최근 방위 산업에는 장비가 군에서 요구한 임무를 완수하기 위해 장비 설계, 운용, 그리고 정비 측면에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중 동시조달수리부속은 장비가 군에 납품될 때 함께 들어가는 수리부속으로써, 이것을 분석하는 것은 장비의 운용가용도를 높이는데 가장 중요한 부분 중 하나이다. 그러나 이렇게 중요한 동시조달수리부속이지만 현실적 개발 환경을 고려한 공학적 분석 방법 발전 보다는 정책적인 방법으로 해결해 나가고 있는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 동시조달수리부속 최적화를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 기법을 활용한 공학적 분석을 연구하였다. 먼저, 시뮬레이션 기법을 이용하여 가상으로 운용해보면서 정의된 보급 및 정비체계를 분석하고 이를 통해 품목별 동시조달수리부속의 수량을 변화에 따른 운용가용도의 변화 추이를 결과 자료로 산출하였다. 이렇게 얻은 입출력 자료를 통해 수리적 다중 회귀모형을 도출 후 선형계획법을 사용하여 동시조달수리부속 최적화를 하였다. 이때 최적화는 단가 제약을 두었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 최적화 선정시 기준이 되는 제약조건의 변화에 빠르게 대응할 수 있다. 장비의 개발 단계에서는 품목별 단가는 지속적으로 바뀌기 마련이다. 이런 환경에서 제약조건이 바뀔 때 마다 시뮬레이션 분석을 재 수행하면 분석 속도가 늦어질 수밖에 없다. 그러므로 본 방법은 실제 개발 환경에 적합한 것이라 할 수 있다. 향후 이런 기본 개념을 바탕으로 시뮬레이션 모델링을 정밀화하고, 회귀모형의 정확성을 높여 연구의 완성도를 높일 것이다.
최근 방위 산업에는 장비가 군에서 요구한 임무를 완수하기 위해 장비 설계, 운용, 그리고 정비 측면에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중 동시조달수리부속은 장비가 군에 납품될 때 함께 들어가는 수리부속으로써, 이것을 분석하는 것은 장비의 운용가용도를 높이는데 가장 중요한 부분 중 하나이다. 그러나 이렇게 중요한 동시조달수리부속이지만 현실적 개발 환경을 고려한 공학적 분석 방법 발전 보다는 정책적인 방법으로 해결해 나가고 있는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 동시조달수리부속 최적화를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 기법을 활용한 공학적 분석을 연구하였다. 먼저, 시뮬레이션 기법을 이용하여 가상으로 운용해보면서 정의된 보급 및 정비체계를 분석하고 이를 통해 품목별 동시조달수리부속의 수량을 변화에 따른 운용가용도의 변화 추이를 결과 자료로 산출하였다. 이렇게 얻은 입출력 자료를 통해 수리적 다중 회귀모형을 도출 후 선형계획법을 사용하여 동시조달수리부속 최적화를 하였다. 이때 최적화는 단가 제약을 두었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 최적화 선정시 기준이 되는 제약조건의 변화에 빠르게 대응할 수 있다. 장비의 개발 단계에서는 품목별 단가는 지속적으로 바뀌기 마련이다. 이런 환경에서 제약조건이 바뀔 때 마다 시뮬레이션 분석을 재 수행하면 분석 속도가 늦어질 수밖에 없다. 그러므로 본 방법은 실제 개발 환경에 적합한 것이라 할 수 있다. 향후 이런 기본 개념을 바탕으로 시뮬레이션 모델링을 정밀화하고, 회귀모형의 정확성을 높여 연구의 완성도를 높일 것이다.
Recently, the study in efficient operation, maintenance, and equipment-design have been growing rapidly in military industry to meet the required missions. Through out these studies, the importance of Concurrent Spare Parts(CSP) are emphasized. The CSP, which is critical to the operation and mainten...
Recently, the study in efficient operation, maintenance, and equipment-design have been growing rapidly in military industry to meet the required missions. Through out these studies, the importance of Concurrent Spare Parts(CSP) are emphasized. The CSP, which is critical to the operation and maintenance to enhance the availability, is offered together when a equipment is delivered. Despite its significance, th responsibility for determining the range and depth of CSP are done from administrative decision rather than engineering analysis. The purpose of the paper is to optimize the number of CSP per item using simulation and multiple regression. First, the result, as the change of operational availability, was gained from changing the number of change in simulation model. Second, mathematical regression was computed from the input and output data, and the number of CSP was optimized by multiple regression and linear programming; the constraint condition is the cost for optimization. The advantage of this study is to respond with the transition of constraint condition quickly. The cost per item is consistently altered in the development state of equipment. The speed of analysis, that simulation method is continuously performed whenever constraint condition is repeatedly altered, would be down. Therefore, this study is suitable for real development environment. In the future, the study based on the above concept improves the accuracy of optimization by the technical progress of multiple regression.
