경호전공 대학생들의 체력요인은 교육 프로그램 개발의 필요한 요소라 할 수 있다. 따라서 이 연구는 경호업무수행에 있어서 경호학과 전공학생의 체력요인과 전공무도별 체력요인의 실태를 분석하고, 체력요인에 따라 어떠한 차이가 있는지를 규명하여 전공학생들의 교육 프로그램 개발에 필요한 기초 자료로 제공하는데 그 목적을 두었으며, 이러한 목적을 달성하기 위하여 충청남도에 소재한 J대학교 재학생 남자 80명을 대상으로 10개 항목의 체력검사를 실시하여 체력요인의 구조를 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 경호학 전공학생에 영향을 미치는 체력요인은 순발력, 평형성, 근력요인으로 나타났다. 둘째, 경호학 전공학생 중 태권도 전공에게 영향을 미치는 체력요인은 평형성, 순발력, 근력, 심폐지구력요인으로 나타났다. 셋째, 경호학 전공학생 중 유도 전공에게 영향을 미치는 체력요인은 순발력, 유연성, 근력요인으로 나타났다. 넷째, 경호학 전공학생 중 합기도 전공에게 영향을 미치는 체력요인은 근지구력, 근력, 심폐지구력, 유연성요인으로 나타났다. 다섯째, 경호학 전공학생 중 검도 전공에게 영향을 미치는 체력요인은 심폐지구력, 순발력요인으로 나타났다.
본 연구는 빙상 선수를 대상으로 외발점프 훈련 시 하지관절 운동역학 변인의 차이를 분석함으로써 무릎테이핑의 효과를 알아보고자 하였다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 점프높이는 테이핑 후 높은 것으로 나타났지만 테이핑에 따른 차이는 없는 것으로 나타났다. 상승 시 좌 우, 전 후 최대충격력은 테이핑 후 감소되는 것으로 나타났고, 수직 최대충격력은 테이핑 후 증가된 것으로 나타났다. 착지에서 테이핑 후의 좌우 최대충격력은 감소되었으나 전 후, 수직 최대 충격력은 증가된 것으로 나타났다. 상승과 하강 시 테이핑 후 충격량의 감소가 크게 나타났다. 상승 시 테이핑 후 무릎관절의 신전, 외번모멘트에서 감소가 나타났다. 착지에서 테이핑 후 무릎관절의 굴곡모멘트는 감소했지만 내번모멘트는 테이핑 후 증가된 것으로 나타났다. 무릎테이핑이 선수들의 부상예방과 운동수행능력에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단되며 스포츠의학과의 융복합연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 ASTM-E24.01.06에서 제안하고 있는 실험방법을 응용하여 균열 정지 파괴인성값을 측정하였다.즉 쐐기와 분리형 부싱(wedge and split bushing)으 로 압축하중을 가함으로 균열선 웨지하중 시편[crack line wedge loaded specimen(CL- WL시편)]에 인장력을 발생시켜서 균열정지 응력확대계수( $K_{1a}$)를 결정하였다. 그리고 균열개시 응력확대계수가 균열정지 응력확대계수에 미치는 영향들을 여러가지 재료들에 대하여 체계적으로 검토하였다.다.
본 논문에서는 OpenRISC 프로세서의 코드 크기를 저감하는 새로운 압축 명령어 집합 구조를 제시한다. 새로운 명령어와 형식은 기존 명령어들의 사용 빈도와 용법에 대한 프로파일 정보에 의해 결정된다. 제시된 기법에서는 기존의 32비트 명령어들과 연속적인 명령어들을 각각 대체하는 새로운 16비트 명령어와 32비트 명령어를 도입한다. 제시된 명령어는 세 유형으로 분류할 수 있다. 첫 번째는 사용 빈도가 높은 기존의 덧셈, 로드, 저장, 분기 명령어 등의 32비트 명령어들을 대체하는 새로운 16비트 명령어들이다. 두 번째 유형은 사용 빈도가 높은 두 개의 연속적인 로드 명령어, 두 개의 연속적인 저장 명령어, 32비트 데이터 이동 명령어를 압축하는 새로운 32비트 명령어들이다. 마지막으로 함수 프롤로그와 에필로그 명령어들을 각각 하나로 압축하는 두 개의 새로운 32비트 명령어가 제시된다. 추가된 명령어들을 디코딩하기 위해서 OpenRISC 하드웨어 디코더 부분이 확장된다. OpenRISC 1200프로세서에서 실험을 수행한 결과, 성능 저하 없이 30.4%의 코드 크기를 절감한다.
본 논문은 형상기억합금 와이어에 의해 구동되는 점핑로봇에 대한 연구로서 기구의 설계와 컴퓨터 시뮬레이션을 포함하고 있다. 인간과 같은 척추동물 하지 근골격계의 구조와 기능을 모방한 구조의 점핑 기구를 설계하였다. 점핑 기구의 각 다리는 대퇴부, 정강이, 발의 세 부분으로 구성되고, 점핑에 필수적인 단일관절근육인 대둔근, 양관절근육인 대퇴직근과 비복근을 포함하는 구조이다. 각 근육을 형상기억합금 와이어로 대체한 컴퓨터 모델로 시뮬레이션한 결과, 로봇의 최대 점핑 높이가 로봇 신장의 약 4 배임을 확인하였다. 또한 구조가 보다 단순화된 로봇 모델과 점핑 성능을 비교하였고, 그 결과 근골격계를 모방한 모델이 점핑 높이 면에서 3.3 배 우수한 것으로 나타났다. 이러한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 형상기억합금이 소형 점핑로봇의 작동기로 사용하기에 적합함을 확인하였다.
