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논문 기본 정보

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저자정보
김재동 (한국국방연구원) 최정호 (대한민국 육군) 박홍석 (금오공학대학교)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제25권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
477 - 493 (17page)
DOI
10.35978/jktis.2022.6.25.3.477

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

머신러닝 기반의 동시조달수리부속 예측모형 연구
김재동 ,  최정호 ,  박홍석 기술혁신학회지 2022.06 학술저널

2016

머신러닝 기반의 수리부속 수요예측 연구
김재동 ,  이한준 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2016.11 학술대회자료

초록· 키워드

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동시조달수리부속은 초기 일정기간 재보급 없이 무기체계에 주어진 운용임무를 수행하기 위해 필요한 필수소요를 충족시키기 위한 수리부속을 말한다. 이러한 목적 달성을 위한 동시조달수리부속 소요산정은 가용예산 범위 내에서 전투준비태세를 보장하고 효율적이며 원활한 무기체계 운용유지를 위해 필요하다. 따라서 본 연구는 동시조달수리부속의 소요산정에 대한 중요성을 고려하여 기존의 방법론에 대한 정확도를 높이기 위해 랜덤포레스트(RF), 아다부스트(ABC), 지지기반머신(SVM) 등 머신러닝 기반의 모형을 제시하였다. 동시조달수리부속 예측을 위해 수리부속의 보급 및 정비체계인 장비정비정보체계(DELIIS)의 획득데이터와 운영데이터를 활용하였고 "13년에 전력화된 K-XX 장갑차를 모델 구축을 위한 대상장비로 선정하였다. 기존의 육군에서 주로 사용한 고장간 평균시간(MTBF) 기반의 기법은 획득데이터만 활용한 반면 본 연구에서의 머신러닝 기법은 운영데이터도 함께 활용하였다는데 의의를 가진다. 본 연구는 기존의 방법론 대비 운영데이터를 추가적으로 활용하였으며, 머신러닝 기법을 적용하여 결과의 개선을 보였다는데 큰 의의를 갖는다.
#동시조달수리부속 #데이터 마이닝 #군수 #supply level #concurrent spare parts #initial provisioning #data mining #logistics

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 동시조달수리부속 소요산정 현황
3. 문헌연구
4. 방법론
5. 인가저장품목 예측모형 제안
6. 실험 분석 및 결과
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
김경록·용화영·권기상 (2012), “시뮬레이션과 다중 회귀모형을 이용한 동시조달수리 부속 최적화”, 「한국시뮬레이션학회논문지」, 21(3): 79-88. google schola 김경록·최효준 (2015), “고장-기능 간 관계도를 이용한 다 기능 무기체계의 동시조달 수리부속 최적화 연구”, 「한국산학기술학회논문지」, 16(8): 5260-5266. dbpia 김재동·오병훈·이형로·홍록지·최수빈 (2017), 「동시조달수리부속 소요판단체계 발전 방향」, 서울 : 한국국방연구원. google schola 김재동·이한준 (2017), “데이터 마이닝 기반의 수리부속 수요예측 연구”, 「인터넷정보학회논문지」, 18(1): 121-129. google schola 나인성·이계경·박명규 (2006), “예산제약 하에서 운용가용도를 고려한 최적 동시조달 수리부속품 소요 산출 모델”, 「대한안전경영과학회지」, 8(5): 167-180. dbpia

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