한국과학기술정보연구원(KISTI)가 CBM+(Condition-Based Maintenance Plus) 관련 데이터·기술·정책을 통합 연계해 국방과 민간이 공동으로 활용할 수 있는 ‘CBM+ 빅데이터 클라우드 플랫폼’ 구축 필요성을 제안했다.
CBM+는 단순 예방정비를 넘어 무기체계 운용 과정에서 발생하는 방대한 센서 데이터를 활용해 장비 고장을 사전 탐지 대응하는 통합 정비 전략으로, 국방 분야 정비 효율성과 안전성을 동시에 향상시킬 수 있는 핵심 기술로 꼽힌다.
KISTI는 이 같은 내용을 골자로 국방 MRO를 위한 데이터 기반 CBM+의 발전 방향을 제시한 ‘이슈브리프 제84호’를 28일 공개했다.
MRO는 무기체계의 신뢰성과 안전성을 유지하기 위한 유지·보수·정비활동으로, 최근 한정된 예산으로 효율적인 정비를 가능하게 하는 데이터 기반 CBM+ 도입 필요성이 커지고 있다.
이를 통해 불필요한 정비 비용을 절감하고 장비 가동률을 극대화할 수 있다.
미국은 이미 이를 제도화해 국방 전반에 적용하고 있다. 우리나라 역시 방위사업청과 국방부 훈령에 이를 반영해 적용을 확대하고 있다.
CBM+는 핵심 기능인 데이터 수집·전송·저장·분석, 정비실행, 피드백·개선이 체계적으로 작동해야만 효과적인 운영이 가능하다.
이에 보고서는 CBM+ 구현을 위해 고장 영향도가 큰 부품을 선정한 뒤, 센서 데이터의 메타데이터를 표준화해 관리해야 한다고 제시했다.
다음 단계로 오픈 아키텍처 기반의 CBM+ 플랫폼을 구축해 데이터 공유와 분석 환경을 마련하고 이상 탐지·고장 진단·예측을 위한 알고리즘을 구현, 분석 결과를 군 정비 매뉴얼에 반영할 것을 강조했다.
아울러 국제표준화(S1000D)를 통해 상호 운용성을 확보해 완성도를 높일 것도 제안했다.
KISTI는 이를 뒷받침하기 위해 2023년 개소한 ‘무기체계 CBM+ 특화연구센터’를 중심으로 14종 무기체계와 30종 부품을 대상으로 예측정비 연구를 수행 중이다.
또 방위사업청으로부터 전문연구기관으로 위촉받아 무기체계 고장진단·예측기술, AI 기반 정비 의사결정 모델, 데이터 표준화 및 기술교범 국제 표준화 연구를 확대하고 있다.
더불어 UAM·AAV 핵심부품 시험평가 사업에도 참여해 민간 분야로의 CBM+ 확산 가능성을 높이고 있다.
보고서는 부품 선정부터 기술교범 갱신까지 아우르는 CBM+ 가이드라인 제정, 국방 클라우드와 빅데이터 플랫폼 구축, 민간 산업으로의 기술 확산이 요구된다고 밝혔다.
이는 발전소, 플랜트, 교통인프라 등 대규모 설비의 효율적 운영이 중요한 산업 분야에서도 CBM+ 기반 데이터 관리·분석 기술을 적용할 수 있어 국가 차원의 데이터 기반 유지보수 생태계 확산이 기대된다.
이식 KISTI 원장은 “국방의 인공지능 전환(AX) 실현을 위해 CBM+ 데이터 및 알고리즘 개발·검증, 오픈 아키텍처 연구개발 등을 추진하겠다”며 “이를 통해 국방 무기체계의 정비 효율성과 안전성을 혁신하고, 민간 산업으로의 기술 확산도 선도하겠다”고 강조했다.
