1.서 론

현 군이 보유중인 탄약 중 단기추진제로 구성된 탄약은 주요 성분이 질산 화합물인 Nitrocellulose(NC)로 발생되는 열의 축적으로 자연발화 위험성을 내포하고 있다. 또한 장기 저장에 따른 수분, 직사광선, 열, 산성물질에 의해 자연분해 되어 NO₂, NO₃ 등의 질소산화물과 HNO₃을 생성 시킨다[2, 8]. 이러한 NC의 자연분해 생성물들은 질산에 스테르 분해를 촉진시키는 자동촉매반응을 유도하므로 분 해반응을 더욱 가속화시키게 된다[1]. 따라서 NC의 자연 분해를 지연시키기 위한 방법으로 DPA(Diphenylamine), EC (Ethylcentralite) 등의 유기안정제와 NaCO₃, CaCO₃, NaHCO₃ 등의 무기안정제를 첨가하여 분해반응에 의해 생성된 질 소산화물을 고정시켜 산화작용을 방지함으로써 자동촉매 반응을 억제할 수 있게 된다. 유․무기안정제 중 무기안 정제는 복기 추진제에만 효과가 있는 것으로 알려져 있 으며, 유기안정제의 일종인 DPA는 주로 단기 추진제의 안정제로 많이 사용되고 있다[5]. DPA의 한 분자는 NC 에서 분해되는 질소산화물과 최대 6개의 NO₂ 분자와 반 응할 수 있어 효과적으로 추진제의 자연분해 반응을 억제 할 수 있으며, 이 반응은 질소산화물의 결합위치 및 결합 개수에 따라 다양한 유도체를 생성시킨다[10]. Lindner에 의하면 유도체 중 2개 이하의 질소산화물과 결합한 중간 유도체는 추진제의 분해반응을 억제하는 유효한 안정제 로 역할을 하며, 이보다 많은 질소산화물과 결합된 유도 체는 안정제로서의 역할은 하지만 그 효과는 미미한 것 으로 보고하고 있다[9]. 단기추진제의 DPA 안정제는 함량 이 2%에 이르기까지는 함량증가에 따라 안정화 효과가 증대되나 이를 초과하면 오히려 안정도가 감소하는 경향 이 있어 1.0%~1.5% 정도 첨가하여야 한다[1].

단기추진제의 안정제로 사용되는 DPA는 저장기간, 저 장환경 등에 따라 NC와의 반응에 의해 자연 감소됨에 따라 저장 안정성이 저하되어 예기치 못하는 시기에 추 진제를 폐기하게 되고, 추가 예산 확보 및 탄약 획득 등 에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 현 군에서는 탄약에 대한 총 수명주기체계관리(TLCSM : Total Life Cycle System Management)를 실시하고 있다. 그러나 장기 저장탄약에 대한 신뢰성 확보를 위한 검사 정비 및 처리탄 소요 증가의 문제점이 나타나고 있어, 단 기추진제의 저장수명을 예측하는 것이 매우 중요한 요소 로 대두되고 있다[3]. 따라서 단기추진제의 저장수명을 정확하게 예측할 수 있다면 단기추진제로 구성된 탄약의 자연발화에 의한 위험예방 및 무기체계의 획득, 생산, 운 용유지, 사용 등이 적절한 시점에서 수행될 수 있기 때문 에 불필요한 낭비들을 막음으로써 인적, 물적 비용 절감 효과를 기대할 수 있다[7].

이에 본 연구에서는 단기추진제로 구성된 국내 105미 리 고폭탄(KM1)의 저장탄약 신뢰성 평가(ASRP : Ammunition Stockpile Reliability Program) 자료를 활용하여, 단 기추진제로 구성된 탄약의 저장수명과 관련된 속성을 찾 고, 분석된 결과를 토대로 단기추진제의 저장수명을 예 측하여 신뢰성 확보에 기여하고자 하였다.

