광물채굴 복합 시스템의 운용개념 개발 및 요구 능력 도출을 위한 임무공학 기반 접근
A Mission Engineering-Based Approach for Concept of Operations and Required Capabilities Analysis of a Mining SoS
- 주제(키워드) Mission Engineering , System of Systems , Unified Architecture Framework , Model-Based Systems Engineering , REE Mining Systems
- 주제(DDC) 620
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 양정삼
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 시스템공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036490
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
최근 희토류（Rare Earth Elements）를 포함한 전략 광물은 첨단 산업과 국가 안보의 핵심 자원으로 인식되면서 안정적이고 지속 가능한 광물 채굴 체계 구 축의 중요성이 증가하고 있다. 특히 광물 채굴 산업은 자율화, 전동화, 원격 운 영, 인공지능 기반 의사결정 체계 도입 등으로 인해 기존의 단일 장비 중심 구 조에서 다수의 이기종 시스템이 상호작용하는 복합 시스템（System of Systems, SoS） 중심 구조로 전환되고 있다. 그러나 기존 건설기계 및 광산 산 업에서는 개별 장비 성능 중심 접근이 주로 활용되어 왔으며, 임무（Mission） 관점에서 운용개념（Concept of Operations, ConOps）과 요구 능력（Capability） 을 구조화하기 위한 체계적인 방법론은 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 미 국방부의 Mission Engineering Guide Version 2.0과 Mission Architecture Style Guide를 기반으로 임무공학（Mission Engineering, ME） 접근법을 광물 채굴 시스템에 적용하고, Unified Architecture Framework（UAF）를 활용한 모델 기반 시스템공학 （Model-Based Systems Engineering, MBSE） 환경에서 운용개념 개발 및 요 구 능력 도출 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 미래 광산 운영 환경을 “AI 협업 기반 원격·무인 광물 채굴 복 합시스템을 활용하여 지속 가능한 희토류 채굴 임무를 수행하고, 환경 규제 준 수와 비용 경쟁력을 동시에 달성하는 것”으로 정의하였다. 이를 기반으로 광물 채굴 시스템을 채굴 계획, 채굴 수행, 운반, 광물 가공, 적치 및 출하 단계의 Mission Thread（MT）로 구조화하고, 각 임무 수행 과정에서 요구되는 기능 （Function）, 자원（Resource）, 수행 주체（Performer）를 Mission Engineering Thread（MET） 관점에서 분석하였다. 또한 임무 수행 효과를 평가하기 위해 MOS（Measures of Success）, MOE（Measures of Effectiveness）, MOP（Measures of Performance） 기반의 계층적 성과 평가 체계를 정의하였다. 이를 통해 생산성, 작업 효율, 무인 운영 수준, 환경 규제 준수율, 시스템 가용성 유지 등 미래 광산 운영에 필요한 임무 효과와 요구 능력을 도출하였다. 분석 결과, 미래 광물 채굴 시스템에서는 단일 장비 성능보다 다수 시스템 간 정보 공유와 통합 운용 능력이 임무 성공에 더 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 AI 기반 실시간 임무 재계획, Fleet 운영 최적화, 중앙 집중형 원격 통제, 자율 협업 및 예측 유지보수 능력이 핵심 요구 능력으로 식별되었 다. 또한 AI 협업 기반 중앙 통제 구조는 기존 유인 중심 운영 방식 대비 운반 자산의 대기 시간을 감소시키고, 운반 사이클 최적화 및 생산량 향상을 통해 종합 장비 효율（OEE）을 향상시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 국방 분야 중심의 임무공학 방법론을 광물 채굴 산업에 적용함으로 써 임무공학의 적용 범위를 민수 산업 영역까지 확장하였으며, Mission Thread 기반 운용개념과 Capability Engineering을 연계한 요구 능력 도출 프 레임워크를 제시하였다는 점에서 의의를 가진다. 또한 UAF 기반 임무 아키텍 처 모델링 사례를 통해 향후 MBSE 기반 임무공학 연구와 산업 적용을 위한 실질적인 구조와 절차를 제시하였다. 주제어: 임무공학（Mission Engineering）, 복합시스템（System of Systems）, UAF（Unified Architecture Framework）, 모델 기반 시스템공학（Model-Based Systems Engineering）, 희토류 채굴 시스템（REE Mining Systems）
more초록/요약
Recent years have seen strategic minerals, including Rare Earth Elements, increasingly recognized as critical resources for advanced industries and national security, highlighting the importance of establishing stable and sustainable mining systems. In particular, the mining industry is transitioning from a traditional equipment-centric structure to a System of Systems （SoS） environment in which multiple heterogeneous systems interact, driven by advancements in automation, electrification, remote operations, and AI-based decision-making technologies. However, existing approaches in the construction equipment and mining industries have primarily focused on the performance of individual equipment, while systematic methodologies for structuring Concepts of Operations （ConOps） and required Capabilities from a mission-oriented perspective remain limited. Accordingly, this study aims to apply the Mission Engineering （ME） approach, based on the U.S. Department of Defense's Mission Engineering Guide Version 