탄약은 지속적으로 사용되지 못하고 단 한 번 기능을 발휘하고 파괴되는 1회성 품목이다. 탄약은 목적에 적합한 환경을 조성하여 사용되기 전까지 성능이나 안전성을 확인하기 어려운 반면, 요구되는 신뢰도는 매우 높다. 기동장비 등의 무기체계는 저장 기간이 거의 존재하지 않고 지속적으로 사용되어 고장 확인이 가능한 반면, 탄약은 저장 기간 내 작동되지 않으므로 저장 중에는 고장을 발견하기가 어렵다(Yoon and Lee, 2012). 그러나 탄약은 시간 경과에 따라 물리적, 화학적 열화 반응으로 성능이 저하되거나 안전성이 떨어지면서 저장수명 동안 신뢰도가 서서히 저하되므로 주기적인 상태 확인 및 점검이 필요하다. 이에 따라 국방품질기술원에서는 저장 탄약 신뢰성 평가(Ammunition Stockpile Reliability Program, 이하 ASRP)를 통해 저장 중인 탄약에 대해 주기적으로 성능과 안전성을 확인하는 신뢰성 평가를 실시하고 있다(Kim, et al., 2010; Yoon and Park, 2014).

ASRP에서는 저장 중인 탄약에 대하여 비기능 시험(육안 검사), 기능 시험(사격 시험) 및 저장분석 시험(이화학 시험)을 실시하여 사용 가능성과 안전성을 평가한다. 평가 결과에 따라 해당 탄약 로트(LOT)에 대해서 계속 저장, 조건부 불출, 우선 불출, 폐기 등으로 탄약 상태 기호(condition code)를 결정한다. ASRP 결과는 저장 탄약의 획득, 저장, 폐기 및 효율적 운용의 지침으로 활용되며, 군 전투력 향상과 국방예산 절감에 기여하고 있다. ASRP를 분석하는 기존 연구로는 탄약 품목별 신뢰도 추정 연구, 추진 장약의 신뢰도와 저장수명 추정 연구, 가속 열화 시험을 통한 신관 구성품의 저장수명 예측 연구, 추진제 수명연장, 의약품 사용 기간 평가 기법을 활용한 저장 탄약의 최초시험연수를 결정하는 연구 등이 있다. 하지만 기존 연구는 대부분 탄약의 신뢰도 및 저장수명 분석에 대한 연구로서 수명에 영향을 미치는 다양한 변수를 분석하기 보다는 저장 기간과 제조년도 등의 요인을 제한적으로 고려함으로써 신뢰도 및 수명 추정에 영향을 미칠 수 있는 다른 유의한 요인을 도출하는 것에 한계가 있었다 (Roh, et al., 2018).

본 연구에서는 ASRP 분석에 데이터 마이닝 기법을 활용하여 탄약 상태 등급에 유의미한 영향을 미칠 수 있는 요인을 도출하고 ASRP 탄약 등급평가 모델을 제시하고자 한다. 이를 통해 ASRP 등급 평가 심의 과정의 가이드라인을 제공함으로써 저장 탄약의 사용, 유지 보관 및 운용 등에 활용하고자 한다. 본 연구에서는 ASRP 대상 탄약 중 1999년부터 2017년까지 239개의 155MM 백색추진장약의 ASRP 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 분석, 신경망 분석을 실시하고 각 모델의 성능 평가를 실시하였다. 본 연구는 ASRP 분석에 데이터 마이닝을 적용하여 추진장약의 등급 결정에 영향을 미치는 다양한 요인을 도출하였으며 예측정확도가 높은 판별모델을 제시하였다는 것에 기존연구와 차별성이 있다. 본 연구의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 선행연구 및 기존 연구와의 차이점을 서술하였다. 3장에서는 연구 방법과 연구모델에 대해 서술하였다. 4장에서는 연구의 내용 및 결과를 서술하고, 5장에서는 결론을 서술하였다.

