SNA 기반의 해군 잠수함 정비부하 분석
A SNA Based Loads Analysis of Naval Submarine Maintenance
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초록
해군 잠수함은 여러 구성장비가 탑재된 복합 무기체계로 개발되기 때문에 이는 잠수함 정비의 어려움으로 직결된다. 또한, 잠수함 정비계획을 수립하는 방법은 인원수, 대상 함정의 수, 소비시간 등통계적 접근에 의존하기 때문에 효율적인 정비에 제한적이다. 효율적인 정비를 위해서는 정비대상에 대한 이해를 바탕으로 주요 정비요소를 도출하여 정비하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는핵심 정비요소로 정비부하율을 정의하고, 분석 대상의 관계에 중점을 두어 현상을 식별하는 SNA 기법을 사용하여 잠수함 정비데이터를 분석한다. 이를 통해 기존에 정량적 분석에서 드러나지 않은 정비부하 특성을 도출하여 정비자 또는 정비계획자가 집중해야 하는 분야를 식별한다.
Abstract
Navy submarines are developed into complex weapons systems with various equipment, which directly leads to difficulties in submarine maintenance. In addition, the method of establishing a maintenance plan for submarines is limited in efficient maintenance because it relies on statistical access to the number of people, number of target ships, and consumption time. For efficient maintenance, it is necessary to derive and maintain major maintenance factors based on an understanding of the target. In this paper, the maintenance loads rate is defined as a key maintenance factor. the submarine maintenance data is analyzed using the SNA scheme to identify phenomena by focusing on the relationship between the analysis targets. Through this, maintenance loads characteristics that have not been previously revealed in quantitative analysis are derived to identify areas that the maintenance manager should focus on.
참고문헌 (22)
- 송일호, "무기체계 고장사례분석으로 본 무기체계 신뢰성 개선방안", 한국산학기술학회논문지, 19(12), pp.110~117 (2018), 한국산학기술학회[DOI]
- ROK NAVY, "Maintenance Management", 13~15 (2018)
- 선미선, "한국군의 수리부속 수요예측 발전방안 연구 - 해군 중심으로 -", 국방정책연구, 25(3), pp.201~234 (2009), 한국국방연구원[DOI]
- Artusi, R., "Bravais-Pearson and Spearman Correlation Coefficients : Meaning, Test of Hypothesis and Confidence Interval", International Journal of Biological Markers, 17(2), pp.148~151 (2002)
- "Data mining" (2020)[URL]
- 최중환, "국방 기사 데이터를 이용한 맞춤형 정보 분석 시스템", 한국콘텐츠학회 논문지, 10(12), pp.457~465 (2010), 한국콘텐츠학회
- 백성호, "데이터 마이닝 기법을 이용한 군 통신·전자 분야 기술 분석", 한국정보통신학회논문지, 24(6), pp.687~699 (2020), 한국정보통신학회[DOI]
- Yoon, Seung-jin, "Development of the Accident Prediction Model for Enlisted Men through an Integrated Approach to Datamining and Textmining", Proceeding of Intelligence and Information Systems, pp.1~18 (2015)
- Jung, Won-hee, "Machine Learning-based System for Predicting the Demand for Spare parts and Maintenance of Air Force Equipment", Journal of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 36(8), pp.21~26 (2018)
- 김형태, "데이터마이닝 기반 육군 수리부속 수요예측", 한국데이터정보과학회지, 30(2), pp.429~444 (2019), 한국데이터정보과학회[DOI]
- Yoon, Hyun-min, "A Study on forecasting spare parts demand using data mining", pp.2017
- Yoo, Jung-min, "Deducting Core Parts of ROK Naval Ships Engine Based on SNA", Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, 27(1), pp.419~422 (2019)
- 김진광, "텍스트마이닝 및 SNA을 통한 해군 함정정비 전문가 탐색", 한국컴퓨터정보학회논문지, 24(7), pp.125~133 (2019), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
- ROK NAVY, "Submarines Maintenance System", 7~8 (2018)
- Wasserman, S., "Social Network Analysis : Methods and Applications" (1994), Cambridge University-Press
- Jung, Chi-young, "A Study on the Measurement Model for NCW's Synergistic Effectiveness using SNA", pp.2012
- Borgatti, S. P., "Network analysis of 2-mode data", Social Networks, 19(3), pp.243~269 (1997)
- G. Salton, "Automatic Text Processing: The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer" (1989), Addison-Wesley
- Leicht, E. A., "Vertex similarity in networks", Physical Review E, 73(2) (2006)
- B. Ruhnau, "Eigenvector-centrality-a node-centrality?", Social-Networks, 22, pp.357~365 (2000)
- Bonacich P., "Factoring and Weighting Approaches to status scores and clique identification", Journal of Mathematical Sociology, 2, pp.113~120 (1972)
- Hartigan, J. A., "Algorithm AS 136 : A K-Means Clustering Algorithm", Journal of the Royal Statistical Society, Series C, 28, pp.100~108 (1979)