[논문]개발단계에서 무기체계 운영유지비 예측을 위한 비교분석 연구

정준; 이기원; 차종한; 최동현; 박경덕

doi:10.5762/kais.2019.20.2.83

개발단계에서 무기체계 운영유지비 예측을 위한 비교분석 연구
A Study on Comparison Analysis for Calculating of Weapon System Operation Cost at the Development Stage 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.2, 2019년, pp.83 - 94

정준 (LIG넥스원 ILS연구소) , 이기원 (LIG넥스원 ILS연구소) , 차종한 (LIG넥스원 ILS연구소) , 최동현 (LIG넥스원 ILS연구소) , 박경덕 (LIG넥스원 ILS연구소)

초록
AI-Helper

최근 무기체계 개발 시 총수명주기체계관리(TLCSM) 및 전체 순기 간 비용 관리의 중요성이 점차 커지고 있다. 비용 관리 시 사업초기 개발단계부터 비용 예측이 중요하지만 개발단계에서 총수명주기비용을 예측하는 것은 어렵다. 총수명주기 비용은 연구/개발비, 획득투자비, 운영유지비 및 폐기비 등으로 구성되어 있는데, 운용유지비(폐기비 포함)가 가장 큰 부분을 차지하고 있기 때문에, 총수명주기비용 예측 시 운용유지비에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 CAIV 기법을 활용, 운영유지비를 예측하기 위해 상용 비용분석 도구인 PRICE-HL 모델과 RAM 기반 무기체계 운영유지비 예측 도구인 NemoSIM 간의 비교 분석을 통하여, 무기체계 개발단계에서 효율적인 운영유지비 예측 방안 및 분석 결과값을 보급, 정비관련 ILS 요소 개발 시 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 또한, 본 연구를 통해 도출된 결과를 바탕으로, 후속 연구에서는 PRICE-HL 모델과 NemoSIM 입력값/결과값에 대한 심층적 추가 분석을 수행하고 그 결과로 NemoSIM에서 고려하지 않은 비용 항목 및 발전 방향을 도출하여 개발초기 단계에서, 보다 정확한 무기체계 운영유지비용을 산출하는 방안과 NemoSIM의 결과를 ILS 요소개발에 활용 할 수 있는 방안을 구체적으로 제시 할 예정이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the importance of Total Life Cycle System Management (TLCSM) and LIFE-CYCLE COSTS management is increasing in the development of weapon systems. In cost management, cost forecasting is important from the initial development stage, but it is difficult to predict the total life cycle cost at the development stage. In this study, we propose efficient management cost calculation and management at the development stage of the weapon system by comparison analysis between the PRICE-HL model and NemoSIM to calculate the maintenance cost under the CAIV concept. Based on the study results, further in-depth analyzes of the PRICE-HL model and NemoSIM input values / results are performed. In addition, we provide a more accurate method of calculating the cost of maintaining and operating the weapon system and a plan to utilize the result of NemoSIM in the ILS element development.

주제어

표/그림 (27)

그림 Fig. 1. NOMINAL LIFE-CYCLE COSTS
그림 Fig. 2. Research Process
그림 Fig. 3. Engineering Cost Estimating Method Process
그림 Fig. 4. Parametric Cost Estimating Method Process
그림 Fig. 5. PRICE Model Life-Cycle Cost Analysis System
그림 Fig. 6. System Time Table
그림 Fig. 7. NemoSIM concept
표 Table 1. Costs of NemoSIM
그림 Fig. 8. Application System Structure
그림 Fig. 9. Set Operation Time
표 Table 2. PRICE-HL – NemoSIM Function Comparison
표 Table 3. Input Factor Comparison
그림 Fig. 10. PRICE-HL Result
그림 Fig. 11. NemoSIM Result-1
그림 Fig. 12. NemoSIM Result-2
표 Table 4. PRICE-HL model Operation&Support Cost Result
표 Table 5. NemoSIM Operation&Support Cost Result
그림 Fig. 13. NemoSIM Supply Status - A part
그림 Fig. 14. Ao, Operation Cost by Supply Policies
그림 Fig. 15. NemoSIM Human Resourse Status
그림 Fig. 16. Ao, Operation Cost by Maintenance People
그림 Fig. 17. Relation of Result Category
그림 Fig. 18. Example – Result Sensitivity Analysis
그림 Fig. 19. Graph - Operation Cost per month
표 Table 6. Result comparison
그림 Fig. 20. Example – Set a Optimal Supply Policy
그림 Fig. 21. Example – Set a Optimal People Policy

