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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국항공경영학회 한국항공경영학회지 한국항공경영학회지 제16권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
155 - 164 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

항공기 수리부속의 간헐적 수요에 대한 데이터 마이닝 기반 예측 방법 : 공군 항공통제기(E-737) 수리부속을 중심으로
김태규 2019.01 학위논문

2018

항공기 수리부속의 간헐적 수요에 대한 데이터 마이닝 기반 예측 방법－ 공군 항공통제기(E-737) 수리부속을 중심으로 －
김태규 ,  마정목 한국항공경영학회지 2018.01 학술저널

초록· 키워드

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무기체계의 첨단화에 따라 고가의 정밀한 수리부속이 사용되면서 수리부속 수요예측의 정확도 향상은 국방예산의 효율적인 집행을 위한 중요한 부분이 되었다. 군에서도 수리부속 수요예측 정확도 향상을 위한 연구를 지속적으로 진행하고 있지만 수요의 크기와 간격이 불규칙한 간헐적 수요예측은 현재 사용 중인 시계열 기법으로는 한계가 있는 실정이다. 본 연구에서는 공군에서 운용 중인 항공통제기(E-737)의 간헐적 수요 부품을 대상으로 2012년부터 2015년까지 분기별 소모실적과 부품 수명에 영향을 미칠 수 있는 비행자료(비행시간, 비행횟수) 및 기상자료(온도, 습도)를 수집하였다. 이를 바탕으로 과거 자료를 4개 구간(Y-4년~Y-1년, Y-3년~Y-1년, Y-2년~Y-1년, Y-1년)으로 세분화하였고, 데이터 마이닝 모형을 학습시킨 후 구간별 2016년 1분기 수요(Y)를 예측하였다. 연구 결과, 과거 3~4년간 데이터를 학습시킨 데이터 마이닝 모형이 기존 시계열 기법보다 예측 정확도가 높게 나타났으며, 과거 3년간 자료를 학습시킨 랜덤포레스트 모형의 예측 정확도가 가장 우수하게 나타나는 결과를 확인할 수 있었다.
#Data Mining #Intermittent Spare Parts #Demand Forecasting

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참고문헌 (26)

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공군 군수사령부 / 2017 / 17년 수리부속 수요예측 개선기법 연구결과 / 공군 군수사령부 google schola 김재동 / 2017 / 데이터 마이닝 기반의 수리부속 수요예측 연구 / 인터넷정보학회논문지 18(1):121~129 Crossref 박진수 / 2014 / 간헐적 수요예측을 위한 부트스트랩 시뮬레이션 방법론 개발 / 한국시뮬레이션학회 논문지 23(3):19~25 google schola 박민규 / 2018 / 적은 소모량과 불분명한 소모패턴을 가진 수리부속의 수요예측 / 한국군사과학기술학회지 21(4):529~540 dbpia 송일선 / 2017 / 데이터마이닝 기법을 활용한 육군 수리부속 수요예측 모델 google schola

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