 워게임 방법론에 대한 최고의 정의와 논의는 다음을 보라. Erik Lin-Greenberg, Reid B.C. Pauly, and Jacquelyn G. Schneider, “Wargaming for International Relations Research,” European Journal of International Relations 28, no. 1 (March 1, 2022): 83–109, doi:10.1177/13540661211064090.
[13] Erik Lin-Greenberg, “Wargame of Drones: Remotely Piloted Aircraft and Crisis Escalation,” Journal of Conflict Resolution 66, no. 10 (June 2022), doi:10.1177/00220027221106960.
[14] Peter Perla, Peter Perla’s The Art of Wargaming: A Guide for Professionals and Hobbyists, Ed. John Curry (lulu.comSecond Edition, 2012), 21.
[15] Peter P. Perla, and ED McGrady, “Why Wargaming Works,” Naval War College Review 64, no. 3 (2011): 112.
[16] Francis J. McHugh, U.S. Navy Fundamentals of Wargaming (New York: Skyhorse, 2013).
[17] 이러한 구분은 미 해군 전쟁 대학의 워게임 핸드북에도 나와 있다: Shawn Burns ed., Wargamers’ Handbook: A Guide for Professional Wargamers (Newport, RI: United States Naval War College Wargaming Department, 2022), 4, https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/AD1001766.pdf .
[18] Jon Compton, “The Obstacles on the Road to Better Analytical Wargaming,” War on the Rocks, October 9, 2019, https://warontherocks.com/2019/10/the-obstacles-on-the-road-to-better-analytical-wargaming/ .
[19] “What Is Analytical Wargaming with Jon Compton,” YouTube video, posted by Georgetown University Wargaming Society, September 25, 2020, 1:36:11, https://www.youtube.com/watch?v=M-sENrcBPJY .
[20] 예로서 Peter Pellegrino는 모델을 사용하여 현실의 정량적 표현이 아니라 플레이어가 워게임과 상호작용하도록 하는 방법을 참조한다고 말한다. “Pellegrino: Modeling and Games,” YouTube video, posted by PAXsims, September 11, 2020, 2:03:50, https://www.youtube.com/watch?v=vNYPH0HBh3U . 그의 접근 방식이 옳지 않거나 도움이 되지 않는다는 것이 아니라 아래에서 논의되는 바와 같이 이 프로젝트의 목적에는 적합하지 않다.
[21] Peter Perla, “Now Hear This – Improving Wargaming Is Worthwhile—and Smart,” U.S. Naval Institute, January 1, 2016, https://www.usni.org/magazines/proceedings/2016/january/now-hear-improving-wargamingworthwhile-and-smart .
[22] Perla, Peter Perla’s The Art of Wargaming, 252
[23] Peter Perla et al., “Rolling the Iron Dice: From Analytical Wargaming to the Cycle of Research,” War on the Rocks, October 21, 2019, https://warontherocks.com/2019/10/rolling-the-iron-dice-from-analyticalwargaming-to-the-cycle-of-research/ .
[24] Ed McGrady, “Getting the Story Right about Wargaming,” War on the Rocks, November 8, 2019, https://warontherocks.com/2019/11/getting-the-story-right-about-wargaming/ .
[25] Jon Compton, “A Tale of Two Wargames: An Entirely Fictitious Tale of Wargaming Woe and Tragedy,” War on the Rocks, September 22, 2022, https://warontherocks.com/2022/09/a-tale-of-two-wargames-an-entirelyfictitious-tale-of-wargaming-woe-and-tragedy/ .
[26] James F. Dunnigan, in foreword to Perla, Peter Perla’s The Art of Wargaming, 9.
[27] Norman Friedman, Winning a Future War: Wargaming and Victory in the Pacific War (Washington, DC: Department of the Navy, 2019).
[28] 이에 대한 훌륭한 사례가 다음이다. Brian McCue, U Boats in the Bay of Biscay: An Essay in Operations Analysis (Bloomington, IL: Xlibris Publishing, 2008). McCue는 이 용어를 사용하지는 않지만 이 프로젝트에서 역사적 방법과 Pks 방법이라고 부르는 두 가지U 보트 검색 모델을 구성하고 기능을 설명하고 결과를 비교한다.
