• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-88
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• 2017

최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권2호
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• pp.201-208
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• 2010

최근 내시경의 기술발전과 더불어 수술의 편의성, 회복시간의 단축, 환자의 고통감소 등의 효과를 위하여 스텐트가 개발되고 있다. 이를 위해 스텐트 구조와 기계적인 반응에 대한 최적의 인자를 찾고 유한요소해석법을 통해 최적 조건임을 검증하였다. 현재 상용화된 제품들 중 선호도가 높은 Zilver (Cook, Bloomington, Indiana, USA)와 S.M.A.R.T (Cordis, Bridgewater Towsnhip, New Jersey, USA) 모델을 분석하였고, 스텐트의 기계적 요소에 영향을 미치는 중요인자를 도출하기 위해 다구치 요인분석으로 배열한 다음, 유한요소해석법으로 유연성과 팽창성을 찾아보았다. 또한 반응표면분석의 중심합성법을 이용하여 최적조건에 알맞는 중요인자를 도출하였고, 이를 고려하여 최적설계를 하였다. 본 연구의 결과, 다구치 요인분석을 통한 유연성 평가와는 다르게 팽창력 평가에서는 최적조건을 만족시키는 인자를 찾을 수 없었다. 반응표면분석법의 중심합성법으로 수행한 결과, 스텐트의 유연성에 대한 중요인자는 스텐트의 두께(T), 단위넓이(W)이고, 팽창력에 대한 중요인자는 스텐트의 두께(T)로 도출되었다. 반응면을 통한 중요인자에서 유연성에 대한 것은 두께(T), 단위넓이(W)로 도출되나, 팽창력의 경우에는 다른 중요인자가 있는 것으로 나타났다. 반응표면분석의 중심합성법을 이용하여 최적조건에 부합한 중요인자는 T=0.17, W=0.09의 결과를 보였으며 유연성과 팽창력이 뛰어나 설계요구조건을 충족하였다. 최근에 유한요소 해석법을 이용한 스텐트의 기계적 특성을 평가하기 위한 연구는 상당량 진행되어 왔다. 하지만 체계적인 실험계획법을 적용하여 스텐트의 최적조건을 도출하여 시간 및 비용을 줄이는 설계방법에 대한 연구는 드물다. 본 연구에서는 스텐트를 설계하는데 있어서 세계적으로 검증된 방법인 다구치 요인분석과 반응표면분석법의 중심합성법을 적용하여 최적조건을 도출하고 유한요소해석을 통해 검증함으로써 실제 시제품을 제작하여 발생하는 시간 및 비용을 절감할 수 있었다. 이러한 체계적인 실험계획법과 유한요소해석을 스텐트 설계단계에 적용함으로써 산업체의 스텐트 개발 기간 및 예산 절감 등 경제적 개발에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.

• 미생물학회지
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• 제37권4호
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• pp.284-288
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• 2001

