The ROK army has equipped ATCIS (Army Tactical Control Information System) for the Corps echelon to visualize the battlefield and reduce the reaction time. Due to the information&surveillance equipment, uncertainty and variance of the battlefield have been decreased. However decision making for the ground operations has not changed as it depends on knowledge of the commander and staffs. The War game process to select and assess the best CoA (Course of Action) also depends on the pros and cons due to the limitation of time and capability. For the balanced development between intangible and tangible military strength, a new decision making process which is quantitative and useful for the military is needed. In this study, we suggest a Fuzzy-AHP based decision making model to improve troop leading procedure which is useful to evaluate and reflect intangible characteristics of the battlefield.
So, Byung-Jin;Kim, Jang Gyeong;Oh, Tae-Suk;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.185-185
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2020
기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.113-114
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2019
불확실성이 큰 콘텐츠 산업의 특성상 방송 콘텐츠는 막대한 투자에 비해 그 효과 예측이 매우 어려우며 아직까지 출연진과 제작진에 대한 합리적인 평가지표도 존재하지 않는다. 방송용 드라마의 경쟁력을 평가하는 수단으로 현재까지 가장 유용한 지표는 시청률이다. 비록 스마트폰과 같은 매체를 통한 시청이 늘어남에 따라 TV 시청률의 절대 수치는 지속적으로 감소하고 있지만 TV 시청률을 대체할 만한 유용한 지표는 아직까지 없다. 본 연구에서는 방송용 드라마에 참여하는 인적자원의 평가지표와 시청률의 비교 우위를 활용하여 드라마의 흥행성을 과학적으로 예측하려고 한다.
In this paper, an integrated probabilistic strength analysis was conducted to predict the reliability of a composite pressure vessel under inner pressure loading condition. As a probabilistic strength analysis, the probabilistic progressive failure model consisting of progressive failure model and Monte Carlo simulation was incorporated with a commercial FEA code, ABAQUS Standard, to perform the probabilistic failure analysis of composite structure which has a complex shape and boundary conditions. As design random variables, the laminar strengths of each direction were considered. Finally, from probabilistic strength analysis, the scattering of burst pressure could be explained and the reliability of composite pressure vessel could be obtained for each component. In case of composite structures in mass production, the effects of uncertainties in material and manufacturing on the performance of composite structures would apparently become larger. So, the probabilistic strength analysis is essential for the structural design of composite structures in mass production.
This study investigates a variety of dysfunctions and dynamics accompanied with the spread of advanced technology, and predicts the developmental directions of future uncertain society. There are, further, proper countermeasures against dysfunctions discussed. First, different theoretical paradigms concerned with the relationship between seience/technology and society would be comparatively analyzed, and their techno-social implications would be examined. Next, the latest trend of bio-technology and information technology, especially the trend of combination of bio- and information technology, appeared in the progress of Human Genome Project, would be considered. Thirdly, techno-social dysfunctions and far-reaching effects following the development of high-technologies would be analyzed, and realistic alternative plans would be suggested. Through this study, we come to a conclusion that, in order to reduce techno-social dysfunctions to a minimum and enhance their eufunctions, not only 'human' control over technological development should be guaranteed, but also action plan for bridging social gaps should be prepared. In addition, fluent communication and mutual understanding of all concerned, particularly between researcher community, government, and civic sector are required.
