자료검색

- 군수품 품질 발전에 기여한 기업 및 담당자에게 대통령 표창 등 수여 - 민·관·군·산·학·연 모인 포럼에서 4차산업 기술을 활용한 스마트 국방품질경영 추진 방안 논의

국방기술품질원, 국방품질연구회(DQS) 발간 전문 학술지 권위 인정 받아

- 4월 23일부터 25일까지 사천 KB인재니움에서 개최 - 방산업체 품질담당자 30명 참여... 평가 통해 수료 여부 결정

국방기술품질원, 2022년 정부지정검사원 위촉 및 간담회 개최

국방 서비스품질은 군의 훈련, 장비 관리 등 전투력 유지 부분에서 국민의 안전과 직결되기 때문에 중요한 역할을 한다. 서비스품질은 고객의 기대와 실제 서비스 간의 차이를 줄이는 과정으로 정의되며, 이는 국방 분야에서도 마찬가지로 적용된다. 최근에는 디지털 기술의 발전으로 국방 분야의 서비스 품질이 개선되고 있다. AI, 드론, 자동화 시스템 등의 도입은 훈련의 효율성과 정밀도를 높이며, 군의 전반적인 운영 효율성을 증대시킨다. 향후 국방 서비스품질은 기술 혁신을 바탕으로 지속적으로 발전할 것으로 보인다. 빅데이터와 AI 기반의 시스템 도입으로 더 정교한 훈련과 장비 관리가 가능해지며, 국제적 협력을 통해 품질 향상이 이루어질 것이다. 본 기고문을 통해 국방 서비스품질의 동향과 향후 발전 방향에 대해 소개하고자 한다.

국방기술품질원은 11월 28일, 국방품질 4.0 포럼을 통해 군수품 품질의 바로미터를 제시하는 시간을 가졌다. 바로미터는 대기압을 측정하는 도구로 대체로 대기압이 낮을 때는 날씨가 흐리고, 고기압일 때는 날씨가 쾌청한 경우가 많아 기상을 가늠하는 척도가 된다. 동시에 어떤 현상의 수준이나 상태를 가늠하는 기준을 말할 때 흔히 쓰는 말이다. 명실공히 방위산업에서 ‘품질 바로비터’의 역할을 수행 중인 국방기술품질원. 그렇다면 4차 산업과 인공지능의 시대에 방위산업계가 지향하는 품질경영 및 우리가 대비해야 할 국방품질 4.0은 어떤 모습일까?

품질보증에서 군수품의 성적서 관리는 주요한 업무이다. 하지만, 항공기와 같은 복잡한 무기체계의 경우 단순한 볼트, 너트부터 전자식 레이더, 열상 카메라 등 약 20만 개의 도면으로 구성되어 확인해야 할 품질데이터가 방대하다고 볼 수 있다. 이에 딥러닝 기법을 활용하여 치수 성적서의 합/불 판정을 자동으로 수행하고자 연구를 진행했다. 숫자나 글자를 인식하는 OCR 기능을 딥러닝을 구현하는 연구는 활발히 진행되어 많은 모델이 존재하지만, 그 데이터의 합격과 불합격을 논리적으로 판단하는 딥러닝 모델은 연구가 진행되지 않았다. 이에 점근적인 접근을 통해 1개, 3개, 6개의 변수를 가진 성적서를 판단하는 딥러닝 모델을 구현하였으며, 그 결과를 분석하여 N개의 치수에 적용할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 시험 결과로 99% 이상의 정확도를 획득하였으며, 동일한 판단 기준을 가진 구성품에 계속 적용할 수 있음을 확인했다. 해당 딥러닝 모델을 발전시킬 경우 모든 치수성적서에 대해 합/불 판단을 자동으로 수행할 수 있으며, 품질데이터의 관리에 획기적으로 기여할 것으로 판단된다.

잠수함은 자국의 군사력을 대표하며 수상함 공격, 잠수함 공격, 함대 지원, 특공작전 정보수집 등 현대 해군 전력을 배가시키는 원동력이다. 또한, 해양 주권을 수호하며 강대국 해군으로부터 해양의 자존심을 지켜낼 수 있는 가장 효과적인 무기체계이기도 하다. 대한민국 해군은 2021년까지 장보고-I 장보고급 잠수함과 장보고-II 손원일급 잠수함을 운용하고 있었으며, 이는 독일 HDW사(現 tkMS사)의 설계 및 자재를 공급받아 국내에서 건조 및 체계통합만 수행하는 기술협력생산 형태로 사업이 진행되었다. 그러나 장보고-III Batch-I 사업을 통해 국내 독자 기술로 설계 및 건조한 3,000톤급 잠수함을 획득하였으며, 국산화율은 76%에 달하여 과거 기술협력생산 형태로 진행되었던 장보고-I, 장보고-II 사업과 비교되지 않을 만큼의 성과를 달성하였다. 2021년 8월, 장보고-III Batch-I 체계개발을 종료하고 도산안창호함이 해군으로 인도되어 전력화평가를 마쳤으며, 2022년부터 실전 배치되었다. 그리고 시간이 흘러 2023년 4월, 두 번째 함정에 해당하는 최초양산 안무함이 인수시운전을 정상적으로 종료하고 해군의 품으로 인도되어 현재 전력화평가를 수행하며 대한민국 영해를 수호하고 있다.

