- 해당 논문은 2023년 한국군사과학기술학회 종합학술대회에서 발표되었습니다.
수송용 무인항공기 적용 RAM-C 프로세스 사례 분석
Study of RAM-C Process Applied to Transportation UAV
o김성수* · 이기영* · 김용*
Sung-su Kim* · Ki-young Lee* · Yong Kim*
* 모아소프트
(Sung-su Kim@moasoftware.co.kr)
ABSTRACT
The RAM-C analysis process is introduced applying an example. Organize the analysis prcess consisting of 6 steps and the input/output information between each step. In this paper, proceed with the RAM-C analysis procee by applying a virtual transportation UAV. Analyze the validity of the analysis results, and derive key decisions in the milestones of the development process.
Key Words : RAM-C, Milestones, M&S, Optimization
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1. 서론
국방 무기체계의 개발은 장기간에 걸쳐 진행되며, 사용 연한 또한 십수년을 상회하는 경우가 대부분이다. 이러한 국방 무기체계의 개발에 있어서 LCC(Life Cycle Cost)는 매우 중요한 결정 요소에 속하며, 소요-개발-양산-운용-폐기의 각 단계에서 효율적인 비용 결정이 요구되고 있으며, 이는 국방부의 총수명주기관리업무훈령에도 수행하도록 하고 있다. 이러한 비용분석의 방법으로는 RAM-C의 최적화를 수행할 수 있고 이러한 결과는 총수명주기관리에 있어 milestone의 중요한 결정인자로 작용한다. 본 논문에서는 미 국방부의 RAM-C 업무 프로세스를 신규 개발 사업 전주기에 대한 milestone 과정에서의 활용도를 분석하고 있다. 신규 개발 사업은 가상의 군용 수송 무인항공기에 대해 적용하였으며, 전주기 비용을 RAM-C 프로세스를 거쳐 효율적으로 관리하고 결정할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
2. RAM-C 분석 프로세스
2.1 6단계 프로세스 개요
미 국방부(DoD)의 업무 가이드[1]를 참조한 RAM-C 분석 프로세스는 6단계로 수행하며, 이러한 과정은 반복적인 순환프로세스 구조로 진행된다. 국내에서 RAM-C 분석 방안을 연구한 사례는 OO체계[2]에서 찾아볼 수 있다.
1단계 Initiate Analysis에서는 RAM-C 분석에 대한 최신 지침을 정의하고 그 내용을 숙지한다.
2단계 Form Team에서는 R&M 엔지니어링, 제품 지원, 군수 및 비용분석으로 구성된 다분야 팀을 구성한다.
3단계 Gather Information에서는 지속 매개변수 검증, RAM-C 타당성 분석 수행, 활동 사례 연구 등에 필요한 문서와 기타 정보를 수집한다.
4단계 Validate에서는 지속 매개변수를 분석하여 CONOPS, OMS/MP 및 유지/지속 개념과 일치하고 서로 지원하고 있음을 보여준다.
5단계 Assess Feasibility에서는 레거시(현운용) 또는 유사한 데이터를 사용하여 복합 모델을 개발하고, 그 결과가 지속유지(Sustasinment) 매개변수와 타당하고 현재의 최신 기술 및 기술 성숙도와 일치함을 보여준다.
6단계 Conduct Trade Studies에서는 지속 매개변수 간의 반복 연구를 수행하여 안정성, 가용성, MDT 및 O&S 비용 간의 관계를 보여준다.
이러한 6단계 프로세스의 상호 흐름 관계는 아래의 그림과 같이 구현할 수 있다.
Fig 1. RAM-C 분석 6단계 프로세스
2.2 3단계 정보 수집(Gather Information) 내용
3단계 정보 수집 단계에서는 Initial Capabilities Document(IDC), Draft CDD/CDD/CPD, CONOPs, 시스템 요구도, 필드에서의 운용/유지 개념 등이 필요하다. 또한, Life Cycle Sustainment(LCSP), 획득정책, SEP, Cost Analysis Requirements Description(CARD), 비용 예측 정보 등의 비용분석 정보가 요구된다. 다양한 단계에서 수집되는 정보는 가장 최신 정보와 상충 될 수 있으므로 긴밀한 소통유지가 매우 중요하다. 획득 초기 단계에서 생성된 이러한 문서는 초안 형태일 수 있으며, 대부분의 경우 RAM-C는 정보 수집의 반복적 특성을 갖게 됨으로 프로그램이 성숙함에 따라 변경될 수 있다. 정보 수집 단계에서 관리되는 다양한 RAM-C 분석 리포트는 RAM-C Rationale Report Outline Guidance[3]에서 참조할 수 있다.
