무인항공기의 불균형 수리부속에 대한 수요예측 (Demand Forecast for imbalanced spare parts of UAV)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 24권 / 6호 / 349 ~ 357페이지
· 저자명 : 최정호, 유지훈, 김재동

초록

최근 전략무기체계인 무인항공기에 대한 세계적 관심이 증가하고 있다. 이러한 세계적 추세에 맞춰 한국군도무인항공기 개발을 통한 전투준비태세 유지에 힘쓰고 있다. 무인항공기를 효과적으로 운용하기 위해서는 수리부속의 보급 및 정비가 필수적이다. 이를 위해서는 수리부속 수요를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 그동안 한국군은 장비정비정보체계의 데이터를 활용하여 몇 가지 시계열 방법을 기반으로 수리부속 수요를 예측해 왔으나, 수리부속 수요예측의정확성을 높이기 위한 개선된 예측모델이 필요하다. 본 연구에서는 오버샘플링과 언더샘플링을 비교 분석하여 수리부속수요예측의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안하며, 데이터 분포의 일관성 강화를 위해 전처리 기술을 적용하여 정확도를 높였다. 이를 위해 6년간의 무인항공기 수리부속 소모 데이터를 수집하여 수요예측 분류모델을 제시하였다.

영어초록

There has been a growing global interest in unmanned aerial vehicles (UAV) as strategic weapon systems in recent years. In line with this global trend, the South Korean military also focuses on maintaining combat readiness by developing UAVs. To effectively operate UAVs, the supply and maintenance of spare parts are essential, and accurate prediction of the demand for these spare parts is crucial. Thus far, the Korean military has performed spare part demand forecasting based on several time-series techniques using equipment maintenance information system data. On the other hand, an improved demand forecasting model is required to enhance the accuracy of spare part forecasting. This study compared and analyzed oversampling and undersampling models to propose a model that can improve the accuracy of spare part demand forecasting. Preprocessing techniques were also applied to enhance data distribution consistency and increase accuracy. To this end, six years of UAV spare part data were collected to present a demand forecasting classification model.

참고자료

· 없음