본 논문에서는 신체의 움직임 정보와 족압 분포의 변화를 측정하여 신체 균형 능력을 분석하고자 하였다. 그래서 관성측정장치와 FSR 센서를 사용하여 관절가동범위와 신체압력중심을 측정하고 분석할 수 있는 프로그램을 개발하였고, 이에 대한 결과를 바탕으로 균형 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 콘텐츠를 제작하였다. 이 프로그램에서 측정된 관절가동범위와 신체압력중심의 정량적인 값을 실시간으로 시각화하여 사용자가 결과를 쉽게 알 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠는 측정된 균형정보를 바탕으로 난이도가 조절되며 균형능력을 개선하고자 하는 방향에 맞춰 수행할 수 있도록 제작되었다. 이것은 사용자의 동작에 따라 움직이는 물체를 보면서 진행하는 시각 되먹임 방법을 이용하여 집중력과 참여의지를 높여 더욱 효과적인 균형 훈련 결과를 기대할 수 있다.
중국은 냉전의 종식 이후 이전에 지역 내에서 미소간의 대립을 중심으로 형성되어 있었던 세력균형이 점차 다원화되고 있음에 따라, 지역 내의 강국이 되고자 하는 목표를 가지고 있기 때문에 인접국가와 분쟁에 처하게 될 가능성은 매우 커 보인다. 이러한 점에서 중국의 해군력 강화는 향후 동아시아 지역의 안보환경과 관련하여 불확실성과 불안정성을 가중시키는 중요한 요인으로 작용할 것이다. 따라서 지역 내의 군비 경쟁을 촉진시키는 요인으로 작용할 것이다.
이 글에서는 과학기술이 전쟁에 미치는 영향을 개관하고, 재래식 무기의 기술기반을 확충하면서 첨단 및 핵심 기술을 접목시켜 국가 전체의 과학기술을 균형있게 발전시킬수 있는 민과 군의 상호협력 방안과, 국가의 총체적인 과학기술의 수준을 더 한층 높이고 이를 활용하여 방위력을 증강시킬수 있는 산.학.연.군의 협동방안을 제시하였습니다
80년 이후 최근까지의 우리나라 통화정책과 관련하여 세 가지 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾고자 하는 것이 본 논문의 목적이다. 첫 번째 질문은, '중간표적으로 이용되어온 M2의 물가와 산출량에 대한 예측력은 어떻게 변하여왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 Granger인과성 검정과 VAR을 이용한 예측오차분산분해를 통하여 시간의 흐름과 함께 M2의 예측력이 약화되어왔음을 보일 것이다. 두 번째 질문은, '그렇다면 그 원인은 무엇인가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화수요함수의 장기적 안정성에 대한 공적분 검정을 통하여 90년까지의 표본에서 발견되던 안정성에 대한 증거가 96년까지의 표본에서의 사라짐을 보이고, 이같은 통화수요함수의 안정성 상실을 M2의 예측력 약화의 원인인 것으로 해석할 것이다. 본 논문의 마지막 질문은, 'M2타깃팅의 실제 운영이 인플레이션 및 성장률 안정과 일관되게 추진되어 왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화정책의 반응함수 추정을 통하여 80년 이후 우리나라의 통화정책이 기간에 따라 정책목표가 변화되어 왔음을 보일 것이다. 85년 이전에는 인플레이션의 안정이 추구되었으나 86년에서 92년까지의 기간에는 경기부양이 중점적으로 추구되었던 것으로 보이고, 최근에 이르러서는 인플레이션 안정과 성장률 안정이 비교적 균형되게 추구되고 있는 것으로 평가된다.
본 논문에서는 상호역회전 풍력발전기와 New Yaw System 실증시험에 대하여 제시한다. 상호역회전 풍력발전기는 공기의 유동을 가진 운동에너지의 공기역학적(aerodynamic) 특성을 이용하여 동일한 바람방향에 대해 상호 반대방향으로 회전하는 Front Blade와 Rear Blade를, Generator의 Rotor와 Stator에 각각 결합 형성한 것으로, Generator와 Dual Blade의 회전력이 원심력이 아닌 구심력으로 변환되어 무게중심이 균형을 이루게 한다. 이렇게 변환된 구심력은 회전구동부분의 편마모 현상, 소음발생 현상 및 불균형 톨크 발생 현상 감소효과가 공히 구현되도록 하여 풍력발전기의 구조적 안정성 및 발전효율 증대효과를 얻을 수 있도록 한 기술이다.
본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.
IT와 산업간 융합이 가속화되고 있다. 그 범위도 확대되어 일부 산업에서 모든 산업으로, 국민생활 깊숙이 스며들며 IT가 일상화되고 있다. 이에 따라 IT와 비IT의 경계가 사라지면서 완제품 경쟁력의 핵심으로 IT부품과 소프트웨어(SW)가 부각되고 있다. 또한 IT기기와 완제품의 구분이 모호해지고 하드웨어(HW) 소프트웨어(SW)를 최적화하는 제조기술 역량도 중요한 경쟁력으로 부상하고 있다. 이러한 시대 흐름은 글로벌 IT시장 구조에 영향을 미쳐, 과거 개별 기업간 경쟁이 생태계간 경쟁으로 변화하고 있다. 그간 우리나라 IT산업은 뛰어난 하드웨어의 경쟁력을 기반으로 글로벌 IT생태계에 적극 참여하였으나 취약한 소프트웨어 역량, 인력부족 등 복합적 한계로 인해 주도적 역할 수행은 미흡하였다. 따라서 우리나라 IT산업이 글로벌 경쟁우위를 강화하고, 미래 환경변화에 적극 대응하기 위해서는 우리의 장점을 강화해 나가면서 부족한 부분의 경쟁력을 끌어 올려야 할 것이다. 이를 위해 창의와 혁신을 기반으로 하는 다양한 창조기업이 세계적인 기업으로 커 나갈 수 있도록 IT를 새로운 성장동력으로 만들어 일자리를 창출하고 창조경제의 꽃을 피울 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 특히 하드웨어와 소프트웨어의 균형발전과 이를 통한 융합역량 강화, 해외의존도가 높은 부문의 원천기술 개발을 추진하면서, 클라우드 빅데이터 산업을 주도해 나감으로써 세계 최고의 IT강국으로 도약해 나갈 것이다.
The purpose of this study was to calculate three dimensional angular displacements, moments and joint reaction forces of the ankle joint during the waist pulling, and to assess the ankle joint reaction forces according to different perturbation modes and different levels of perturbation magnitude. Ankle joint model was assumed 3-D ball and socket joint which is capable of three rotational movements. We used 6 cameras, force plate and waist pulling system. Two different waist pulling systems were adopted for forward sway with three magnitudes each. From motion data and ground reaction forces, we could calculate 3-D angular displacements, moments and joint reaction forces during the recovery of postural balance control. From the experiment using falling mass perturbation, joint moments were larger than those from the experiment using air cylinder pulling system with milder perturbation. However, JRF were similar nevertheless the difference in joint moment. From this finding, we could conjecture that the human body employs different strategies to protect joints by decreasing joint reaction forces, like using the joint movement of flexion or extension or compensating joint reaction force with surrounding soft tissues. Therefore, biomechanical analysis of human ankle joint presented in this study is considered useful for understanding balance control and ankle injury mechanism.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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