선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 모수추정법은 비용이 종속변수이고, 기타 여러 가지 무기체계의 성능 척도가 독립변수로 적용되어 도출되는 회귀식이므로 회귀식의 모형 적합도가 높을 경우 미래에 추가적으로 개발될 무기체계의 성능 척도만 예측하면 비용을 쉽게 도출할 수 있는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 모수추정법을 이용하여 장갑차와 전차에 대한 양산 실적자료를 바탕으로 비용추정관계식(Cost Estimation Relationships, 이하 CER)을 개발하는데 중점을 두었다. 본 연구에서 수집한 장갑차 및 전차는 총 9종의 무기체계로 <표 1>과 같다.
- 이 연구에서는 WBS를 세분화하지 않고 무기체계의 총원가 측면에서 접근했다는 점과 실적자료 수집에 한계가 있어 4개 무기체계에 대한 수식을 도출했다는 점에서 추정되는 값의 신뢰성에 다소 한계가 있다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 추정값의 신뢰성을 보완하기 위해 보다 많은 양산비 실적자료를 바탕으로 기동무기체계 표준 WBS를 제시하고 이에 대한 양산비 CER을 개발하였다.
- 본 연구에서는 현재 국내에서 연구개발 되고 양산실적이 있는 기동무기체계 9종을 대상으로 한국 방산환경에 적합한 CER을 개발하였다. 즉, 외국의 자료가 반영되지 않은 순수 국내 자료에 입각하여 외국의 상용모델을 사용함으로써 발생하는 비용의 편차를 줄일 수 있는 발판이 되었다는 점에서 본 연구에 의의가 있다.
제안 방법
- Forward, Stepwise Selection을 적용하여 변수 선택한 결과 특성변수 5개(길이, 전투중량, 항속거리, 호통과능력, 보기륜 수)와 가변수 1개(현수장치 형태)가 선택되었다. R2 Selection을 통해 기준을 충족하는 상위 4개 변수조합을 선택하여 다중공선성과 이상치 존재 여부를 확인하였으며, 4개 모형 모두 최대 VIF가 10 이상으로 다중공선성은 존재하였고 이상치는 존재하지 않아 주성분분석을 통해 4개 CER을 도출하였다. 1차적으로 도출한 현수장치 양산비 CER은 <표 12>와 같다.
- 각 무기체계의 양산비 자료와 초도 양산품 단가를 산출하기 위한 학습률은 실제 양산을 담당하였던 해당 업체로부터 자료를 수집하였으며, 각 비용 자료는 통계청의 생산자 물가지수를 적용하여 13년도 기준 불변가로 환산하였다.
- 본 단계에서는 지금까지 개발된 6개의 CER을 통합하여 총 금액 측면에서 실제값과 추정값을 비교하여 검증한다. 단, FER 항목은 실적자료의 평균값에 의존되고 수식으로 개발된 항목이 아니므로 제외하고, CER 항목에 대해서만 검증하였다. 통합된 CER에 대한 실제값과 추정값을 비교한 결과는<표 20>과 같다.
- 도출된 초도양산품 양산단가를 종속변수 Y로 정의하고, 비용인자를 독립변수로 정의하여 CER을 개발한다. 비용인자는 방호구조의 비용과 관련된 변수를 선택하기 위해 먼저 방호구조와 관련 없는 인자들은 제거한다.
- 동력장치와 상관관계가 높은 비용인자를 정의하기 위해 Forward, Stepwise Selection을 적용하여 변수선택한 결과 특성변수 5개(전투중량, 엔진출력, 연료탱크용량, 엔진형태, 최대토크)와 가변수 1개(현수장치 형태)가 선택되었다. 6개의 비용인자에 대해 R2 Selection을 적용하여 조건을 만족하는 상위 4개의 변수조합을 선별하여 다중공선성과 이상치 존재여부를 확인한 결과 모두 다중공선성이 존재하고 이상치는 없는 것으로 나타나 주성분분석을 통해 1차적인 동력장치의 CER을 <표 10>과 같이 도출하였다.