[29] A GAO report (GAO/NSIAD-97-134, 140) states that 282 of 307 attempted Tomahawk launches achieved flight. A separate report states that 35 of 39 (90 percent) of CALCMs achieved flight and proceeded to their targets (GAO/NSIAD-95-116, 24).
[30] 이는 탄도 미사일에 대해서도 마찬가지이다. 잠수함 발사 크루즈 미사일에 대해서 본 프로젝트는 ‘발사-확인-발사-발사’ 교리를 적용하여 방어자에게 두 번의 교전 기회가 있다고 보았다.
[31] 이 프로젝트는 접근오는 미사일을 감지하지 못하는 치명적인 실패 확률 5%의 편차 분포를 만들었다. Smith는 요격 시간 안에 공격해 오는 크루즈 미사일 탐지 기회 10%를 제공한다. 다음을 보라. Roy M. Smith, “Using Kill-Chain Analysis to Develop Surface Ship CONOPS to Defend against Anti-Ship Cruise Missiles,” Naval Postgraduate School, 2010, https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/ADA524758.pdf.
[32] 이지스 체계의 82% 효과에 대해서는 다음을 보라. “Ballistic Missile Defense Intercept Flight Test Record,” Missile Defense Agency, 2020, https://www.defense.gov/Portals/1/Interactive/2018/11-2019-Missile-DefenseReview/ballistic-missile-defense-intercept-flight-test-record-UPDATED.pdf; RAND 보고서에서는0.7로 추정한다, Walter L. Perry et al., Measures of Effectiveness for the Information-Age Navy: The Effects of Network-Centric Operations on Combat Outcomes (Washington, DC: April 2002), 34, https://www.rand.org/pubs/monograph_reports/MR1449.html; a wide range of .5-1.0 provided by JHUAPL, William G. Bath, “Overview of Platforms and Combat Systems,” Johns Hopkins APL Technical Digest 35, no. 2 (2020), 9, https://www.jhuapl.edu/Content/techdigest/pdf/V35-N02/35-02-Bath.pdf; a Naval Postgraduate School thesis, Smith, “Using Kill-Chain Analysis to Develop Surface Ship CONOPS to Defend against Anti-Ship Cruise Missiles”; and a .75 estimate in a Canadian analysis, Dale E. Blodgett et al., “A Tabu Search Heuristic for Resource Management in Naval Warfare,” Journal of Heuristics 9, no. 2 (March 2003): 158, doi:10.1023/A:1022525529778.
[33] The calculation does not distinguish between Standard-Missile 2, Enhanced Sea Sparrow Missile, and Rolling Airframe Missile.
[34] John C. Schulte, “An Analysis of the Historical Effectiveness of Anti-Ship Cruise Missiles in Littoral Warfare,” Naval Postgraduate School, September 1994, x, https://calhoun.nps.edu/handle/10945/27962 .
[35] 현대 해군은 자신을 방어하기 위해 요격기에 의존하지만 성공적인 전투 사용 기록은 미미한 것 같다. USS 미주리를 겨냥한 대함 미사일은 영국 구축함에 의해 요격되었지만 미사일이 파편에 의해 격파된 후에야 가능했다. JWH1975, “Missile Attack on Battleship USS Missouri,” Wwiiafterwwii, July 21, 2019, https://wwiiafterwwii.wordpress.com/2019/07/21/missile-attack-onbattleship-uss-missouri/ .
미사일로 대함 순항 미사일을 성공적으로 요격한 것은 USS 메이슨호뿐인 것으로 보인다. Sam LaGrone, “USS Mason Fired 3 Missiles to Defend from Yemen Cruise Missiles Attack,” USNI News, October 11, 2016, https://news.usni.org/2016/10/11/uss-mason-fired-3-missiles-to-defend-from-yemen-cruise-missiles-attack .