3. 군용 수송 무인항공기 사례 분석
3.1 시스템 정의
사례 분석 무기체계는 가상의 군용 수송 무인항공기 이다. 완전 자율화가 가능한 무인항공기로 개발되며, 수직이착륙이 가능하고, 고정익 형태로 천이비행이 가능해야 한다. 동력으로는 화석연료와 2개의 이온 플라즈마 배터리를 사용할 경우에 대해 비용을 분석하였다. 작전반경 000km, 수송능력 000kg, 고도 0km 개발 시점은 2030년 프로그램을 시작하여 2035년 milestone(MS) 1시점에서 결정 정보를 제공하고, MS2, MS3를 통해 반복적인 데이터를 수집하여 해석하고 각 단계에서의 결정 정보를 제공한다.
운용 개념은 총 48대를 제작하고 각각 12대로 구성된 4개의 편대로 운용된다. 프로그램 수명은 20년, 유지보수 지연을 처리하기 위해 9대, 교육을 위해 6대, 감손 손실을 위해 5대의 추가 무인항공기가 필요하다. 총 54대의 무인항공기가 활성화 되어야 하며, 1206 Flight Hour/년 활용이 가능해야 한다.
3.2 분석 결과
시스템의 정보 중, MFHBF = 42FHs, MCMT = 3.5hours, ALDT = 24hours 라고 가정할 경우 가용도 AO(Operational Availability)를 0.9 요구사항을 만족할 수 있을 지를 확인한다. 3단계에서 수집된 정보를 활용하여 4단계에서 검증활동을 수행한다.
아래와 같은 수학적 모델을 활용하여 시스템 가용도를 예측할 수 있으며, 단순히 운용시간과 정지시간 만을 고려할 경우, 그리고 비행 스케쥴을 보상하여 적용할 경우, 연간비행시간을 보상하여 적용할 경우에 따라 가용도 요구조건 0.9가 만족될 경우와 그렇지 못할 경우가 발생한다.
AO = MFHBF/(MFHBF _-+ MCMT + ALDT)
= 42/(42 + 3.5 + 24) = 0.6 < 0.90
AO=1-(MCMT+ALDT)/K’(MFHBF)-(%downtimescheduled)
= 1-(0.09-0.05) = 0.86 < 0.90
AO = 1-(MCMT+ALDT)/K’(MFHBF)
= 1-(3.5+24)/(7.342) = 0.91 > 0.9 (여기서, K’=Total Calendar Time/Total Flight Time(in FHs) = (36524)/1206 = 7.3)
4. 결론
미 국방부의 RAM-C 분석 가이드 프로세스를 군용 수송 무인항공기를 적용하여 사례 분석을 수행하였다. 장기간에 걸쳐 사용되는 무기체계 수명주기 특성에 따라 단방향의 분석 프로세스가 아닌 반복 수행되는 과정을 거쳐 수명주기비용에 대한 예측 타당성을 보다 높이는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 가상의 군용 수송 무인항공기의 운용 개념을 정리하고 이를 분석 과정에 활용하여 가용도 요구조건의 만족여부 과정을 분석하였다. 이러한 예측 정보는 결정권자로 하여금 milestone의 중요 결정 단계에서 비용 결정에 대한 중요 정보로 활용될 수 있다.
References
[1]ASD(R&E), “Reliability, Availability, Maintainability and Cost(RAM-C) Rationale Report Outline Guidance Training Brief”, DOPRS, Ver 1.2, 2018
[2] A.M.Jung, H.J.Kim, H.J.Kim, S.B.Park, “무기체계 수명주기비용 최적화를 위한 RAM-C 분석방안 연구”, JKAI, pp185-192, 2022
[2] “RAM-C RATIONALE REPORT OUTLINE GUIDANCE”, DOPRS, Ver 1.0, 2017
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