수리부속 수요예측은 장비가동률 향상과 국방 운영 예산 효율화 제고를 위한 국방 군수 분야의 핵심 과제 중 하나이다. 현재 우리군은 수리부속 소요 데이터를 활용한 시계열 기법으로 과거 데이터 분석을 통해 수리부속 수요예측에 활용하고 있으나 정확도 제고에 지속적인 노력이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지난 5개년의 수리부속 18,476개 품목의 수요데이터를 수집하고 데이터마이닝 기법을 활용한 수리부속 수요예측 모델을 제안하였다. 제안한 모델에 따른 실험 결과는 기존 시계열 기법에 비해 개선된 수요예측 정확도를 보였다.
본 연구는 새로운 장비체계 도입 시 초기 일정기간 동안 장비의 목표가용도 유지를 위해 필요한 동시조달수리부속(Concurrent Spare Parts)와 적정소요 산출에 관한 해법을 제시한다. 새로운 장비체계 도입 시 함께 보급되는 예비수리부속은 장비체계 운용에 중요한 역할을 한다. 따라서 장비체계가 주어진 임무를 수행하는 동시에 정상상태를 유지하기 위한 적정수준의 예비부속 확보가 필요하며 최소의 비용으로 장비의 가동률을 극대화 할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 부품의 고장특성 및 수리능력을 고려한 고장분포함수를 바탕으로 각 부속별 중요도를 만족시키는 초기 수리부속 소요 결정모형과 해 산정기법을 제시하며 가용예산 제약에 따른 소요조정을 통해 최적의 예비부속 재고수준을 결정한다.
국방분야에서 전력 운영유지를 위한 군수분야 운영 효율화는 매우 중요한 이슈이다. 군수분야의 효율성을 위해 적정한 수리부속 확보는 장비의 가동률과 예산 절감 차원에서 중요성이 크다. 이에 군은 다양한 기법을 활용하여 수리부속 수요예측에 대한 노력을 계속해 왔으나, 여전히 예측 정확도 향상을 위한 지속적인 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 지난 9개년의 수리부속 수요데이터를 분석하고 다양한 머신러닝을 활용하여 예측정확도를 비교·분석하고, 가장 적합한 수리부속 수요예측 모델을 제안한다.
군에서는 수요예측에 대한 중요성을 인식하여 수리부속에 대해 예측 정확도 향상을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 수리부속 수요예측은 예산 운영과 장비 가동률 측면에서 매우 중요한 요소가 되고 있다. 그러나 현재 군에서 적용중인 시계열 모형으로는 수요량의 변동과 발생주기가 일정하지 않은 간헐적 수요에 대해서는 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 공군 패트리어트 수리부속의 간헐적 수요에 대한 예측 정확도를 제고하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 2013년부터 2019년까지의 701개의 수리부속 소모개수를 토대로 수요 유형을 구분하여 수리부속의 간헐적 수요 자료를 수집하였다. 또한, 장비 고장에 영향을 줄 수 있는 외부 요인으로는 기온, 장비운영시간을 식별하여 입력변수로 선정하였다. 그 후, 소모개수와 외부 요인을 통해 군에서 적용하는 시계열 모형과 제안하는 데이터 마이닝 모형으로 예측을 실시하여 모형별 예측 정확도를 판단했다. 예측 결과로 기존의 시계열 모형과 비교하여 데이터 마이닝 모형의 예측 정확도가 높았으며, 그 중 다층 퍼셉트론 모형이 가장 우수한 성능을 보였다.
최근 방위 산업에는 장비가 군에서 요구한 임무를 완수하기 위해 장비 설계, 운용, 그리고 정비 측면에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중 동시조달수리부속은 장비가 군에 납품될 때 함께 들어가는 수리부속으로써, 이것을 분석하는 것은 장비의 운용가용도를 높이는데 가장 중요한 부분 중 하나이다. 그러나 이렇게 중요한 동시조달수리부속이지만 현실적 개발 환경을 고려한 공학적 분석 방법 발전 보다는 정책적인 방법으로 해결해 나가고 있는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 동시조달수리부속 최적화를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 기법을 활용한 공학적 분석을 연구하였다. 먼저, 시뮬레이션 기법을 이용하여 가상으로 운용해보면서 정의된 보급 및 정비체계를 분석하고 이를 통해 품목별 동시조달수리부속의 수량을 변화에 따른 운용가용도의 변화 추이를 결과 자료로 산출하였다. 이렇게 얻은 입출력 자료를 통해 수리적 다중 회귀모형을 도출 후 선형계획법을 사용하여 동시조달수리부속 최적화를 하였다. 이때 최적화는 단가 제약을 두었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 최적화 선정시 기준이 되는 제약조건의 변화에 빠르게 대응할 수 있다. 장비의 개발 단계에서는 품목별 단가는 지속적으로 바뀌기 마련이다. 이런 환경에서 제약조건이 바뀔 때 마다 시뮬레이션 분석을 재 수행하면 분석 속도가 늦어질 수밖에 없다. 그러므로 본 방법은 실제 개발 환경에 적합한 것이라 할 수 있다. 향후 이런 기본 개념을 바탕으로 시뮬레이션 모델링을 정밀화하고, 회귀모형의 정확성을 높여 연구의 완성도를 높일 것이다.
