The purpose of this study is to set up the optimum economical formation of the purse seiner fishing system. For this task, the characteristics of existing purse-seiner fishing system were reviewed, and the possible formations of the fleet in tile purse-seiner fishing system were examined through the reallocation of function for each individual vessel. In addition, economic evaluations of the possible formations of the fleet are carried out. Consequently, it was found that 2-vessel formations have the most economic efficiency. Then, a conceptual system design for the main vessel in the 2-vessel formations was performed. As a result, this paper can be used as a helpful guideline to develop the most profitable and economical fishing system in the fleet type fishery.
The Russo-Japanese War(1904-1905) in the early 20th century greatly influenced the international politics in Northeast Asia and the destiny of both countries. There are many studies on the cause of the outbreak and its effect on the Korean peninsula. The victory and defeat of the battle of Tsushima also the subject of research by renowned scholars and navy officers. Many previous studies have analyzed the process of engagement. However, There was a lack of research that analyzed at the tactical level of naval commanders. Therefore, this study tries to review the battle of Tsushima in terms of tactical level, that is formation, maneuvering, damage control. Naval operations at sea with many variables are not always done as planned. The intuitive judgement and readiness have had a decisive impact on victory and defeat. The analysis of the naval warfare on the basis of formation, maneuvering, and damage control makes the cause of the win more clearly. The conclusion of the this study can be summarized in five ways. First, victory would be achieved through the suppression of the beginning. The destiny of the Tsushima battle was determined by an 1 hour after first firing. The Japanese fleet caught fire by paralyzing the command and control capabilities of the Russian fleet. Second, the Japanese fleet's power was superior to the Russian fleet. In general, Japan and Russia had similar powers, and Admiral Togo's "T crossing tactics" decisively contributed the victory. However, when compared to the weapon system level, formation and maneuvering, Japan was much more dominant. Third, people realized that one side to be annihilated in the battle between similar powers after the Tsushima battle. The common perception before the Battle of Tsushima was that the battle ship would not sunken, and that the result of wiping out was difficult. However, there is s time for one sided victory and defeat depending on the early suppression nad the destruction of the command and control ability. Fourth, it is the importance of damage control ability. The main cause of the Russian fleet's loss of command and control ability was thick smoke from fire, and maneuverability was greatly deteriorated due to coal overload. In this way, importance is still valid after more than 100 tears. Fifth, the area of uncertainty. In the navy battles, one or two shots of clear firing in the beginning and small misconception and minor mistakes decide win or loss. Ultimately, this area of fortune can be linked to mindset of the commander. I hope this research will be help to naval researchers and naval commanders at the sea.
수도권 광역철도는 운영 범위의 공간적 확대 및 신설 건설, 급행전철 도입 등 다양한 환경 변화에 직면하고 있으며 이는 이용수요 변화의 원인이 된다. 또한 시간대별 이용수요는 열차운행 특성(운행횟수, 편성량수 등) 뿐만 아니라 광역철도 이용자 서비스 평가 지표 중의 하나인 차내 혼잡도에도 영향을 미친다. 이에 본 연구는 철도의 효율적 운영을 위한 측면에서 열차 편성량수의 최소화와 운영비용, 이용자 서비스간의 관계를 파악하여 최적의 열차편성 조정 대안을 도출하고자 하였다. 시스템 다이나믹스(System Dynamics) 시뮬레이션 프로그램인 Powersim을 활용하여 편성량수 최적화 시뮬레이션을 구현하였으며 그 결과 경부선은 현 운행시에도 한계혼잡도(150%)를 초과하는 역이 일부 존재하여 현행 유지함이 최적이라고 분석된 반면 경인선, 과천선 등의 경우 편성량수를 2~4량 감소시켜도 한계혼잡도를 초과하지 않아 적용 가능할 것으로 분석되었다. 또한 장항선 구간(천안~신창)은 경부선과 동일하게 현재 1편성 10량으로 운행되고 있으나 4량 운행시에도 혼잡도가 크게 증가 하지 않으므로 천안~신창구간의 단거리 셔틀운영방안에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 주어진 상황에 따라 다수의 쿼드콥터들이 편대를 유동적으로 구성할 수 있는 비행 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 미리 정해진 구조의 편대로만 비행을 하고 센서를 통해 비행체 간의 거리를 알아야만 편대 유지를 할 수 있었다. 또한, 센서에서 발생하는 오차로 인해 비행체 간 거리가 일정하지 않다는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 상대 좌표 값을 기반으로 한 가상 지도를 통해 실내 외, 장애물 등에 영향 받지 않고 쿼드콥터의 현재 위치를 이용하여 주어진 상황에 맞는 편대 비행을 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 선도기 추종 기법(Leader-Follower Technique)으로 메인 쿼드콥터가 주어진 상황을 판단하여 무선 통신을 이용해 서브 쿼드콥터들에게 명령을 내려 편대의 구조를 정하는 방법이다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존방식에 비해 어떠한 상황을 감지함에 있어서 편대 비행이 효율적인 것을 확인하였다.
한국응용약물학회 1998년도 Proceedings of UNESCO-internetwork Cooperative Regional Seminar and Workshop on Bioassay Guided Isolation of Bioactive Substances from Natural Products and Microbial Products
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pp.171-171
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1998
The metabolic behavior of Debaryomyces hansenii was investigated in terms of substrate utilization and by product formation under different cultural conditions. Debaryomyces hansenii exhibited best growth and most tolerant of increased NaCl, sucrose and potassium sorbate at their optimum pH (5.0). A combination of two or more environmental stresses had stronger inhibitory effects on their growth kinetics, utilization of carbohydrate substrates and the production of organic acids, volatile compounds and other metabolites. Significant amounts of glycerol (0.35-4.4 g/L) and arabitol (0.08-9.8 g/L) were produced by D. hansenii. The main organic acids produced were citric (0.6-1.4 g/L), acetic (0.3-2.8 g/L), fumaric (0.2-1.0 g/L) and malic acids (1.1-1.7 g/L). A range of other compounds such as ethyl acetate, n-propanol, isoamyl alcohol, 2-phenylethanol and acetoin were also produced. The concentration of these compounds varied with the cultural conditions. Such compounds would have specific impacts on food quality in which D. hansenii is found.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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