[논문]시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 한국군 성과기반군수 연구

원봉연; 이상진

doi:10.9709/jkss.2019.28.1.081

시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 한국군 성과기반군수 연구
A Study on ROK Military PBL Using Simulation and Meta Model 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.28 no.1, 2019년, pp.81 - 91

원봉연 (합동군사대학교) , 이상진

초록
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한국군은 민간 자원과 선진 기법을 도입하는 방안의 하나로 PBL을 적용하고 있다. 그러나 한국군의 PBL은 수리부속 구매와 정비를 중심으로 시행하고 있어 PBL 적용 목적인 장비가동률 향상에 기여하지 못하고 있다. 본 연구는 한국군의 PBL이 장비가동률에 미치는 영향 요소를 분석하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 한국군의 PBL 상황을 시뮬레이션 모델로 설계하고, 시뮬레이션 결과를 회귀분석하여 PBL 성과가 장비가동률에 미치는 영향을 분석할 수 있는 메타 모델을 제안한다. 연구 결과 수리부속 수준에만 제한적으로 PBL을 적용하면 성과가 장비가동률에 미치는 영향력은 크지 않았다. 또한, 메타 모델을 이용해 분석해 보면 적용품목 특성을 고려하지 않고 여러 품목에 동일한 성과지표를 설정할 경우 성과목표를 달성할 수 없었다. 따라서 장비가동률을 향상시키기 위해서는 장비가동률에 영향력이 큰 핵심구성품을 포함하는 체계 수준으로 PBL 적용범위를 확대해야 하며, PBL 적용범위에 다수 품목이 포함될 경우 품목별 특성을 고려해 성과지표를 차등 적용해야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The ROK military uses Performance Based Logistics(PBL) as one of the ways to utilize civilian resources and advanced techniques. However, the Korean PBL is mainly focused on purchasing and repairing parts, which is not contributing to the improvement of the availability of overall system. The objective of this study is to suggest the methodology to evaluate the PBL metrics using the simulation and meta model. A meta model is a regression model to analyze the effect of the PBL through simulating various scenarios with performance metrics. As a result, if the PBL is limited to the part level, the performance has little influence on the availability of overall system. In addition, analysis using the meta model shows that it cannot achieve the performance targets when the same metrics are applied to various items without considering the characteristics of the applied items. Therefore, in order to improve availability, PBL coverage should be extended to a system level that includes key components that have a large impact on availability. If multiple items are included in the PBL coverage, the metrics should be applied differently, taking into account the characteristics of each item.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. Spectrum of PBL Strategies
표 Table 1. PBL Support Integration
그림 Fig. 2. Simulation Process of PBL Model
그림 Fig. 3. Overall Architecture of Simulation Model
표 Table 2. Item and Definition of Simulation Model Design
그림 Fig. 4. Data Conversion Process
표 Table 3. Number of Occurrences by Type of Maintenance
표 Table 4. Classification of Maintenance type
표 Table 5. Probability Distribution of Maintenance Period
표 Table 6. Probability Distribution of Other Time Required
표 Table 7. Number of Spare
표 Table 8. Maintenance Period for Meta Model Design
그림 Fig. 5. Result of Simulation Tendency Analysis
표 Table 9. Simulation Result of Maintenance Period Scenario
표 Table 10. Result of Regression Analysis I
표 Table 11. Result of Regression Analysis II
그림 Fig. 6. Engine Availability by Metric Decrease
표 Table 12. Result of Regression Analysis III

