군은 신뢰도(Reliability)나 가용도(Availability)가 다른 어떤 조직보다 중요한 조진이다. 최근에는 시스템 준비태세(System Readiness)를 강조하며, 무기체계의 성능뿐 아니라 가용도를 중요한 성과 목표로 정의하고 있어 이런 경향은 심화되고 있다. 이런 맥락에서, 군의 중요한 설비나 장비들은 신뢰도(Reliability)와 가용도(Availability) 제고를 위해 만약의 경우를 대비하는 여유 장비를 운용하고 있다. 이를 정비대충장비(M/F Maintenance Float, 이하 M/F) 라고 한다. 군의 정비대충장비는 매년 장비의 수량과 가동률을 적용하여 소요량을 산출하고 있으나, 기존의 방법은 고장특성과 정비부대의 정비능력에 대한 고려가 미흡하여, M/F 도입에 따른 효과인 신뢰도와 가용성 제고를 원래 의도된 목표만큼 달성하지 못하고 있다. 본 연구에서는 대기행렬이론과 흡수 마코프체인을 활용하여, M/F 재고 수준 결정을 위한 분석 모형을 제시하고, 그 결과를 활용하여 역습부대역할을 수행하는 OO부대에서 운용되고 있는 K-1 전차의 운영유지 대풍장비의 최적 수량을 산출했다. 본 연구는기존 연구에 비해 이해가 용이한 (Tractable) 방법론을 활용하면서도 M/F 수준과 관련된 의사결정을 정교하게 묘사할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
군은 신뢰도(Reliability)나 가용도(Availability)가 다른 어떤 조직보다 중요한 조진이다. 최근에는 시스템 준비태세(System Readiness)를 강조하며, 무기체계의 성능뿐 아니라 가용도를 중요한 성과 목표로 정의하고 있어 이런 경향은 심화되고 있다. 이런 맥락에서, 군의 중요한 설비나 장비들은 신뢰도(Reliability)와 가용도(Availability) 제고를 위해 만약의 경우를 대비하는 여유 장비를 운용하고 있다. 이를 정비대충장비(M/F Maintenance Float, 이하 M/F) 라고 한다. 군의 정비대충장비는 매년 장비의 수량과 가동률을 적용하여 소요량을 산출하고 있으나, 기존의 방법은 고장특성과 정비부대의 정비능력에 대한 고려가 미흡하여, M/F 도입에 따른 효과인 신뢰도와 가용성 제고를 원래 의도된 목표만큼 달성하지 못하고 있다. 본 연구에서는 대기행렬이론과 흡수 마코프체인을 활용하여, M/F 재고 수준 결정을 위한 분석 모형을 제시하고, 그 결과를 활용하여 역습부대역할을 수행하는 OO부대에서 운용되고 있는 K-1 전차의 운영유지 대풍장비의 최적 수량을 산출했다. 본 연구는기존 연구에 비해 이해가 용이한 (Tractable) 방법론을 활용하면서도 M/F 수준과 관련된 의사결정을 정교하게 묘사할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
The military is an organization where reliability and availability take much more importance than in any other organization. And, in line with a recent trend of putting emphasis on 'system readiness', not only functions but also availability of a weapon system has become one of achievement targets. ...
The military is an organization where reliability and availability take much more importance than in any other organization. And, in line with a recent trend of putting emphasis on 'system readiness', not only functions but also availability of a weapon system has become one of achievement targets. In this regard, the military keeps spares for important facility and equipment, which is called as Maintenance Float (M/F), in order to enhance reliability and availability in case of an unforeseen event. The military has calculated yearly M/F requirements based on the number of equipment and utilization rate. However, this method of calculation has failed to meet the intended targets of reliability and availability due to lack of consideration on the characteristics of equipment malfunctions and maintenance unit's capability. In this research, we present an analysis model that can be used to determine an optimal M/F inventory level based on queuing and absorbed Markov chain theories. And, we applied the new analysis model to come out with an optimal volume of K-1 tank M/F for the OO division, which serves as counterattack military unit. In our view, this research is valuable because, while using more tractable methodology compared to previous research, we present a new analysis model that can describe decision making process on M/F level more satisfactorily.
