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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 67 - 79 (13page)
- DOI
- 10.33162/JAR.2025.3.25.1.067
이용수
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Purpose: Guided missiles are single-use systems that require high reliability and lifecycle performance. However, quality test data from production and maintenance are currently unstructured and manually recorded, complicating data collection and analysis and ultimately hindering effective performance and reliability management. Hence, this study proposes a framework for digitalizing and integrating test data to enhance traceability and enable systematic analysis.
Methods: Here, we propose a framework that standardizes and systematically manages test data from production quality, Ammunition Stockpile Reliability Program, and depot maintenance tests. In addition, data digitalization and integration strategies enable the framework to provide comprehensive management and analysis of guided missile test data throughout its entire lifecycle.
Results: The framework was applied to object-oriented-guided missile data, enabling the standardization of test records. Accordingly, data visualization and statistical tests were conducted to deduce significant test parameters. Furthermore, the structured dataset demonstrated its applicability for machine learning-based anomaly detection and fault classification.
Conclusion: This study presents an integrated data management framework that enhances the reliability assessment of guided missiles by ensuring data traceability and enabling systematic trend analysis. Moreover, this framework has the potential for broader application to other weapon systems, contributing to the advancement of data-driven weapon management.
Methods: Here, we propose a framework that standardizes and systematically manages test data from production quality, Ammunition Stockpile Reliability Program, and depot maintenance tests. In addition, data digitalization and integration strategies enable the framework to provide comprehensive management and analysis of guided missile test data throughout its entire lifecycle.
Results: The framework was applied to object-oriented-guided missile data, enabling the standardization of test records. Accordingly, data visualization and statistical tests were conducted to deduce significant test parameters. Furthermore, the structured dataset demonstrated its applicability for machine learning-based anomaly detection and fault classification.
Conclusion: This study presents an integrated data management framework that enhances the reliability assessment of guided missiles by ensuring data traceability and enabling systematic trend analysis. Moreover, this framework has the potential for broader application to other weapon systems, contributing to the advancement of data-driven weapon management.
목차
1. 서론
2. 관련 문헌 연구
3. 데이터 정형화 및 통합 관리 방안
4. Case Study
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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