호흡기 바이러스는 인간에게 가장 강한 감염력을 지닌 병원체의 하나이다. 1997년-2000년 부산지역에서 시행된 바이러스성 전염병 유행예측사업 과정 중에 호흡기계 바이러스를 분리하여 확인하였다. 지정 의뢰된 검체에서 분리된 바이러스의 평균 분리율은 8.4%이었으며 확인된 바이러스의 종류에는 인플루엔자 바이러스 A, B형, 파라인플루엔자 바이러스, 아데노바이러스, 유행성이하선염 바이러스, 홍역 바이러스이었다. 분리된 인플루엔자 바이러스의 주요 항원형은 인플루엔자 A/Sydney/05/97(H3N2)-like 및 A/Johanesburg/33/94(H3N2)-like, A/Beijing/262/95(H1N1)-like, 그리고 인플루엔자 B/Beijing/262/95-like와 B/Harbin/07/94-like, B/Guangdong/08/93-like형이었다. 주요 혈청형으로는 아데노 바이러스는 1, 2, 3, 5 혈청형이 관찰되었고, 유행성 이하선염과 홍역 바이러스는 IgN 과 IgG 항체가로 확인하고 유행성 이하선염 바이러스도 분리하였다. 연도별 발생에서는 인플루엔자 바이러스는 항원형은 달랐으나 매년 나타났으며 파라인플루엔자 바이러스는 1999년에 확인되었다. 1999년과 2000년에는 유행성 이하선염 바이러스가, 2000년도엔 홍역바이러스가 집중적으로 검출되었다. 분리월별로는 인플루엔자 바이러스는 11월에서 다음해 3월 사이, 아데노바이러스는 1월에서 6월 사이, 유행성 이하선염은 2월에서 5월 그리고 12월에, 홍역은 4월에서 8월, 11월과 12월에 각각 확인되었고, 파라인플루엔자는 12월에 분리되었다. 분리된 바이러스는 외피가 없는 70 nm의 아데노바이러스를 제외하고 모든 구형을 나타내었으며, 크기는 인플루엔자바이러스 B형이 130 nm, 유행성 이하선염과 파라인플루엔자 바이러스는 외피가 있는 170-180nm 이었다.TEX>$\pm$0.10(100분), 0.46$\pm$0.11(120분), 0.52$\pm$0.15(심폐기 재가동 30분), 0.62$\pm$0.15(60분), 0.76$\pm$0.17(심폐기이탈 30분), 0.81$\pm$0.20(60분), 0.84$\pm$0.23(90분) and 0.94$\pm$0.33(120분)를 보였고 이는 역행성 뇌관류 전에 비해 유의하게 증가된 소견이었다(p<0.05). 뇌신피질, 기저핵, 해마에서 전자현미경 조직 소견을 관찰하였으며 마이토콘드리아의 부종을 관찰할 수 있었다. 결론 : 역행성 뇌관류 120분 후에 S100 베타 단백의 유의한 증가를 관찰할 수 있었으며 뇌조직 손상과의 관련성은 좀 더 연구되어야 할 부분으로 생각된다. 장기 생존 모델을 통한 재평가가 필요하다고 사료되며 심폐바이패스 시행 등의 교란 인자도 고려해야 할 것이다.비해 Progenitor II의 형질전환 효율이 현저히 떨어졌다. L. acidophilus HY7008과 HY7001은 두 기기 모두 형질전환이 이루어졌으나, L. acidophilus WEISBY와 NCFM은 Progeni-tor II에서 전이가 일어나지 않았으며, Gene Pulser에서 전이균주를 얻어 두 electroporator간에 형질전환 효율의 차이를 보였다. 11. L. casei 102S에 pLZ12를 electroporation시 낮은 전압에서 형질전환 효율이 비교적 좋았으며, 배양 시기를 달리하여 전이시켰을 때 대수생장 말기의 세포가 형질전환 효율이 좋았다. 12. L. casei 102S세포를 각각 10% glycerol, EB, 2차 증류수 등에 녹여 electroporation을 실시하였을 때 각각 $3.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권2호
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• pp.127-136
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• 2022

본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 통해 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수(WCM)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCM 데이터는 수입적응성 시험보고서(n = 1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n = 1,294), 한국축산학회지(n = 8), 한국초지조사료학회지(n = 707) 및 학위논문(n = 4)에서 총 3,232점을 수집하였으며 기상 데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCM의 피해량은 WMO 방식을 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났으며 피해량은 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 각각 -305~310, -54~89 및 -610~813 kg/ha 범위로 나타났다. 최대 피해량은 이상풍속에서 813 kg/ha로 나타났다. WMO 방식을 통해 산정한 WCM의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 이상기상에 따른 WCM의 피해량 산정시 데이터가 없어 공백인 지역이 존재하여 이를 보완하기 위해 종관기상대보다 많은 지점의 데이터를 제공하고 있는 방재기상대를 이용하면 보다 세밀한 피해량을 산정할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.327-339
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• 2022

