Abstract
The Republic of Korea Navy has deployed naval fleets in the East, West, and South seas to effectively respond to threats from North Korea and its neighbors. However, it is difficult to allocate proper missions due to high uncertainties, such as the year of introduction for the ship, the number of mission days completed, arms capabilities, crew shift times, and the failure rate of the ship. For this reason, there is an increasing proportion of expenses, or mission alerts with high fatigue in the number of workers and traps. In this paper, we present a simulation model that can optimize the assignment of naval vessels' missions by using a continuous time absorbing Markov chain that is easy to model and that can analyze complex phenomena with varying event rates over time. A numerical analysis model allows us to determine the optimal mission durations and warship quantities to maintain the target operating rates, and we find that allocating optimal warships for each mission reduces unnecessary alerts and reduces crew fatigue and failures. This model is significant in that it can be expanded to various fields, not only for assignment of duties but also for calculation of appropriate requirements and for inventory analysis.
대한민국 해군은 북한과 주변국 등의 위협에 효과적으로 대응하기 위해 동/서/남해에 해군 함대를 배치하여 경비임무를 수행하고 있다. 그러나 함정의 도입연도, 임무일수, 무장능력, 교대시간이 서로 다르고, 함정고장률 등 불확실성이 매우 크기 때문에 적정 함정 임무 할당이 어렵다. 이런 이유로 현장에서는 근무 인원과 함정에 피로도가 높은 경비나 비상대기 임무의 비중을 높이고 있다. 본 연구에서는 사건 발생률이 시간에 따라 변화하는 복잡한 현상을 모형화하고 분석하는데 용이한 연속시간 흡수 마코프 체인을 활용하여 해군 함정의 임무를 최적으로 할당할 수 있는 시뮬레이션 모형을 제시했다. 수립한 모형의 수치분석을 통해 임무기간 동안 목표 운용률을 유지하기 위한 최적 임무기간 및 함정 수량 결정을 할 수 있었고, 각 임무별로 최적 함정을 할당함으로써 불필요한 비상대기 함정을 감소시키고, 승조원의 피로도와 고장 발생을 감소시킬 수 있다. 이 모형은 임무 할당 뿐만 아니라 적정 소요량 산정, 재고분석 등 여러 범위에 확장하여 적용할 수 있다는데 의의가 크다.