The important factors in the design of the gun propellant are impetus, flame temperature and pressure. In this paper, we considered a nitrocellulose based propellant composition that replaced sensitive NG(Nitroglycerin) with RDX(Cyclotrimethylenetrinitramine) and DEGDN(Diethylene glycol dinitrate) which high energy and low sensitivity. Particle size and content of RDX are the two main factors that affect the burning stability of RDX-based propellants. Among them, the characteristics of the propellant according to the particle size of RDX were confirmed. The relative combustion rate(R.Q., Relative Quickness) of the propellant changed according to the RDX particle size, and internal ballistics of properties of propellant were also varied. The particle size of RDX can be confirmed as a major factor in the combustion and internal ballistics characteristics of the propellant.
The low birthrate and the need for national defense reform in Korea drive the Navy to develop efficient human resource planning such as a manpower forecasting model. However, to our knowledge, there is no study exploring the manpower forecasting model for naval ships in Korea. The purpose of this paper is to develop a model for forecasting manpower demand in naval ships. Data for analyses were drawn from 19 ships in the Korean Navy. Results indicate that mission type is significantly related to the number of manpower. Specifically, battleships need the more manpower than the battle support ships. The results also showed that the weight of hull structure-engine and the weight of the weapons system significantly increased the number of manpower. However, the weight of the combat system was not significant. In addition, whereas the automation level of hull structure-engine and the automation level of weapon system was found to be negatively related to the number of manpower, the automation level of combat system was positively related to it. The model developed here contributes to an advanced human resource planning of the Korean Navy. Implications, limitations, and directions for future research are discussed.
본 연구에서는 지뢰 무기체계를 중심으로 대기동 능력의 발전 배경과 현황을 분석하고 미래 발전 방안을 제시하였다. 2차 대전 후 민간인 피해를 야기한 재래식 지뢰는 CCW 및 오타와 협약 등 국제사회의 규제 대상이 되었다. 기존 지뢰의 비인도성을 감안하여 배치된 살포식지뢰는 자폭 기능이 내장되어 있다. 초기형 지능화 대전차 탄약인 호넷의 도태 원인은 복합 센서로 인한 제작비용 상승 대비 저조한 효과로 분석된다. 2016년 모든 대인지뢰를 금지하는 오바마 정부의 정책이 발표되면서 대기동전력의 계획 지뢰지대 및 종심지역 설치 능력에 공백이 생기게 된다. 이를 대비하여 단기적으로는 기존의 살포식지뢰를 활용할 수 있는 SAVO 전력이 개발되고 관련 수명연장계획(SLEP) 사업이 추진되었다. 장기적으로는 미래 정규전을 위한 다영역작전의 핵심전력으로 지뢰를 선정하고 지형조성장애물(TSO)을 개발하고 있다. TSO 전력은 강화된 센서 및 살상능력을 보유하며, 위성통신 네트워크를 구성함으로 지휘소에서 모든 영역의 지뢰를 개별적으로 제어할 수 있다. TSO 개발에 성공한다면 미군은 2050년까지 전 영역에서 온전하며 강화된 대기동 능력을 발휘할 것으로 분석된다. 우리나라는 특수한 휴전 상황으로 인해 관련 정책의 엄격한 적용은 유예되고 있으나, 단독적인 종심지역 지뢰 살포 능력을 서둘러 갖추어야 하며, 오타와 협약에 적합한 지뢰를 개발할 수 있도록 관련 기술의 선제적인 확보가 필요하다.
In acquiring and transferring a superior knowledge assesing the intermediate result value of a competitive R&D project is very important for a firm engaging in R&D. Most existing literatures on R&D evaluation are concerned with project selection and resource allocation. In this paper the stage of an R&D project is classified into research, exploratory development, and development. And a model is suggested which evaluates the intermediate result value before completion of development stage under duopoly and oligopolistic competition. Assessed value of the intermediate result transferred to the next tier company can be used as a minimum acceptable price to the inventor when more advanced knowledge acquired through R&D is transferred to the next tier one. The model suggested is composed of structural variables including research cost, success rates, potential profits, discount rate degree of competition. By using exponential distribution for invertion process time in each stage, we derive a formula that can assess the value of the intermediate result, and we demonstrate how the model can be applied to a competitive R&D situation through an example.
효율적인 무기체계 연구개발을 위한 체계공학 과정에서는 개발단계 진행을 위한 의사결정 판단 자료로서 시험평가결과를 활용하고 있다. 무기체계는 운용 상 자연환경에 노출되는 빈도가 높기 때문에 개발 및 운용시험 평가 시 환경시험이 필수적으로 요구되어진다. 현재 우리 군에서는 MIL-STD-810과 MIL-HDBK-310 그리고 AECTP 200의 기후환경 기준을 기반으로 한국적 무기체계 운용온도를 도출하여 개발 및 운용시험 평가 시 활용하고 있다. 본 연구에서는 2014년 도출된 한국적 무기체계 운용온도 기준을 기반으로 하여 최근 대두되고 있는 지구온난화에 대한 영향성 등을 반영하여 저장물자 환경시험을 위한 한국적 온도기준 적합성 연구를 수행하였다. 분석대상은 1960년에서부터 2020년 3월까지 국내 101개 관측소에서 60년 간 매 정시마다 측정된 온도정보를 이용하였으며, 혹서기 8월과 혹한기 1월에 대한 백분율 발생빈도(0.5%, 1%, 5%, 10%)와 표준편차 발생빈도(3𝜎, 2𝜎, 1𝜎)를 도식화 및 수치화 하였다. 분석결과, 대한민국의 혹서기의 최대 극값은 41℃였으며, 0.5%의 발생빈도는 37.0℃로 식별되었다. 혹한기의 경우에는 최대 극값 -32.6℃, 0.5% 발생빈도 -21.1℃로 식별되었다. 기존의 육상 일반 무기체계 추천 온도 범위(-30 ~ 40℃)를 고려하였을 때, 대한민국 지역의 운용확률은 99.999%로 확인되었으며, 이는 최근의 이상이변에 따른 이상 기후 현상에도 불구하고 한국적 무기체계 운용온도 기준은 저장물자 환경시험에 적합함을 확인 할 수 있었다.