- 167(약 17%)이다. 따라서 FER 비율은 위 표와 같이 사업관리/체계 공학은 9%, 종합군수지원 비용은 30%, 훈련장비는 4%로 적용하였다.
- 따라서 본 연구에서 적용한 검증기준은 \(R_{adj}^2 ≥ 0.8\), p-value ≤ 0.05, MMRE(Mean Magnitude Relative Error) ≤ 0.25, PRE D1)(0.25) ≥ 0.75, RMSE(Rooted Means Square Error)는 가장 낮은 값을 적용하였다[10].
- 따라서 상대적으로 MMRE가 0.013으로 낮고, PRED(0.25)가 1.00으로 더 높게 기준을 만족하는 ‘모형 1’을 사격통제장치 양산비 CER로 선택하였다.
- 사격통제장치는 전차 3종(K-1, K1A1, K-2)과 장갑차 1종(K-21)에만 장착되어 운용되고 있다. 따라서 총 4개 무기체계에 대해 CER을 개발하였다. 사격통제장치에 대한 초도 양산품 양산단가는 <표 15>와 같다.
- <표 1>의 9종 무기체계의 양산비 실적자료는 각각의 무기체계를 양산한 방위사업 업체를 통해 수집하였으며, 비용자료 수집 범위는 무기체계 정산가를 기준으로 본 연구에서 정의한 기동무기체계 WBS(Work Breakdown Structure)에 대한 각 구성품 비용과 이들의 합계인 총 양산단가를 수집하였고, 무기체계 양산시 비용절감 요인이 될 수 있는 학습률 및 총 양산수량을 수집하였다. 또한 CER 수식에 포함되는 무기체계 성능을 확인하기 위해 육군에서 발간되는 기술교범 및 양산 업체를 통해 각 무기체계의 세부적인 성능자료를 수집하여 적용하였다. 이러한 성능자료의 활용은 제 4장에서 자세히 다루었다.
- 방호구조 CER 개발을 위해 WBS를 기준으로 각 무기체계별 방호구조에 해당하는 비용을 학습률을 적용하여 와 같이 초도 양산품의 양산단가를 도출하였다.
- 본 단계에서는 지금까지 개발된 6개의 CER을 통합하여 총 금액 측면에서 실제값과 추정값을 비교하여 검증한다. 단, FER 항목은 실적자료의 평균값에 의존되고 수식으로 개발된 항목이 아니므로 제외하고, CER 항목에 대해서만 검증하였다.
- 본 연구에서 분석한 무기체계는 개발 및 양산연도가 오래되어 WBS별로 세분화된 비용자료가 부재하였으며, 상대적으로 최근에 양산되어진 K-2 전차와 K-21 장갑차에 대해 세부 비용자료를 획득하여 기타 무기체계에 대해서는 수집된 실적자료를 바탕으로 WBS별 비용분포에 따른 비율을 적용하여 세분화하였다. 표준화된 기동무기체계 양산비 비용자료는 <표 4>와 같다.
- 비용인자는 육군의 ROC 설정기준에 따라 각 무기체계의 성능을 비교할 수 있는 요소를 선별하여 총 27종의 비용인자를 과 같이 도출하였다.
- 비용인자에 대해 Forward, Stepwise Selection을 적용한 결과 특성변수 3개(길이, 전투중량, 장애물통과능력)와 가변수 2개(화생방장치, C4I 체계 연동)가 선택되었으며, R2 Selection을 적용하여 최적의 변수 조합 4개를 선택하였다. 4개 변수조합에 대한 검증결과 모두 최대 VIF값이 10 이상으로 다중공선성이 존재하였고, 이상치는 존재하지 않았다.
- 선택된 총 5개의 비용인자를 바탕으로 최적의 변수 조합을 찾기 위해 R2 Selection을 적용하여 R2가 높고 AIC(Akaike Information Criterion)와 BIC(Bayesian Information Criterion)가 낮은 상위 4개 모형을 과 같이 1차적으로 선별하였다.
