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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이동균 (LIG넥스원) 박장원 (LIG넥스원) 조산희 (LIG넥스원) 이종신 (LIG넥스원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
518 - 526 (9page)
DOI
10.5762/KAIS.2022.23.2.518

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유도무기에 있어 정확한 정비예측은 불필요한 유지보수 활동을 감소시키고 가용도를 높임으로써 총수명주기비용을 절감시키고 전투준비태세를 강화시키는 효과를 가져온다. 본 연구에서는 머신 러닝기법을 활용하여 운용 중인 특정 유도탄이 정비가 언제 발생하는지, 정비요원이 현재 확보해야 할 수리부속은 무엇인지 예측이 가능한 모델을 연구하였다. 머신 러닝으로 분석할 데이터는 정비이력, 점검데이터, 수리부속사용 실적 등 10년 간 수집된 야전데이터를 사용하였다. 머신 러닝에 적합한 데이터 형태를 갖추기 위하여 데이터 결측값, 이상치 처리 등 데이터 전처리를 수행하였고, 알고리즘 모델에서 쉽게 접근할 수 있도록 데이터를 통합하였다. 정비예측에 사용하는 머신 러닝 분류 알고리즘으로는 XGBoost, LightGBM, Catboost를 선정하였고, 3가지 모델을 적용하여 학습하고, 그 결과를 비교했을 때, 알고리즘의 성능은 정확도 90%, 재현율 70% 이상으로 나타났다. 예측된 정비 데이터를 활용하여 12개월까지 정비 발생 예측과 수리부속소요를 산출하였고 일정표 형태로 시각화하였다. 다음 연구주제로 회기 알고리즘을 활용한 수리부속소요 예측모델을 개발하여 소요량까지 예측하도록 발전시킬 예정이다. 향후 이 시스템이 정비요원에게 제공됨으로써 정비 및 보급소요를 사전에 대비할 수 있게 되어 비가동시간이 단축될 것으로 기대한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (8)

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