Recently, the study in efficient operation, maintenance, and equipment-design have been growing rapidly in military industry to meet the required missions. Through out these studies, the importance of Concurrent Spare Parts(CSP) are emphasized. The CSP, which is critical to the operation and maintenance to enhance the availability, is offered together when a equipment is delivered. Despite its significance, th responsibility for determining the range and depth of CSP are done from administrative decision rather than engineering analysis. The purpose of the paper is to optimize the number of CSP per item using simulation and multiple regression. First, the result, as the change of operational availability, was gained from changing the number of change in simulation model. Second, mathematical regression was computed from the input and output data, and the number of CSP was optimized by multiple regression and linear programming; the constraint condition is the cost for optimization. The advantage of this study is to respond with the transition of constraint condition quickly. The cost per item is consistently altered in the development state of equipment. The speed of analysis, that simulation method is continuously performed whenever constraint condition is repeatedly altered, would be down. Therefore, this study is suitable for real development environment. In the future, the study based on the above concept improves the accuracy of optimization by the technical progress of multiple regression.
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문제 정의
. 기존 수리적 계산이 아닌 시뮬레이션을 활용하여 좀 더 복잡한 모델을 구현하여 산출할 수 있는 방법을 구현하였으며, 특정 부품의 고장이 항상 완제품의 완전 운영 중지를 의미하지는 않는다는 요인을 고려한 것은 이 연구의 특징으로 보인다. 그러나 부품별 단가 및 전체 예산 제약을 고려하지 않아 실제 분석 환경에 적용하기에는 다소 거리감이 있다.
본 논문에서는 실제 분석 환경을 고려한 동시조달수리부속 수량 최적화 방법론을 구현하였다. 시뮬레이션 모델링을 위해 장비 품목과 보급 및 정비 체계의 자료를 활용하여 작성했으며, 이렇게 만들어진 시뮬레이션 모델을 바탕으로 수리적인 표현으로 바꾸기 위해 다중 회귀모형을 사용하였다.
하지만, 이것은 비선형 모형을 이용하여 문제 해결 과정이 복잡하다는 단점을 갖고 있다. 본 연구 목적은 지속적으로 바뀌는 단가 제약에 빠르고 쉽게 대응하며 분석이 가능토록 하는 것이다. 그리고 동시조달수리부속 최적화라는 본 연구 영역에서 동시조달수리부속 수량 대비 운용가용도의 관계는 정비례이기 때문에 선형계획법으로 충분히 최적화 가능하다.
이는 굳이 상위 LRU를 분해하지 않고도, 하위 LRU품목을 완제품 상태에서 제거가 가능하다는 것을 뜻한다. 본 연구에서는 이러한 장비의 구조적 특성을 고려하여 시뮬레이션 모델링을 하였다.
본 연구에서는 이런 구조적 특성을 고려하여 시뮬레이션 모델링을 하였다.
가설 설정
3) LRU 교체는 하위 LRU 및 SRU 까지 교환을 의미한다.
5) 교환된 부품의 수리 후 재사용은 고려되지 않는다.
6) 예방정비는 고려하지 않는다.
그리고 오차 εi는 정규분포 N(0, σ2)을 따르며, 오차들은 서로 독립적으로 발생된다고 가정한다.
제안 방법
가장 먼저 시뮬레이션 모델을 통하여 독립 변수 중 종속 변수에 영향을 미치는 것을 민감도 분석으로 찾아내고 이를 토대로 다중 회귀모형을 얻는다. 그 후 비용 선형계획법을 이용하여 제약 내 최적 동시조달수리부속 수량을 구한다. 그리고 모든 실험의 수행 기간은 3년으로, 실험 종료 시점의 동시조달수리부속 품목 별 수량 변화 대비 운용가용도를 산출하는 Termination 분석을 한다.
그 후 비용 선형계획법을 이용하여 제약 내 최적 동시조달수리부속 수량을 구한다. 그리고 모든 실험의 수행 기간은 3년으로, 실험 종료 시점의 동시조달수리부속 품목 별 수량 변화 대비 운용가용도를 산출하는 Termination 분석을 한다. 그 이유는 동시조달수리부속이란 앞서 설명한 것처럼 완제품 배치 이후 수리부속의 재보급이 3년간 어려워 해당 기간 동안 운용가용도에 악영향을 미치게 되기 때문에 이를 해결하기 위해 완제품과 함께 납품되는 동시조달수리부속 품목별 수량이 해당 기간 동안 수요가 얼마나 예상되는지 품목 및 수량을 분석하려는 것이다[10].
