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대기문제를 이용한 효율적인 함정정비 건선거 규모 연구
A Study on an Efficient Size Dry Docks for Warship Maintenance using Queueing Problem 원문보기

대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.40 no.4, 2014년, pp.428 - 434  

옥경찬 (합참 분석실험부) ,  조성진 (합참 분석실험부) ,  전재효 (합참 분석실험부) ,  양재영 (해군 전력분석시험평가단) ,  조윤철 (해군 전력분석시험평가단)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Dry docks are used to repair warships or Merchant ships based on their life cycles. There are the certain number of dry docks in the ROK Navy, However, the ROK Navy force structure has been changing a lot since the Korean War. The focus of this study is to analyze the queueing problem regarding pres...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 효율적인 건선거 운용을 위한 연구방법을 제시하고자 한다. 가상의 정비지역에 대한 건선거 대기행렬 시스템을 만들고, 이와 관련한 이론적 수식계산 방법과 ARENA 모델을 이용한 시뮬레이션 방법을 제시하고자 한다. 첫 번째 이론적 수식계산 방법에서는 각각의 건선거 처리능력이 동일하다는 가정 하에 건선거 수의 변화에 따라 수리함정의 건선거 대기 기간과 가동률을 분석하였다.
  • 두 번째 ARENA 시뮬레이션 분석 방법에서는 건선거 운용에 관련된 조건들을 구체적으로 반영하여 건선거 대기기간과 가동률을 상세히 분석하는 방법을 보이고자 한다. 두 가지 분석 방법의 비교분석을 통해 효율적인 상가수리 지원을 위한 건선거의 적정 소요를 판단하고자 한다.
  • 이를 위해, 함정 운용 규모에 따른 적정 수의 건선거를 갖추는 것은 중요한 문제가 된다. 본 연구에서는 가상의 해군 Alpha 정비지역의 건선거 시스템에 대한 10년간의 건선거 운용문제를 연구하였다. 연구 방법으로 첫 번째는 이론적 대기행렬식을 이용하여 함정 상가 수리 소요를 M/M/c 시스템으로 만들어 개략적으로 분석하고, 두 번째는 ARENA 시뮬레이션을 이용하여 건선거 크기, 함형별, 정비형태별로 구체화하여 적정 건선거 소요를 분석하였다.
  • 본 연구에서는 함정이 상가수리를 위한 효율적인 건선거 운용을 대기행렬 모델로 연구하고자 한다. 문제 모델링을 위해 Alpha라는 가상의 건선거 정비지역에서 [Table 1]과 같이 3개의 건선거를 이용하여 함정들을 주기적으로 정비하는 것으로 설정하였다.
  • 본 연구에서는 효율적인 건선거 운용을 위한 연구방법을 제시하고자 한다. 가상의 정비지역에 대한 건선거 대기행렬 시스템을 만들고, 이와 관련한 이론적 수식계산 방법과 ARENA 모델을 이용한 시뮬레이션 방법을 제시하고자 한다.
  • 본 연구의 목적은 적정 건선거 확보를 위한 분석방법을 제시하는데 있다. 한국해군의 역사적 측면에서 본다면, 1950년초 수십척에 불과한 연안해군에서 60년이 지난 지금 170여척의 함정을 보유하고 있으며, 앞으로도 대형함정 확보 등 대양해군으로 발전해 가려고 한다.
  • 첫 번째 이론적 수식계산 방법에서는 각각의 건선거 처리능력이 동일하다는 가정 하에 건선거 수의 변화에 따라 수리함정의 건선거 대기 기간과 가동률을 분석하였다. 이는 건선거 시스템을 M/M/c 시스템으로 일반화 시켜 수리함정의 건선거 대기기간과 가동률을 개략적으로 사전분석하는 방법을 보이고자 함이다. 두 번째 ARENA 시뮬레이션 분석 방법에서는 건선거 운용에 관련된 조건들을 구체적으로 반영하여 건선거 대기기간과 가동률을 상세히 분석하는 방법을 보이고자 한다.
  • 문제 모델링을 위해 Alpha라는 가상의 건선거 정비지역에서 [Table 1]과 같이 3개의 건선거를 이용하여 함정들을 주기적으로 정비하는 것으로 설정하였다. 이후 미래 소요되는 수리함정 척수를 고려하여 추가로 필요한 건선거 소요를 판단하고자 한다.

