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문제 정의
- 본 연구는 기존 연구들과 2가지의 차이점을 두고 하푼 유도탄의 수리부속 정비 소요시간이 가동률에 미치는 영향 연구를 진행하였다.
- 본 연구는 하푼 유도탄의 수리부속 야전데이터를 분석하여 정비 소요기간 변화에 따라 가동률에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 것이 목표이다. 해군에서 보유중인 하푼 유도탄을 정비ㆍ관리하고 있는 병기탄약창에 방문하여 하푼 유도탄 정비팀의 협조를 받아 유도탄 검사일지, 유도탄 이력부, 해군장비정비정보체계에 기록되어 있는 하푼 유도탄의 최근 20년간 야전데이터를 수집하였다.
- 시뮬레이션, 다중선형회귀분석과 정수계획법을 활용하여 목표 가동률을 만족하는 적정 수리부속 재고수량을 확인하였다. 본 연구의 목표인 정비 소요시간에 따른 가동률 영향 분석을 확인하기 위해 군직정비와 외주정비 소요시간을 일정 비율로 감소시키면서 시뮬레이션을 반복 실행하였다. 군직정비, 외주정비 소요시간은 원래 값에서 10 %씩 90 % ~ 50 %까지 감소시켜 확률분포의 값을 구하였다.
- 이에 본 연구는 하푼 유도탄을 운용, 관리하면서 획득된 실제 야전데이터를 분석하여 적정 하푼 유도탄 수리부속 소요를 확인하고, 정비 소요시간 변화에 따른 가동률에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 한다. 2장에서는 관련 문헌연구들을 살펴보고 3, 4장에서는 본 연구에서 활용한 시뮬레이션 모델을 소개하고, 실행한 결과값을 제시하였다.
- 첫째, 정비에 소요되는 모든 정비 소요시간을 가지고 가동률에 미치는 영향을 분석했다는 점이다. 현재까지 수행된 관련 연구는 해당 장비의 수리부속 창정비 소요시간, 부품 재생정비 대기시간, 외주정비 소요시간 같은 장기간 소요되는 정비시간만을 가지고 가동률에 미치는 영향을 분석했다. 하푼 유도탄 야전데이터를 살펴보면 외주정비가 군직정비보다 장기간 소요되는 것은 명확하나, 정비횟수의 68 %를 군직정비가 차지하고 있다.
가설 설정
- 다양한 조건들을 시뮬레이션에 반영한다면 더욱 신뢰성 있는 연구가 수행될 수 있을 것이다. 둘째, 비용 비교분석 시 수리부속 단가만을 반영하였다. 수리부속 수송비용, 인건비, 행정 소요비 등 다양한 항목들을 반영하여 비용산출을 한다면 보다 정확한 비교분석이 될 것이다.
- 본 연구의 시뮬레이션 모델은 다음 사항을 가정하였다. 첫째, 소모성 수리부속인 배터리를 제외한 수리부속은 100 % 재생이 가능하다.
제안 방법
- 0[12]을 활용하였다. 4가지 수리부속에 대한 야전데이터를 분석하여 정비 소요시간을 산출하여 시뮬레이션에 입력하였고, 품목별 재고수준에 2k인자 실험설계법을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다. 시뮬레이션 결과값을 바탕으로 수리부속 재고수준을 독립변수, 가동률을 종속변수로 한 다중선형회귀분석 수행하였다.
- 본 연구의 목표인 정비 소요시간에 따른 가동률 영향 분석을 확인하기 위해 군직정비와 외주정비 소요시간을 일정 비율로 감소시키면서 시뮬레이션을 반복 실행하였다. 군직정비, 외주정비 소요시간은 원래 값에서 10 %씩 90 % ~ 50 %까지 감소시켜 확률분포의 값을 구하였다. 이 중에서 탐색기의 군직정비, 외주정비 소요시간 결과값을 대표로 나타내면 Table 8, 9와 같다.
- 이후 최소 비용으로 목표 가동률을 달성할 수 있는 적정 수리부속 재고수준을 확인하기 위해 정수계획 모형을 실행하였다. 끝으로 정비 소요시간을 일정 비율로 감소시키면서 가동률에 미치는 영향을 분석하였다. Fig.