상륙기동헬기는 한국형기동헬기를 기반으로 해상 사용이라는 특성을 고려하여 2013년 6월에 개발을 시작하였다. 염분에 의한 부식방지를 위해 항공기 동체의 방염처리를 수행하고 기체를 물 위에 띄우기 위한 비상부주장치를 장착하였으며, 장거리 운행을 위한 보조 연료탱크를 부착하는 등 상륙기동헬기 특성에 맞게 개발을 진행하였다. 그리고 2016년 1월 전투용적합 판정 및 국방규격화를 완료함으로써 체계개발을 성공적으로 종료하였다. 2017년 12월에 초도기를 시작으로 2023년 6월에 최종호기 전력화를 완료함으로써 해병대의 신속한 상륙작전 수행이 가능하게 되었으며, 이는 대한민국 항공전력을 향상하였다는데 큰 의미가 있다. 본 기고는 상륙기동헬기의 개발부터 양산 간 항공기 품질향상과 완벽한 품질보증을 위해 수행했던 품질관리 활동 내용을 정리한 자료로 향후 유사사업 수행 시 참고할 수 있을 것으로 기대된다.

국방품질경영체제(DQMS, Defense Quality Management System) 인증제도는 군수품의 지속적 품질향상을 위해 군수업체가 DQMS 규격 요구사항에 따라 품질경영체제를 적절하게 수립, 문서화, 실행 및 유지하고 있는 경우, 국방기술품질원에서 인증심사를 실시하여 적격성이 있는 군수업체에 대하여 DQMS 인증서를 발급하는 제도이다. 품질보증 전문센터는 군수품 품질경영 기본규정에 따라 국방품질경영체제 규격 평가항목 중 정부품질보증 과정에서 발견되는 문제점을 중심으로 해당 시스템 요소를 부분적으로 평가하고 있다. 함정분야는 최근 6년간, 4개 함정 건조업체에서 이행된 DQMS 인증심사 결과로 발생한 부적합사항 및 관찰사항 데이터를 활용하여 함정 건조 품질경영 환경과의 연계성을 분석함으로써 정부품질보증 수행 시 중점적으로 확인이 필요한 시스템 요소를 식별하였다. 데이터 기반의 품질경영체제 평가를 통한 정부품질보증 업무 수행을 통하여 평가 객관성을 확보하였으며, 이와 관련하여 구체적인 제고 방안을 기술하고자 한다.

품질에 대한 정의는 산업의 발전과 함께 변화해 왔다. 과거 단순히 제품의 규격 충족 여부를 확인하는 것이었다면, 현재 4차 산업혁명과 함께 고객 중심의 접근이 강화되었다. 이러한 변화는 품질보증 기관의 업무 확장으로 이어졌고, 품질에 시간의 개념을 고려한 신뢰성이 대두됨에 따라 품질의 영역은 더욱 넓어졌다. 그러나 업무의 지속적 확장으로 품질보증 기관은 인력 활용과 업무의 효율성이라는 새로운 문제에 직면하게 됐다. 이러한 문제는 국방 품질에서도 예외는 아니다. 국방기술품질원(이하 기품원)은 양산단계의 품질보증 활동에서 개발단계와 운영유지단계로 품질보증 활동의 영역을 확장하였다. 최근에는 방산 수출 증대와 AI·사이버·우주 무기체계 등 첨단무기체계의 등장으로 기품원의 업무가 다변화되고 있다. 따라서 한정된 자원으로 품질보증 업무의 효율성을 제고하기 위한 방안을 모색할 필요가 있다.

현대의 국방 시스템은 복잡하게 변화하는 환경에서 효율적이고 안전한 운영을 보장하기 위해 고도의 품질경영이 필요하다. 특히, 품질관련 정보는 국방 분야에서의 의사결정에 중요한 역할을 하며, 이를 공유하고 활용하는 시스템은 매우 중요하다. 그러나 국방품질경영에 대한 정보공유는 종종 단편적이고 비효율적으로 이루어지는 경우가 많다. 이에, 본 기고는 델파이 기법을 활용하여 품질 관련 전문가들의 의견을 종합하고, 이를 기반으로 국방품질경영 정보공유 항목을 제안하고자 한다.

자동시험장비(ATE: Automated Test Equipment)는 시험 대상 장비의 규격 충족 여부와 고장 식별을 자동화하여 시험의 정확성 및 효율성을 향상시키는 장비이다. 다양한 장점들로 인해 산업 전반에 걸쳐 ATE의 활용도는 높아지고 있다. 본 연구에서는 국방분야 위성통신장비 양산에 활용한 ATE 구축 시 적용했던 공정능력지수, 관리도와 같은 통계적 기법을 활용한 개선 사항 및 효과성을 다룬다.