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 사업기간 3년 이상의 무기체계 연구개발 사업에 적용하게 되어있는 [방위사업관리규정, 방위사업청] CAIV 기법을 활용하여 운영유지비를 예측하기 위해 상용 비용분석 도구인 PRICE-HL 모델과 RAM 기반 무기체계 운영유지비 예측 도구인 NemoSIM 간의 비교 분석을 통하여 보완 요소를 찾아내고, 무기체계 개발단계에서 효율적인 운영유지비 예측 및 관리방안을 제시 하고자 한다.
이필중(2014)등은 전력지원체계 연구개발사업에 CAIV 적용방안에 관한 연구를 하였다[3]. 이 연구에서는 기존 무기체계 연구개발사업에서 적용되고 있는 CAIV를 전력지원체계 분야의 비용관리실태를 분석하여 연구개발사업에 적용을 위해 제도 및 시스템 구축과 기반조성 측면에서 개선방안을 제시하였다. 그러나 제시된 개선방안을 위해 관련 법령 및 규정 등의 정비작업이 선행되어야 하는 조건이 있다.
김석호(2016) 등은 신뢰성 기반의 철도차량 수명주기 비용 분석 방안에 관한 연구를 하였다[10]. 이 연구에서는 철도차량 시스템에서 RAM 과 수명주기비용, 운영유지비간의 관계 및 RAM기반의 수명주기관리비용의 중요성을 제시하였다.

가설 설정

둘째, 연간운용시간은 일일 8시간, 연간 250일 운용을 가정하여 2,000시간으로 설정하였다. NemoSIM에서는 Fig.

