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탄약검사기록 데이터 분석 및 탄약상태기호 분류 모델 개발
Analysis of Ammunition Inspection Record Data and Development of Ammunition Condition Code Classification Model

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  • 발행기관
    대한안전경영과학회 바로가기
  • 간행물
    대한안전경영과학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제26권 제2호 (2024.06)바로가기
  • 페이지
    pp.23-31
  • 저자
    정영진, 홍지수, 김솔잎, 강성우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A452222

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원문정보

초록

영어
In the military, ammunition and explosives stored and managed can cause serious damage if mishandled, thus securing safety through the utilization of ammunition reliability data is necessary. In this study, exploratory data analysis of ammunition inspection records data is conducted to extract reliability information of stored ammunition and to predict the ammunition condition code, which represents the lifespan information of the ammunition. This study consists of three stages: ammunition inspection record data collection and preprocessing, exploratory data analysis, and classification of ammunition condition codes. For the classification of ammunition condition codes, five models based on boosting algorithms are employed (AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost). The most superior model is selected based on the performance metrics of the model, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. The ammunition in this study was primarily produced from the 1980s to the 1990s, with a trend of increased inspection volume in the early stages of production and around 30 years after production. Pre-issue inspections (PII) were predominantly conducted, and there was a tendency for the grade of ammunition condition codes to decrease as the storage period increased. The classification of ammunition condition codes showed that the CatBoost model exhibited the most superior performance, with an Accuracy of 93% and an F1-score of 93%. This study emphasizes the safety and reliability of ammunition and proposes a model for classifying ammunition condition codes by analyzing ammunition inspection record data. This model can serve as a tool to assist ammunition inspectors and is expected to enhance not only the safety of ammunition but also the efficiency of ammunition storage management.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법 및 데이터 분석
2.1 연구 방법
2.2 연구 대상
2.3 데이터 수집 및 전처리
2.4 탐색적 데이터 분석
3. 탄약상태기호 분류 모델 구축
3.1 탄약상태기호 분류 모델의 정의
3.2 탄약상태기호 분류 모델 구축
3.3 모델 성능 평가 및 선정
4. 결론
5. References

키워드

Ammunition Inspection Exploratory Data Analysis Machine Learning Classification Model

저자

  • 정영진 [ Young-Jin Jung | 인하대학교 산업경영공학과 ]
  • 홍지수 [ Ji-Soo Hong | 인하대학교 산업경영공학과 ] Corresponding Author
  • 김솔잎 [ Sol-Ip Kim | 한화에어로스페이스 PGM 연구소 ]
  • 강성우 [ Sung-Woo Kang | 인하대학교 산업경영공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한안전경영과학회 [Korea Safety Management & Science]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    공학>안전공학
  • 소개
    안전경영에 관한 학문과 기술을 발전,보급,응용하여 안전기술 및 관리기술의 진흥에 공헌하며, 재해예방을 통한 안전사회의 구현을 그 목적으로 함.

간행물

  • 간행물명
    대한안전경영과학회지 [Journal of Korea Safety Management & Science]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-6783
  • eISSN
    2288-1484
  • 수록기간
    1999~2025
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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