AI 본문요약
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문제 정의

PBL 모델은 계약업체의 계약이행 성과가 PBL의 궁극적인 목적인 장비가동률 향상에 미치는 영향을 확인하기 위해 설계하였다. 따라서 모델 입력자료는 Table 2와 같이 PBL로 수행하는 정비 또는 보급기간을 포함한다.
다음 4가지 사례로 민감도 분석을 통해 성과지표를 얼마로 설정하였을 때 성과목표를 달성할 수 있는지 확인해 볼 수 있다. ①은 모든 모듈의 성과지표를 10일씩 감소, ②는 영향력이 큰 5번, 7번 모듈만 성과지표를 10일씩 감소, ③은 7번 모듈만 성과지표를 10일씩 감소, ④는 5번 모듈만 성과지표를 10일씩 감소시킨 것이다.
다음은 MGB 정비기간을 포함하여 각 부품의 정비기 간이 장비가동률에 미치는 영향력을 확인해 보았다. 결과는 Table 11과 같으며, 메타 모델은 Equation (6)과 같다.
17개 시나리오 외에 시나리오 18번, 19번은 각각 정비기간 최솟값과 최댓값만으로 구성된 시나리오로써 모델의 타당성 검증을 위해 극한조건 평가를 실시하도록 추가하 였다. 또한, 시나리오 20번은 A 장비 PBL 사업에서 성과 지표로 주어진 정비기간 120일로 엔진 모듈 정비기간을 구성한 것으로 모든 품목에 동일한 성과지표를 설정하는 것이 타당한지 검토하기 위해 추가하였다. 시나리오로 입력되는 MGB와 엔진 모듈의 정비기간을 제외한 나머지 입력자료는 Table 4, 5, 6, 7을 입력한다.
시뮬레이션을 실행할 때 많은 입력요소에 대해 효과적인 실험설계를 하여 적은 비용과 노력을 통해 결과를 추출할 수 있도록 실험설계법을 사용한다(Lee and Jung, 2009). 본 연구는 PBL을 통해 수리부속을 정비할 때 PBL 성과가 장비가동률에 미치는 영향을 측정하기 위해 MGB 와 모듈의 정비기간을 요인으로 NOLH(Nearly Orthogonal Latin Hypercube)기법을 이용하여 시나리오를 구성하고, 요인의 영향력을 확인하기 위해 메타 모델을 개발한다. NOLH 기법은 기존 LHD(Latin Hypercube Design)가갖는 직교성에 의한 표본추출로 극단값을 포함하는 개념과 Uniform Design에서의 표본간의 최대 최소거리를 최소화하는 개념을 접목하여 실험영역 전반에 걸쳐 표본이 고르게 추출되도록 하였으며 각 표본이 직교성을 가지고 있기 때문에 다중 공선성 등의 문제가 발생하지 않고 표본을 추출할 수 있게 해준다(Cioppa, 2002).
본 연구는 이렇듯 한국 PBL이 가지는 한계점과 그 원인을 평가하기 위해 시뮬레이션 모델과 메타 모델을 제안하였다. 이를 통해 PBL 적용범위와 성과지표 설정방안을 제안하였다.
전투교환구성품은 신속하고 효율적인 정비지원 및 고장 복구를 위해 정비부대에 인가된 구성품으로 무기체계에서 중요한 기능을 수행한다. 전투교환구성품에 해당하는 엔진과 MGB 정비과정을 모델에 포함하여 장비가동률이 엔진 PBL 성과만으로 향상될수 있는지 확인하고자 한다.