자세한 내용은 시뮬레이션 모델링 부분에 있다. 다섯째, 해당 시뮬레이션 모델의 Verification 및 Validation이 끝나면 해당 모델을 이용하여 독립변수인 동시조달수리부속 후보 품목별 수량과 종속변수인 완제품 운용가용도 평가 치와의 관계를 다중회귀 분석을 통해 도출한다. 여섯째, 여기서 얻어진 회귀모형을 통해 전체 구매 비용을 제약으로 최대 운용가용도를 만족하는 품목별 동시조달부속 수량을 선형계획법을 통해 도출한다.
동시조달수리부속의 최적 수량을 결정하기 위해 먼저 시뮬레이션 기법을 활용했다. 시뮬레이션 모델링을 위해서는 정의되어야할 것들이 있다.
그리고 제약 식 중 첫 번째는 비용 부분으로 X의 계수는 단가이며 총 비용 이하로 산출 되게 하였다. 두 번째에서 일곱 번째는 각 품목 별 한계 수량으로 이것은 시뮬레이션 모델을 이용하여 0에서 10까지 1씩 추가하면서 품목 별 동시조달수리부속 수량이 어느 지점에서 안정화 상태가 되는 지 확인하여 그 이후 지점까지는 무의미한 수량이기에 이를 통해 최대 수량을 결정하였다. 이때 변화하는 동시조달수리부속을 제외한 나머지 것들의 수량은 10으로 고정하여 해당 동시조달수리부속을 제외한 나머지 것들이 운용가용도에 영향을 미치지 않게 하였다.
첫째, 완제품 내품목의 종류와 구조를 정의한다. 둘째, 고장분석(FMEA, Failure Mode and Effect Analysis)을 통해서 완제품 운용에 영향을 미치는 주요 품목을 식별 후 LRU(Line Replacement Unit) 및 SRU(Shop Replacement Unit)로 구분하고, 해당 품목을 동시조달수리부속 선정 후보로 한다. LRU 및 SRU는 아래 기초연구 단계에서 설명한다.
본 사례에서 다중 회귀모형은 시뮬레이션 모델을 토대로 독립변수인 품목별 동시조달수리부속 수량을 2, 5, 8로 변경하면서 종속변수인 운용가용도 변화를 산출하였다. 이 실험 계획은 민감도 분석의 에러 값을 반영하여 Low, Medium, High의 3수준 실험을 수행한 것으로, 독립변수와 종속변수가 정비례 관계를 띄고 있기 때문에 3가지 경우도 충분하다.
종속 변수에 영향을 미치지 못하는 독립 변수를 실험에 포함하면 불필요한 실험 횟수가 늘어나며, 이 늘어난 실험 횟수는 시간적 누수를 발생하기 때문이다. 본 사례에서는 독립 변수의 기준 값을 5, 오차 값을 3으로 입력하여 시뮬레이션 모델을 기준으로 각각의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 도출하였다. 상한 값은 전체 동시조달수리부속의 수량 변화에 따른 운용가용도에 미치는 영향 추세를 분석한 결과 그 중 가장 높은 최댓값인 ‘8’을 사용한 것이고, 하한 값은 MTBF가 지수분포를 따르기 때문에 만약 ‘0’으로 정의하게 되면 실험 횟수를 무한정 반복하지 않은 이상 대부분의 독립변수가 모두 운용가용도에 영향을 준다는 오류가 발생 할 수 있다.
본 연구에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여 실제 환경을 토대로 장비를 운영하고, 보급 및 정비하는 시뮬레이션 모델링을 개발 후, 실제 분석 환경에 도움 되기 위해 회귀모형을 활용하여 동시조달수리부속 최적화를 하였다.
본 연구에서는 시뮬레이션 모델을 사용하여 입출력 자료를 정리 후, 다중 회귀모형 중 선형으로 산출한다. 이것은 산출하기 쉽고, 비교적 자료가 선형에 따른다는 선행학습에 근거한다.
본 연구에서는 앞서 말한 내용을 기초로 예제 사례를 실험하였다. 사용된 예제 사례는 국방 산업 분야의 직무경험을 토대로 일반적인 체계를 가상으로 구성하였다.
본 연구에서는 위의 자료를 시뮬레이션 입력 자료에 포함하여 실험 후 얻어지는 시뮬레이션 결과를 통해 운용가용도 회귀모형을 만들었다.