- 2와 같이 구성하였으며, 해군 유도탄 정비 관련 실무자 자문을 통한 개념 검증을 실시하였다. 또한 시뮬레이션 검증(Verification and Validation)을 위해 초기 시나리오를 구성하고, 수리부속 재고수준 증가에 따른 가동률 향상 여부를 관찰하여 시뮬레이션 자체검증을 수행하였다.
- 연구를 수행하기 위한 절차는 다음과 같다. 먼저 실제 정비절차를 기반으로 한 시뮬레이션을 구성하였다. 시뮬레이션 구성은 상용 프로그램 중 하나인 ARENA 16.
- 먼저 연구대상 수리부속을 선정하기 위해 해군에서 보유 중인 하푼 유도탄 전량에 대한 수리부속 정비실적을 분류하였으며, 정비대상 수리부속은 총 10종이었다. 정비횟수 순으로는 Table 2와 같이 탐색기, 배터리, 유도조종장치, 고도계 순이며, 이는 총 정비횟수의 87 %에 해당한다.
- 제약조건은 다중선형회귀분석 결과를 바탕으로 도출한 식 (2)와 수리부속별 재고한계로 설정하였다. 목표 가동률 70 %는 해군에서 보유중인 하푼 유도탄 수량, 함정 탑재소요, 비축물량을 고려하여 설정하였다. 이렇게 설정한 정수계획 모형은 식 (3)과 같다.
- 외주정비 소요시간에는 수리부속 이동시간, 정비시간, 행정시간 등이 포함되어 있으며, 확률분포는 Table 4와 같다. 배터리의 경우 외주정비를 별도로 수행하지 않기 때문에 수리부속 평균 확보 소요시간을 적용하여 743일의 지수분포를 이루도록 입력하였다.
- 본 연구에서는 하푼 유도탄의 실제 야전데이터를 분석하여 시뮬레이션 모델을 구성하고 다중선형회귀분석과 정수계획법을 활용하여, 목표 가동률을 만족하는 적정 수리부속 재고수준을 결정하였다. 이후 정비소요시간을 감소시키면서 가동률에 미치는 영향을 살펴보았다.
- 수리부속별 재고수준 변화에 따른 가동률을 확인하기 위하여 각각 수리부속 재고를 1에서부터 1개씩 증가시키면서 시뮬레이션을 실행한 결과 Fig. 4의 결과를 도출하였다. 수리부속 재고가 증가함에 따라 가동률도 비례하여 증가함을 확인할 수 있다.
- 시뮬레이션 모델은 현재 해군 유도탄 정비교범 및 실제 정비절차를 바탕으로 군직정비 후 교체된 고장수리부속의 경우 외주정비를 통해 재생 복구되어 다시 수리부속 재고로 활용되고, 배터리의 경우 소모성 수리부속으로 교체된 고장 수리부속은 폐기되는 일련의 과정을 Fig. 2와 같이 구성하였으며, 해군 유도탄 정비 관련 실무자 자문을 통한 개념 검증을 실시하였다. 또한 시뮬레이션 검증(Verification and Validation)을 위해 초기 시나리오를 구성하고, 수리부속 재고수준 증가에 따른 가동률 향상 여부를 관찰하여 시뮬레이션 자체검증을 수행하였다.
- 시뮬레이션, 다중선형회귀분석과 정수계획법을 활용하여 목표 가동률을 만족하는 적정 수리부속 재고수량을 확인하였다. 본 연구의 목표인 정비 소요시간에 따른 가동률 영향 분석을 확인하기 위해 군직정비와 외주정비 소요시간을 일정 비율로 감소시키면서 시뮬레이션을 반복 실행하였다.
- 해군에서 보유중인 하푼 유도탄을 정비ㆍ관리하고 있는 병기탄약창에 방문하여 하푼 유도탄 정비팀의 협조를 받아 유도탄 검사일지, 유도탄 이력부, 해군장비정비정보체계에 기록되어 있는 하푼 유도탄의 최근 20년간 야전데이터를 수집하였다. 유도탄 검사일지와 유도탄 이력부는 수기로 기록이 되어 있어 전산상에 기록되어 있는 자료, 하푼 정비팀이 기록유지하고 있는 전산 자료와 비교 분석하여 야전데이터의 신뢰성을 높였다.