본 연구에서는 지하철 승강장에서 열차화재가 발생하는 경우, 승강장 제연풍량 및 제연모드(급기 또는 배기)에 따른 정량적 위험도 평가를 통해 안전확보에 효과적인 제연풍량 및 모드를 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 중앙계단을 갖는 상대식 승강장을 모델로 하여 화재발생 시나리오를 작성하였으며, 시나리오별 화재해석을 수행하여 연기전파특성과 ASET을 비교·분석하고 대피해석을 수행하여 사망자수를 예측하였다. 또한, 시나리오별로 화재사고 발생률(F)/사망자수(N)선도(F/N선도)를 작성하여 제연풍량 및 제연모드에 따른 위험도를 비교·평가하였다. 소방시설 등의 성능위주 설계 방법 및 기준에서 정하는 유해요소(일산화탄소, 온도, 가시거리)에 대한 ASET 분석에서는 가시거리의 영향이 가장 크게 나타나고 있으며, 화재열차의 승강장 진입지연을 고려하지 않은 경우에 풍량을 4 × 833 m³/min할 때 ASET은 약 800초 정도로 분석되었다. 예상사망자수는 화재차량위치에 따라 큰 차이가 있으며, 계단부에 인접한 차량에서 화재가 발생하는 경우에 선두부 차량대비 3배 까지 증가하는 것으로 나타나고 있다. 또한 제연풍량이 증가하면 사망자수가 감소하며 배기 보다는 급기방식이 감소율이 증가한다. 급기풍량이 4 × 833 m³/min일 때 예상 사망자수는 제연을 수행하지 않는 경우 대비 13%수준으로 감소하는 것으로 나타났다. 위험도 평가결과, 제연을 수행하는 경우에는 현행 사회적 위험도 평가기준을 만족하는 것으로 나타나고 있으며, 예상사망자수는 제연을 수행하지 않는 경우, 10,000년에 29.9명에서 제연을 수행하는 경우에는 풍량이 4 × 833 m³/min일 때 4.36명으로 감소하는 것으로 분석되었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권1호
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• pp.140-152
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• 1998