본 연구에서는 제한된 예산 범위 내에서 완제품의 최대 운용가용도를 이끌어 낼 수 있는 품목별 동시조달수리 부속 최적 수량을 도출하였고, 이를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 방법을 사용하였다. 시뮬레이션은 실제로 구현하기 어려운 시스템 등을 가상으로 구현하여 필요 자료를 산출하는 것으로, 이 논문에서 시스템은 다양한 콘솔로 이루어진 장비의 운영 및 정비 체계로 정의한다.
LRU 및 SRU는 아래 기초연구 단계에서 설명한다. 셋째, 보급 및 정비체계 구조를 정하고, 이 구조 내 동시조달수리부속이 어떻게 사용되고 계단별 이동이 되는지 운용 시나리오를 결정한다. 넷째, 시뮬레이션 모델링에 필요한 기타 입력 자료를 정리 한다.
시뮬레이션 모델을 이용하여 최적화를 한다. 가장 먼저 시뮬레이션 모델을 통하여 독립 변수 중 종속 변수에 영향을 미치는 것을 민감도 분석으로 찾아내고 이를 토대로 다중 회귀모형을 얻는다.
위 그래프에서 확인할 수 있듯이 본 사례에서는 LRU 2, 4, 6, 7, 9와 SRU 14의 동시조달수리부속 수량의 변화가 운용가용도에 미치는 영향이 크므로, 이것을 독립 변수로 선택하여 회귀모형 작성을 위한 입출력 자료를 얻는다.
하나의 완제품은 다수의 하부 구성품으로 이루어져 있으며, 각 하부 구성품의 고장은 전체 완제품 운영에 영향을 미친다. 이러한 장비 구조는 트리 형태로 표현하며 각 품목은 완제품, LRU, SRU로 나누어 표현한다. LRU는 완제품 단위에서 바로 제거 가능한 품목을 말하며, SRU는 LRU 단위에서 제거 가능한 품목을 말한다[8].
최적화를 위한 독립변수는 각 품목(LRU/SRU)의 동시조달수리부속 수량, 종속변수는 운용가용도로 정의한다. 독립변수인 동시조달수리부속의 수요는 해당품목이 자신의 수명인 MTBF만큼 운용되다가 노후화되어 발생한다.
대상 데이터
본 연구에서는 앞서 말한 내용을 기초로 예제 사례를 실험하였다. 사용된 예제 사례는 국방 산업 분야의 직무경험을 토대로 일반적인 체계를 가상으로 구성하였다.
데이터처리
시뮬레이션 모델을 이용하여 최적화를 한다. 가장 먼저 시뮬레이션 모델을 통하여 독립 변수 중 종속 변수에 영향을 미치는 것을 민감도 분석으로 찾아내고 이를 토대로 다중 회귀모형을 얻는다. 그 후 비용 선형계획법을 이용하여 제약 내 최적 동시조달수리부속 수량을 구한다.
05 이하 이므로, 본 회귀 식은 유의하다고 볼 수 있다. 본 회귀분석은 Excel 2007을 사용하였다.
이론/모형
이런 선형계획법을 적용하기 위한 수학적 모형의 구성 요소로는 결정변수, 목적함수식, 제약조건으로 이루어진다[12]. 결정변수는 동시조달수리부속 수량이고, 목적함수식은 위에 표기된 회귀모형을 사용하였다. 제약조건은 총 비용과 품목별 한계 수량으로 정의하였다.
이때 변화하는 동시조달수리부속을 제외한 나머지 것들의 수량은 10으로 고정하여 해당 동시조달수리부속을 제외한 나머지 것들이 운용가용도에 영향을 미치지 않게 하였다. 본 선형계획 분석은 Excel 2007을 사용하였다.
장비 구조는 10개의 LRU 품목과 각 LRU 당 2개의 SRU가 포함되었으며, 보급 및 정비체계는 부대-야전-창인 3계단으로 정의하였으며, 시뮬레이션 모델링을 위한 가정, 입력 자료, 운용시나리오는 아래와 같다. 본 시뮬레이션은 AUTOMOD 라는 3D 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하였다.
선형으로 도출된 회귀모형을 이용하여 동시조달수리부속 최적 수량을 선형계획법으로 산출하였다. 선형계획법은 기본적으로 선형성을 가정하는데, 이는 현실 문제를 수학적 모형으로 나타내는데 있어서 목적함수식과 제약식 조건식이 모두 1차식인 선형으로 표시되어야 함을 의미하며 보통 심플렉스법을 이용하여 최적화 한다.