- 위 4개의 CER에 대해 검증을 실시한 결과 ‘모형 1’을 제외한 나머지 3개 모형은 MMRE ≤ 0.25와 PRED(0.25) ≥ 0.75를 충족하지 못해 MMRE가 0.110이고, PRED(0.25)가 0.889로 기준을 충족하는 ‘모형 1’의 CER을 동력장치의 최종 CER로 선정하였다.
- <표 1>의 9종 무기체계의 양산비 실적자료는 각각의 무기체계를 양산한 방위사업 업체를 통해 수집하였으며, 비용자료 수집 범위는 무기체계 정산가를 기준으로 본 연구에서 정의한 기동무기체계 WBS(Work Breakdown Structure)에 대한 각 구성품 비용과 이들의 합계인 총 양산단가를 수집하였고, 무기체계 양산시 비용절감 요인이 될 수 있는 학습률 및 총 양산수량을 수집하였다. 또한 CER 수식에 포함되는 무기체계 성능을 확인하기 위해 육군에서 발간되는 기술교범 및 양산 업체를 통해 각 무기체계의 세부적인 성능자료를 수집하여 적용하였다.
- 순수 국내 자료를 바탕으로 한 연구에서 어원재[7]는 전차 2종, 장갑차 2종에 대해 연구개발비를 총 비용 측면에서 연구한 사례가 있었다. 이 연구에서는 4개의 기동 무기체계에 대한 실적자료를 바탕으로 연구개발비 총 비용을 종속변수로 정의하고 작전운용성능(Required Operational Capability, 이하 ROC) 설정 기준과 관련된 성능변수를 독립변수로 정의하여 식을 도출하였다. 이 연구에서는 WBS를 세분화하지 않고 무기체계의 총원가 측면에서 접근했다는 점과 실적자료 수집에 한계가 있어 4개 무기체계에 대한 수식을 도출했다는 점에서 추정되는 값의 신뢰성에 다소 한계가 있다고 볼 수 있다.
- [그림 1]과 같이 WBS 정의 후에는 ROC 설정 기준을 바탕으로 무기체계의 특성과 성능을 비교할 수 있는 비용인자를 도출한다. 이러한 비용인자를 회귀식의 독립변수로 정의하고, 비용을 종속변수로 정의하여 변수선택의 과정을 통해 비용에 가장 연관성이 높은 독립변수를 찾아 회귀분석을 통해 수식을 개발한다. 변수선택 방법에는 Forward Selection, Backward Selection, Stepwise Selection이 있으며, 이 중 Forward Selection은 여러 독립변수 중 종속변수에 가장 연관이 높은 변수로 먼저 식을 구성하고, 그 다음 영향력이 높은 변수를 하나씩 모형에 포함시켜 연관성을 확인하여 변수를 선택하는 방법이며, Backward Selection은 Forward Selection과 반대되는 방법으로 모든 변수를 모형에 포함시킨 후 영향력이 가장 작은 변수부터 하나씩 제거해 나가는 방법이다.
- 이를 위해 먼저 실제 투입된 실적자료가 필요하며, 본 연구에서는 수집 가능한 K-2 전차와 K-21 장갑차의 투입비용을 근거로 와 같이 비율을 도출하였다.
- 예를 들면, 방호구조의 비용은 현수장치에 해당되는 보기륜의 수와는 연관성이 없기 때문에 사전에 이러한 무기체계의 형상에 대해 충분히 이해하고 인자를 구분해야한다. 이후 Foward, Stepwise Selection을 활용하여 관련 비용인자를 도출하였으며 특성변수 4개(길이, 전투중량, 항속거리, 최대토크)와 가변수 1개(반응장갑)가 선택되었다. 선택된 총 5개의 비용인자를 바탕으로 최적의 변수 조합을 찾기 위해 R2 Selection을 적용하여 R2가 높고 AIC(Akaike Information Criterion)와 BIC(Bayesian Information Criterion)가 낮은 상위 4개 모형을 <표 6>과 같이 1차적으로 선별하였다.
대상 데이터
- 따라서 상대적으로 MMRE가 낮고 PRED(0.25)가 높은 ‘모형 1’을 현수장치의 CER로 선정하였다.
