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영어

A thorough analysis of the attributes of data is essential for constructing a lifecycle encompassing data collection, storage, processing, analysis, and utilization. When limited to national defense weapon systems, building a data lifecycle optimized for total life cycle management becomes a key methodology. It addresses critical issues such as ensuring operational readiness, efficient budget execution, and improving performance and quality. The foundation for these solutions lies in quantitative indicators, which are derived from data. Therefore, establishing a comprehensive data lifecycle for weapon systems is imperative. This study focuses on the primary data attributes identified during the implementation of defense logistics informatization projects(e.g., Logistics Big Data Collection and Analysis System Construction Project, 2021.12.9.), particularly in the domain of equipment maintenance. Five key data attributes were examined: field operational parameters, condition inspection data, industrial data, sensor data, and environmental data. The study provides a comprehensive overview of the definitions, data formats, and collection methods for these five types of data, emphasizing critical considerations for managing equipment maintenance data. By doing so, it aims to facilitate detailed task execution and practical application in constructing the data lifecycle for weapon system maintenance. Ultimately, this research is expected to support the practical use of equipment maintenance data and the establishment of a robust data lifecycle, enabling effective and evidence-based improvements in maintenance practices for national defense weapon systems.

한국어

데이터가 어떠한 속성을 가졌는지 정확히 분석되어야 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 활용의 생애주기 구축이 가능하다. 이를 국방 무기체계로 한정해 볼 때 최적화된 총수명주기관리를 위한 하나의 방법론으로서 가동률 보장과 효율적 예산집행, 성능 및 품질개선 등의 각종 이슈를 해결하기 위해서는 정량적 지표가 필요하다. 이러한 정량적 지표의 원천은 바로 데이터로 서 무기체계의 데이터 생애주기 구축은 필요하다. 이에 따라 본 연구는 국방 군수 정보화 사업 추진(군수 빅데이터 수집/분석 체계 구축 사업, 2021.12.9.) 시 정의한 무기체계 장비정비 분야의 주요 데이터인 야전운용제원, 상태검사 데이터, 산업 데이 터, 센서 데이터, 환경 데이터 등 5가지 데이터 속성을 연구하였다. 특히, 조사된 5가지 데이터별 정의, 데이터 형태, 수집방 법 등을 중심으로 장비정비 분야 데이터 관리를 위한 주요 관심 사항을 종합적으로 제시하였다. 이를 통해 무기체계 장비정비 데이터 활용과 데이터 생애주기 구축 시 상세화된 업무추진과 실증 등에 있어서 활용을 기대해 본다.