• Aerospace Industry
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• s.105
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• pp.50-51
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• 2009

보스니아 내전 지역을 정찰비행 중이던 미 해군 F/A-18F 슈퍼 호넷을 향해 갑자기 지대공 미사일 공격이 가해진다. 조종사는 미사일의 추적을 뿌리치기 위해 모든 방어 장비를 총 동원해 회피 기동을 펼치지만 결국 적진 한 복판에서 격추되고 만다. 지난 2002년 1월 개봉한 영화 에너미 라인스(Behind Enemy Lines) 초반에 등장하는 장면이다. 영화에서 묘사된 것과 같이 미사일은 피아를 불문하고 가장 강력한 공격무기이자 가장 대응하기 까다로운 무기다.

• Defense and Technology
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• no.5 s.147
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• pp.64-73
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• 1991

제2차 세계 대전 이후 일련의 항공 및 지상 위협들이 출현하고 급속히 변천함에 따라, 전자전 분야의 발전을 알기 위해서는 Litton Applied Technology사를 알아야 한다. 위협 및 레이다 경보수신기 분야의 주역으로서 Litton사는 소련제 지대공 유도탄 체계와 MiG전투항공기의 레이다 방사 신호를 탐지하는 최초의 항공탑재 탐지기와 같은 새로운 분야를 개척하였다

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.14 no.4
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we have designed the Anti-Aircraft Artillery(AAA) model for the surface-to-air virtual engagement. The AAA model for the virtual combat simulation needs to detect the present target and estimate the target flight trajectory to find the aiming point. To find collision point of projectile fired from the artillery with the moving air target, we have presented the estimating technique for artillery aiming point. And we have analyzed the target probability of kill using Calton Hit function. Anti-air threat envelops are presented when the target velocity, position and the arrangement of four AAA are varying. Then we have compared the analyzed result using developed model with AEM model of MSA program.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 1995.06a
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• pp.130-156
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• 1995

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 1999.11a
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• pp.91-118
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• 1999

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2000.11a
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• pp.35-35
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• 2000

추력 편향제어(Thrust Vector Control)는 위성 발사체나 대륙간 탄도 미사일과 같이 공기가 희박한 고 고도에서의 비행자세 제어와 궤도수정, 지대공이나 함대공 유도탄처럼 발사 직후 저속에서 임의의 방향으로 급선회해야 할 경우에 노즐의 배출가스 방향을 직접 조절하여 모멘트를 발생시키는 제어방식을 말한다. 이 방식 중 널리 사용되고 있는 제트 베인 추력 편향제어방식은 베인이 직접 고온, 고속의 가스 흐름내에서 작용하기 때문에 재료는 내열성과 제트 베인 주위에 형성되는 유동 특성, 그리고 베인간의 유동 간섭이 중요한 인자이다. 그러므로, 제트 베인의 실용화는 수치해석에 의존하던 개발 초기나 중기의 설계 단계에서 벗어나 실제 크기나 축소모델의 유동 모사 시험에 의해 성능이 검증되어야 한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2007.10a
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• pp.37-46
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• 2007

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1996.11a
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• pp.157-164
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• 1996

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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• 2005.11a
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• pp.279-284
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• 2005

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.605-611
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• 2023

Accidents at construction sites have a very high rate of fatalities due to the nature of being prone to severe injury patients. In order to reduce the mortality rate of severely injury patients, quick response is required, and some systems that detect accidents using AI technology and cameras have been devised to respond quickly to accidents. However, since existing accident detection systems use only a single camera, there are blind spots, Thus, they cannot detect all accidents at a construction site. Therefore, in this paper, we present the system that minimizes the detection blind spot by using multiple cameras. Our implemented system extracts feature points from the images of multiple cameras with the YOLO-pose library, and inputs the extracted feature points to a Long Short Term Memory-based recurrent neural network in order to detect accidents. In our experimental result, we confirme that the proposed system shows high accuracy while minimizing detection blind spots by using multiple cameras.