제안 방법

PBL 모델을 바탕으로 ARENA 14.5 프로그램을 사용하여 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 시뮬레이션 대상은 현재 PBL로 구성품 단위인 엔진을 모듈 단위로 분리하여 정비를 하고 있는 A 장비를 선정하였다.
그럼에도 불구하고 120일 동일한 성과지표를 적용하고 있다. 과연 모든 모듈에 똑같은 성과지표를 적용하는 것이 타당한지 분석하기 위해 모듈 정비기간이 엔진가동률에 미치는 영향력을 회귀분석 해보았다.
그러나 한국군은 PBL 시행 초기 핵심부품의 해외 의존도가 높은 방위산업 환경으로 인하여 무기체계 중 하위 시스템이나 구성품의 수리부속 구매와 정비를 중심으로 적용하였다. 그리고 PBL의 궁극적인 성과지표인 장비가동률을 측정하기보다는 군수지원 반응시간을 측정하는 성과지표를 사용하였다. 결과적으로 PBL 성과는 무기체계 중 일부 하위 시스템이나 구성 품의 가동률 향상은 달성하였으나, 무기체계 전체 장비가 동률 향상에는 기여하지 못하였다(Woo, 2014).
첫째, 한국군의 PBL이 장비가동률 향상에 미치는 영향이 제한되는 원인을 분석한다. 둘째, 장비가동률 향상에 기여할 수 있는 PBL 적용범위와 성과지표 설정 방안을 제시한다. 이를 위해 한국군의 PBL 상황을 시뮬레이션 모델로 설계하고, 시뮬레이션 결과를 회귀분석하여 PBL 성과와 장비가동률 간의 관계를 분석할 수 있는 메타 모델을 제안한다.
둘째, 정비종류별 발생비율을 산출한다. 모델에서 정비소요가 발생하면 어떤 정비인지 분류하는 절차를 거치게 된다.
현재는 모듈 정비방식으로 PBL을 지원하고 있기 때문에 엔진을 모듈로 분리하여 운영하고, 필요에 따라 완성품 형태로 조립해 두고 있다. 따라서 엔진 예비품 수량을 시뮬레이션 입력자료로 몇 개를 설정 할지에 대해 명확한 기준을 적용할 수 없어 A 장비 엔진 PBL 사업 성과목표 산정 시 엔진가동률 80%를 달성하는데 필요하다고 판단한 4개로 설정하였다. 엔진 모듈 수량은 4개 엔진을 조립하였을 때 남는 수량으로 설정하였다.
모델의 코딩이 정상적으로 이루어졌는지 ARENA 프로그램의 Check Model 기능을 통해 점검한 결과 오류는 없었다. 모델의 타당성을 검증하기 위해 극한조건 평가와 시뮬레이션 경향성 분석을 실시하였다. 첫째, 극한조건 평가이다.
메타 모델을 산출하기 위해 NOLH 기법으로 Table 8 과 같이 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서 독립변수는 MGB와 엔진 모듈 정비기간 6개이고, 종속변수는 장비 가동률이다. NOLH 기법에서 요인이 2-7개인 경우 17개의 시나리오가 요구된다.
메타 모델은 시뮬레이션 모델의 출력을 통계적으로 분석하여 비교적 간단한 근사함수로 구현한 것으로 종속변수에 대한 독립 변수의 영향을 회귀분석을 통해 산출한다(Kang, Lee, Um, 2006). 본 연구에서 회귀분석은 둘 이상의 독립변수와 종속변수 간의 변화를 예측하는 다중 회귀분석 방법을 이용하였으며, 입출력 자료를 정리 후 다중 회귀분석 중 선형으로 메타 모델을 개발하였다(Kim, Yong, Kwon, 2012).
PBL이 2016년부터 시작하였기 때문에 2016년 1월부터 2018년 6월까지 DELIIS에 입력된 자료를 수집하였고, 입력되어 있지 않은 자료는 정비부대의 자료에서 수집하였다. 수집한 자료를 바탕으로 정비발생 시간간격, 정비종류별 발생비율, 정비기간, 수송시간, 예비품 수량 등을 산출하였다.
둘째, 시뮬레이션 경향성 분석이다. 실적자료의 정비 기간 최솟값으로 구성된 18번 시나리오에서 10일씩 증가 시켜가며 장비가동률의 변화를 관찰하였다. 시뮬레이션 결과 Figure 5와 같이 가동률 값이 발산하거나 일정한 수치로 수렴하지 않고, 추세선이 정비기간에 반비례하여 나타났다.
둘째, 장비가동률 향상에 기여할 수 있는 PBL 적용범위와 성과지표 설정 방안을 제시한다. 이를 위해 한국군의 PBL 상황을 시뮬레이션 모델로 설계하고, 시뮬레이션 결과를 회귀분석하여 PBL 성과와 장비가동률 간의 관계를 분석할 수 있는 메타 모델을 제안한다.
본 연구는 이렇듯 한국 PBL이 가지는 한계점과 그 원인을 평가하기 위해 시뮬레이션 모델과 메타 모델을 제안하였다. 이를 통해 PBL 적용범위와 성과지표 설정방안을 제안하였다. 연구 결과 PBL 적용범위는 시스템, 하위 시스템, 구성품, 수리부속으로 구분할 수 있는데 한국 PBL은 일부 구성품과 수리부속 수준에 제한되어 장비가 동률 영향 요소 중 일부만 충족하고 있어 영향력이 제한 적일 수밖에 없었다.
따라서 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 한국군의 PBL이 장비가동률 향상에 미치는 영향이 제한되는 원인을 분석한다. 둘째, 장비가동률 향상에 기여할 수 있는 PBL 적용범위와 성과지표 설정 방안을 제시한다.
시나리오로 입력되는 MGB와 엔진 모듈의 정비기간을 제외하고 나머지 수송시간, 체계 정비시간, 모듈 교체 시간 등은 확률분포로 입력한다. 충분한 통계량을 확보하기 위해 시나리오마다 500회씩 반복 시행한다. 시뮬레이션 실행기간은 A 장비 PBL 계약기간과 동일하게 5년 (1,825일)으로 설정하였다.
한국군의 PBL이 장비가동률에 미치는 영향이 제한되는 원인을 실증분석하기 위해 PBL 상황을 구현한 시뮬 레이션 모델을 설계하고, PBL 성과와 장비가동률 간의 관계를 분석할 수 있는 메타 모델을 제안한다.