- 배터리는 25개, 유도조종장치와 고도계는 15개 이후 가동률이 안정화되었다. 이에 따라 탐색기 50개, 배터리 25개, 유도조종장치와 고도계는 각 15개의 재고한계를 설정하였다.
- 본 연구에서는 하푼 유도탄의 실제 야전데이터를 분석하여 시뮬레이션 모델을 구성하고 다중선형회귀분석과 정수계획법을 활용하여, 목표 가동률을 만족하는 적정 수리부속 재고수준을 결정하였다. 이후 정비소요시간을 감소시키면서 가동률에 미치는 영향을 살펴보았다. 군직정비와 외주정비 소요시간이 감소함에 따라 가동률이 비례적으로 상승하는 것을 정량적인 결과값을 통해 확인하였고, 정비 소요시간 감소만으로도 유도탄 가동률 향상과 수리부속 예산 절감이 가능함을 확인하였다.
- 시뮬레이션 결과값을 바탕으로 수리부속 재고수준을 독립변수, 가동률을 종속변수로 한 다중선형회귀분석 수행하였다. 이후 최소 비용으로 목표 가동률을 달성할 수 있는 적정 수리부속 재고수준을 확인하기 위해 정수계획 모형을 실행하였다. 끝으로 정비 소요시간을 일정 비율로 감소시키면서 가동률에 미치는 영향을 분석하였다.
- 68 %이었다. 일반적으로 무기체계 부품에 대한 고장발생 시간간격 분포는 지수분포를 따르기 때문에 시뮬레이션에는 하푼 유도탄정비 발생 시간간격을 15.37일의 지수분포를 이루도록 입력하였고, 수리부속별 정비비율은 위에서 제시한 비율을 적용하였다.
- 정수계획법은 선형계획의 목적함수를 만족하는 정수(Integer)의 해를 얻기 위한 하나의 방법이다. 정수계획 모형의 목적함수는 수리부속별 가격을 계수로 하는 목적함수로 설정하였고, 수리부속 가격은 해군장비정비정보체계에 나와있는 수리부속별 품목가격을 기준으로 설정하였다. 제약조건은 다중선형회귀분석 결과를 바탕으로 도출한 식 (2)와 수리부속별 재고한계로 설정하였다.
- 2k인자 실험설계법은 2가지 수준을 가진 K인자의 조합을 최소의 실험으로 결과값을 도출해 낼 수 있는 실험설계법이다. 탐색기는 1과 50, 배터리는 1과 25, 유도조종장치와 고도계는 1과 15로 수리부속별 수준을 설정하고, 수리부속 품목 4인자를 조합하여 16개의 시나리오를 구성하였다. 16개의 시나리오를 시뮬레이션한 결과는 Table 5와 같다.
- 군직정비 소요시간에는 수리부속 이동시간, 정비시간, 행정시간 등이 포함되어 있으며, 확률분포는 Table 3과 같다. 확률분포는 하푼 유도탄의 20년간 야전데이터를 바탕으로 Arena 입력분석기를 이용하여 산출하였다.
대상 데이터
- 이 중에서 배터리는 소모성 교체 수리부속이나 전체 정비횟수의 13 %를 차지하고 있었으며, 고장 시 유도탄 불가동이 되는 품목이다. 따라서 본 연구에서 목표 가동률을 만족시키기 위한 적정 수리부속 재고수준을 산출하기 위해 탐색기, 배터리, 유도조종장치, 고도계 4가지 수리부속을 연구대상으로 선정하였다.
- 시뮬레이션 프로그램[12]은 ARENA 16.0을 사용하였고, 시뮬레이션 실행기간은 야전데이터 수집기간과 동일하게 20년을 설정하였다. 하푼 유도탄 누적 가동률이 안정상태에 이르는 시뮬레이션 반복횟수를 결정하기 위해 무작위로 시뮬레이션을 반복 실행한 결과 반복횟수는 Fig.