신선대부두에 국내 최초로 ATC가 도입됨으로써 생산성이 50% 향상되었으나 세부 자동화기술 개발 미진으로 더 이상의 생산성 향상이 기대되기 어려운 실정이다. 따라서 세계 최고 수준의 완전 무인화 기술의 필요성에 의해 정부는 2009년 10월에 '고효율 ATC 기술 개발'에 착수했다. 그러나 세계 최고 수준의 생산성을 나타내는 ATC를 개발하기 위해서는 이미 개발된 선진 기술들과의 중복을 피하고 차별화된 독자적인 기술 개발이 무엇보다도 중요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 기술 개발의 성공을 위해 사전에 반드시 필요한 국내외의 기존 기술에 대한 면밀한 분석과 세계 최고 수준에 대한 명확한 목표 설정, 그리고 기술개발의 성공을 위한 합리적인 개발 로드맵을 제시하였다. 이를 통한 ATC 무인자동화기술 개발로 국내 항만이 주변국 항만과의 경쟁에서 우위를 점하고 동북아 물류허브항만으로의 도약과 함께 우리나라의 차세대 성장 동력으로서의 역할을 할 수 있을 것이다. 또한 기술 개발의 결과가 국내 자동화터미널의 관련 기술의 성능 평가의 표준이 되고 선진 자동화터미널로서의 입지를 다지게 될 것이다.
미끄럼방지 제동장치는 차량의 급제동 시 바퀴의 장김을 방지하여, 바퀴의 슬립을 최적으로 유지 시킴으로써 제동거리를 단축시키고, 운전자가 차량 조향성을 유지할 수 있게 만드는 차량 안정장치이다. 이 장치는 비행기의 착륙거리를 줄이기 위해 개발된 이래로, 철도 및 차량 등에도 널리 적용되고 있으며, 국내에서도 이미 승용차를 위주로 양산되고 있는 추세이다. 이러한 미끄럼방지 제동 장치는 공압 브레이크 장치를 사용하는 대형차량 분야에서는 아직 국내에서 적용된 사례가 없었으나, 지난 3 년간의 연구개발의 성과로 대형 버스에 적용 가능한 미끄럼방지 제동장치의 전자제어기가 개발 완료되었으며, 국제 규격을 바탕으로 국내 현실에 적합한 미끄럼방지 제동장치 장착 대형차량의 시험 규격을 정하여 이 규격에 의거 제동시험을 실시하고 개발 제어기의 성능을 평가하였다. 각 제동 시험은 $\mu$-Jump 제동시험 및 Split-$\mu$ 제동시험 등의 직진 주행 중 급제동시험, 급제동 중 차선변경 시험, 장애물 회피 제동시험 등을 포괄하며 국제적인 규격을 기준으로 정한 독자 규격을 만족하였다. 본 논문에서는 공압 브레이크를 장착한 대형차량의 미끄럼방지 제동장치의 제동성능평가 시험방법을 소개하고, 이 방법에 의해 성능평가 시스템 및 측정 시스템을 구성하여, 개발 전자제어기의 우수성을 확인하였으며, 그 측정결과의 일부를 제시하였다.
Drought events usually evolve slowly in time and their impacts generally span a long period of time. This indicates that the sequence of drought is not completely random. The Hidden Markov Model (HMM) is a probabilistic model used to represent dependences between invisible hidden states which finally result in observations. Drought characteristics are dependent on the underlying generating mechanism, which can be well modelled by the HMM. This study employed a HMM with Gaussian emissions to fit the Standardized Precipitation Index (SPI) series and make multi-step prediction to check the drought characteristics in the future. To estimate the parameters of the HMM, we employed a Bayesian model computed via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Since the true number of hidden states is unknown, we fit the model with varying number of hidden states and used reversible jump to allow for transdimensional moves between models with different numbers of states. We applied the HMM to several stations SPI data in South Korea. The monthly SPI data from January 1973 to December 2012 was divided into two parts, the first 30-year SPI data (January 1973 to December 2002) was used for model calibration and the last 10-year SPI data (January 2003 to December 2012) for model validation. All the SPI data was preprocessed through the wavelet denoising and applied as the visible output in the HMM. Different lead time (T= 1, 3, 6, 12 months) forecasting performances were compared with conventional forecasting techniques (e.g., ANN and ARMA). Based on statistical evaluation performance, the HMM exhibited significant preferable results compared to conventional models with much larger forecasting skill score (about 0.3-0.6) and lower Root Mean Square Error (RMSE) values (about 0.5-0.9).
Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.
위어나 낙차공 같은 수공구조물 직하류부에서는 다양한 형태의 흐름조건이 발생한다. 낙차공 하류에서 발생하는 독특한 흐름형태 중 하나는 정상파형도수를 갖는 파형흐름이다. 이 연구에서는강 등(2010)이 수리실험을 수행한 바 있는 계단형 위어 하류부에서의 형성되는 파형흐름을 3차원 수치해석을 수행한다. 위어 구조물 위를 통과하는 난류흐름을 해석하기 위해서 Spalart-Allamaras 1방정식 모형을 이용한 URANS 수치모의와 DES (detached eddy simulation)을 실시하였다. 위어 주변에서의 자유수면 변동, 파상도수, 자유수면에서의 와류 그리고 바닥부근에서의 재순환 영역의 형상과 크기, 선정된 종방향 위치들에서의 흐름방향유속분포 등의 항으로 수치해석결과를 실험값과 비교하여 수치모의의 적절성과 난류모델들의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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