제안 방법

분석 대상 무기체계가 특정임무를 수행할 수 있도록 PBS(Product Breakdown Structure)를 설정하였다. PBS 설정 후 무기체계의 운영유지비용을 비교분석 하기 위해 분석기준 및 가정을 설정하였으며, 기준에 따라 입력 값들을 입력하고 결과를 도출하였다. 결과 도출 후 각 도구들에 의해 도출된 운영유지비를 비교 분석하였다.
PBS 설정 후 무기체계의 운영유지비용을 비교분석 하기 위해 분석기준 및 가정을 설정하였으며, 기준에 따라 입력 값들을 입력하고 결과를 도출하였다. 결과 도출 후 각 도구들에 의해 도출된 운영유지비를 비교 분석하였다.
유도무기체계 연구개발사업의 목표비용을 추정하기 위해서는 정부 자체의 방대한 개발 및 시제의 원가자료를 활용해야 하나 신규 개발사업에 활용할 자료와 그 타당성을 검증하기 위한 방안도 부족한 면이 있다. 그래서 사업 초기에 연구개발사업의 적정 목표비용을 추정하고 그 타당성을 검증할 수 있는 활동원가 기반의 비용분석 방안을 제시하고, 공학적 추정 및 전산모델의 상호 매핑과 비교분석을 통한 소요 예산의 타당성을 비교 검증하는 방안을 제시하였다.
첫째, 동일한 System 구조를 입력하였다. 동일수준으로 System 구조를 형성하였으며, 각 품목에 대해서는 동일 RAM값, 단가를 입력하였다. PRICE-HL 모델과 NemoSIM에서 품목의 MTBF가 낮고, MTTR이 높을수록 가용도가 낮아지게 되며, 단가가 높을수록 폐기 시 획득비용 등이 증가하여 운영유지비가 증가하게 된다.
셋째, 시스템, 군수지원체계의 품질 및 성능 시뮬레이션 결과를 제공한다. 몬테칼로(Monte Carlo) 기법을 바탕을 한 이산 사건 기반의 시뮬레이션 구현하여 임무 신뢰성, 가용성, 안전성을 예측하며, 유지보수 자원 활용도 및 비용을 예측한다.
변형균(2011)등은 KHP 총소유비용의 민감도 분석에 관한 연구를 하였다[5]. 미래에 발생할 총소유비용(TOC: Total Ownership Cost)를 예측하고 결과에 대한 주요 비용결정 요소인 신뢰도(Reliability), 정비도(Maintainability), 가용도(Availability), 예방정비율(SMF : Scheduled Maintenance Fraction), 정비개념 및 모듈/부품 고유형상수 요소에 대한 민감도분석을 실시하고 CAIV 적용결과를 분석하여, 획득 및 운영유지단계에서 TOC 및 운영유지비 절감방안과 차후 타사업에 활용 가능한 TOC 절감방향을 제시하였다. 그래서 MTBF 향상 등의 비용과 성능의 최적화를 통하여 TOC 절감의 노력이 필요함을 알 수 있다.
본 연구를 위해서 먼저 유사무기체계를 활용하여 비교분석용 무기체계 DB를 생성하였다. 분석 대상 무기체계가 특정임무를 수행할 수 있도록 PBS(Product Breakdown Structure)를 설정하였다.
본 연구에서는 RAM 기반 운영유지비 분석 도구인 NemoSIM을 활용하여 개발초기 단계 무기체계 운영유지비분석을 수행하였으며, NemoSIM을 활용한 결과를 검증하기 위해 상용 비용분석 도구인 PRICE-HL과 비교분석을 수행하였다. 각 카테고리로 세부 분류하여 분석한 결과, NemoSIM을 통해 도출된 운영유지비 분석 결과는 추후 유사연구개발 사업에 활용 가능성이 높음을 확인할 수 있었다.
본 연구를 위해서 먼저 유사무기체계를 활용하여 비교분석용 무기체계 DB를 생성하였다. 분석 대상 무기체계가 특정임무를 수행할 수 있도록 PBS(Product Breakdown Structure)를 설정하였다. PBS 설정 후 무기체계의 운영유지비용을 비교분석 하기 위해 분석기준 및 가정을 설정하였으며, 기준에 따라 입력 값들을 입력하고 결과를 도출하였다.
셋째, 동일수준의 인력을 설정하였다. 시스템 정비개념에 따라 부대정비요원과 창정비요원을 설정하였으며, 각 정비계단별 인건비를 동일하게 책정하였다.
셋째, 시스템, 군수지원체계의 품질 및 성능 시뮬레이션 결과를 제공한다. 몬테칼로(Monte Carlo) 기법을 바탕을 한 이산 사건 기반의 시뮬레이션 구현하여 임무 신뢰성, 가용성, 안전성을 예측하며, 유지보수 자원 활용도 및 비용을 예측한다.
한석윤(2015) 등은 RAM을 고려한 도시철도시스템의 수명주기비용 분석에 관한 연구를 하였다[9]. 이 연구에서는 수명주기비용과 관련된 국제규격인 IEC 60300-3-3을 기반으로 하여 수명주기비용을 설명한 후, 이를 도시철도 차량시스템에 적용하여 이를 분석하므로써 운용비용 절감의 방안으로 신뢰성(신뢰도) 향상을 제시하였다.
첫째, 동일한 System 구조를 입력하였다. 동일수준으로 System 구조를 형성하였으며, 각 품목에 대해서는 동일 RAM값, 단가를 입력하였다.

이론/모형

개발초기 RAM 기반 Simulation 도구인 NemoSIM과 모수추정법을 활용한 PRICE-HL 모델을 활용하여 운영유지비용을 한다. 개발이 진행됨에 따라 공학적 분석기법을 활용하여 운영유지비를 보완하고, 목표 비용이 달성 될 수 있도록 지속적으로 관리한다면 효율적인 비용관리를 수행 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 신규 무기체계에 대한 운영유지비 분석에 중점을 두고 NemoSIM을 활용하였다. NemoSIM 에서는 Table 1과 같이 시스템 운용 환경을 구성하는 시스템, 수리부속, 운영기지, 정비기지, 보급기지, 정비자원, 임무손실에 대한 다양한 비용을 고려한다.
본 연구에서는 모수추정 상용전산모델인 PRICE 모델을 활용하였다. PRICE 모델은 Top-down 접근 방법을 사용하여 전체체계를 상위 체계로부터 모듈, 부품 등의 분해가 가능한 하부구조로 분해한 후 과거의 경험 자료를 바탕으로 구성된 비용관계식(CER)에 따라 비용을 추정하도록 되어있다.
신규 무기체계에 대한 운영유지비 산출을 위한 도구로써 RAM 기반 Simulation 상용 도구인 NemoSIM을활용하였다.
첫째, 모든 하드웨어 관련 입력 파라미터를 빠르게 생성하기 위하여 PRICE-H 모델을 사용한다.