2저장탄약 신뢰성평가(ASRP) 자료 분석

저장탄약 신뢰성 평가(ASRP)는 저장탄약의 성능유지와 수명주기 판단을 위하여 주기적인 검사, 기능시험, 탄도 성능시험, 저장분석시험을 실시하여 안전성, 사용가능성 및 신뢰성을 수리 통계적으로 분석 평가하여 계속 사용 여부, 개수, 폐기 등을 판단하고 수명 특성 체계를 연구 하는 일련의 업무이다. 이는 국방예산을 절감하고자 하는 탄약분야 총 수명주기관리(TLCSM) 기법의 대표적인 활 동이다[6]. 이러한 활동은 현재 OOO의 기관 및 OOOO 부대에서 병행실시 중에 있으며, OOO부대에서는 저장분 석시험을 통해 저장탄약 신뢰성 평가를 실시하고 있다. 본 연구에서는 OOO부대로부터 획득한 저장탄약 신뢰성 평가 결과 자료를 통해서 안정제 함량과 저장기간 또는 그 외 다른 속성과 어떠한 관계를 가지고 있는지 분석을 실시하였다. 제공받은 자료는 2003년부터 2012년까지 국 내 105미리 고폭탄(KM1)의 단기추진제(추진장약) 부분에 대한 ASRP 결과이다. 이 자료의 레코드 수는 668개, 자료 속성은 생산연도(Manufacture_Year), 분석 년도(Analysis_ Year), 저장기간(Storage_Period), 안정제 함량(DPA)이다. 자료분석은 데이터마이닝 툴(Weka)을 활용하였다.

먼저, 종속변수로 선정한 안정제함량 속성을 클래스 (Class)로 하여 수치(Numeric) 데이터의 분류화(Classification) 를 M5 Pruned model를 사용하여 실시한 결과 <Figure 1>과 같으며, 이때 상관계수(Correlation coefficient) 는 0.8915, 평균오차(Mean absolute error)는 0.0884이었다. 첫 루트 노드(Root Node)는 저장기간 속성에 의해 분할 되었으며, 많은 선형모델인 쪽으로 루트 노도에서 왼쪽, 나머지는 오른쪽으로 나뉘어졌으며, 분할된 의사결정 나 무(Decision tree)는 총 7개의 가지(Leaf Node)들을 가지 게 되었다.

처음 루트 노드에서 저장기간이 20.5년을 기준으로 분 할되었으며, 2단계에서는 20.5년 초과된 인스턴스(Instances) 를 다시 29.5년을 기준으로 분할되었다. 3단계에는 20.5 < 저장기간 ≤ 29.5년 인스턴스를 제조연도 1984.5년을 기준으로 분할되었다. 4단계는 제조연도 1984.5년 이하 인스턴스를 다시 1978.5년으로 분할되고, 마지막으로 저 장기간 및 분석연도로 분할되어 종료되었다.

이와 같이 안정제 함량분포 데이터를 클래스로 선택 하여 수치데이터를 분류화한 결과, 저장기간과 생산연도 에 의해 구간화 및 분할이 이루어졌다. 이는 안정제 함량 분포가 2개 속성(저장기간 및 생산연도)과 상호 연관성 이 있다고 판단된다.

이처럼 안정제함량 분포속성과 상호연관성이 있는 속 성을 찾고 속성간의 관계를 파악하기 위해서 속성간의 관계를 평가하였다. 속성간의 평가방법은 CFS(Correlationbased Feature Selection)와 웨퍼(Wrapper) 방법을 사용하 였다. 이때 서치 메소드(Search Method)는 베스트 퍼스트 (Best First), 랜덤 검색(Random Search), 유전자 검색(Genetic Search : Population size = 20, Number of generations = 20, Probability of crossover = 0.6, Probability of mutation = 0.033) 방법을 사용하였다. 속성간 평가 결과는 <Table 1>과 같다.

속성간의 관계를 평가한 결과 안정제 함량 분포 속성 은 앞서 수치데이터의 분류화한 결과와 유사하게 속성 선택(Selected Attribute)이 되었다. 즉, 생산연도(M. Year) 와 저장기간(S. Period)이 관련성이 있는 것으로 분석되 었다. 여기서 분석연도(A. Year)는 저장기간을 산출하기 위한 기준자료로 속성 평가간 결과는 의미가 없다.

다음은 앞서 데이터 분류화 및 속성간 평가 결과를 비교 분석하기 위해 자료 속성간 적합도 평가를 실시하였다. 적합도 평가는 군집화(EM 알고리즘 활용)를 통해서 평 가하였으며, 그 결과는 <Table 2>와 같다.