장기저장탄약의 신뢰도와 수명을 예측하는 다양한 연구가 ASRP 시험결과를 활용하여 이루어져 왔으나 기존 연구의 대부분은 시계열 기반의 통계모형을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. Lee, et al.(2011)은 155MM 추진장약의 ASRP 결과를 활용하여 추진제의 안정제함량 변화에 따른 시계열분석 방법론을 적용하여 ASRP 저장 탄약 수명을 예측하였으나, 안정제함량과 탄약수명과의 관계만을 분석했다는 한계가 있다. Lee and Hong(2012)은 ASRP 데이터의 효과적 활용을 위해 통계적 기법을 적용한 저장탄약의 시험주기 설정, 시계열분석을 통한 저장탄약 수명 예측, ASRP의 전력효과 분석 등 3가지 방법을 제시하였다. Yoon and Lee(2012)는 접근신관의 ASRP 결과를 활용하여 탄약의 로트 단위별 평가에서 품목 단위 평가 체계로 전환하기 위한 개념을 제안하였다. 이에 필요한 통계적 분석기법을 제안하고, 접근신관의 ASRP 결과를 분석하여 품목 신뢰도를 산출하였다. 또한, 품목별 신뢰도 변화를 예측할 수 있는 평가 방법과 향후 품목별 신뢰도평가를 위한 방안을 고찰하였다. Yoon(2013)은 ASRP 155MM 추진장약 M4계열에 대해서 13년도에 추가적으로 시험 평가한 시험자료를 활용하여 품목 단위로 신뢰도를 산출하였다. 이 연구는 군 저장환경, 제조 시 품질 수준 등의 조건을 고려하지 않았으므로 신뢰성 있는 정확한 수명 예측에는 한계가 있지만, 탄약의 수명 추정에 활용 가능한 기법을 검토하고, 검토된 기법에 따라 저장수명을 추정하고자 하였다. Yoon and Park(2014)은 155MM 추진장약 KM4A2 ASRP 결과로부터 품목 단위 신뢰도 및 저장수명을 산출하는 분석기법을 연구하여, 추진장약 데이터를 계량치와 계수치 자료로 구분하여 제시하였고, 이를 통해 신뢰도 및 저장수명을 산출하였다. Yoon(2014)은 2000년부터 2013년도 중에 실시한 ASRP 업무를 통해 얻어진 자료와 WRSA 인수 탄약 평가에서 얻은 자료를 활용하여 155MM 추진장약 M119계열의 품목 단위 저장 신뢰도와 저장수명을 산출하였다. 군 저장환경, 제조 시 품질 수준 등의 조건을 고려하지 않았으므로 신뢰성 있는 정확한 수명 예측에는 한계가 있지만, 탄약의 수명 추정에 활용 가능한 기법을 검토하고, 검토된 기법에 따라 저장수명을 추정하고자 하였다. Choi, et al.(2014)는 단기추진제로 구성된 국내 105MM 고폭탄의 ASRP 자료를 활용하여 탄약의 저장수명과 관련된 속성을 찾고, 분석 결과를 통해 단기추진제의 저장수명을 예측하여 신뢰성 확보에 기여하고자 하였다. 이를 위해 잔류 안정제함량 속성을 종속변수로 두고, 제조년도 및 저장 기간 속성을 독립변수로 활용하여 각각 회귀분석 및 신뢰도 분석한 결과 유의성을 확인하였다. Lee, et al.(2015)는 단기추진제를 사용하여, 1단계에서는 고온 가속 노화 시험법을 적용하여 저장온도별 안정제함량 감소 데이터를 구하고, 2단계에서는 고온 가속 노화 시험을 통해 얻어진 저장온도별 안정제함량 감소 데이터를 이용하여 n차 반응속도 식으로 모델링하고, 최적의 반응차수를 구하였다. 이를 통해 0차와 1차의 반응차수와 신뢰수준을 비교하여 단기추진제의 저장수명 예측 신뢰성 확보에 기여하고자 하였다. Jeong and Lee(2017)는 10년 이상 저장된 유도탄의 야전 점검 데이터를 수집하여 실제 저장 신뢰도를 분석하고 현재 실시 중인 검사주기의 타당성 검토와 실질적인 저장 신뢰도 확인방법을 제시하고자 하였다. 연구에서 저장 신뢰도를 분석한 결과, 검사주기는 18년 이상으로 연장 가능함이 확인되었고, 이에 따른 검사주기의 재설정 및 실질적인 저장 신뢰도 확인방법을 제안하였다.

