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KCTC훈련은 육군의 가장 실전적인 Live훈련으로 2018년부터 여단급으로 확대되었고, 훈련결과가 데이터로 저장된다. KCTC 데이터를 이용한 훈련결과 분석은 KCTC단과 외부 연구진에 의해서 진행되어 왔으며, KCTC단은 여단 단위로 훈련이 종료되면 사후검토를 통해서 분석하고, 외부 연구진은 여러 여단 훈련결과를 동시에 분석하여 전투결과에 미치는 주요 요인들을 분석하고 있다. 그러나 여러 훈련결과를 동시에 분석하는 기존 연구들은 모두 훈련결과 데이터만을 이용해 분석함으로, 훈련준비 과정이 결과에 어떤 영향을 주는지는 분석할 수 없었다. 훈련부대의 훈련준비 과정이 담긴 METL(Mission Essential Task List)이 23년도부터 KCTC단에 축적되었는데, 이 METL과 훈련결과 데이터를 연계해서 분석하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기존 연구에서 다루지 못했던 훈련준비 상태인 METL과 KCTC데이터를 결합하여 METL이 전투결과에 미치는 영향을 분석하려고 한다. 이를 위해서 먼저 관찰통제관에 의해서 평가된 METL을 정량화시키고, KCTC 데이터를 전처리하여 변수로 만들고, 정량화된 METL과 결합하여 회귀분석을 통해서 METL이 전투결과에 영향을 미치는지 분석하였다. 이후 어떤 METL이 전투결과에 더욱 중요한 영향을 미치는지를 분석하기 위해 군집분석을 통해서 우수부대와 미흡부대를 구분한후, 차이검정을 통해서 중요한 METL을 도출하였고, 이것들을 야전에서 훈련준비간에 중요하게 다루어야 할 METL로 제시하였다.
KCTC (Korea Combat Training Center) training is the most realistic live training exercise conducted by the Army and has been expanded to the brigade level since 2018, with training results being stored as data. Analysis of these training results using KCTC data has been carried out by the KCTC unit and external researchers. After the completion of brigade-level training, the KCTC unit conducts after-action reviews for analysis, while external researchers analyze the outcomes of multiple brigade training simultaneously to identify key factors impacting combat outcomes. However, previous studies that analyzed multiple training results simultaneously have only used training outcome data, making it impossible to assess how the training preparation process impacts results. Since 2023, METL (Mission Essential Task List) data, which records the training preparation process of units, has been accumulated at the KCTC unit. Thus, there is a need to analyze the relationship between this METL data and training outcome. This study aims to analyze the impact of METL on combat outcomes by combining it with KCTC data, which previous studies have not addressed. To achieve this, the METL evaluated by Observer Controllers (OCs) was first quantified, and KCTC data was preprocessed and converted into meaning variables. These were then combined with the quantified METL data and analyzed using regression analysis to determine if METL influences combat outcomes. Following this, to identify which METL elements have a more significant impact on combat outcomes, we used cluster analysis to distinguish between high-performing and under-performing units. Through difference tests, we extracted the critical METL elements and presented them as essential METL components to prioritize in training preparation in the field
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Offensive Operation, Infantry Battalion, KCTC Data, METL, Regression Analysis
