- 해당 논문은 2023년 한국신뢰성학회 춘계학술대회에서 발표되었던 논문으로 우수논문상을 수상하였습니다.
CBM+ 국내 적용 및 확대를 위한 선진사례 연구
A Study on Advanced Cases for the Application and Expansion of CBM+ in Korea
김용 · 배성재 · 이정행 · 김가현
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Key Words : CBM+, 상태기반정비, 국방군수통합정보체계
1. 서 론
인공지능과 첨단센서의 발달로 정비/유지보수 분야에서 많은 변화가 나타나고 있다. 그 중에 CBM+는 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)의 발전된 형태로, 기존 CBM에서 상태 모니터링, 예측 유지보수에 더해 진단, 장애 해결, 정보 기술과 데이터 분석을 활용하여 보다 정확하고 효율적인 유지 보수를 하기 위한 접근 방식이다. 국내 도입 시, 국방, 항공, 제조, 에너지 등 다양한 분야에서 적용할 경우 장비 및 체계의 신뢰성과 가용성을 더욱 향상시키며, 유지 보수비용과 작업 중단 시간(Downtime)을 최소화 할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 한국형 CBM 적용 확대를 위해 선진 사례와 제도/정책 연구를 통해 CBM+의 세부 수행 방안을 제안하고자 한다.
2. CBM+ 기술 동향
2.1 국내 기술 동향
- 국방부 차원에서 미래 군수/정비 수요 예측과 신뢰성 증진을 목표로 기존 6개 분야(군수지휘, 탄약, 물자, 육〮해〮공 장비 정비)로 운영하던 기능을 통합한 국방군수통합정보체계를 전력화 하였다.
- 국방부는 국방군수통합정보체계 운용을 통해 각 군 군수품 품목 정보를 표준화하고, 군수 빅데이터 수집, 스마트 팩토리 관리, 군수 기술정보관리 등과 관련된 연구를 추진하고 있다.
- 국방혁신 4.0, AI 기반 군수 혁신 본격화를 위해 KISTI에서 무기체계 CBM+ 특화연구센터를 개소했다. 무기체계 특성별로 구분해 지상무기체계 CBM+,함정무기체계 CBM+등 총 6개의 전문 연구실에서 12개의 과제를 수행하고 있다.
2.1 국외 기술 동향
- AI/빅데이터 기술 발전에 힘 입어 민수와 군수 다방면에서 많은 연구가 진행되고 있다. 인공지능 소프트웨어 회사인 C3.ai는 AI를 활용한 항공기 예측정비 및 가동률 향상과 관련하여 DIU와 협업하여 9500만 달러 규모의 계약을 체결하기도 했다. 이 계약에는 F-16, F-35등의 항공기 및 서브시스템에 관련된 상태 감시 및 고장 위험 분석/예측에 대한 내용이 있다.
- 레이시언(Raytheon)도 AI 스타트업 기업인 업테이크(Uptake)와의 제휴를 통해 미 해병대가 운용 중인 M88 구난전차의 준비태세 향상을 위한 예측정비를 수행할 때, 수집 및 분석된 데이터를 활용하고 있다.
- 유럽의 항공기 제작사인 에어버스(Airbus)는 빅데이터 분석기업인 팔란티어(Palantir Technologies)와 Skywise라는 개방형 항공데이터 플랫폼을 공동 개발하였다. Skywise는 체계업체, 구성품 협력업체, 정비업체, 항공사에서 수집되는 데이터(계획/비행/정비/부품 수급 등)를 하나의 클라우드 기반 플랫폼으로 통합하여 다수의 고객들이 실시간 조회 및 공유할 수 있도록 정보를 제공한다.
…중간 생략
4. 결 론
본 연구에서는 CBM+에 대한 기본 요소, 주요 활동, 미 국방부의 적용 사례들을 살펴보았다. 4차 산업이 주도하는 변화 속에서 고객 요구에 대응하기 위해서는 생산 및 정비 효율의 최적화에 노력이 필요하며 또한 기술 고도화에 따른 비용 증가 추세를 봤을 때 CBM+ 적용으로 인한 유지비용 절감은 효과적인 방법으로 판단된다. 하지만 CBM+를 통한 정비 효율 향상, 비용 절감 등의 효과를 기대하려면 적용 방안에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 보인다. 각 이해당사자들의 협업을 통한 CBM+의 표준화 및 제도화, 규정 등 제도적인 개선과 4차 산업 기술력 확보를 통한 CBM+의 정착에 도모한다면 상태기반정비는 최적의 방식으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

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