- 본 연구에서 수집한 장갑차 및 전차는 총 9종의 무기체계로 과 같다.
데이터처리
- 검증은 실제값과 추정값을 비교하는 MMRE와 PRED 등을 사용하여 검증하였으며, 세부 검증결과는 과 같다.
- 회귀분석을 통해 CER이 도출되면 여러 가지 검증 척도를 이용하여 CER을 검증하고 사용 가능 여부를 판단해야한다. 본 연구에서 적용하는 검증 기준은 ISPA (International Society of Parametric Analysts)에서 제시하는 통계검증 기준값을 적용하였으며, 그 중 \(R_{adj}^2 ≥ 0.6\)은 정확한 예측값을 요구하는 비용분석의 목적에 맞게 좀 더 엄격히 적용하여 CER을 검증하였다. 따라서 본 연구에서 적용한 검증기준은 \(R_{adj}^2 ≥ 0.
이론/모형
- Stepwise Selection은 기본적으로 Forward Selection으로 시작하여 모형을 구성한 후 Backward Selection의 방법을 적용하여 모든 변수를 하나씩 제거해 나가면서 최적의 모형을 찾고 가장 영향력이 높은 변수만을 선택하는 방법이다[3]. 본 연구에서 Backward Selection은 Forward Selection과 변수선택의 결과가 차이가 없이 나타나 Stepwise Selection을 주로 사용하여 변수를 선택하였으며, 부수적으로 Forward Selection을 적용하였다.
성능/효과
- Selection을 적용하여 최적의 변수 조합 4개를 선택하였다. 4개 변수조합에 대한 검증결과 모두 최대 VIF값이 10 이상으로 다중공선성이 존재하였고, 이상치는 존재하지 않았다. 따라서 주성분분석을 통해 <표 14>와 같이 CER을 도출하였다.
- 6개의 비용인자에 대해 R2 Selection을 적용하여 조건을 만족하는 상위 4개의 변수조합을 선별하여 다중공선성과 이상치 존재여부를 확인한 결과 모두 다중공선성이 존재하고 이상치는 없는 것으로 나타나 주성분분석을 통해 1차적인 동력장치의 CER을 과 같이 도출하였다.
- Forward, Stepwise Selection 결과 특성변수 3개(조준경탐지범위, 사격통제컴퓨터 중량)와 가변수 1개(탄도계산기성능)가 선택되었고, 최적 변수 조합은 총 3개로 도출되었다. 다중공선성과 이상치 여부에 따라 주성분분석과 다중회귀분석 적용 결과는 <표 16>과 같다.
- Forward, Stepwise Selection을 적용하여 변수 선택한 결과 특성변수 5개(길이, 전투중량, 항속거리, 호통과능력, 보기륜 수)와 가변수 1개(현수장치 형태)가 선택되었다. R2 Selection을 통해 기준을 충족하는 상위 4개 변수조합을 선택하여 다중공선성과 이상치 존재 여부를 확인하였으며, 4개 모형 모두 최대 VIF가 10 이상으로 다중공선성은 존재하였고 이상치는 존재하지 않아 주성분분석을 통해 4개 CER을 도출하였다.
- 선택된 변수조합에 대해 다중공선성과 이상치 존재여부를 확인한 결과 4개 모형 모두 다중공선성은 존재하였고, 이상치는 존재하지 않아 주성분 회귀 분석을 통해 과 같이 CER을 도출하였다.
- 위와 같이 개발된 CER의 전체 MMRE는 0.058로 나타났고, 실제값과 추정값은 약 6% 정도의 편차를 보이고 있다. 따라서 무기체계 획득 초기단계에서 향후 투입될 비용을 예측함에 있어서는 상당히 정확한 CER이 개발되었음을 볼 수 있다.
- 총 비용이 100억인 무기체계에서 CER로 개발되는 항목의 금액이 60억이고, 체계공학 금액이 10억일 경우 실적자료 평균비율은 0.10(10%)이고, CER 항목 상대적 비율은 10/60 = 0.167(약 17%)이다. 따라서 FER 비율은 위 표와 같이 사업관리/체계 공학은 9%, 종합군수지원 비용은 30%, 훈련장비는 4%로 적용하였다.
