Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.26
no.3
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pp.262-272
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2023
A polymer-based mechanical low-pass filter(m-LPF) for high-g accelerometers makes it possible to remove high-frequency transient noises from acceleration signals, thus ensuring repeatable and reliable measurement on high-g acceleration. We establish a prediction model for performance of m-LPF by combining a fundamental vibration model with the fractional derivative standard linear solid(FD SLS) model describing the storage modulus and loss modulus of polymers. Here, the FD SLS model is modified to consider the effect of m-LPF shape factor (i.e., thickness) on storage modulus and loss modulus. The prediction accuracy is verified by comparing the displacement transmissibility(or cut-off frequency) estimated using our model with that measured from 3 kinds of polymers(polysulfide rubber(PSR), silicone rubber(SR), and polydimethylsiloxane(PDMS)). Our findings will contribute a significant growth of m-LPF for high-g accelerometers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.537-543
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2020
In order to cultivate the talents needed in the 4th industrial revolution era, it is necessary to select gifted students and train them systematically. The affective characteristics of the gifted are self-concept, personality, sociality, motivation, morality, attitude and interest, and these are important factors that affect science achievement. In particular, computer scientific attitude is an important variable affecting computer science achievement. This study developed a computer scientific attitude test based on TOSRA developed by Fraser to measure the affective characteristics of information-gifted students. The computer scientific attitude test is composed of 7 areas: social implications of computer science, attitude to computer scientific inquiry, adoption of computer scientific attitudes, adoption of computer scientific attitudes, leisure interest in computer science, career interest in computer science, and normality of computer scientists. The relationship between computer scientific attitude and academic achievement of gifted students was analyzed using the developed test. To determine find out whether computer scientific attitude significantly predicts academic achievement, the results of a regression analysis showed that t = 2.543 and p = 0.025, indicating that the average of computer science attitude significantly predicted academic achievement.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.4
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pp.685-694
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2009
The idea of this paper is to get the time series data from the number of student on the elementary, meddle and high-school for the forecasting of the numbers of student. Tow models, model A and model B, of time series data are obtained. The Holt-Winters additive methods are used for the forecasting of the numbers of student with the model A and model B until 2019 year. As the result, the abilities of forecasting on model A and B are better than those of the Korean education statistical system 2007.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.33-33
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2016
산사태 발생 예측은 재해를 예방하고 대처하기 위한 가장 근본적이며 효과적인 방법이나, 과학기술의 발전과 많은 노력에도 불구하고 아직 산사태의 발생 장소와 시기를 예측하는 것은 매우 어려운 일이다. 산사태 발생 예측 기법은 크게 경험론적 지수기법, 통계적 해석기법, 물리적 해석 기법으로 나뉠 수 있다. 이 세 방법은 각기 장단점이 있으나 일반적으로 후자로 갈수록 많은 데이터가 요구되고, 해석에 시간이 필요하며, 보다 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있다. 경험론적 지수 기법은 국내에서 실무적으로 널리 활용되고 있으며, 통계적 해석기법에 관한 연구도 수행된 바 있다. 하지만 이 두 방법론은 일정량 또는 일정강도 이상의 강우 발생 시 산사태의 발생 위험도를 공간적으로 예측할 수 있으나, 산사태의 발생 시점과 연속적인 강우량 또는 강우강도의 관계를 정량적으로 분석하기 힘든 한계가 있어 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 무한사면안정 모형과 토양수분침투 모형을 결합한 시변 사면안정모형들이 활용되기 시작하고 있다. 대표적으로는 TRIGRS가 있으며, 이 모형에서는 선형화한 1차원 Richards 방정식의 해석해를 활용하여 토양수분량을 계산한 후 이 정보를 무한사면안정모형에 반영하여 시변적인 사면안정도를 구하고 있다. 하지만 Richards 방정식을 선형화하기 위해서 제한된 토양수분-압력 관계식이 사용되며, GUI가 제공되지 않아 전처리 및 후처리가 번거로운 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 개선하기 위해 3차원 Richards방정식을 수치적으로 계산하여 보다 다양한 토양수분-압력 모형과 초기조건을 반영할 수 있게 하였다. 또한 GUI를 지원하여 사용자가 보다 손쉽게 해석모형을 사용할 수 있도록 하였다.
