공군 수리부속 수요 데이터 분석기간 설정에 관한 실증연구

송민규; 마정목

doi:10.5762/KAIS.2022.23.2.179

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 송민규 (공군) 마정목 (국방대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제2호

발행연도: 2022.2

수록면: 179 - 185 (7page)

DOI: 10.5762/KAIS.2022.23.2.179

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

수리부속 보급은 군의 전투준비태세에 직접적인 영향을 미치며, 군의 수리부속 수요예측은 예산운영과 장비가동률 측면에서 중요한 요소가 되었다. 그래서 수리부속 수요예측을 향상시키기 위해 다양한 시계열 기법과 머신러닝 기법을 적용한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 수리부속 수요예측 시 가장 기본 자료가 되는 수요 데이터 분석기간 설정에 따라 수요예측이 크게 변동됨에도 불구하고 관련 연구는 한정되어 있으며, 수요 데이터 분석기간은 무기체계별이 아니라 군별로 정하고 있어 다양한 무기체계 수리부속의 수요형태를 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 수요 데이터 분석기간을 무기체계가 아닌 군별로 설정하여 운영하는 것이 적절한지 검증하기 위해 공군에서 운용 중인 다양한 무기체계(F15-K, C-130H/HS, T-50/B, 미스트랄, 신궁)에 대한 2015 ~ 2019년까지의 9,891개 수리부속 품목의 소모개수를 수집하였고, 수요 데이터를 월, 분기, 반기 그리고 연간으로 구분하여 수요 데이터 분석기간의 수요형태를 비교하였다. 연구결과 현재 공군에서 적용 중인 수요 데이터 분석기간인 분기보다 연간으로 사용 시 수요 예측력이 향상됨을 알 수 있었다.

#Demand Forecasting #Demand Pattern #Demand Data #Aircraft Repair Parts #Air Defense Weapon Repair Parts

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

H. M. Yoon, S. W. Kim, “Naval Vessel Spare Parts Demand Forecasting Using Data Mining”, Journal of Society of Korea industrial and Systems Engineering, Vol.40, No.4, pp.253, Dec. 2017. DOI : https://doi.org/10.11627/jkise.2017.40.4.253

H. G. Moon, A study on the development of a 2020 repair-related calculation model, Korea Institute for Defense Analyses, Korea, pp.26

Airforce Headquarters, Maintenance of Repair parts, p.69, Airforce Headquarters, 2019, pp.12.

M. G. Song, J. M. Ma, “A study on predictive model for forecasting Airforce F-15K spare parts Using Data Mining”, Korea Academy Industrial Cooperation Society, Vol.22, No.8, pp.279-286, Aug. 2021.

Y. B. Ko, “A study on the economic replacement period of trap assisted engines using Box-Jenkins model, Master’s thesis, National Defense University, Seoul, Korea, pp.2-4, 1992.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

송민규

소속기관 효성첨단소재

주요연구분야 공학 > 공학 일반

논문수 9 이용수 477

마정목

소속기관 국방대학교

주요연구분야 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반 TOP 10% 공학 > 공학 일반 TOP 1%

논문수 47 이용수 7,433

이 논문과 함께 이용한 논문

고장 데이터를 활용한 BTS 개발방안(다빈도 고장 데이터를 활용한 고장탐지 방안 효율화)

이기주 , 최경진 한국산학기술학회 논문지 2021 .11

무기체계 성능개량시 수명주기비용 분석방안과 필요성

정상진 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2023 .06

수리부속 예측을 통한 총수명주기비용 관리 방안 연구

김지원 , 김민준 , 유지상 외 1명 신뢰성응용연구 2023 .06

장비 운용가용도 영향요인에 관한 시스템 다이나믹스적인 접근

권민석 , 문성암 한국산학기술학회 논문지 2023 .02

무기체계의 운용유지비용 최소화 및 운용가용도 최대화를 위한 RAM-C 적용방안 연구

김영석 , 최재경 , 권예라 외 1명 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2022 .11

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (15)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)