- 본 연구는 하푼 유도탄의 수리부속 야전데이터를 분석하여 정비 소요기간 변화에 따라 가동률에 어떤 영향을 미치는지를 분석하는 것이 목표이다. 해군에서 보유중인 하푼 유도탄을 정비ㆍ관리하고 있는 병기탄약창에 방문하여 하푼 유도탄 정비팀의 협조를 받아 유도탄 검사일지, 유도탄 이력부, 해군장비정비정보체계에 기록되어 있는 하푼 유도탄의 최근 20년간 야전데이터를 수집하였다. 유도탄 검사일지와 유도탄 이력부는 수기로 기록이 되어 있어 전산상에 기록되어 있는 자료, 하푼 정비팀이 기록유지하고 있는 전산 자료와 비교 분석하여 야전데이터의 신뢰성을 높였다.
데이터처리
- 다중선형회귀분석을 위해 Excel 2019를 사용하였으며, 회귀분석 결과는 Table 6과 같다. 회귀분석 결과를 살펴보면 결정계수는 0.
- 4가지 수리부속에 대한 야전데이터를 분석하여 정비 소요시간을 산출하여 시뮬레이션에 입력하였고, 품목별 재고수준에 2k인자 실험설계법을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다. 시뮬레이션 결과값을 바탕으로 수리부속 재고수준을 독립변수, 가동률을 종속변수로 한 다중선형회귀분석 수행하였다. 이후 최소 비용으로 목표 가동률을 달성할 수 있는 적정 수리부속 재고수준을 확인하기 위해 정수계획 모형을 실행하였다.
- 이 중에서 탐색기의 군직정비, 외주정비 소요시간 결과값을 대표로 나타내면 Table 8, 9와 같다. 확률분포는 Arena 입력분석기를 이용하여 산출하였다.
이론/모형
- 수리부속 재고수준이 가동률에 미치는 영향을 판단하기 위한 연구는 Sherbrooke[2]이 제시한 METRIC(Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control)모형에서부터 시작되었다. METRIC 모형은 2단계(기지, 창)로 구성된 미 항공기 정비체계에 수리부속 평균 재고부족량을 최소화하는 최적배분 조합을 찾는 개념이다.
- 먼저 실제 정비절차를 기반으로 한 시뮬레이션을 구성하였다. 시뮬레이션 구성은 상용 프로그램 중 하나인 ARENA 16.0[12]을 활용하였다. 4가지 수리부속에 대한 야전데이터를 분석하여 정비 소요시간을 산출하여 시뮬레이션에 입력하였고, 품목별 재고수준에 2k인자 실험설계법을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다.
- 정수계획 모형은 Excel 2019를 이용하여 실행하였으며, 실행한 결과는 Table 7과 같다. 목표 가동률을 만족하는 각 수리부속 품목별 재고수량을 수리부속 가격으로 환산하면 약 121.
- 최적의 비용으로 목표 가동률을 만족하기 위한 적정 수리부속 수량을 확인하기 위해 정수계획 모형을 활용하였다. 정수계획법은 선형계획의 목적함수를 만족하는 정수(Integer)의 해를 얻기 위한 하나의 방법이다.
성능/효과
- 5와 같다. 군직정비 소요시간만 50 %로 감소했을 때는 약 1.2억원, 외주정비 소요시간만 50 %로 감소했을 때는 약 5억원, 군직정비와 외주정비 모두 소요시간을 50 %로 감소했을 때는 약 5.8억원의 효과가 있는 것을 확인하였다. 정비 소요시간 감소만으로도 수리부속 예산절감에 영향을 미치며, 정비 소요시간 관리의 중요성을 보여주고 있다.