EM알고리즘을 활용하여 군집화한 결과 6개의 클러스 터(Cluster)가 생성되었다. 이중 군집도 비율이 높은 클러 스터는 0․5번이며, 그 외 클러스터는 유사한 비율로 군 집화가 이루어졌다. 가장 높은 비율을 차지하고 있는 0번 클러스터는 생산연도가 1985년, 저장기간이 21년, 안정제 함량 분포가 0.5%를 중심으로 군집화가 이루어졌다. 이를 안정제 함량과 관련성 있는 속성선택 및 데이터 분류화 결과와 비교 분석하면, 1985년에 생산된 탄약 중 저장기 간이 21년이면, 안정제 함량분포는 0.5% 정도라고 추측할 수 있다. 클러스터 5번 또한 1978년에 생산된 탄약 중 저장기 간이 28년이 지나면 안정제 함량분포가 0.3% 정도라고 추 측할 수 있다. 즉, 생산연도, 저장기간이 안정제 함량 분포 에 연관성이 있다고 특성(Attribute)을 파악 할 수 있었다.

마지막으로 속성간의 연관규칙이 있는지 확인하기 위 해 Apriori 알고리즘을 사용하여 연관분석을 실시하였다. 이를 위해 각 속성별 구간화는 이산화(Discretize) 알고리즘 (Unsupervised)을 사용하여 각 속성에 대해 10개 구간으로 분할하여, 연관규칙 분석을 실시한 결과는 <Table 3>과 같다.

신뢰도 70% 이상의 연관 규칙을 찾아본 결과 8가지의 연관규칙이 생성되었으며, 생산연도와 저장기간과의 연 관성이 높은 것으로 분석되었다.

위와 같이 저장 탄약 신뢰성평가 결과 데이터를 활용 하여 데이터 분류화, 데이터 속성간의 평가, 군집화 및 연관규칙 분석을 실시한 결과 2가지 속성 즉, 생산연도 및 저장기간 속성이 안정제 함량분포와 관련성이 있다는 것을 확인 할 수 있었다. 이에 안정제함량 속성을 종속변 수, 저장기간 속성을 독립변수로 활용하고, 생산연도별 로 분류화하여 단기추진제의 저장수명을 추정한다.

3.저장수명 추정

안정제 함량 속성을 종속변수(Y)로 하고 저장기간을 독립변수(X)로 하여 전체 데이터를 단순 회귀분석을 실 시한 결과 <Figure 2>와 <Table 4>와 같다. 여기서 종속 변수 Y는 저장기간 X년 경과 후 잔류 안정제의 함량(%) 이며, X는 저장기간(년)이다.

추정된 회귀선의 유의성 검증 결과 유의수준 5%(α = 0.05)에서 유의한 것으로 나타나 단기추진제의 잔류안정 제 함량과 저장기간과의 관계를 선형함수로 적절히 표현 하고 있음을 나타내고 있으며, 회귀선에 의해 설명되는 량 의 결정계수는 73.3%로 추정된 회귀선이 실제 관측치를 대표하여 그 적합성을 보여주고 있다. 일반적으로 결정계 수 값의 크기에 대해서 자연과학 및 공학 등에서는 70%, 사회과학에서는 30% 이상을 추천하고 있으며, 표본의 크 기에 따라 결정계수 값의 기준은 상이하다[4]. 이와 같이 추정된 회귀선을 활용하여 잔류안정제 함량의 한계수명 기준인 0.3%에 도달하는 시간을 추정하면 약 31년이 소 요되는 것으로 나타났다. 이는 EM 알고리즘 결과 클러스 터 4번과 유사한 결과를 보이고 있다.

또한 안정제 함량분포 0.3% 시점의 추정된 수명(31년)에 대한 신뢰도를 분석하기 위해 안정제 함량 분포에 대해 특정한 확률분포를 가정하지 않고 “Minitab 16”을 활용하여 수명분포를 추론해 본 결과 <Figure 3>과 <Figure 4>와 같다.