시뮬레이션 모델링을 위해 장비 품목과 보급 및 정비 체계의 자료를 활용하여 작성했으며, 이렇게 만들어진 시뮬레이션 모델을 바탕으로 수리적인 표현으로 바꾸기 위해 다중 회귀모형을 사용하였다.
성능/효과
1) 전 품목을 임무 필수 품목으로 정의하여 LRU, SRU 한 품목이 고장이 발생하면 전체 장비를 운용하지 못한다.
4) 장비 교환은 100% 해당 계단에서 완료된다.
7) LRU는 부대에서 교환하며, SRU는 야전 혹은 창에서 교환된다.
8) 모든 품목은 직렬 구조로 설계되었다.
후속연구
참고로, Pay Back 제도란 실제 수요 이상의 동시조달수리부속 품목은 일정 기간 이후 납품 업체에 다시 되팔아 환불 받는 방식이다. 그리고 동시조달수리부속 분석은 항시 제한된 예산과 품목별 단가를 기준으로 분석이 이루어지기 마련인데, 이 비용은 개발 기간 동안 매번 일정하기 보다는 사업 특성, 사업 시기 혹은 설계 변경에 따라 지속적으로 변화하기 때문에 이러한 실제 환경에 맞는 분석 기법을 도출하는 것이 필요하다.
이 다중 회귀모형은 비용 제약 하에서 각 품목별 동시조달수리부속 수량의 최적 조합을 도출하는데 사용되었다. 이 방법은 연구 개발 중에 지속적으로 달라지는 단가 및 비용 자료에 효율적이고, 빠르게 대응이 가능한 방법론으로 기존 연구에 비해 보다 현실적이라 활용도가 높을 것으로 기대하는 바이다.
향후 연구에서는 시뮬레이션 모델링 단계에서 구체적인 체계 운용 시나리오인 작전운용형태 및 임무유형(OMS/MP, Operational Mode Summary/Mission Profile)내용을 포함하여 시뮬레이션 모델의 정밀도를 높이고, 최적화 단계에서 가장 중요한 부분인 다중 회귀분석의 정확성을 높이기 위해 현재 연구가 활발히 되고 있는 크리깅 분석 등을 비롯한 메타모델을 사용하여 본 연구의 완성도를 높일 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
동시조달수리부속이란 무엇입니까?
동시조달수리부속은 초기 일정기간(3년) 동안 재보급없이 완제품에 주어진 운용 임무를 수행하기 위해 필요한 필수소요 수리부속품이다. 이것은 과소 책정하면 주요품목의 재고 부족으로 완제품 운용의 심각한 악영향을 미치게 되며, 반대로 과다 책정하면 재고 초과로 예산 낭비를 초래하게 된다.
적정 수준의 동시조달수리부속 산출이 필요한 이유는 무엇입니까?
동시조달수리부속은 초기 일정기간(3년) 동안 재보급없이 완제품에 주어진 운용 임무를 수행하기 위해 필요한 필수소요 수리부속품이다. 이것은 과소 책정하면 주요품목의 재고 부족으로 완제품 운용의 심각한 악영향을 미치게 되며, 반대로 과다 책정하면 재고 초과로 예산 낭비를 초래하게 된다. 따라서 가용 예산 범위 내에서 완제품의 운용 임무를 보장하고 효율적이고 원활한 운용 및 유지를 위해서 적정 수준의 동시조달수리부속 산출이 필요하다[10].
시뮬레이션이란 무엇입니까?
본 연구에서는 제한된 예산 범위 내에서 완제품의 최대 운용가용도를 이끌어 낼 수 있는 품목별 동시조달수리 부속 최적 수량을 도출하였고, 이를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 방법을 사용하였다. 시뮬레이션은 실제로 구현하기 어려운 시스템 등을 가상으로 구현하여 필요 자료를 산출하는 것으로, 이 논문에서 시스템은 다양한 콘솔로 이루어진 장비의 운영 및 정비 체계로 정의한다. 이러한 장비 운영과 정비 개념을 함께 고려하려면, 일반적인 수리적 계산에 의한 분석으로는 고려하기 힘든 요소들이 많다.
참고문헌 (15)
강정윤, 이홍철, 엄인섭(2006), "시뮬레이션과 메타모델을 이용한 자동물류센터 설계 최적화", 한국시뮬레이션학회논문지, 제15권, 제3호, pp. 103-114.
Alfredsson, P. (1997), "Optimization of multi-echelon repairable item inventory systems with simultaneous location of repair facilities", European Journal of Operational Research, Vol.99, No.3, pp.584-597.
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