대상 데이터

Table 2에 근거하여 시뮬레이션 모델에 입력할 자료는 장비정비정보체계(DELIIS: DEfense Logistics Integrated Information System, 이하 DELIIS)에서 A 장비 PBL 사업기간 실적을 대상으로 수집하였다. PBL이 2016년부터 시작하였기 때문에 2016년 1월부터 2018년 6월까지 DELIIS에 입력된 자료를 수집하였고, 입력되어 있지 않은 자료는 정비부대의 자료에서 수집하였다. 수집한 자료를 바탕으로 정비발생 시간간격, 정비종류별 발생비율, 정비기간, 수송시간, 예비품 수량 등을 산출하였다.
Table 2에 근거하여 시뮬레이션 모델에 입력할 자료는 장비정비정보체계(DELIIS: DEfense Logistics Integrated Information System, 이하 DELIIS)에서 A 장비 PBL 사업기간 실적을 대상으로 수집하였다. PBL이 2016년부터 시작하였기 때문에 2016년 1월부터 2018년 6월까지 DELIIS에 입력된 자료를 수집하였고, 입력되어 있지 않은 자료는 정비부대의 자료에서 수집하였다.
엔진과 MGB는 군에서 전투교환구성품으로 관리하고 있다. 각각 정수는 16개, 8개이며, 보유수는 16개, 7개이다. 그러나 2018년 3/4분기 전투교환구성품 현황자료에 따르면 엔진은 16개를 보유하고 있지만 사용 가능한 엔진이 없는 것으로 되어 있다.
5 프로그램을 사용하여 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 시뮬레이션 대상은 현재 PBL로 구성품 단위인 엔진을 모듈 단위로 분리하여 정비를 하고 있는 A 장비를 선정하였다. A 장비는 PBL 을 시행하기 전에 국내 기술협력 업체에서 수행하던 엔진 창정비가 수리부속 확보 등의 문제로 장기간 소요됨에 따라 장비가동률 유지에 제한이 발생하였다.
충분한 통계량을 확보하기 위해 시나리오마다 500회씩 반복 시행한다. 시뮬레이션 실행기간은 A 장비 PBL 계약기간과 동일하게 5년 (1,825일)으로 설정하였다.
PBL 성과목표는 모듈 정비기간을 단축시켜 정비부대의 예비 엔진 수량을 적정수준으로 유지하게 함으로써 엔진가동률이 80% 수준에서 운용될 수 있도록 하는 것이다. 한편, 시뮬레이션 모델은 메인기어박스(Main Gear Box, 이하 MGB로 표기)라는 구성품 정비과정을 포함하고 있다. MGB는 엔진과 함께 전투교환구성품으로 군에서 관리하고 있다.