2.0 and Mission Architecture Style Guide, to mining systems. Furthermore, it proposes a method for developing a ConOps and deriving required Capabilities within a Model-Based Systems Engineering （MBSE） environment utilizing the Unified Architecture Framework （UAF）. In this study, the future mining operational environment is defined as “conducting sustainable REE mining missions through an AI-enabled remote and autonomous mining SoS while simultaneously achieving environmental compliance and cost competitiveness.” Based on this mission context, the mining system was structured into Mission Threads（MT） consisting of mine planning, extraction, hauling, mineral processing, stockpiling, and shipment activities. The Functions, Resources, and Performers required for each mission activity were then analyzed from the perspective of Mission Engineering Threads. To evaluate mission effectiveness, a hierarchical performance assessment framework based on Measures of Success （MOS）, Measures of Effectiveness （MOE）, and Measures of Performance （MOP） was established. Through this framework, mission effects and required capabilities essential for future mining operations were identified, including productivity, operational efficiency, autonomous operation levels, environmental compliance, and system availability. The analysis results indicate that, in future mining systems, mission success is influenced more significantly by information sharing and integrated operational capabilities among multiple systems than by the performance of individual equipment. In particular, AI-enabled real-time mission re-planning, fleet operation optimization, centralized remote control, autonomous collaboration, and predictive maintenance capabilities were identified as key requirements. Furthermore, the AI-enabled centralized control architecture demonstrated the potential to improve Overall Equipment Effectiveness（OEE） by reducing haulage asset waiting times, optimizing transportation cycles, and increasing production throughput compared with conventional manned operation approaches. This study contributes to the extension of ME from its traditional defense-oriented domain into the civilian mining industry. It also presents a framework for deriving required capabilities by integrating MT-based Concepts of Operations with Capability Engineering. In addition, through a UAF-based mission architecture modeling case study, this research provides a practical structure and procedure for future MBSE-based Mission Engineering research and industrial applications
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구 배경 및 목적 1
제2절 연구 범위 및 방법 4
1. 연구 범위 4
2. 연구 방법 6
제3절 이론적 배경 8
1. 시스템공학 8
2. 복합 시스템공학 9
3. 능력공학（Capability Engineering） 11
4. 임무공학 14
5. Unified Architecture Framework, UAF 17
6. 선행연구 분석 및 연구 차별성 21
제2장 자원채굴 시스템 임무공학 접근법 23
제1절 문제 진술 및 임무 맥락 설정 23
1. 임무공학 수행 목적과 문제 진술 23
2. 문제 배경 및 전략적 가정 24
제2절 사업 구조 및 Mission Thread 도출 30
1. 자원채굴 임무 정의 30
2. Mission Thread Baseline 34
3. Mission Thread 분해 36
제3절 Resource 기반 수행 구조 분석 41
1. MET 분석 목적 및 접근 방법 41
2. Function 식별 및 구조화 41
3. Resource 및 수행 주체 식별 42
4. Function-Resource 상호작용 및 정보 흐름 분석 45
제4절 임무 구조 기반 효과 및 평가 지표 도출 48
1. 임무 효과 식별 48
2. MOE 정의 및 선정 기준 50
3. 임무 성과 평가 체계설계 54
제5절 요구 능력 도출 56
1. 능력 정의 및 도출 방법 57
2. 임무-능력 연결 구조 61
3. 능력 계층 구조 정의 및 도출 결과 65
제6절 Function/Resource 기반 MOP 정의 67
1. MOP 정의 기준 67
2. Function/Resource 수준 성능 지표 정의 69
3. MOP 도출 결과 70
제3장 임무공학 기반 대안 분석 74
제1절 대안 분석 개요 74
제2절 임무 스레드 기반 대안 비교 76
제3절 임무척도 및 효과 분석 78
1. 운반 임무 기반 생산량 모델 78
2. OEE 기반 임무 효과 분석 81
3. OEE와 비용 영향성 관계 분석 82
제4절 종합 분석 및 시사점 84
제4장 결론 91
참고문헌 97
Abstract 104
