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On-Condition 데이터 기반 정비 혁신, 상태기반예지정비(CBM+)

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한국군은 4차 산업혁명 기술도입을 통해 첨단 무기체계의 가동률 향상과 유지비 감소를 위해 상태기반정비플러스 (CBM+) 생태계 조성에 박차를 가하고 있으며, 2024년 현재 CBM+의 기반기술과 수행절차, 관리체제 개발 단계를 거 치고 있다. 상태기반예지정비(CBM+: Condition-Based Maintenance Plus)는 센서로 수집한 데이터를 분석해 무기 체계나 지원설비의 상태를 실시간으로 관찰하고 그 상태에 따라(On-Condition) 정비를 수행하며, 신뢰성 분석 및 AI 기 술을 활용해 설비의 잔존유효수명(RUL: Remaining Useful Life)을 예측하는 정비전략이다. CBM+ 도입은 디지털 트 윈 플랫폼 기반의 무기체계 핵심장비 고장관리로 무기체계의 고장을 억제하고 가동율을 향상하며 궁극적으로 국방전략 증 강에 기여할 수 있다. 나아가, 기술 스핀오프(spin-off)를 통해 국가와 민간 산업의 주요설비에 적용할 수 있는 유지비용 절감 통합솔루션 기술을 확보하고 데이터획득장치(DAS) 국산화를 기대할 수 있다. CBM+은 고도의 융합 기술을 기반으 로 하는 만큼 기술적 복잡도가 매우 높아 레거시 시스템과의 통합 과정에서 다양한 기술적 시행착오가 예상된다. 기술적 어려움 외에도 제도·절차의 부재, 전문가와 교육체계의 부족 역시 CBM+의 구축 과정에서 극복해야 하는 문제이다. CBM+가 상태 데이터를 분석해 결함을 진단·예측하는 시스템인 만큼 효율적이고 효과적인 데이터 아키텍처를 설계하는 것도 중요하다.

저자정보

  • 임희주 연세대학교 바른ICT연구소
  • 정주호 건국대학교 안보안전융합과학기술연구소

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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