<Figure 3>과 같이 안정제 함량 분포에 대해서 와이블 (Weibull), 대수정규분포(Lognormal), 지수분포(Exponential), 로그함수 분포(Loglogistic)에 대해 각각 상관관계 및 확률 을 분석해 본 결과 대수정규 분포(Correlation Coefficient = 0.958)가 가장 적합한 것으로 추정되었다. 이때 <Figure 4> 과 같이 location(μ) = -0.726277이고, scale(δ) = 0.457986이다. 이를 근거로 잔류 안정제 함량 0.3% 시점의 수명추정 기간 (t = 31년)에 대한 신뢰도를 분석하면 다음과 같다.

• 확률밀도함수

• 누적분포함수

여기서 Ă는

• 신뢰도 함수

즉, 잔류 안정제 함량 분포 0.3% 시점까지 저장기간을 약 31년으로 추정한 것에 대한 신뢰도 분석 결과 R(t) = 85.15%로 높게 나타나 수명추정에 대해서 신뢰할 수 있다. 이와 같이 잔류 안정제 함량 속성을 종속변수(Y)로 하고, 저장기간을 독립변수(X)로 하여 단순 회귀분석을 실시한 결과 유의수준 범위 내에서 선형함수로서 적절히 표현되 었고, 선형함수로부터 추정한 수명기간도 신뢰할 만한 결 과를 도출하게 되었다.

다음과 같이 동일한 방법으로 제 2절에서 실시한 데이 터 분류화 및 군집화 결과를 근거로 데이터를 분류화 하여 각각 회귀분석 및 신뢰도 분석을 실시한 결과 <Table 5>과 <Table 6>와 같다. 데이터 분류화는 먼저 저장기간이 21년 전․후, 생산연도 1985년 전․후로 분류하였으며, 이중 저 장기간이 21년 초과된 자료는 다시 생산연도를 1985년 전․후로 분류하여 분석을 실시하였다. 또한 데이터 분류 화의 의사결정 트리 구조 및 군집화 결과자료를 분석한 결과 저장기간이 21년 초과 30년 이하 및 생산연도 1978 이하의 데이터가 의미 있는 결과를 보여주고 있어 추가적 으로 세분화하여 회귀분석 및 신뢰도 분석을 실시하였다. 마지막으로 군집화 결과의 데이터를 활용하였다. <Table 5>와 같이 잔류 안정제 함량 속성을 종속변수로 하고 생 산연도, 저장기간을 독립변수로 하여 회귀분석을 각각 실 시 및 추정한 결과 단기추진제의 저장수명은 최소 26년~ 최대 36년까지 추정이 되었다. 위 회귀분석 결과 중 PValue < 유의수준 5%(α = 0.05)에서 유의하고, 단기추진제 의 잔류 안정제 함량과 각 독립변수와의 관계를 선형함수 로 표현할 수 있으며, 회귀선에 의해 설명되는 량의 결정계수 가 70% 이상으로 검증되는 회귀선은 전체 데이터를 활용 한 회귀분석결과라고 할 수 있다. 즉, 회귀선 “Y = 1.1230- 0.026470X”이며, P-Value = 0.000, 결정계수가 73.3%로 국 내에서 생산한 단기추진제 탄약에 대한 잔류안정제 함량 과 저장기간간의 회귀분석 결과라 할 수 있다. 또한 이 회 귀선을 활용하여 잔류 안정제 함량 0.3% 시점의 수명추정 에 대한 신뢰도 분석결과 85.15%로 신뢰할 수 있는 결과 를 보여주고 있다. 따라서 국내에서 생산한 단기추진제로 구성된 105미리 고폭탄(KM1)의 잔류 안정제 함량과 저장 기간간의 회귀분석 통해서 단기추진제의 저장수명추정이 적 합하다고 판단된다. 이 회귀선을 통해서 안정제 함량 0.3% 이하 시점이 되는 저장기간은 약 31년으로 추정할 수 있다. 즉, 이를 기준으로 국내에서 생산한 단기추진제의 저장수 명은 31년으로 예측이 가능하다.

4.결론 및 향후 연구방향

얻도록 노력해야 할 것이다. 또한 본 연구에서와 같이 저장 수명을 예측하고 예측한 결과를 토대로 저장안정성 평가 시기, 탄약의 보급 및 사용 계획과 장기적인 조달계획을 수립하여 탄약의 신뢰성을 확보하고 폐기비용을 절감 하 는 등 저장탄약의 신뢰성을 향상시키는 노력이 요구된다.