- 이후 정비소요시간을 감소시키면서 가동률에 미치는 영향을 살펴보았다. 군직정비와 외주정비 소요시간이 감소함에 따라 가동률이 비례적으로 상승하는 것을 정량적인 결과값을 통해 확인하였고, 정비 소요시간 감소만으로도 유도탄 가동률 향상과 수리부속 예산 절감이 가능함을 확인하였다. 이러한 정량적인 분석 결과값을 바탕으로 유도탄 정비 소요시간 단축을 위한 인력 운용, 장비ㆍ시설 확보, 제도 개선 등의 정책결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
- Table 10의 결과값을 살펴보면 군직정비, 외주정비, 군직과 외주정비 모두 소요시간이 감소할 때 가동률은 일정 비율로 상승한다. 군직정비의 경우 소요시간이 10 %씩 감소할 때마다 평균 0.71 %씩 가동률이 증가하였고, 군직정비 소요시간만 60 %로 감소시켰을 때는 가동률이 2.67 % 상승하는 것을 볼 수 있다. 하푼 유도탄 보유수량을 고려했을 때 가동률 2 % 상승은 함정 1척을 추가로 지원할 수 있는 유도탄 수량에 해당한다.
- 첫째, 소모성 수리부속인 배터리를 제외한 수리부속은 100 % 재생이 가능하다. 둘째, 수리부속 교체가 이뤄지는 정비 행위가 아닌 단순 유도탄 검사는 정비 소요기간에 포함하지 않는다. 셋째, 수리부속 재고가 부족하다고 하여 대상 수리부속별로 동류전용을 수행하지 않는다.
- 둘째, 수리부속 교체가 이뤄지는 정비 행위가 아닌 단순 유도탄 검사는 정비 소요기간에 포함하지 않는다. 셋째, 수리부속 재고가 부족하다고 하여 대상 수리부속별로 동류전용을 수행하지 않는다.
- 4의 결과를 도출하였다. 수리부속 재고가 증가함에 따라 가동률도 비례하여 증가함을 확인할 수 있다. 탐색기의 경우 가동률 상승에 가장 큰 영향을 미쳤으며 50개 이후 가동률이 안정화됨을 확인하였다.
- 37일의 값을 도출하였다. 수리부속 전체 고장횟수 대비 품목별 고장횟수를 상대적비율로 나타내면 탐색기 64 %, 배터리 14.74 %, 유도조종장치 11.58 %, 고도계 9.68 %이었다. 일반적으로 무기체계 부품에 대한 고장발생 시간간격 분포는 지수분포를 따르기 때문에 시뮬레이션에는 하푼 유도탄정비 발생 시간간격을 15.
- 외주정비의 경우 소요시간이 10 %씩 감소할 때 마다 평균 2.79 %씩 가동률이 증가하였고, 군직정비와 외주정비 소요시간 모두 감소했을 때는 소요시간 10 %씩 감소할 때 마다 평균 3.27 %씩 가동률이 상승하는 것을 볼 수 있다. 군직정비와 외주정비 소요시간을 모두 70 %로 감소시킬 경우 가동률이 10.
- 하지만 본 연구에서도 제한사항이 몇 가지 존재한다. 첫째, 가동률에 영향을 미치는 변수로 수리부속 재고와 정비 소요시간 두 가지만 반영했다는 점이다. 실제 정비수행 중 발생하는 검사장비 고장, 동류전용, 성능개량 등의 다양한 상황이 존재하기 때문이다.
- 본 연구의 시뮬레이션 모델은 다음 사항을 가정하였다. 첫째, 소모성 수리부속인 배터리를 제외한 수리부속은 100 % 재생이 가능하다. 둘째, 수리부속 교체가 이뤄지는 정비 행위가 아닌 단순 유도탄 검사는 정비 소요기간에 포함하지 않는다.
- 수리부속 재고가 증가함에 따라 가동률도 비례하여 증가함을 확인할 수 있다. 탐색기의 경우 가동률 상승에 가장 큰 영향을 미쳤으며 50개 이후 가동률이 안정화됨을 확인하였다. 배터리는 25개, 유도조종장치와 고도계는 15개 이후 가동률이 안정화되었다.
- 0을 사용하였고, 시뮬레이션 실행기간은 야전데이터 수집기간과 동일하게 20년을 설정하였다. 하푼 유도탄 누적 가동률이 안정상태에 이르는 시뮬레이션 반복횟수를 결정하기 위해 무작위로 시뮬레이션을 반복 실행한 결과 반복횟수는 Fig. 3과 같이 130회 이후임을 확인할 수 있었다. 이에 따라 시뮬레이션 반복횟수는 130회로 설정하였다.