군수품 품질보증을 위한 정부품보활동계획 수립의 기반이 되는 위험식별(Risk Identification)은 품질보증활동의 근간이 되는 업무로서, 위험을 구체적으로 파악하여 반영하는 활동이다. 그러나, 현재의 위험도평가 방법은 규격서 등에 명시된 제품에 대한 기능요구조건을 위주로 작성함에 따라 제조프로세스 측면에서의 위험식별 및 반영이 부족할 우려가 있으며, 또한 품보원의 개인적인 판단 즉 과거 경험, 노하우 등 정성적인 판단으로 결정할 우려가 있기 때문에 위험식별의 객관성과 전문성의 보완을 위해 정량적인 자료에 의한 판단 기준이 필요하게 되었다. 이러한 문제점에 대한 해결방안으로 FMEA 결과를 위험식별의 결과로 활용하는 방안을 강구하였다. FMEA는 현 제조공정을 기준으로 잠재적 고장형태를 분석하고 고장에 대한 영향 분석을 수행하므로 FMEA의 분석결과를 반영하여 위험식별을 하게 되면, 더욱 공정하고 객관적으로 정부품보활동 계획이 도출될 것으로 예상되었다. 본 논문에서는 양산단계 위험식별 업무를 강화시킬 수 있는 방안으로 세열수류탄에 대한 FMEA 수행내용과 이를 토대로 군수품 품보활동계획수립에 대한 적용방안을 모색하는데 그 작성 목적이 있다.
Direct treatment of municipal wastewater by forward osmosis (FO) process was evaluated in terms of water flux decline, reverse salt diffusion, pollutants rejection and concentration efficiency by using synthetic seawater as the draw solution. It was found that when operating in PRO mode (active layer facing the draw solution), although the FO membrane exhibited higher osmotic water flux, more severe flux decline and reverse salt diffusion was also observed due to the more severe fouling of pollutants in the membrane support layer and accompanied fouling enhanced concentration polarization. In addition, although the water flux decline was shown to be lower for the FO mode (active layer facing the feed solution), irreversible membrane fouling was identified in both PRO and FO modes as the water flux cannot be restored to the initial value by physical flushing, highlighting the necessity of chemical cleaning in long-term operation. During the 7 cycles of filtration conducted in the experiments, the FO membrane exhibited considerably high rejection for TOC, COD, TP and $NH_4{^+}-N$ present in the wastewater. By optimizing the volume ratio of seawater draw solution/wastewater feed solution, a concentration factor of 3.1 and 3.7 was obtained for the FO and PRO modes, respectively. The results demonstrated the validity of the FO process for direct treatment of municipal wastewater by using seawater as the draw solution, while facilitating the subsequent utilization of concentrated wastewater for bioenergy production, which may have special implications for the coastline areas.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
The Center for Advanced Meta-Materials (CAMM) was launched in 2014 as a center for Global Frontier Projects supported by the Ministry of Science, ICT and Future Planning. The center is geared towards developing core technologies in controlling wave energies by incorporating creative artificial structures of sub-wavelength sizes. Furthermore, the center not only investigates novel meta-materials and devices but also builds new design, fabrication and application platforms in order to realize these technologies. The center will create new markets in various industries such as national defense, housing and medical care. In order to accomplish its goals, CAMM is composed of three major divisions: the fabrication/characterization technologies and application division, the advanced metamaterials for electromagnetic wave division and the advanced metamaterials for mechanical wave division. The center will concentrate its efforts in bringing innovations to conventional technologies in sectors such as machinery, ICT, energy and biomedical technology by adopting the use of advanced metamaterial systems. In this talk, we will introduce principles of advanced wave control and describe some advanced metamaterials which can provide new solutions for various social problems in future.
Prediction of corporate bankruptcies has long been an important topic and has been studied extensively in the finance and management literature because it is an essential basis for the risk management of financial institutions. Recently, support vector machines (SVMs) are becoming popular as a tool for bankruptcy prediction because they use a risk function consisting of the empirical error and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In addition, they don't require huge training samples and have little possibility of overfitting. However. in order to Use SVM, a user should determine several factors such as the parameters ofa kernel function, appropriate feature subset, and proper instance subset by heuristics, which hinders accurate prediction results when using SVM In this study, we propose a novel hybrid SVM classifier with simultaneous optimization of feature subsets, instance subsets, and kernel parameters. This study introduces genetic algorithms (GAs) to optimize the feature selection, instance selection, and kernel parameters simultaneously. Our study applies the proposed model to the real-world case for bankruptcy prediction. Experimental results show that the prediction accuracy of conventional SVM may be improved significantly by using our model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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