배 경: 호흡부전의 치료에 있어 환자 체위를 prone position으로 하는 시도는 20년 전부터 보고되어 왔으며 폐산소화 및 심박출량 향상에 효과가 있다는 것이 알려져 있다. Prone position시 폐산소화의 호전은 임상 및 동물 실험에서 단락 감소에 의한 것으로 알려져 있으며 그 중요 기전은 supine position에 비해 prone position때 중력 의존부 폐의 늑막압이 더 작아 폐포 개방압이 줄어들기 때문인 바 저자 등은 prone position이 폐산소화에 미치는 효과는 supine position에서 사용한 PEEP의 폐포 고비 개방압과의 관계에 따라 달라질 것으로 추정하였다. Prone position에서의 심박출량 증가에 대하여는 양압환기시 발생하는 cardiac fossa lifting 현상이 prone position에 의해 완화될 수 있다는 주장이 제기된 바 있어 prone position이 또한 supine position에서 PEEP에 의해 초래된 심박출량 저하를 완화시킬 수 있는지를 잡종견 급성 폐손상 모델을 통해 알아보고자 하였다. 방 법 : 잡종견 7 마리 ($20.0{\pm}3.9$ kg)를 정맥 마취 후 기관내관을 삽관하고 인공호흡기를 Vt 15 ml/kg, f 20/min, I : E=1 : 3, pause 10%, PEEP 0 cm $H_2O$, $F_1O_2$ 1.0으로 설정하였다. 혈압, 분당맥박수, 폐동맥쐐기압, 심박출량 등의 측정과 동맥혈가스분석을 위해 서혜동맥과 폐동맥 천자술을 시행하였다. 대조기에 supine position 및 prone position 30분에 각각 호흡 지표 ($PaO_2/F_1O_2$[P/F], 총호흡기계탄성 [Cst]와 supine position, prone position 5분 및 prone position 30분에 혈류역학적 지표(평균동맥압, 분당 맥박수, 심박출량, 박출용적)을 측정하고 섭씨 38도의 생리식염수 (30~50 ml/kg)를 기관내관을 통하여 주입하여 급성 폐손상을 유도한 뒤 constant flow 법에 의해 inflection point(Pflex)를 측정하였다. 급성 폐손상에서의 supine position과 prone position실험은 Pflex보다 2 cm $H_2O$ 낮은 PEEP(Low PEEP)과 2 cm $H_2O$ 높은 PEEP (Optimal PEEP)에서 순차적으로 시행하고 각각 통일 시간대에 상기 지표들을 측정하였으며 Optimal PEEP 실험 마지막에 다시 supin position으로 체위를 바꾸고 5분 뒤 혈류역학적 지표들을 측정하였다. 결 과: 1. Prone position 시행시 Low PEEP 및 Optimal PEEP에서의 호흡 효과의 차이 Low PEEP하에서 P/F 비는 supine position에서 $195{\pm}112$ mm Hg, prone position 30분에서 $400{\pm}33$ mm Hg였고 (p<0.001) Optimal PEEP하에서 P/F 비는 supine position에서 $466{\pm}63$ mm Hg, prone position 30분에서 $499{\pm}63$ mm Hg였다 (p=0.016). Prone position에 의한 P/F 비 싱승량은 Low PEEP하에서 $205{\pm}90$ mm Hg로 Optimal PEEP($33{\pm}33$ mm Hg) 하에서 보다 유의하게 높았다(각각 p<0.05). 2. Prone position의 혈류역학적 효과 Low PEEP하에서 심박출량은 supine position($3.0{\pm}0.7$ L/min) 과 비교하여 prone position 5분 $3.3{\pm}0.7$ L/min(p=0.0180)로 증가하였고 prone position 30분 $3.7{\pm}0.8$ L/min(p=0.0630)로 차이가 없었다. 분당맥박수는 각각 $141{\pm}22\;min^{-1}$, $141{\pm}22\;min^{-1}$(p=0.8658) 및 $176{\pm}28\;min^{-1}$(p=0.0280)이었고 폐동맥쐐기압은 차이가 없었다. Optimal PEEP하에서 평균동맥압은 각각 $87{\pm}19$ mm Hg, $107{\pm}18$ mm Hg(p=0.0180) 및 $108{\pm}16$ mm Hg(p=0.0180), 심박출량은 각각 $2.4{\pm}0.5$ L/min, $3.3{\pm}0.6$ L/min(p=0.0180) 및 $3.6{\pm}0.7$ L/min(p=0.0180), 그리고 박출용적은 각각 $14{\pm}2$ml, $20{\pm}2$ ml(p=0.0180) 및 $21{\pm}2$ ml(p=0.0180)였다. 분당맥박수는 체위 변경에 따른 차이가 없었고 폐동맥쐐기압은 각각 $10.1{\pm}2.4$ mm Hg, $9.1{\pm}2.7$ mm Hg(p=0.0180) 및 $9.0{\pm}3.1$ mm Hg(p=0.0679) 이었다. Optimal PEEP하 prone position에서 다시 supine position으로 체위를 바꾸고 5분 후 평균동맥압은 $92{\pm}23$ mm Hg, 심박출량은 $2.4{\pm}0.5$ L/min, 그리고 박출용적은 $14{\pm}1$ ml로 모두 감소하였다(모두 p<0.05). 결 론 : 잡종견 급성폐손상 모델에서 prone position은 비교적 낮은 수준 PEEP의 폐산소화 호전 효과를 중대시켰고, 비교적 놓은 수준 PEEP에 의한 심박출량 저하를 완화시켰다. 이러한 결과들은 심박출량을 유지하면서 폐산소화를 호전시키고자 하는 ARDS 환자에서의 기계환기의 목표를 달성하는데 있어 prone position이 supine position보다 유리하다는 것을 시사한다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제43권6호
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• pp.596-601
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• 2010