The military is an organization where reliability and availability take much more importance than in any other organization. And, in line with a recent trend of putting emphasis on 'system readiness', not only functions but also availability of a weapon system has become one of achievement targets. In this regard, the military keeps spares for important facility and equipment, which is called as Maintenance Float (M/F), in order to enhance reliability and availability in case of an unforeseen event. The military has calculated yearly M/F requirements based on the number of equipment and utilization rate. However, this method of calculation has failed to meet the intended targets of reliability and availability due to lack of consideration on the characteristics of equipment malfunctions and maintenance unit's capability. In this research, we present an analysis model that can be used to determine an optimal M/F inventory level based on queuing and absorbed Markov chain theories. And, we applied the new analysis model to come out with an optimal volume of K-1 tank M/F for the OO division, which serves as counterattack military unit. In our view, this research is valuable because, while using more tractable methodology compared to previous research, we present a new analysis model that can describe decision making process on M/F level more satisfactorily.
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문제 정의
분석하고자 한다. 또한, 역습 부대 역할을 수행하는 육군의 부대에서 운용되고 있는 K-1 전차 고장자료를 분석하여 고장률을 구하고 야전 정비부대의 정비능력을 고려하여 현재 OO 부대 정비대에서 장비운용 가용도를 유지하기 위해 보유하고 있어야 할 K-1전차의 운영유지 대충 장비의 최적 수량을 산줄하고자 한다. 이를 위해본 연구에서는 2장에서 M/F의 운용개념 및 기존연구를 살펴보고, 3장에서는 WF 수리를 위한 분석 모형을 제시하고, 4장에서는 이를 실제 문제에 적용하여 K-1 전차의 적정 M/F 수준을 제시한다.
본 연구는 평균에 의해 분석되는 M/F 수준에 대한 판단을 부대별, 장비별 속성을 반영할 수 있도록 대기행렬 이론을 사용하여 판단할 수 있는 모형을 제시하고 실제 야전의 현실에 적용하여 의사결정 기준을 제시했다는 점에 의의가 있다. 특히, 분석 과정에서 초기 확률을 구하기 위해 흡수 MC을 활용한 것은 준출생사멸과정을 분석할 때 유용하게 사용할 수 있는 기법으로 앞으로 다양한 준출생사멸 과정으로 모형화 되는 현실을 분석할 때 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 역습부대역할을 수행하는 OO 부대에서 운용되고 있는 K-1 전차 고장자료를 분석하여 K-1 전차의 운영유지 대충장비의 최적 수량을 산출하고 상급제대의 정비대충장비 인가 산정에 대한 의사결정을 위하여 대기행렬이론과 흡수 MC를 활용하여 유용한 성능척도를 유도하였다. 연구결과 현재 부대의 정비대에서 보유해야 할 최적의 K-1 전차 운영유지 대충장비는 4대라는 결과가 산출되었고, 상급제대에서 하달된 사 .
활용에 한계가 있는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 육군의 MZF 운용 현실을 정확히 반영하는 모델이 출생사멸과정의 일반화된 형태인 준 출생사멸과정(Quasi Birth-death process)을 따른다는 것을 보이고, 준출생사멸과정의 특수한 형태에 착안하여 흡수마코프체인 (Absorbing Markov Chain)을 활용하여 초기확률과 다양한 성능 척도를 유도할 것이다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 M/F 운용현실을 정확하게 반영할 뿐아니라, 대기행렬 네트워크에 비해 상대적으로 복잡하지 않는 방법론을 활용하여, 분석적 (Analytic) 결과를 유도할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다.
본 연구에서는 이를 해결하기 위해 대기이론 (Queueing Theory)를 활용하여 최적 M/F 결정 문제를 분석하고자 한다. 또한, 역습 부대 역할을 수행하는 육군의 부대에서 운용되고 있는 K-1 전차 고장자료를 분석하여 고장률을 구하고 야전 정비부대의 정비능력을 고려하여 현재 OO 부대 정비대에서 장비운용 가용도를 유지하기 위해 보유하고 있어야 할 K-1전차의 운영유지 대충 장비의 최적 수량을 산줄하고자 한다.
단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 고장 특성을 반영하여 WF 수량을 결정할 수 있는 수리적 모형을 제시하고 그 결과를 적용하여 적정 MF 수준을 결정하는 사례를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 주로 ORF의 최적 수량 결정에 관한 문제를 다루지만, RCF에 대한 분석도 동일한 모델로 가능하다.