살펴본 바와 같이 기존 선행연구에서 활용된 방법론은 시계열분석, 회귀분석 등을 활용하여 안정제함량의 감소 추세를 통해 간접수명을 추정하거나 분포를 가정하여 불량수의 증가 추세를 이용하는 방법을 통해 수명을 추정하는 방법이 주를 이루었다. 안정제함량은 시간이 지남에 따라 감소하는데, 0.3 이하가 되면 매우 불안정한 상태로 개수정비 혹은 폐기하게 된다. 시간에 따른 안정제함량의 감소가 일정한 양상을 나타내기 때문에, 안정제함량의 연간 감소량을 회귀계수로 추정한다. 회귀분석 결과를 기반으로 안정제함량의 한계지점인 0.3 이하가 되는 저장년도를 탄의 수명으로 추정하였다. 하지만 이러한 방법론은 직접수명이 아닌 안정제함량을 간접수명으로 활용하였다는 한계가 있다. 고장 수를 출력변수로 활용한 대부분의 기존 연구는 고장 수의 분포를 가정하고, 저장 기간에 따른 고장 수를 추정하였다. 이러한 연구들은 탄의 성능이 끝나는 시점(고장)까지의 기간인 직접수명을 추정하였으며, 다양한 요인을 고려할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 탄의 수명에 영향을 미칠 수 있는 요인을 다각도로 고려하여 판별하고 이를 반영할 수 있는 높은 예측력을 가진 모델의 개발이 필요하다.

본 연구는 ASRP 데이터에 데이터 마이닝을 활용하여 추진장약 성능에 영향을 미치는 요인을 찾고, 추진장약의 등급평가 모델을 만들고 활용을 시도하고자 하였다. 이를 통해, ASRP 등급평가 심의 과정 시 추진장약 사용과 관련한 자료 해석에 대한 시간 절약 및 효율성을 제공하고, 군에는 ASRP 대상 탄약의 사용, 유지 및 관리 등의 사항에 있어 참고자료로써 활용 가능성을 제공하고자 하였다. 분석결과, 비기능 시험의 중결점 비율이 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 모두 유의한 것으로 나타났으며 특히 의사결정나무 분석에서는 가장 중요한 요인으로 판별되었다. 기능 시험의 저장약 탄속, 고장약 탄속, 고장약 탄속 표준편차도 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석 모형의 성능을 비교하기 위해 신경망 분석과 분류성능을 비교실험한 분석에서는 약 90%의 분류정확도와 0.9 이상의 AUC를 보여줌으로써 모델 적합도가 우수한 것을 확인하였다.

본 연구는 실제 다양한 탄약 상태 기호 결과를 적용하지 못하고 추진 장약의 사용이 양호한 집단(0)과 그렇지 않은 불량 집단(1)으로 이진 분류하였다. 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 분류의 세분화로 업무의 적용 가능성을 확대하는 것은 추후연구가 될 수 있다. 추진장약 이외의 다른 탄종에서의 분석 가능성 및 수명 예측과 관련하여 데이터 마이닝을 활용한 연구 가능성을 확대해 나감으로써 기존 연구와의 결과 비교 및 다양한 분석을 시도해볼 필요가 있다.