[36] H-6K/J에는 6개의 하드포인트가 있지만 이 중 2개는 전자 대응 포드로 사용될 가능성이 높다. 다음을 보라: H I Sutton, “China’s New Aircraft Carrier Killer Is World’s Largest Air-Launched Missile,” Naval News, November 1, 2020, https://www.navalnews.com/naval-news/2020/11/chinas-new-aircraft-carrier-killer-isworlds-largest-air-launched-missile/ .
[37] 모델이 더 복잡해짐에 따라 독자가 이해하는 데 더 힘이 들어 투명성이 떨어진다.
[38] Tecott와 Halterman이 토론했다, “The Case for Campaign Analysis.”
[39] Peter P. Perla, “Peter Perla on Prediction,” (presentation, Connections 2017, Quantico, VA, 2017), https://slideplayer.com/slide/14003660/ .
[40] Claude E. Shannon, “Programming a Computer for Playing Chess,” Philosophical Magazine 41, no. 314 (1950).
[41] “AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II,” DeepMind, January 24, 2019, https://www.deepmind.com/blog/alphastar-mastering-the-real-time-strategy-game-starcraft-ii .
[42] J. Peter Scoblic and Philip E. Tetlock, “A Better Crystal Ball,” Foreign Affairs, October 30, 2022, https://www.foreignaffairs.com/articles/united-states/2020-10-13/better-crystal-ball .
[43] Cancian, Coping with Surprise in Great Power Conflicts.
[44] 이 이슈에 대한 상세한 처리에 대해서는 다음을 보라: Paul K. Davis and Don Blumenthal., The Base of Sand Problem: A White Paper on the State of Military Combat Modeling (Santa Monica, CA: RAND Corporation, 1991), https://www.rand.org/pubs/notes/N3148.html .
[45] See, for example, “Air Force Plans Wargames, Tech Experiments to Flesh Out Arctic Strategy,” Breaking Defense, July 27, 2021, https://breakingdefense.com/2021/07/air-force-plans-wargames-tech-experimentsto-flesh-out-arctic-strategy/; and C. Todd Lopez, “Futures Wargame Exercise Prepares Army for 2030,” Military News, September 27, 2013, https://www.militarynews.com/peninsula-warrior/news/around_the_army/futures-wargame-exercise-prepares-army-for-2030/article_abb46b8f-0f72-58f1-a789-4da26323404b.html
[46] 워게임에서 동등하게 유지할 수 없는 일련의 요소는 플레이어이다. 비슷한 유형의 플레이어(예: 특정 배경의 중간 장교)를 선택할 수 있지만 각 게임에 동일한 플레이어를 참여시킬 수 없을 수 있다. 그리고 동일한 플레이어 집합이 두 번째 게임을 하기 위해 모집되는 경우 이전 경험에서 학습한 것이 결과에 영향을 미칠 수 있는 또 다른 요인 또는 변수가 된다.
[47] John Stuart Mill, A System of Logic, Ratiocinative and Inductive: Being a Connected View of the Principles of Evidence and the Methods of Scientific Investigation (London: Longmans, Green, and Company, 1882).
[48] “알려진 알려진 것”, “알려진 알려지지 않은 것”, “알려지지 않은 알려지지 않은 것”에 대한 럼스펠드의 구별은 당시에 가혹한 비판을 받았음에도 불구하고 시스템 분석에 뿌리를 두고 있었다. 전체 논의에 대해서는 다음을 보라. Donald Rumsfeld, Known and Unknown: A Memoir (New York: Sentinel, 2012). For a discussion of this typology, see U.S. Congress, House, “NASA Program Management and Procurement Procedures and Practices,” Hearings before the Subcommittee on Space Science and Applications of the Committee on Science and Technology, 97th Cong., 1st sess., June 24, 25, 1981, https://www.google.com/books/edition/NASA_Program_Management_and_Procurement/dRMrAAAAMAAJ?hl=en&gbpv=1 ..
[49] “Using Wargames to Battle Uncertainty by Peter Scoblic,” YouTube video, posted by Georgetown University Wargaming Society, May 30, 2021, 1:05:47, https://www.youtube.com/watch?v=95NsBUkf6DI .