성능/효과

8과 같다. Breakdown한 총 구성품 수는 45종이며, 보안상의 이유로 요약 및 품명을 일반화하여 도식화하였다.
PRICE-HL 모델과 NemoSIM을 활용한 산출 결과를 비교하기 위한 분석 기준으로 일반적인 해군 무기체계목표운용 가용도 및 운영기간을 참고하여 분석대상 무기체계의 목표 운용 가용도 값을 90%, 운영기간을 20년으로 설정하였다. 또한, 결과값 비교를 위해 PRICE-HL 모델과 NemoSIM에서는 가능한 동일한 입력값을 활용하였으며, 비용에 영향을 주는 것으로 예상되는 주요 입력값에 대한 내용은 Table 3과 같다.
25%로 도출되었다. 결과값 중 Supply는 고장난 LRU, 모듈 및 부품을 교환하기 위해 필요한 수리부속을 획득하는데 소요되는 비용, Supply Administration는 배치기간 동안 목록화된 LRU, 모듈 및 부품을 관리하기 위한 비용, Labor는 부대, 야전, 창에서 고장난 LRU, 모듈 및 부품을 정비하는데 소요되는 정비요원의 인건비, 외주수리로 발생되는 비용으로 설명할 수 있다.
시스템 정비개념에 따라 부대정비요원과 창정비요원을 설정하였으며, 각 정비계단별 인건비를 동일하게 책정하였다. 넷째, 총운용기간은 일반적인 해군 무기체계 운용기간을 고려하여 PRICE-HL 모델과 NemoSIM에서 20년으로 동일하게 설정하였다.
도출된 결과값에 대한 분류가 다르기 때문에 결과 간직접 비교는 불가능하지만, 동일하게 입력한 입력값과 Fig. 17처럼 결과값 간 상관관계를 고려해보면 현재 범용으로 사용되고 있는 PRICE-HL 모델 대비 NemoSIM 에서도 충분히 유의미한 값을 도출한다고 볼 수 있다.
둘째, PRICE-HL 모델의 Supply Administration은 보급행정 및 목록화 소요비용으로써 NemoSIM의 시스템 비용과 유사하다.
둘째, 기본적인 적용에 있어 28개의 정비개념 중 가장 비용 효과적인 접근방법이 선택가능하다. 28개의 비용 대 효과는 순서별로 출력되며 정비개념, 비용, 비용 대 효과 및 준비태세에 따라 정렬될 수도 있다.
둘째, 시스템 신뢰성 및 유지보수성 성능 묘사가 가능하다. FTA에 의한 시스템 안전성/임무 신뢰성 구조 구현 가능하며, 다양한 고장/유지보수 프로세스 모델링이 가능하다.
총 초기투자비용(TIC)은 시스템, 운영기지, 정비기지, 보급기지의 운용 시간(Y, 년 단위) 수를 고려한 초기투자비용(IC)의 합으로 산출되며, 총 임무손실비용(TLC)은 시스템이 운용되는 시간동안 발생한 임무지연시간(FT, Failure time) 또는 횟수(FN, Failure Number)에 대해 발생되는 단위 손실비용(LC)으로 산출된다. 마지막으로 총 운영관리비용(TMC)은 시스템 또는 아이템에 대한 계획정비(PM, Preventive Maintenance) 및 비계획정비(CM, Corrective Maintenance)가 발생함에 따라 소요되는 수리부속(IP, Item Price), 소모품(CP, Consumables Price) 관련 비용과 인건비(MC, Man Cost), 지원장비(EP, Equipment Price) 비용을 포함하고, 시스템, 수리부속, 운영기지, 정비기지, 보급기지, 정비자원의 연간운영관리비용(OC, Operation Cost) 및 폐기비용(DC, Disposal Cost)의 합으로 산출된다.
셋째, PRICE-HL 모델의 Labor는 인건비로써 NemoSIM의 정비수준별 인건비의 합에 해당한다. 넷째, Contract는 외주정비비로써 창정비시 소요되는 비용에 해당한다.
첫째, PRICE-HL 모델의 Supply 값은 고장난 LRU, 모듈 및 부품을 교환하기 위해 필요한 수리부속을 획득하는데 소요되는 비용으로 정의되며, 이는 NemoSIM에서 부대수준(운영부대), 창수준의 보급비용과 같다.
첫째, 시스템 운용 및 유지보수 환경의 상세 묘사가 가능하다. 시스템의 운용, 대기, 임무지연 등 일련의 운용 시나리오 구현이 가능하며, 정비 및 보급 등의 다단계 유지보수체계를 포함한 군수 지원 체계 구현이 가능하다.

