앙상블 기법을 활용한 무인항공기 수리부속 수요예측 연구

김재동; 유지훈; 최정호

doi:10.5762/KAIS.2023.24.2.541

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김재동 (한국국방연구원) 유지훈 (한국국방연구원) 최정호 (육군)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제2호

발행연도: 2023.2

수록면: 541 - 546 (6page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.2.541

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최근 전략무기체계인 무인항공기에 대한 세계적 관심이 높아지고 있다. 이러한 세계적 흐름에 발맞춰 한국군도 무인항공기 개발을 통해 전투준비태세를 유지하기 위해 노력하고 있다. 무인항공기를 효과적으로 운용하기 위해서는 수리부속 보급 및 정비가 필수적이다. 이를 위해서는 수리부속 수요를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 그동안 한국군은 장비정비정보체계의 데이터를 활용하여 몇 가지 시계열 방법을 기반으로 수행하여 왔으나 수리부속 수요예측의 정확성을 향상시키기 위해 개선된 모델이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝 방법 중 앙상블 방법을 활용하여 수리부속 수요예측의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안했다. 머신러닝 방법은 시계열 방법에 비해 많은 정보를 활용하므로 수리부속 수요예측의 정확도를 높일 수 있다. 이를 위해 6년간의 무인항공기 수리부속 소모 데이터를 수집하여 수요예측 모델을 제시하였다.

#Spare Parts #Demand Forecast #Data Mining #Deep Learning #Logistics

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