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야전운용제원을 활용한 지상무기체계 RAM 분석 절차 및 사례연구

A Study on Process and Case of RAM Analysis in Ground Weapon System Using Field-Data

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.5, 2019년, pp.485 - 491  

박경미 (국방기술품질원 RAM 분석팀)

초록
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본 논문은 현재 육군에 운용 중인 지상 무기체계의 데이터를 활용하여 RAM 분석을 수행하기 위한 RAM 분석 절차 및 적용 사례에 관한 연구이다. 효과적인 RAM 분석을 위해 데이터 수집, 데이터 정제 및 보정, RAM 분석 절차를 제안한다. RAM 분석은 기품원에서 개발한 RAM 목표값 검증 및 평가체계로 분석을 수행하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 국내 지상 무기체계의 운영 및 정비 개념, 관련 규정 및 최근 근거, 개발 업체의 AS 데이터 등을 활용하여 연구의 객관성과 신뢰성을 제고하였다. RAM 분석 결과값은 2015년과 2018년을 비교하여 추세를 파악하고, RAM 분석 결과값과 개발 단계에서 RAM 목표값을 비교하여 개발 값과 실측값의 차이를 확인한다. 결과값은 실제 운용 및 정비 전문가를 통하여 제안한 방법이 가능한 것을 입증하였다. 또한 본 연구결과는 향후 지상 무기체계의 RAM 목표값 설정에서부터 평가까지 중요한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

표/그림 (6)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 실제 운용 및 정비하는 야전 데이터를 활용하여 효과적인 RAM 분석을 위한 절차를 제안한다. 분석 절차는 데이터 수집, 데이터 정제 및 보정, 데이터 분석이며, 기품원에서 개발한 RAM 분석 도구인 RAMVV를 사용하여 분석하였다.
  • 3장에서는 2장에서 제안한 절차를 바탕으로 실제 운용하고 있는 장비의 데이터를 활용하여 RAM 분석을 한다. 본 연구의 목표는 RAM 분석 절차 정립에 따른 사례연구를 통하여 결과의 정확도 향상과 그에 따른 후속 계획을 수립하는 것이다.

가설 설정

  • 행정 및 군수 지연시간(MALDT: Mean Administrative Logistic Delay Time, 이하 MALDT)은 저가 소모품들의 선확보나 임무 무관 품목의 품목 확보 시점 등 여러 가지 변수 사항이 많기 때문에 모두 적용하는 것은 현실과 다른 결과가 산출될 것으로 판단되어 가정을 두고 분석하였다. 가정 사항은 임무 무관 품목이나 주기성 교환에 사용된 품목은 지표에 영향을 주지 않는다고 가정하고 0으로 가정하였으며, 업체 지원 정비의 경우, 지원 일에서 고장 일을 뺀 날짜를 적용하였다. 동일 날짜 2품목 이상 고장 시 정비 시간은 더하고, 가장 긴 MALDT를 적용하였다.
  • 본 연구에서는 DELIIS/A로부터 받은 정비 자료에서 실제 사용된 품목에 기록된 인시만 사용하였고, 계획정비 중 점검에 사용된 인시는 교범에 수록된 표준 정비인시와 항상 동일하며, 기타 정비, 최초 검사, 최종 검사 항목을 포함하는 것으로 가정하였다. 또한 정비활동에 투입된 모든 인시는 정비지시서의 총 정비인시와 동일하다고 가정하였다.
  • 본 연구에서 정비도 분석에 사용되는 시간은 점검 시간을 제외한 실제 정비에 투입되는 시간이다. 본 연구에서는 DELIIS/A로부터 받은 정비 자료에서 실제 사용된 품목에 기록된 인시만 사용하였고, 계획정비 중 점검에 사용된 인시는 교범에 수록된 표준 정비인시와 항상 동일하며, 기타 정비, 최초 검사, 최종 검사 항목을 포함하는 것으로 가정하였다. 또한 정비활동에 투입된 모든 인시는 정비지시서의 총 정비인시와 동일하다고 가정하였다.
  • 운용가용도는 계획 및 비계획 정비시간, 행정 및 군수 지연시간 등 현실적인 요소들을 고려한 지표이다. 본 연구에서는 이러한 지표들을 직접적으로 적용하지 않고 가정을 두고 분석을 진행하였다. 행정 및 군수 지연시간(MALDT: Mean Administrative Logistic Delay Time, 이하 MALDT)은 저가 소모품들의 선확보나 임무 무관 품목의 품목 확보 시점 등 여러 가지 변수 사항이 많기 때문에 모두 적용하는 것은 현실과 다른 결과가 산출될 것으로 판단되어 가정을 두고 분석하였다.
  • 본 연구에서는 이러한 지표들을 직접적으로 적용하지 않고 가정을 두고 분석을 진행하였다. 행정 및 군수 지연시간(MALDT: Mean Administrative Logistic Delay Time, 이하 MALDT)은 저가 소모품들의 선확보나 임무 무관 품목의 품목 확보 시점 등 여러 가지 변수 사항이 많기 때문에 모두 적용하는 것은 현실과 다른 결과가 산출될 것으로 판단되어 가정을 두고 분석하였다. 가정 사항은 임무 무관 품목이나 주기성 교환에 사용된 품목은 지표에 영향을 주지 않는다고 가정하고 0으로 가정하였으며, 업체 지원 정비의 경우, 지원 일에서 고장 일을 뺀 날짜를 적용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
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].
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참고문헌 (7)

  1. DAPA, "Guidelines for RAM Instrument system", Defense Acquisition Program Administration, Korea, pp. 13-17, 2018. 

  2. 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. 

  3. Il Yong. Na, "Introduction and Education for RAMVV", Defense Agency for Technology and Quality, Korea, pp.9. 2017. 

  4. Il Yong. Na, "RAM analysis report using tracked vehicle field data", Technical Report, Defense Agency for Technology and Quality, Korea, pp.1-23. 2015. 

  5. 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 

  6. 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 

  7. 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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