머신러닝 기반의 동시조달수리부속 예측모형 연구

초록

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 동시조달수리부 속의 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 장갑차 를 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 연 구는 기존의 방법론 대비 운영데이터를 추가적으로 활용하였으며, 머신러닝 기법을 적용하여 결과의 개선을 보였다는 데 큰 의의를 갖는다.

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