We studied the relationship between prediction parameters and bone mineral density for pre-and-post menopausal women. We measured BMI%Fat by BIA, blood pressure and lipid profiles for 483 adult women who are in NPO state. SBP, TC, TG, LDL have significant statistical value in the postmenopause women group and postmenopause woman. The value of postmenopause women of these parameters are lower than premenopause woman. BMD has the most strongest relationship with LBM. The BMD and LDL level of postmenopause women have statistically negative relationship. The results show that for the premenopause cases, weight, BF, and HDL level were the major factors which affect the BMD. For postmenopause cases, however, weight, age, and LDL level turned out to be the most significant factors.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.351-351
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2023
강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2005.02a
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pp.22-41
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2005
본 연구에서는 기업의 기술혁신활동 결정요인을 과학기술정책연구원이 발표한 KIS(Korean Innovation Survey) 2002를 활용하여 분석하였다. 특히 혁신활동에 있어서 기업규모와 네트워크의 역할에 초점을 맞추었다. 기술혁신활동을 제품혁신, 제품개선, 그리고 공정혁신으로 구분하였으며, 기술혁신활동의 결정요인으로 이윤율, 수출비율, 해외지분, 기업연령, 시장집중도, R&D활동 착수여부, 그리고 산업별 R&D집약도 등이 추가로 고려되었다. 분석된 표본은 제조업에 속한 1,124개 기업으로 정성적 분석방법인 로지스틱 회귀모형(logistic regression)을 사용하였다. 분석결과, 첫째 기업의 기술혁신활동 결정요인은 혁신유형에 따라서 다르게 분석되었다. 예를 들어, 기업규모와 기술혁신활동에 관한 슘페터 가설은 제품혁신에서는 성립하지 않는 것으로 나타났으나. 제품개선 및 공정혁신에 대해서는 성립하는 것으로 분석되었다. 둘째, 예측한 대로 소기업과 대기업간 기술혁신활동의 결정요인에 있어서 많은 차이점이 발견되었고, 이러한 차이는 제품혁신과 공정혁신에서 현격하게 나타났다. 셋째, 기업규모 및 혁신유형에 관계없이 외부적 네트워크는 기술혁신활동에 대해 정(正)(+)의 유의한 효과를 나타내어, 혁신활동에서 협력의 중요성을 확인해 주었다. 그러나 협력대상별 네트워크효과는 기업규모와 혁신유형에 따라서 많은 차이점을 보여주었다.
This study discusses the research trends in Responsible Research and Innovation (RRI) which recently emerged as the central concept among international innovation policy circles. In particular, we attend to the conceptual diversity of RRI, showing that each trend emphasizes different elements of RRI and reflects the context in which the concept has emerged. The first trend centers on research on governing emerging technologies which has been developed from the tradition of technology assessment and ELSI. The second trend has been closely related to the innovation policy efforts to take up the social challenge driven innovation as a new driving force for innovations. The third involves the attempts to operationalize the concept of RRI to evaluate whether the vision of RRI has been successfully incorporated in the actual innovation practices. We also insist that recent Korean R&D policies which emphasize social responsibility of science and technology include essential elements of RRI, although they do not use the term RRI. Finally, we discuss policy implications of discourse over RRI on such innovation policies.
본 논문은 가상현실과 증강현실에서 다양한 정보와 촉감을 통한 인지심리학 적인 측면의 햅틱이 사용된 영상에 관하여 알아보고자 한다. 미래를 그리는 공상과학영화에서 햅틱의 사용은 근간에 많이 이루어지고 있는 것 같지만 영상에서 표현되는 부분은 극히 드문 실정이다. 이에 헵틱의 기술의 발전과 영상에서 표현되고 있는 햅틱의 기술에 대해 알아보고, 현재 어떤 제품들이 사용되고 있는지 살펴보고자 한다. 본 논문은 먼저 연구동향을 통해 햅틱의 역사와 기술에 대하여 알아보고, 이를 통해 햅틱 기술의 전망을 조사하였다. 영상에서의 햅틱 구현은 어떤 모습을 통해 구현이 되었는지 조사하였으며, 이를 통해 현재 상용화 되고 있는 기술에 대하여 알아보았다. 또한 이를 통해 가상의 세계를 표현한 영상에서 햅틱의 기술이 어디까지 구현이 되고 있으며, 햅틱의 현재기술은 어디까지 전개되고 있는지에 대한 경향을 알아보고자 하였다. 이러한 연구를 바탕으로 햅틱 기술이 사용될 수 있는 부분은 어디까지 인지 예측하여 보았다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.20-20
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2017
최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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