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NTIS 바로가기한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.5, 2019년, pp.485 - 491
박경미 (국방기술품질원 RAM 분석팀)
In this paper, we present a process and case of RAM analysis using Field-Data of the ground weapon system in operation in the army. In order to perform RAM analysis in filed-Data, we propose data collection, data refining and calibration, and RAM analysis process. RAM analysis was performed with the...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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RAM은 무엇인가? | 첨단 무기체계를 개발하고 도입함에 따라 RAM 업무는 사업 관리 단계에서 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. RAM은 신뢰도(Reliability), 가용도(Availability), 정비도(Maintainability)로 정의되며, 무기체계의 성능 충족, 안정성 확보 및 유지비용을 절감하는데 중요한 영향을 미친다. 주요 선진국에서는 RAM을 무기체계의 성능을 결정하는 중요한 요소로 인식하고, 획득 초기 단계 부터 배치 운용 단계에 이르기까지 무기 체계의 신뢰성, 가용성, 정비성 향상을 위한 정책 및 제도 발전과 업무 절차를 정립하고 있다. | |
현재 각 군은 장비정비 정보시스템 사용에 있어 어떤 문제점을 갖는가? | 현재 각 군은 장비정비 정보시스템 (DELIIS: Defense Logistics Integrated Information System, 이하 DELIIS)를 개발하여 운용 및 정비 관련 데이터를 입력하고 있다. 그러나 장비 정비 정보시스템에 입력하는 데이터는 가공되지 않은 데이터이며, RAM 관련 분석은 별도로 하고 있지 않아 데이터 가공 및 RAM 분석이 어렵다. | |
주요 선진국에서는 RAM을 어떻게 사용하고 있는가? | RAM은 신뢰도(Reliability), 가용도(Availability), 정비도(Maintainability)로 정의되며, 무기체계의 성능 충족, 안정성 확보 및 유지비용을 절감하는데 중요한 영향을 미친다. 주요 선진국에서는 RAM을 무기체계의 성능을 결정하는 중요한 요소로 인식하고, 획득 초기 단계 부터 배치 운용 단계에 이르기까지 무기 체계의 신뢰성, 가용성, 정비성 향상을 위한 정책 및 제도 발전과 업무 절차를 정립하고 있다. 우리나라도 최근 무기체계 RAM 업무지침을 제정하고 체계적인 RAM 업무 수행 기준 및절차를 적용하여 RAM 업무를 수행하고 있다[1]. |
DAPA, "Guidelines for RAM Instrument system", Defense Acquisition Program Administration, Korea, pp. 13-17, 2018.
Gyeong Mi. Park, "A Study for RAM data Management of Development and Operation phase using RAMDB", Korea Institute of military Science and Technology, Korea, pp. 88-89, 2018.
Il Yong. Na, "Introduction and Education for RAMVV", Defense Agency for Technology and Quality, Korea, pp.9. 2017.
Il Yong. Na, "RAM analysis report using tracked vehicle field data", Technical Report, Defense Agency for Technology and Quality, Korea, pp.1-23. 2015.
J. Yu, G. Tian, M. Tang, "Statistical inference and prediction for the Weibull process with incomplete observations", Computational Statistics & Data Analysis, Vol. 52, No. 3, pp. 1587-1603, 2008. DOI: http://doi.org/10.1016/j.csda.2007.05.003
F. Pellerey, M. Shaked, J. Zinn, "NONHOMOGENEOUS POISSON PROCESSES AND LOGCONCAVITY", Probability in the Engineering and Informational Sciences, Vol. 8, No. 3, pp. 1508-1519, 2009. DOI: http://doi,org/10.1017/S0269964800143062
S. Tripathy, R. Saxena, P. Gupta. "Comparison of Statistical Methods for Outlier Detection in Proficiency Testing Data on Analysis of Lead in Aqueous Solution" American Journal of Theoretical and Applied Statistics. Vol. 2, No. 6, pp. 233-242, 2013. DOI: http://doi.org/10.11648/j.ajtas.20130206.21
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