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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
유정민 (국방대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제31권 2호
발행연도
2023.7
수록면
339 - 342 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

머신러닝 기반의 해군 정비인시 예측 모델
유정민 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023.07 학술대회자료
머신러닝을 적용한 해군 정비지원부대 퇴직자 예측 모델
유정민 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2023.07 학술대회자료

초록· 키워드

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해군에서 운용하는 각 함정은 여러 가지 무기체계를 동시에 탑재하고 있는, 고가의 복합무기체계이다. 주어진 기간동안 효과적인 정비를 수행함으로써, 가동률을 극대화하는 것이말로 복합무기체계인 함정을 효과적으로 운용하는 방법이며, 경제적인 국방운용이라 부를 수 있을 것이다. 정비인시는 여러 무기체계가 동시에 탑재된 복합무기체계 정비의 핵심이다. 정비인시를 정확하게 알고 있어야만, 제한된 정비기간을 각 무기체계에 정확히 할당할 수 있을 것이며, 최적의 요소에 대한 정비가 수행될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 해군에서 운용중인 특정장비에 대한 약 10년간의 정비자료를 이용하여 정비인시를 예측하는 모델을 제안하였다. 모델의 성능은 R2 Score를 통해 0.69의 준수한 수치를 보였다. 이 모델을 통해 조금더 세밀하고, 정확한 정비인시 예측과 정비계획 수립이 가능하리라 판단하였다.
#머신러닝(Machine Learning) #회귀(Regression) #인시(Manhour)

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (0)

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