후속연구

본 연구에서는 RAM 기반 운영유지비 분석 도구인 NemoSIM을 활용하여 개발초기 단계 무기체계 운영유지비분석을 수행하였으며, NemoSIM을 활용한 결과를 검증하기 위해 상용 비용분석 도구인 PRICE-HL과 비교분석을 수행하였다. 각 카테고리로 세부 분류하여 분석한 결과, NemoSIM을 통해 도출된 운영유지비 분석 결과는 추후 유사연구개발 사업에 활용 가능성이 높음을 확인할 수 있었다. 이밖에, PRICE-HL 대비 NemoSIM에서는 정비계단별 재고 및 정비인원 수를 분석자가 설정 및 시뮬레이션을 통해 결과값을 도출 할 수 있고, 이를 통해 적정 또는 최적의 재고수준 및 정비인원에 대한 예측이 가능함을 알 수 있었다.
개발초기 RAM 기반 Simulation 도구인 NemoSIM과 모수추정법을 활용한 PRICE-HL 모델을 활용하여 운영유지비용을 한다. 개발이 진행됨에 따라 공학적 분석기법을 활용하여 운영유지비를 보완하고, 목표 비용이 달성 될 수 있도록 지속적으로 관리한다면 효율적인 비용관리를 수행 할 수 있을 것이다.
시스템 RAM 분석 및 군수지원 관련 비용 분석에 특화되어 있는 NemoSIM은 시스템 개발 및 공급 단계에서 중장기 운용, 시스템 가용성능 평가, RAM 목표값 산정, 유지보수 계획에 대한 적합성 평가도구로써 활용 가능하다. 또한 수리부속 소요량 산정, 자원 배치 결정, 시스템 가용성/비용을 고려한 유지보수 정책의 적합성을 검토함으로서 운용단계에서 예상되는 병목 현상을 파악하고 자원을 재배치하여 시스템 운용의 효율성 극대화를 기대할 수 있다.
본 연구를 통해 도출된 결과를 바탕으로, 후속연구에서는 PRICE-HL 모델과 NemoSIM 입력값/결과값에 대한 심층적 추가 분석을 수행하고 그 결과로 NemoSIM에서 고려하지 않은 비용 항목 및 발전 방향을 도출하여 개발초기 단계에서, 보다 정확한 무기체계 운영유지비용을 산출하는 방안과 NemoSIM의 결과를 ILS 요소개발에 활용 할 수 있는 방안을 구체적으로 제시 할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	CAIV 적용을 통한 사업 관리의 장점은?	CAIV 적용을 통한 사업 관리는 객관적이고 가시적인 성과측정이 용이하여, 성능과 비용을 동시에 고려한 사업관리가 가능하고, 비용 증가를 미연에 방지할 수 있다. 또한, 사업 소요비용에 대해 보다 투명하고 체계적인 업무 수행이 가능하다[6].
	목표비용관리란?	목표비용관리(CAIV : Cost As an Independent Variable)는 계획 및 예산단계에서 적극적이며 현실적인 목표비용(개발비 및 생산비, 운영유지비를 말한다.)을 설정하고 집행 중에 주기적으로 비용을 추정하여 기 설정된 목표비용과의 편차를 분석하고 관리하는 것을 말한다.[방위사업관리규정, 방위사업청]
	미국이 목표비용관리를 도입하게 된 배경은?	미국의 경우 1970년대 이후 무기체계 획득비용이 급격히 증가함에 따라 비용통제의 필요성을 인식하여 효율적인 비용관리를 위한 제도와 정책을 추진하기 시작하였다. 1996년에는 신규 무기체계 획득 의사결정 시 비용을 최우선으로 고려하는 CAIV기법을 도입하여, 무기체계의 개발비 및 획득비를 예측할 뿐만 아니라 현재 배치/운영 중인 무기체계를 대상으로 비용관리 활동을 활발하게 수행하고 있다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증