무기체계 개발 시 종합군수지원 측면에서 중요한 것 중 하나가 동시조달수리부속 산출이다. 동시조달수리부속은 무기체계 가용도 향상 측면에서 매우 중요한 것으로, 이에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 연구는 하부 구성품의 고장이 무기체계의 다양한 기능에 미치는 세부 영향들을 고려하지 못하고 있다. 즉 하부 구성품의 고장이 무기체계의 특정 기능에 미치는 영향이 미비하면, 구성품 교환과 같은 정비가 필요 없다는 점을 고려하지 못한다. 그래서 본 연구에서는 고장-기능 간 관계도를 이용하여, 하부 구성품의 고장이 무기체계의 다양한 기능에 미치는 세부 영향을 고려한 동시조달수리부속 산출 방법을 기술하였다. 본 연구 절차는 다음과 같다. 첫째, 무기체계의 운용 및 정비 시스템을 분석한다. 둘째, 고장-기능 간 관계도를 개발한다. 셋째, 수집된 자료를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 설계 한다. 마지막으로, 시뮬레이션과 메타 휴리스틱 모형인 진화 전략을 통해 동시조달수리부속 최적 수량을 선정한다. 해당 연구는 동시조달수리부속 산출 연구에 새로운 방향을 제시하였다.
과학기술의 발전으로 대한민국 해군의 함정 등의 무기체계는 첨단화, 과학화 되면서, 무기체계를 도입 및 운영, 유지하는 비용도 크게 증가한 반면, 이를 위한 국방비는 한정되어 있다. 따라서, 최적화된 예산을 사용하면서 적절한 가용도를 유지하기 위해 함정 가동에 영향을 주는 수리부속에 대한 효율적이고 과학적인 관리가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 복구성 수리부속의 재고수준에 따른 가용도를 산출하는 시물레이션 재고관리 모형을 제시하였다. 제시된 모델은 기존의 복구성 수리부속의 다단계 재고관리모형인 METRIC 모형을 바탕으로 계획정비, 재생율, 전환보급, 동류전용 등의 현실적인 개념을 순차적으로 반영한 5개의 모델로 구성되어 있다. 실험은 각 모델에 같은 재고수준량을 입력하여 가용도의 결과값을 산출하도록 진행하였으며, 추가적인 민감도 분석을 실시하였다. 실험결과 각 모델별 가용도의 차이가 있었으며, 따라서, 해군의 운영특성을 반영한 재고관리 모델의 개발이 필요함을 확인하였다.
방위 산업에서는 무기체계라 말하는 장비가 목표 수명동안 지속적으로 사용 할 수 있도록 설계에서부터 정비까지 많은 분야에 걸쳐 연구가 이루어지고 있다. 하지만, 장비를 수리하는데 필요한 수리부속이 저장 및 불출되는 군 보급 시설의 운용 관리는 현실적 연구가 부족한 상황이다. 그래서 이 글에서는 군 보급시설의 효율적인 운용 관리를 위하여 저비용 고효율을 얻을 수 있는 수리부속 배치에 대한 연구를 제시한다. 먼저, 수리부속을 MTBF(Mean Time Between Failure) 기준 하에 A/B/C 그룹으로 나누어 기본적인 배치 대안들을 정의한다. 이렇게 정의된 대안들은 시뮬레이션과 작업 자세 평가 도구인 RULA(Rapid Upper Limb Assessment)를 통해 대안 선정에 필요한 평가 속성인 작업 시간과 자세 위험도를 도출하고, 이를 엔트로피 척도를 통해 대안 결정을 한다. 본 연구는 작업 시간과 자세 위험도를 최소화 하여 군 보급 시설 내 효율적인 수리부속 배치 방법을 제시하였다. 이는 군 보급시설의 시스템 및 인간공학적 접근을 함께 고려한 점에서 앞으로의 연구에 새로운 방향을 제시하였다 할 수 있다.
In order to predict the future needs of the aircraft repair parts, each military group develops and applies various techniques to their characteristics. However, the aircraft and the equipped weapon systems are becoming increasingly advanced, and there is a problem in improving the hit rate by applying the existing demand prediction technique due to the change of the aircraft condition according to the long term operation of the aircraft. In this study, we propose a new prediction model based on the conventional time-series analysis technique to improve the prediction accuracy of aircraft repair parts by using machine learning model. And we show the most effective predictive method by demonstrating the change of hit rate based on actual data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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