배경: 심장막유착에 hyaluronic acid와 sodium carboxymethyl cellulose 혼합용액 (HA-CMC solution, $Guardix-sol^{(R)}$)의 유착방지 효과를 평가하기 위해 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 30마리의 흰쥐를 각각 15마리씩 2그룹으로 나누었으며 기계적 마찰을 통해 심장막 중피 손상을 유발시켰다. 대조군은 혈액과 생리식염수를, 실험군은 혈액과 HA-CMC 혼합용액을 심장막공간에 주입하였다. 수술후 2주, 4주, 6주에 5마리씩 심장막유착의 정도를 평가하였다. 유착의 정도를 육안으로 평가하였으며, 유착조직의 두께는 Masson trichrome염색과 영상처리프로그램을 통해 현미경적 분석을 시행하였다. 결과: 육안적검사상 실험군에서 유착점수가 대조군에 비해 유의하게 낮았다($2.9{\pm}0.6$ : $3.9{\pm}0.4$, p < 0.000). 실험군에서 유착조직두께는 대조군에 비해 낮았으나 통계적으로 유의하지는 않았다($91.73{\pm}49.91$ : $117.67{\pm}46.4$, p=0.106). 결론: 실험동물 모델에서 HA-CMC용액 ($Guardix-sol^{(R)}$)의 유착형성을 감소시키는 것을 관찰하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제12권2호
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• pp.159-177
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• 2002

본 연구는 철봉운동에서 기본이 되는 동작인 몸펴 한번 뒤돌아 내리기 동작을 단계적으로 분석한 후, 이를 토대로 하여 현재 시합상황 중 가장 널리 사용되는 응용동작인 몸펴 두 번 뒤돌아 내리기 동작과 몸펴 두 번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 동작의 운동학적 분석을 수행하여 개개분절 간의 상호작용을 해부학적 3차원 각운동과 각속도로 설명하고 이해할 수 있는 운동학적 자료를 제시하는데 있다. 피험자들은 현재 K대학교에 재학중이며 대학 대표선수인 남자 기계체조 선수 7명을 선정하였으며, 연구에 사용된 인체의 모델은 Zatsiorsky와 Seluyanov(1983, 1985)이 사용한 16개의 분절로 이루어진 인체의 모델을 사용하였다. 신체무게중심이 이동방향을 설명할 수 있는 투사각도 및 투사속도는 공중동작의 회전수가 증가할수록 신체무게중심이 투사되는 각도가 증가되며, 이렇게 증가된 신체무게중심의 투사각도는 신체무게중심의 최고점을 증가시키는 경향을 보였다. 3차원 투사속도를 살펴본 결과 Z방향(수직방향)은 공중돌기 회전수가 증가할수록 증가하는 경향이 나타났으나, 운동진행 방향인 Y방향 속도와 좌우측 기울기를 설명할 수 있는 X방향 속도에서는 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 철봉 내리기 공중동작에서의 신체분절 및 각도 변화도 중요하지만 각운동량을 만들어내기 위한 동작준비구간의 각도 변화가 더욱더 중요하다고 할 수 있다. 즉, 상체가 철봉 아래 봉과 수직될 때부터 릴리즈 순간까지의 각도 변화에 주목해야 하는 데, 회전수가 증가할수록, 어깨관절 각도와 엉덩관절 각도 변화가 두드러지게 나타나 준비구간의 추기기 동작(Whip swing)의 주된 관절로 작용을 한다. 관성좌표계에 대한 상체의 움직임을 나타내는 3차원 방향의 각도 즉, 뒤돌기(somersault)각도, 틀기(twist)각도 그리고 기울기(tilt)각도로 설명이 되는데, 본 연구의 결과 릴리즈시 뒤돌기 각은 세가지 내리기 동작 유형에 따라 평균 57,7도, 38.8도 그리고 39.7도로 나타났으며, 기울기 각은 평균 -1.5도, -5.4도 그리고 -8.4도로 유의한 차이를 보이고 있으며, 틀기각도는 평균 13.4도, 10.6도 그리고 23.3도로 몸펴 두번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 경우 가장 큰 수치를 나타냈다.