Kwak, Jihye;Hwang, Soonho;Jun, Sang Min;Choi, Soon Kun;Kang, Moon Seong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.324-324
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2020
기후변화에 따른 기상 요소별 추세 변화는 유역유출량의 변동성을 증가시켜 안정적인 수자원 확보 및 홍수 대비에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 기후변화에 따른 유역 유출량 변화를 평가하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 기존에는 기후변화 자료의 공간적 해상도의 한계로 인해 중대유역을 중심으로 연구가 다수 이루어져 왔으나, 최근 들어, 기후변화 자료의 공간적 상세화 기법이 발달함에 따라 소유역별 유역 유출량 평가에 관한 연구가 증가하고 있다. 특히, 소유역의 경우 유역 특성에 따라 기후변화에 따른 유출량 변화 민감도가 높을 수 있으며, 유출 성분별 변화가 상이할 수 있다. 하지만 기존의 연구에서는 소유역을 대상으로 기후변화에 따른 유출 성분별, 예를 들어 직접유출량과 기저유출량을 구분하여 변화를 평가하는 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 소유역의 유출 성분별 특성을 분석하기 위하여, RCP 4.5, 8.5 시나리오별 기후모델 10개에 대하여 모의한 유출량을 직접유출량과 기저유출량으로 구분하고 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 대상지역은 유역면적이 112.9 ㎢이며, 토지이용이 단순하고, 농경지의 비율(약 50%)이 높은 농업 소유역을 대상으로 하였다. 유출량을 모의하기 위한 모형으로는 농업 소유역 유출량 모의 연구에 다수 사용된 바 있는 SWAT 모형을 이용하였으며, 직접유출량과 기저유출량의 분리는 Recursive Digital Filter 방법을 이용하였다. 기후변화 자료는 기후모델의 연산능력의 한계나 복잡한 자연조건의 불완전한 반영 등의 이유로 지역 기후변화 예측 과정에서 발생하는 불확실성을 지니고 있으므로 RCP 4.5, 8.5 시나리오별 각각 10개 기후모델의 결과를 이용하여 유출 특성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 소유역의 미래 유량특성을 파악하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
This study examined the applicability of robust decision making (RDM) over standard decision making (SDM) by comparing each result of water supply planning under climate change uncertainties for a Korean dam case. RDM determines the rank of alternatives using the regret criterion which derives less fluctuating alternatives under the risk level regardless of scenarios. RDM and SDM methods were applied to assess hypothetic scenarios of water supply planning for the Andong dam and Imha dam basins. After generating various climate change scenarios and six assumed alternatives, the rank of alternatives was estimated by RDM and SDM respectively. As a result, the average difference in the rank of alternatives between RDM and SDM methods is 0.33~1.33 even though the same scenarios and alternatives were used to be ranked by both of RDM and SDM. This study has significance in terms of an attempt to assess a new approach to decision making for responding to climate change uncertainties in Korea. The effectiveness of RDM under more various conditions should be verified in the future.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.2
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pp.253-264
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2022
The purpose of this study is to examine the practice of scientists from the perspective of Ian Hacking's 'creation of phenomena'. Scientific phenomena, according to Hacking, are regular and do not exist in nature without the intervention of scientists or experimental tools. This study tries to derive scientific educational meaning by analyzing the thoughts and episodes of the 'Sontanda (inter-individual variability)' phenomenon experienced by four life scientists. The Sontanda phenomenon is a common term used by scientists to describe phenomena in which findings do not appear consistently even when studies are carried out using the same experimental procedure and materials. The following four educational implications were discovered as a result of the research. First, we confirmed the importance of embodied knowledge, or non-verbal knowledge, which solves issues by making appropriate judgments and reactions at all times, rather than simply becoming accustomed to the experimental method. This argues that propositional knowledge and non-verbal knowledge should be handled equally in order to provide students with a practical scientific inquiry. Second, we tried to reconsider the picture of the experiment. The phenomenon revealed in the interviews of scientists is rare, and it takes a long time to stabilize the phenomenon. On the other hand, the image of school experiments is always positive and consistent, necessitating a shift in perspective. Third, the precise meaning of scientific practice could be confirmed. This study confirms that scientists use their knowledge effectively in line with the circumstances, and we examined strategies to apply scientific practice to school instruction based on this. Finally, by provoking uncertainty, the Sontanda phenomena may give students with an opportunity to engage in meaningful scientific involvement. By breaking away from the cookbook experiment, this study expects school experimental education to help in efforts to experience scientific practice.
현대사회의 발전으로 인해 생성되는 수많은 정보는 시간과 공간의 제약이 없는 다차원적인 특성을 갖고 있으며, 사회 전반에 걸쳐 보다 나은 결과를 위한 의사결정에 활용되고 있다. 또한 우리생활에서 발생하는 많은 현상을 보다 합리적이고 과학적인 방법으로 분석하여 정확한 예측이 이루어진다면 미래의 불확실성에 대한 불안을 해소하고, 현재의 의사 결정을 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다층 신경망을 이용하여 비선형적 관계를 표현할 수 있는 적응 능력을 갖을 뿐만 아니라 비선형 통계예측에 적용이 가능한 알고리즘을 제안하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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