- 다중선형회귀분석을 위해 Excel 2019를 사용하였으며, 회귀분석 결과는 Table 6과 같다. 회귀분석 결과를 살펴보면 결정계수는 0.98으로 회귀식이 가동률에 98% 설명하고 있다는 것을 의미하며, 유의한 F-값이 0에 가까우므로 회귀식이 유의함을 보여준다. P-값은 설정한 유의수준 0.
후속연구
- 실제 정비수행 중 발생하는 검사장비 고장, 동류전용, 성능개량 등의 다양한 상황이 존재하기 때문이다. 다양한 조건들을 시뮬레이션에 반영한다면 더욱 신뢰성 있는 연구가 수행될 수 있을 것이다. 둘째, 비용 비교분석 시 수리부속 단가만을 반영하였다.
- 둘째, 항공기, 상륙돌격장갑차와 같은 장비가 아닌 유도탄을 연구대상으로 적용한 점이다. 현재 군에서 다품종 다량의 유도탄을 운용중에 있으며, 다양한 유도탄의 개발이 진행되고 있다.
- 이러한 정량적인 분석 결과값을 바탕으로 유도탄 정비 소요시간 단축을 위한 인력 운용, 장비ㆍ시설 확보, 제도 개선 등의 정책결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재 운용중인 다른 종류의 유도탄에도 본 연구방법을 확대 적용한다면, 유도탄 유지관리 예산절감과 가동률 향상을 위한 정책결정에 기여할 수 있을 것이다.
- 유도탄 수리부속은 미 해군에서 보유중인 수리부속 수량, 해외 수리부속 생산업체의 부품생산일정, 수리부속 예산 범위를 고려하여 확보하기 때문에 유도탄 목표 가동률을 만족하기 위한 적정 수리부속 소요 예측이 필요하다. 또한, 정비 소요시간 단축을 위한 정책결정을 지원할 수 있도록 유도탄 수리부속 정비 소요시간이 가동률에 미치는 영향에 대한 정량적 분석이 필요하다.
- 둘째, 비용 비교분석 시 수리부속 단가만을 반영하였다. 수리부속 수송비용, 인건비, 행정 소요비 등 다양한 항목들을 반영하여 비용산출을 한다면 보다 정확한 비교분석이 될 것이다.
- 위와 같은 정량적인 분석 결과값은 유도탄 가동률향상, 수리부속 예산절감을 위한 정책(군직정비, 외주정비 소요시간 단축을 위한 정비인력 재배치, 장비ㆍ시설 추가 확보, 군수 및 행정 지연시간 감소를 위한 제도개선) 결정에 기여할 수 있을 것이다.
- 군직정비와 외주정비 소요시간이 감소함에 따라 가동률이 비례적으로 상승하는 것을 정량적인 결과값을 통해 확인하였고, 정비 소요시간 감소만으로도 유도탄 가동률 향상과 수리부속 예산 절감이 가능함을 확인하였다. 이러한 정량적인 분석 결과값을 바탕으로 유도탄 정비 소요시간 단축을 위한 인력 운용, 장비ㆍ시설 확보, 제도 개선 등의 정책결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재 운용중인 다른 종류의 유도탄에도 본 연구방법을 확대 적용한다면, 유도탄 유지관리 예산절감과 가동률 향상을 위한 정책결정에 기여할 수 있을 것이다.
- 또한, 군직정비와 외주정비 소요시간에 수리부속 정비 소요시간과 자산 이동시간, 군수 및 행정 지연시간 등이 모두 포함되어 있다. 이에 따라 실제 모든 정비 소요시간을 시뮬레이션에 적용하여, 정비 소요시간 변화에 따른 가동률 변화와 비용효과분석을 통해 정비 소요시간 단축을 위한 정책 결정에 기여할 수 있을 것으로 판단하였다.
- 현재 군에서 다품종 다량의 유도탄을 운용중에 있으며, 다양한 유도탄의 개발이 진행되고 있다. 하푼 유도탄 정비 소요시간이 가동률에 미치는 정량적인 분석 결과값을 바탕으로 다른 종류의 유도탄에 확대 적용한다면, 유도탄 유지관리 예산절감과 가동률 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단하였다.
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