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유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델에 관한 연구

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자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델에 관한 연구/ 홍성표.
발행사항 :	서울: 국방대학원, 1997.
형태사항 :	97 p.
학위논문주기 :	학위논문(석사) -- 국방대학교 대학원, 1997
개인저자 :	홍성표
언어	한국어

원문
원문보기 :	유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델에 관한 연구 유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델에 관한 연구

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현대전에 있어서 전쟁의 승패를 결정하는 요인은 여러가지가 있을 수 있지만, 그 중에서도 무기체계에 대한 군수지원은 전승을 보장할 수 있는 직접적인 요인이라고 할 수 있다. 그런데 오늘날에 있어서 이러한 군수지원의 본질은 단순히 무기체계에 대한 군수지원이라는 범주에만 영향을 미치는 것이 아니라, 그 범주를 초월하여 군의 전투력 유지 및 국방예산의 효율적 사용이라는 범주에 까지 영향을 미치고 있다. 이렇게 중요한 군수 지원능력을 판단하기 위해서는 각종 분석모델이 필요하다.
따라서 본 연구에서는 객체지향 시뮬레이션 언어인 MODSIM II를 사용하여 유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 개발 절차는 객체지향 소프트웨어 개발 절차에 기반을 둔 문제 정의, 분석, 설계, 구현, 검증 단계를 따르면서 특히, 분석 및 설계 단계에서는 Bailey의 그래픽 도구를 사용하여 도식화 함으로써 명세화를 용이하게 하였다.
개발된 시뮬레이션 모델의 적용 예로 A유도탄 정비공정에 대한 정비 능력 분석과 향후 정비요구량 증대에 따른 해결 대안을 제시하였다. 특히, 개발된 모델을 사용하여 정비공장의 정비능력, 정비인원의 가동율, 정비를 위해 대기하는 수량 등을 산출해 낼 수 있기 때문에 정비지원능력 판단을 위한 과학적인 기초 자료로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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KDMT49724189 권 호 : 108
발행년 : 199702
저 자 : 홍성표
서 명 : 유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델에 관한 연구

표제지 = 0,1,4
감사의글 = 0,5,1
요약 = ⅰ,6,1
목차 = ⅱ,7,1
그림목차 = ⅲ,8,2
표목차 = ⅴ,10,1
제1장 서론 = 1,11,1
제1절 연구 배경 및 목적 = 1,11,1
제2절 연구 범위 및 방법 = 2,12,1
제2장 MODSIMⅡ에 대한 이론적 고찰 = 3,13,1
제1절 개요 = 3,13,1
제2절 MODSIMⅡ의 특징 = 4,14,2
제3절 MODSIMⅡ에서 과정지향 시뮬레이션 구도 = 6,16,4
제4절 MODSIMⅡ의 내장 객체형 = 10,20,11
제3장 객체지향 모델링 방법 = 21,31,1
제1절 개요 = 21,31,2
제2절 객체지향 모델링 방법 일반 = 23,33,16
제3절 Bailey의 방법 = 39,49,15
제4절 객체지향 모델링 방법 비교 = 54,64,4
제4장 유도탄 정비공정에 대한 객체지향 시뮬레이션 모델 개발 = 58,68,1
제1절 개발 절차 = 58,68,1
제2절 문제 정의 = 59,69,3
제3절 객체지향 분석 = 62,72,7
제4절 객체지향 설계 = 69,79,7
제5절 객체지향 구현 = 76,86,1
제5장 모델을 적용한 정비공정 분석 = 77,87,1
제1절 가정 및 제한 사항 = 77,87,1
제2절 기본 입력 자료 추정 = 77,87,5
제3절 시뮬레이션 수행 = 82,92,1
제4절 결과 분석 = 82,92,8
제5절 소결론 = 90,100,2
제6장 모델의 타당성 검증 = 92,102,1
제1절 시뮬레이션 검증 = 92,102,1
제2절 모델 검증 = 92,102,4
제7장 결론 = 96,106,2
참고문헌 = 98,108,1

