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기계학습 알고리즘을 이용한 국방 비용추정 모델 개발에 대한 연구 = A Study on the Development of Defense Cost Estimation Model using Machine Learning Algorithm
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2021
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KDC
300
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학술저널
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13-28(16쪽)
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본 연구에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 무기체계 획득 프로세스 초기 단계에서 신뢰성있는 소요비용 추정(예측)을 위한 효율적인 비용 추정(예측)모형 개발의 방법과 절차를 제시하고, 상용 통계분석 프로그램과 공개된 자료를 이용한 사례 연구를 진행하였다. 특히, 무기체계 비용 예측모델 개발 및 추정절차를 사례분석의 방법을 통하여 이해하기 쉽고 상세하게 제시함으로써 실무자들의 비용분석 실무에 도움을 줄 수 있도록 하였다. 구체적으로, 본 연구는 단계적 회귀(stepwise regression) 방법을 이용하여 획득비용의 다양한 비용인자(cost drive factors) 중 획득비용 추정에 결정적(deterministic)으로 영향을 미치는 주요 비용인자를 우선 식별하고 이를 기반으로 비용추정관계식(cost estimation relationship)을 추정하였다. 이러한 일련의 절차는 상용 통계 프로그램(Stata)을 이용하여 수행하였으며 이를 위한 각종 명령어 코드(code)와 결과 분석을 단계별로 상세하게 제시하여 통계 프로그램에 익숙하지 못한 사용자도 큰 어려움 없이 현장에서 즉시 무기체계 비용 추정(예측)을 위한 절차를 진행할 수 있도록 하였다.
더보기Many previous studies on defense cost analysis have attempted to identify a cost estimation relationship (CER) for weapon systems, especially at the early stage of the development. However, there is a little attention to use machine learning algorithm for developing a cost estimation model for an effective cost analysis of weapon systems. This paper clearly attempts to construct a accurate and reliable prediction model for cost analysis for defense acquisition through a stepwise regression approach which is one popular algorithm in machine learning. In particular, to encourage the conduct of high quality cost analysis for the acquisition of weapon systems, this article also provides detailed commands of the statistical analysis software (i.e., Stata) with stepwise regression. Stata software is widely used to perform statistical analysis of the data and provides a fairly intuitive command syntax and easy to use. This study definitely introduces a powerful, accurate, and fast way for cost analyses of weapon systems.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2024 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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