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Korea Society for Naval Science and Technology - Vol. 8, No. 4

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[ Article ]
Journal of the KNST - Vol. 8, No. 2, pp. 207-213
Abbreviation: KNST
ISSN: 2635-4926 (Print)
Print publication date 30 Jun 2025
Received 16 Apr 2025 Revised 25 Apr 2025 Accepted 16 May 2025
DOI: https://doi.org/10.31818/JKNST.2025.6.8.2.207
디지털 트윈 기반 예지정비 도입을 위한 해군 정비체계의 적용 가능성 고찰
이강우¹^{, *} ; 이상훈² ; 강태훈³ ; 이명환³ ; 이동희⁴

1해군 소령/성균관대학교 산업공학과 박사과정

2해군 소령/성균관대학교 방재안전공학협동과정 박사과정

3해군 소령/성균관대학교 방재안전공학협동과정 석사과정

4성균관대학교 산업공학과 교수
A Study on the Applicability of Naval Maintenance Systems for the Adoption of Digital Twin-based Predictive Maintenance
Kangwoo Lee¹^{, *} ; Sanghoon Lee² ; Taehoon Kang³ ; Myunghwan Lee³ ; Donghee Lee⁴
1LCDR, ROK Navy/Ph.D. candidate, Dept. of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University

2LCDR, ROK Navy/Ph.D. candidate, Interdisciplinary Program in Crisis & Disaster and Risk Management, Sungkyunkwan University

3LCDR, ROK Navy/MS candidate, Interdisciplinary Program in Crisis & Disaster and Risk Management, Sungkyunkwan University

4Professor, Dept. of Industrial Engineering, Sungkyunkwan University

Correspondence to : ^*Kangwoo Lee E-mail: lkw559@g.skku.edu
Ⓒ 2025 Korea Society for Naval Science & Technology

초록

대한민국 해군의 함정 정비는 MTBF 기반 고정 주기 방식으로 운영되며, 장비 수명주기에 따른 고장률 변화를 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 디지털 트윈 기반 예지정비 체계를 제안하고, 이를 위한 정책·기술적 기반을 고찰한다. 해군 정비창의 스마트팩토리 추진과 무기체계 획득 초기 단계부터 디지털 트윈을 적용하려는 흐름은 정비 패러다임 전환의 기반이 된다. 특히, 디지털 트윈 기반 예지정비는 항공·제조·발전 산업 등에서 고장률 감소, 정비 비용 절감, 가동률 향상 등의 실질적 효과를 입증한 바 있으며, 이는 해군 정비체계의 디지털 전환 필요성을 뒷받침하는 실증적 근거로 작용한다. 아울러 GCN 기반 시계열 이상 탐지 기술은 디지털 트윈 환경에서의 정밀 진단 기술로 주목받고 있다. 본 연구는 해군 정비체계의 CBM 전환 가능성을 제시하고, 장비 가용성 및 정비 효율성 향상에 기여할 수 있는 정책적 시사점을 도출한다.

Abstract

The Republic of Korea Navy currently employs MTBF-based periodic maintenance, which fails to reflect lifecycle-based failure rates. This study proposes a digital twin-based predictive maintenance framework and examines its policy and technical foundations. As smart factory initiatives and early-stage digital twin integration expand, a shift toward condition-based maintenance (CBM) is becoming more feasible. PdM has shown practical benefits in aerospace and manufacturing industries, including reduced failure rates, lower maintenance costs, and increased equipment uptime. Furthermore, GCN-based time-series anomaly detection is gaining attention as a key diagnostic tool. This paper highlights PdM’s applicability to naval systems and its potential to improve availability and efficiency.


Keywords: Digital Twin, Predictive Maintenance, Condition-based Maintenance, Bathtub Curve, Time-Series Anomaly Detection 키워드: 디지털 트윈, 예지정비, 상태 기반 정비, 욕조 곡선, 시계열 이상 탐지

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