데이터처리

우선 PBL 성과가 장비가동률에 미치는 영향을 확인하기 위해 엔진 모듈 정비기간과 장비가동률을 SPSS 20.0을 이용하여 회귀분석 하였다. 회귀분석 결과는 Table 10과 같으며, 회귀분석을 통해 산출한 메타 모델은 Equation (5)와 같다.

이론/모형

메타 모델을 산출하기 위해 NOLH 기법으로 Table 8 과 같이 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서 독립변수는 MGB와 엔진 모듈 정비기간 6개이고, 종속변수는 장비 가동률이다.
첫째, 정비발생 시간간격을 산출한다. 모델에서 정비가 발생하는 간격을 산출하기 위해 정비 간 평균시간(MTBM:Mean Time Between Maintenance, 이하 MTBM)을 사용하였다. MTBM은 고장정비와 계획정비를 포함한 모든 정비행위 간의 평균시간을 의미하며, Equation (3)과 같이 계산한다.
시뮬레이션을 실행할 때 많은 입력요소에 대해 효과적인 실험설계를 하여 적은 비용과 노력을 통해 결과를 추출할 수 있도록 실험설계법을 사용한다(Lee and Jung, 2009). 본 연구는 PBL을 통해 수리부속을 정비할 때 PBL 성과가 장비가동률에 미치는 영향을 측정하기 위해 MGB 와 모듈의 정비기간을 요인으로 NOLH(Nearly Orthogonal Latin Hypercube)기법을 이용하여 시나리오를 구성하고, 요인의 영향력을 확인하기 위해 메타 모델을 개발한다.

성능/효과

각 모듈의 회귀계수가 음수(-)로 장비가동률에 부(-)의영향을 미치고 있어 정비기간이 길어질수록 가동률이 저하되는 실제 상황을 반영하고 있다. 개별 독립변수의 유의확률을 보면 5번, 7번 모듈 정비기간이 장비가동률에 미치는 영향이 유의하다고 볼 수 있다. 또한, 독립변수 간의 영향력의 크기를 비교할 수 있는 표준 회귀계수도 5 번, 7번 모듈이 다른 모듈에 비해 크다는 것을 알 수 있다.
하지만 표준 회귀계수는 MGB가 가장 크므로 MGB 정비기간이 장비가동률에 미치는 영향력이 모듈 정비기간보다 크다는 것을 알 수 있다. 결과적으로 회귀분석을 통해 알 수 있는 것은 MGB에서 정비기간이 지연되어 병목지점이 발생한다면 엔진만을 대상으로 PBL로 정비기간을 단축하더라도 장비가동률에 영향이 제한적일 수 밖에 없다는 것이다. 따라서 PBL 적용범위를 검토할 때 장비가동률에 영향력이 큰 구성품을 평가해보고 이를 포함하는 체계 수준에서 적용해야 한다.
A 장비를 시뮬레이션 대상으로 선정한 이유는 첫째, 장비 전체가 아닌 구성품 단위인 엔진을 적용범위로 하고 있다. 둘째, 엔진 정비 시 7개 모듈로 분리하여 정비하고 있어 수리부속 단위인 각 모듈의 정비 기간이 엔진가동률에 미치는 영향을 측정할 수 있을 뿐만 아니라 전체 장비가동률에 미치는 영향을 측정할 수있기 때문이다.
이를 통해 PBL 적용범위와 성과지표 설정방안을 제안하였다. 연구 결과 PBL 적용범위는 시스템, 하위 시스템, 구성품, 수리부속으로 구분할 수 있는데 한국 PBL은 일부 구성품과 수리부속 수준에 제한되어 장비가 동률 영향 요소 중 일부만 충족하고 있어 영향력이 제한 적일 수밖에 없었다. 그리고 수리부속 개개의 특성을 고려하지 않고 성과지표를 동일하게 설정하고 있어 성과목 표를 달성하지 못하고 있었다.
회귀분석 결과는 Table 12와 같으며, 메타 모델은 Equation (7)과 같다. 장비가동률과 마찬가지로 엔진 가동률에도 5번, 7번 모듈 정비기간의 영향력이 큰 것으로 나타났다.
입력분석기는 수집한 자료의 추정 분포가 얼마나 맞는가를 측정하는데 유용한 도구이다(Kim and Lee, 2017). 확률분포 추정결과 창정 비와 MGB 정비는 베타분포가 적합하였다. 그 외 1번 모듈은 삼각분포, 60주 점검과 3번 모듈은 지수분포, 4번모듈은 일항분포, 200시간 점검과 5번 모듈은 와이블분포, 7번 모듈은 정규분포가 적합하였다.