가설 설정
여단의 직접지원 책임부대인 정비대에서 이루어지는 수리)에서 2, 000 만 원 이상인 고단가 품목에 대한 수리지원시 주로 발생되며, 경미한 고장인가 중대한 고장인가를 판단하여 "의 사용 여부를 결정한다. 본 연구의 MF판단 기계수리 문제는 단일수리소(정비 대에 의해 유지되는 N대까지 고장이 발생 할, 수 있는 동일유형 기계에 대한 해석 문제로 각각의 장비는 고장률 λ로 고장이 발생하고, 고장시 수리소로 즉시 보내어지며, 고장수리는 평균 1/fi 로 이루어진다고 가정한디, . 또한, 경미한 고장이 (확률 p로) 발생하는 경우에는 M/F 투입없이 고장 장비를 수리하여 다시 사용하고, (확률 q = \-p 로) 심각한 고장 발생 시는 WF장비가 사용된다.
또한, 경미한 고장이 (확률 p로) 발생하는 경우에는 M/F 투입없이 고장 장비를 수리하여 다시 사용하고, (확률 q = \-p 로) 심각한 고장 발생 시는 WF장비가 사용된다. 서버에서 장비에 대한 수리시간은 지수분포를 따르며 서비스율은 수리를 위해 대기하고 있는 장비 대수에 무관하고 모든 단계의 서비스는 독립적이고 동일한 조건이며, 수리소의 수리능력은 N+K대까지 동시에 수리가능하다고 가정한다. 본 연구의 가정 및 기호를 정리하면 다음과 같다.
제안 방법
본 장에서는 육군에서 수집된 K-1 전차의 고장자료 및 관련 자료를 토대로, 3장에서 분석 모형을 활용하여 현재 M/F 수준의 타당성을 분석하고 적정 IMF 수를 제시한다.
이상과 같이 다양한 성능척도가 있지만, 본 연구에서는 주로 5) M.A. 와 7) 정비여유대수를 활용하도록 하겠다. M.
대상 데이터
그리고 이러한 기록은 '장비종합 이력부'에 기록하도록 되어있다. 자료 수집은 3계단정비가 주로 이루어지는 고단가 품목에 대한 장비고장을 중심으로 하였고 야전에서 운용중인 고단가 품목은 육규 412 소요관리규정 및 ASLD / PI?선정 목록을 바탕으로 하여 기갑여단 전차대대의 '장비종합 이력 부'를 중심으로 정비대 지원통제과의 년간 3계단 정비실적 자료를 수집 활용하였디:.
성능/효과
A부대의 00 역습 작전 후 궤도차량의 피해 결과 중파, 소파에 대해서는 정비대의 직접지원을 통한 현장 정비가 가능하나 완/대파시 즉각적인 장비가 미 보충 될 경우 워 게임결과 지속적인 작전 수행이 제한된다고 판단되었다 ("미 보충시 12시간 기준 전투력 100% 66%로 하향됨).
수집된 자료를 분석한 결과 A부대에서 운용 중인 K-1 전차를 기준으로 운영유지 대충장비 수는 1대, 고장률(λ)은 0.0265, 서비스율(")은 0.01258, 중수리를 요하는 고장일 확률은 g=0.22, 경수리를요하는 고장일 확률 0=0.78로 도출하였다. 이 모형의 상태 전이 다이어그램은<그림 3>과 같으며, 이에 대한 상태전이 행렬은 식 (3)을 활용하여 <그림 4>와 같이 도출할 수 있다.
3) 고장난 기계의 고장 수리시간은 평균이 이고 지수분포다.
4) 고장발생때 확률 p로 M/F를 사용하지 않는 경(輕)고장이, 확률 g(=l-p) 로 MF를 사용하는 중(重)고장이 발생한다.
5) 운용장비가 &대 미만으로 가동되고 있는 경우 수리된 장비는 운용장비로 충당한다.
89대가 부족함을 알 수 있었다. 또한, 장비 가용도는 90.9%이며 서버 운용 도는 99%로 분석되었다.<표 2>의 결과로 볼 때, 장비의 목표 운용도를 만족하기 위한 기갑여단의 운영유지 대충장비수는 현재 인가된 0~1 대로는 부족하다고 볼 수 있으며, 약 4대로 인가 운용될 필요가 있다.
