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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강경환 (육군본부 분석평가단) 심영락 (육군본부 분석평가단) 김호성 (국립창원대학교 대학원 첨단방위공학과정)
저널정보
한국방위산업학회 한국방위산업학회지 한국방위산업학회지 제31권 제2호
발행연도
2024.8
수록면
105 - 115 (11page)

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창정비를 위한 창정비 대상품목, 창정비형태, 창정비원, 요소개발에 필요한 요소개발비 등은 창정비방침에 따라 결정된다. 획득과 운영유지의 효율적인 연계를 위해서는 소요기획 단계부터 창정비방침에 대한 검토가 필요하다. 창정비에 대한 개념을어떻게 설정하느냐에 따라 설계와 향후 운영유지에 미치는 영향이 크기 때문이다. 본 연구에서는 획득단계 초기 또는 창정비방침 설정간 활용할 수 있는 머신러닝 예측모델을 제시하였다. 종속변수로서 창정비 수행여부, 창정비 형태(계획정비 또는 고장정비), 창정비원(군직 또는 외주), 병행정비(군직과 외주), 창정비 요소개발비를 선정하였다. 독립변수로서 장비가격, 전력화대수, 시스템 단위(전체 또는 구성품), 요소개발 부품수를 선정하였다. 머신러닝에 활용한 통계모형은 로짓(Logit), 프로빗(Probit), 선형확률모형(LPM)으로 육군에서 분석한 33개의 창정비 분석 자료를 활용하여 학습과 테스트를 수행하였다. 실험결과 로짓(Logit) 모형의 정확도가 가장 높았으며, 각 종속변수의 정확도는 최대 100%, 평균 65%~93%로 나타났다.
#Depot Maintenance(창정비) #Machine Learning(머신러닝) #Logistics Support(군수지원) #Depot Maintenance source/type(창정비원/창정비형태) #Case Study(사례연구)

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