후속연구

본 연구의 결과는 선행연구의 결과와 일치한다. 다만, 1개 장비를 대상으로 처음으로 실증연구 하였기 때문에 연구 결과의 일반화가 제한된다는 한계점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법론을 복수 장비에 적용 하여 표본 범위를 확대한 연구가 이뤄질 필요가 있다.
그리고 5번 또는 7번 모듈 성과지표만 줄일 경우 30일 이하로 설정해야 하는데 이는 기존 정비 실적으로 고려할 때 이행 가능성이 희박하다. 대신 5번, 7번 모듈을 함께 90일 이하로 성과지표를 설정하고 성과를 관리하면 성과목표를 달성할 가능성이 높아질 것이다. 따라서 적용범위에 포함되는 구성품 또는 수리부속에 동일한 성과지표를 설정하기 보다는 품목별 정비여건, 업체 상황을 고려해 성과지표를 차등 적용해야 한다.
다만, 1개 장비를 대상으로 처음으로 실증연구 하였기 때문에 연구 결과의 일반화가 제한된다는 한계점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법론을 복수 장비에 적용 하여 표본 범위를 확대한 연구가 이뤄질 필요가 있다. 또한, 가용도 측면에서 PBL 성과를 더 정확하게 측정할 수있는 운용가용도를 시뮬레이션 결과값으로 사용하지 못했다.
따라서 본 연구에서 제시한 방법론을 복수 장비에 적용 하여 표본 범위를 확대한 연구가 이뤄질 필요가 있다. 또한, 가용도 측면에서 PBL 성과를 더 정확하게 측정할 수있는 운용가용도를 시뮬레이션 결과값으로 사용하지 못했다. 연구에서 장비대수를 기준으로 하는 장비가동률을 사용한 것은 DELIIS와 정비부대에서 자료가 일(day) 단위로 관리되고 있기 때문이다.
연구에서 장비대수를 기준으로 하는 장비가동률을 사용한 것은 DELIIS와 정비부대에서 자료가 일(day) 단위로 관리되고 있기 때문이다. 향후 전력화 예정인 군수 통합정보시스템에서 정비기간과 수송기간이 시간(hour) 단위로 관리된다면 PBL에서 운용가용도를 성과지표로 사용할 수 있을 것이며, PBL 성과를 더 정확하게 측정할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	성과기반군수란?	한국군은 민간 자원과 선진 기법을 국방 분야에 적극 도입하고 있다. 그 일환으로 군과 민간업체가 군수품의 수리부속 보급 및 정비 관련 장기계약을 체결하고, 군은 업체의 수행성과에 따라 대가를 차등지급하는 민‧군 협력사업인 성과기반군수(Performance Based Logistics, 이하 PBL)를 2010년부터 도입하였다(국방일보, 2018). PBL 예산은 제도 도입 초기인 2011년 369억 원에서 2018년 4,031억 원으로 예산이 크게 증가하였다(Baek, 2018).
	PBL 예산은 어떻게 변화하였는가?	그 일환으로 군과 민간업체가 군수품의 수리부속 보급 및 정비 관련 장기계약을 체결하고, 군은 업체의 수행성과에 따라 대가를 차등지급하는 민‧군 협력사업인 성과기반군수(Performance Based Logistics, 이하 PBL)를 2010년부터 도입하였다(국방일보, 2018). PBL 예산은 제도 도입 초기인 2011년 369억 원에서 2018년 4,031억 원으로 예산이 크게 증가하였다(Baek, 2018). 장차 PBL 적용 장비가 항공장비에서 지상장비와 해상장비로 확대(국방일보, 2018)됨에 따라 PBL 예산은 더욱 증가할 것으로 예상된다.
	한국군 성과기반군수 운영의 문제점은 무엇인가?	PBL 관련 연구는 제도 도입 초기 PBL을 처음 사용한 미국의 사례를 참고하여 한국군에 안정적으로 적용하기 위한 방안을 제시하는 연구가 주로 이루어졌다(Choi, 2008;Lee and Jung, 2009). 그러나 한국군은 PBL 시행 초기 핵심부품의 해외 의존도가 높은 방위산업 환경으로 인하여 무기체계 중 하위 시스템이나 구성품의 수리부속 구매와 정비를 중심으로 적용하였다. 그리고 PBL의 궁극적인 성과지표인 장비가동률을 측정하기보다는 군수지원 반응시간을 측정하는 성과지표를 사용하였다.