본 연구에서는 육군의 MZF 운용 현실을 정확히 반영하는 모델이 출생사멸과정의 일반화된 형태인 준 출생사멸과정(Quasi Birth-death process)을 따른다는 것을 보이고, 준출생사멸과정의 특수한 형태에 착안하여 흡수마코프체인 (Absorbing Markov Chain)을 활용하여 초기확률과 다양한 성능 척도를 유도할 것이다. 본 연구는 기존의 연구에 비해 M/F 운용현실을 정확하게 반영할 뿐아니라, 대기행렬 네트워크에 비해 상대적으로 복잡하지 않는 방법론을 활용하여, 분석적 (Analytic) 결과를 유도할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다.
이를 해결하기 위해 본 연구는 고장 특성을 반영하여 WF 수량을 결정할 수 있는 수리적 모형을 제시하고 그 결과를 적용하여 적정 MF 수준을 결정하는 사례를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 주로 ORF의 최적 수량 결정에 관한 문제를 다루지만, RCF에 대한 분석도 동일한 모델로 가능하다.
89대로 나타났다. 시스템내 작동 중 인장 비수 64.56대는 종 운용장비 의 목표운용도 95% 즉, 시스템내에 작동중인 장비수가 67.45대 이상이어야 하는 조건에 대해 2.89대가 부족함을 알 수 있었다. 또한, 장비 가용도는 90.
연구결과 현재 부대의 정비대에서 보유해야 할 최적의 K-1 전차 운영유지 대충장비는 4대라는 결과가 산출되었고, 상급제대에서 하달된 사 . 여단의 K-1 전차의 "인가비율 7%의 인가기준도 4~5%로 재정 립할 필요가 있는 것으로 판단되 었다.
3-4대로 나타나고 있다. 이 결과를 통하여 현재 반영된 K-1 전차 운용유지 대충 장비의 인가 0~1대로는 작전의 효율성을 뒷받침할 수 없다는 것을 알 수 있고, 본 모형을 통해 제시된 K-1 전차의 인가량 3대는 장비운용 및 작전 효율성 측면에서도 적정한 수량인 것으로 확인할 수 있다. 한편, 현재 상급부대에서 제시한 인가기준 7%는 초과인가로써 4~5%로 하향 조정 할 필요가 있다.
는 기계고장 모형에서 가장 활용이 많이 되는 성능척도이며, 정비 여유 대수는 기대되는 장비 운용도를 충족시키기 위해 필요한 여유 장비의 숫자로써, M/F 수준 결정에 필요한 정보를 제공한다. 정비여유대수 산출시 장비 운용 도는 95%로 적용하였으나, 무기체계 특성에 따라 운용도를 변경하는 것이 가능하다.
후속연구
또한, 다단계 수리의 경우 각 단계별 M/F 수준에 대한 의사결정을 수행할 수 있는 모형에 대한 연구도 필요한 것으로 판단된다.
이상에서 살펴본 바와 같이 현재까지는 육군의 M/F 운용개념과 일치하는 모형을 분석한 연구가 없으며, 방법론 측면에서도 대기행렬 네트워크와 같이 난이도가 높은 이론을 사용함으로써 실무에서 활용하기 어렵거나, 메타 모델을 활용하여 결과 활용에 한계가 있는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 육군의 MZF 운용 현실을 정확히 반영하는 모델이 출생사멸과정의 일반화된 형태인 준 출생사멸과정(Quasi Birth-death process)을 따른다는 것을 보이고, 준출생사멸과정의 특수한 형태에 착안하여 흡수마코프체인 (Absorbing Markov Chain)을 활용하여 초기확률과 다양한 성능 척도를 유도할 것이다.
있다. 특히, 분석 과정에서 초기 확률을 구하기 위해 흡수 MC을 활용한 것은 준출생사멸과정을 분석할 때 유용하게 사용할 수 있는 기법으로 앞으로 다양한 준출생사멸 과정으로 모형화 되는 현실을 분석할 때 활용될 것으로 기대된다.
향후 연구로는 이 모델을 다양한 무기체계와 부품에 적용하여 현재 MZF 수준에 대해 평가하는 정책적인 방향과 모형의 현실 설명력을 높이기 위해 고장 발생이나, 서비스를 지수 분포가 아닌 일반화된 분포의 경우로 확장하는 방안에 대해서도 연구할 필요가 있을 것으로 사료된다. 또한, 다단계 수리의 경우 각 단계별 M/F 수준에 대한 의사결정을 수행할 수 있는 모형에 대한 연구도 필요한 것으로 판단된다.
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