후속연구
- 둘째, 본 연구에서 사용된 비용인자에는 무기체계의 재질과 관련된 특성을 반영하는 인자는 자료 수집의 제한으로 반영되지 못했다. 미래 무기체계는 중량이 감소되고 방호력은 증가되는 첨단 재질을 사용한 무기체계가 개발될 것이므로 무기체계의 재질특성이 변수로 추가되어 미래 비용 예측에 활용될 수 있는 실질적인 CER 개발 연구가 계속되어야 할 것이다.
- 또한 자료의 수가 방대할 경우 다중공선성이나 이상치를 발생시키는 자료는 삭제하고 분석이 가능하지만 지금과 같이 자료의 수가 한정되어 있을 경우 특정 자료를 제외하고 분석하기 어렵다. 따라서 자료의 수가 제한될 경우 Random Sampling 기법 등을 적용하여 모형의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구해볼 필요가 있다.
- 둘째, 본 연구에서 사용된 비용인자에는 무기체계의 재질과 관련된 특성을 반영하는 인자는 자료 수집의 제한으로 반영되지 못했다. 미래 무기체계는 중량이 감소되고 방호력은 증가되는 첨단 재질을 사용한 무기체계가 개발될 것이므로 무기체계의 재질특성이 변수로 추가되어 미래 비용 예측에 활용될 수 있는 실질적인 CER 개발 연구가 계속되어야 할 것이다.
- 기동무기체계의 WBS는 미 국방성(Department of Defense, DoD)의 비용추정 가이드북인 MILHDBK-881[9]과 국과연 및 업체의 전문가 의견을 종합적으로 반영하였다. 본 연구는 무기체계의 성능을 독립변수로 활용하기 때문에 Level 4 이상 하위 품목의 비용에 대해서는 중량 외에는 해당 품목을 대표할 수 있는 비용인자를 선택하기 제한된다. 따라서 이러한 점을 고려하여 Level 3까지의 WBS에 대한 CER을 개발하였으며, 이를 위한 기동무기체계 양산비 일반화 WBS는 <표 2>와 같다.
- 첫째, 더 많은 자료를 확보하여 모델을 구성할 필요가 있고, 부족한 자료의 수를 극복할 수 있는 방안을 연구해야 한다. 본 연구에서 사용한 9종의 무기체계 외에 추가적인 자료를 획득하여 분석했을 시 자료의 수와 R2의 변화에 어떠한 연관성이 있는지 확인해볼 필요성이 있다. 또한 자료의 수가 방대할 경우 다중공선성이나 이상치를 발생시키는 자료는 삭제하고 분석이 가능하지만 지금과 같이 자료의 수가 한정되어 있을 경우 특정 자료를 제외하고 분석하기 어렵다.
- 이 연구에서는 4개의 기동 무기체계에 대한 실적자료를 바탕으로 연구개발비 총 비용을 종속변수로 정의하고 작전운용성능(Required Operational Capability, 이하 ROC) 설정 기준과 관련된 성능변수를 독립변수로 정의하여 식을 도출하였다. 이 연구에서는 WBS를 세분화하지 않고 무기체계의 총원가 측면에서 접근했다는 점과 실적자료 수집에 한계가 있어 4개 무기체계에 대한 수식을 도출했다는 점에서 추정되는 값의 신뢰성에 다소 한계가 있다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 추정값의 신뢰성을 보완하기 위해 보다 많은 양산비 실적자료를 바탕으로 기동무기체계 표준 WBS를 제시하고 이에 대한 양산비 CER을 개발하였다.
- 첫째, 더 많은 자료를 확보하여 모델을 구성할 필요가 있고, 부족한 자료의 수를 극복할 수 있는 방안을 연구해야 한다. 본 연구에서 사용한 9종의 무기체계 외에 추가적인 자료를 획득하여 분석했을 시 자료의 수와 R2의 변화에 어떠한 연관성이 있는지 확인해볼 필요성이 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.