가설 설정

  • 여기서, BW는 기상불량으로 인한 상가불가 일수, HD는 공휴일 일수, ED는 휴일에 실시한 비계획상가 일수로 정의한다. BW은 우리나라 연평균 강수량을 1,500mm이라 할 때, 30mm 을 불가라 할 경우 50일 정도 중 평일을 40일, 공휴일은 평균 65일, 휴일에 실시한 긴급상가를 10일로 가정하여 연평균 250일로 설정하였다.
  • 개략적인 이론적 계산을 위해 Alpha 지역에서 보유한 3개의건선거 수용능력은 동일한 것으로 가정하였다. 이때 동시상가 (batch policy)는 실질적으로 건선거의 길이를 기준으로 함정크기에 따라 1~3척이 동시에 상가를 하며, 동시 상가시 상가기간은 상가기간이 가장 긴 함정을 기준으로 상가수리를 실시한다.
  • 함정의 정기상가는 6년 주기, 중간상가는 3년 주기로 설정하였다. 그리고 지원 함정은 정기상가만 하는 것으로 설정하였다. 비계획상가는 함정 운용 중에 긴급하게 수리가 필요해서 건선거에서 수리하는 경우로 신형함정들은 27일마다 1척씩 비계획상가가 이루어지고, 구형함정들은 9일마다 1척씩 비계획상가가 이루어지는 것으로 하였다.
  • 첫째 건선거의 능력을 동일한 것으로 가정하였다. 둘째 동시상가 (Batch Policy) 조건을 평균 2척으로 가정하였다. 셋째 상가수리 소요주기를 일반화 하여 반영하였다.
  • 가상의 정비지역에 대한 건선거 대기행렬 시스템을 만들고, 이와 관련한 이론적 수식계산 방법과 ARENA 모델을 이용한 시뮬레이션 방법을 제시하고자 한다. 첫 번째 이론적 수식계산 방법에서는 각각의 건선거 처리능력이 동일하다는 가정 하에 건선거 수의 변화에 따라 수리함정의 건선거 대기 기간과 가동률을 분석하였다. 이는 건선거 시스템을 M/M/c 시스템으로 일반화 시켜 수리함정의 건선거 대기기간과 가동률을 개략적으로 사전분석하는 방법을 보이고자 함이다.
  • 하지만, 상기 분석기법은 이론적 대기행렬식을 근거로 3가지 사항을 가정하였다. 첫째 건선거의 능력을 동일한 것으로 가정하였다. 둘째 동시상가 (Batch Policy) 조건을 평균 2척으로 가정하였다.
  • 상기의 경험적 판단기준을 근거로 M/M/c 시스템에서 산출 결과를 분석하면 총 6개의 건선거가 필요하다는 결론을 도출할 수 있다. 하지만, 상기 분석기법은 이론적 대기행렬식을 근거로 3가지 사항을 가정하였다. 첫째 건선거의 능력을 동일한 것으로 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
해군 함정의 수명은? 세계적으로 해군 함정의 수명은 최소 30년으로 운용하고 있다. 또한 해군 함정은 가동 중일 때만 전투력을 발휘하므로 보유 하는 척수가 바로 전투력이 되지는 않는다.
건선거를 갖추기 위해 무엇이 필요한가? 우선, 건선거를 갖추기 위해서는 넓은 공간과 비싼 건설비용이 필요하며, 이를 운용하기 위한 부대시설과 많은 인력이 추가로 소요된다. 현대 해군은 다양하고 많은 함정들을 보유하고 있으며 한국 해군도 약 170여 척을 보유하고 있다(KMND, 2012).
상가수리란 무엇인가? 그러므로 함정은 가동률을 최대화하기 위해 주기적으로 다양한 정비를 받게 된다. 정비 중에는 함정의 수면하 부분 정비를 위해 건선거(dry dock)에 들어가야 하는 경우도 있다. 이를 상가수리라고 하며 [Figure 1]은 미국 해군기지 내 건선거에서 미 함정이 상가수리를 하고 있는 모습이다.
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참고문헌 (9)

  1. Chae, K.-C. and Kang, M.-H. (2006), A Simple Approach to the M/M/c Queue with Synchronous Multiple Exponential Vacations, KIIE AUTUMN CONFERENCE, 312-315. 

  2. Kim, Y.-M. (2009), An Optimization of Ship Building Mix under N Different Docks, IE Interfaces, 22(1), 38-43. 

  3. Ko, J.-H. and Ok, C.-S. (2012), Advanced Distributed Arrival Time Control for Single Machine Problem in Dynamic Scheduling Environment, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 38(1), 31-40. 

  4. Ko, J.-W., Kim, G.-G., and Yun, B.-K. (2013), A Study on the Optimal Appointment Scheduling for the Ship Maintenance with Queueing System with Scheduled Arrivals, Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 38(3), 13-22. 

  5. Koh, S.-G., Jang, J.-H., Choi, D.-W. and Woo, S.-B. (2011), Spatial Scheduling for Mega-block Assembly Yard in Shipbuilding Company, IE Interfaces, 24(1), 78-86. 

  6. Korea Minister of National Defense (KMND)(2013), 2012 Defense White Paper, KMND, Korea. 

  7. Lee, H.-W. (2006), Queueing Theory (3rd edition), Sigma Press, Seoul, Korea. 

  8. Lee, H.-Y. and Hur, S. (1999), A Two-step Approximation for the System Size of M/G/c Queueing Systems, KORMS.KIIE AUTUMN CONFERENCE, 585-590. 

  9. Lee, S.-H. and Lee, I.-G. (2008), Heuristic Algorithm for the Singlemachine Scheduling with Periodic Maintenance, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 34(1), 318-327. 

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