참고문헌 (15)

국방일보, "무기체계 성능 발휘하게 군수혁신 지속" (Downloaded March 16, 2018)
국방일보, "예산 70억 덜들고 장비 안정적 가동 'PBL이 답이다'"(Downloaded December 05, 2018)
Baek, J. O.(2018) Contents and point of the Korea national defense budget in 2018, Seoul: Korea Institute for Defense Analyses.
Choi, S. C.(2008) "A Study on the Improvement of Logistic Support by Performance Based Logistics," Journal of the Military Operations Research Society of Korea, 34(2), 43-61.
Cioppa, Thomas M.(2002) Efficient Nearly Orthogonal and Space-Filling Experimental Designs for High-Dimensional Complex Models, Monterey: Naval Postgraduate School.
Jin, A. Y., H. S. Lee(2016) "Cost analysis for applying PBL to equipment maintenance," The Korean Journal of Defense Analysis, 113, 226-245
Kang, K. B., Kenneth Doerr, Michael Boudreau and Uday Apte(2005) A decision support model for valuing proposed improvements in component reliability, Monterey: Naval Postgraduate School.
Kang, J. Y., H. C. Lee, I. S. Um(2006) "A Study for Design Optimization of an Automated Distribution Center using the Simulation and Metamodel," Journal of the Korea Society for Simulation, 15(3), 103-114.
Kim, K. R., H. Y. Yong, K. S. Kwon(2012) "Optimization for Concurrent Spare Part with Simulation and Multiple Regression," Journal of the Korea Society for Simulation, 21(3), 79-87.
Kim, S. K., S. J. Lee(2017) "A Case Study on the Cost Effectiveness Analysis of Depot Maintenance Using Simulation Model and Experimental Design", Journal of the Korea Society for Simulation, 26(3), 23-34.
Kim, T. K., K. B. Wi, K. S. Lee(2017) A study on the development of PBL contract, Seoul: Korea Institution of National Defense Development.
Lee, S. J., B. K. Jung(2009) "A Study on the Influence in Applying the performance Based Logistics with a Case of the KUH Engine," Journal of the Korea Association of Defence Industry Studies, 16(2), 50-76.
Lee, J. S., S. K. Son(2016) "Strategic management plan of PBL contract," Korea Defense Industry Association Defense & Technology, 446, 44-61.
U.S. Defense Acquisition University(2005) Performance Based Logistics: A Program Manager's Product Support Guide.
Woo, J. U., H. K. Kang, N. Y. Kwon and A. Y. Jin(2014) Effective promotion method of PBL, Seoul: Korea Institute for Defense Analyses.

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].

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