그림목차
(그림2-1) MODSIMⅡ 미결목록 = 9,19,1
(그림2-2) MODSIMⅡ 시간루틴 = 10,20,2
(그림2-3) MODSIMⅡ 내장 객체형의 관계 = 12,22,12
(그림3-1) Coad＆Yourdon의 객체지향 분석 표기법 = 24,34,2
(그림3-2) Shlaer와 Mellor의 객체지향 기본개념 및 산출물 = 26,36,1
(그림3-3) Shlaer와 Mellor의 객체지향 분석 표기법 = 27,37,3
(그림3-4) OMT의 분석 과정 = 30,40,1
(그림3-5) Rumbaugh et al의 객체지향 표기법 = 31,41,3
(그림3-6) Embley의 객체지향 분석 표기법 = 34,44,2
(그림3-7) Boochd의 객체지향 설계에 대한 기본 구도 = 36,46,1
(그림3-8) Booch의 객체지향 설계 표기법 = 37,47,3
(그림3-9) 객체 박스(Object Box) = 40,50,1
(그림3-10) MovingObj에 대한 객체 박스 = 41,51,1
(그림3-11) 객체 배치시 사용되는 화살표 = 42,52,1
(그림3-12) 상속 및 멤버관리를 나타내는 객체 배치도 = 43,53,1
(그림3-13) 영구적／일시적 소유를 나타내는 객체 배치도 = 43,53,1
(그림3-14) 상태 박스(State Box) = 44,54,1
(그림3-15) 의사 결정(Decision)및 루프(Loop)표기 = 45,55,1
(그림3-16) DoGuidedTour에 대한 상태전이 다이아그램 = 45,55,1
(그림3-17) 행위 다이아그램 = 46,56,1
(그림3-18) DoGuidedTour에 대한 전이／행위 다이아그램 = 47,57,1
(그림3-19) 시스템 드랍 스루우(System Drop-Through) = 48,58,1
(그림3-20) 중단(Interrupt)에 대한 행위 표기법 = 49,59,1
(그림3-21) TriggerObj에 대한 행위 표기법 = 50,60,1
(그림3-22) ResourceObj에 대한 행위 표기법 = 50,60,1
(그림3-23) Nested Testing = 50,61,2
(그림3-24) 시험용 주석 달린 전이／행위 다이아그램 = 53,63,3
(그림3-25) 객체지향 개발단계에서 각 방법들의 단계별 지원 범위 = 56,66,2
(그림4-1) 모델 개발 절차 = 58,68,1
(그림4-2) 유도탄 형상 = 59,69,2
(그림4-3) 정비 공정 흐름도 = 61,71,2
(그림4-4) 객체 박스 = 63,73,1
(그림4-5) 객체 배치도 = 64,74,4
(그림4-6) 시스템 드랍 스루우 = 68,78,11
(그림5-1) 정비 요구탄의 도착시간 간격에 대한 그래프 = 79,89,9
(그림5-2) 대안별 시뮬레이션 결과에 대한 그래프 = 88,98,2
(그림5-3) 대안별 시률레이션 결과에 대한 그래프 = 90,100,3
(그림6-1) TPNSIm Net = 93,103,1

표목차
(표2-1) MODSIMⅡ 내장 격체형 = 11,21,44
(표3-1) 객체지향 모델링 방법별 비교 = 55,65,5
(표4-1) 공정 및 주요 정비내용 = 60,70,9
(표4-2) depotObj객체형의 필드 및 메소드 = 69,79,1
(표4-3) waitQObj객체형의 필드 및 메소드 = 70,80,1
(표4-4) missileObj객체형의 필드 및 메소드 = 70,80,1
(표4-5) disjointObj객체형의 필드 및 메소드 = 71,81,1
(표4-6) basicMissileObj객체형의 메소드 = 72,82,1
(표4-7) boosterObj객체형의 메소드 = 72,82,1
(표4-8) canisterObj객체형의 메소드 = 73,83,1
(표4-9) badicBoosterObj객체형의 메소드 = 73,83,1
(표4-10) basicBoosterlnterfaceObj객체형의 메소드 = 74,84,1
(표4-11) inCanisterObj객체형의 메소드 = 74,84,1
(표4-12) missileCanisterlnterfaceObj객체형의 메소드 = 75,85,1
(표4-13) lastObj객체형의 메소드 = 75,85,1
(표4-14) finalReportObj객체형의 메소드 = 76,86,2
(표5-1) 정비 요구탄의 도착시간 간격에 대한 자료 = 78,88,2
(표5-2) 정비 요구탄의 도착시간 간격의 χ² 적합도 검정표 = 80,90,1
(표5-3) A유도탄 구성품의 고장확률 추정 결과 = 81,91,1
(표5-4) 각 공정의 작업소요시간 = 81,91,2
(표5-5) 현 공정에 대한 시뮬레이션 실행 결과 = 83,93,1
(표5-6) 정비 요구탄의 도착율에 따른 시뮬레이션 실행 결과 = 84,94,1
(표5-7) 정비인원 증가에 따른 시뮬레이션 실행 결과 = 85,95,2
(표5-8) 정비능력 향상을 위한 대안 설정 = 87,97,1
(표5-9) 대안별 시뮬레이션 실행 결과 = 88,98,1
(표5-10) 스테이션 증가에 따른 대안 설정 = 89,99,1
(표5-11) 대안별 시뮬레이션 실행 결과 = 89,99,5
(표6-1) 각 모델의 시뮬레이션 결과 = 94,104,1

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