성공적인 대탄도미사일 작전을 수행하기 위해서는 북한의 탄도미사일 발사를 조기에 탐지하고, 해당 탄도미사일이 무엇인지 정확하게 초도판단하여 지휘관과 작전요원에게 신속하게 전파하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 북한이 발사한 탄도미사일의 탄종을 신속하고 정확하게 분류할 수 있는 머신러닝 모델을 제시한다. 데이터셋은 언론에 공개된 과거 북한 탄도미사일 발사정보와 시뮬레이션, 데이터 증강기법을 통해 확보하였다. 탄도미사일의 비행궤적을 결정하는 비행거리, 정점고도, 최고속도 등 최소한의 비행정보와, 북한의 도발 경향성을 고려하여 탄도미사일 발사장소를 변수로 활용한 의사결정나무 모델을 구축하였다. 층화 교차검증 등을 통해 모델의 일반화 성능을 평가한 결과, 균형 정확도(Balanced Accuracy) 95% 이상 수준의 우수한 성능을 달성하였다.