Man Hour Prediction Model for ROK Navy's Maintenance Based on Machine Learning

머신러닝 기반의 해군 정비인시 예측 모델

해군에서 운용하는 각 함정은 여러 가지 무기체계를 동시에 탑재하고 있는, 고가의 복합무기체계이다. 주어진 기간동안 효과적인 정비를 수행함으로써, 가동률을 극대화하는 것이말로 복합무기체계인 함정을 효과적으로 운용하는 방법이며, 경제적인 국방운용이라 부를 수 있을 것이다. 정비인시는 여러 무기체계가 동시에 탑재된 복합무기체계 정비의 핵심이다. 정비인시를 정확하게 알고 있어야만, 제한된 정비기간을 각 무기체계에 정확히 할당할 수 있을 것이며, 최적의 요소에 대한 정비가 수행될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 해군에서 운용중인 특정장비에 대한 약 10년간의 정비자료를 이용하여 정비인시를 예측하는 모델을 제안하였다. 모델의 성능은 R2 Score를 통해 0.69의 준수한 수치를 보였다. 이 모델을 통해 조금더 세밀하고, 정확한 정비인시 예측과 정비계획 수립이 가능하리라 판단하였다.