The purpose of this study is to investigate costumes worn by high government officials which are illustrated in Tamna Sullyeokdo at the era of King Sukjong of the Joseon Dynasty. The findings of the study are as fellows: 1. Tamna Sullyeokdo showed that Moksa wore an simplified version of Jobok at a congratulatory ceremony. They wore Sibok at such events as examinations, Yeonhyang or Jinsang. Particularly at Yeonhyang, Samo was decorated with some red flowers. The officials wore Yungbok when they were participated in military training, hunting or arrow shooting competitions. They wore Pyeonbok when they go on a trip 2. Pangwan wore Sibok when they took an examination. They wore Yungbok during military training while they wore Pyeonbok during Tamseung. 3. Hyeongam wore Sangbok at a congratulatory ceremony. When they take part in military training, examinations, Yeonhyang or Jinsang, those officials wore Sibok. They also wore Yungbok during military training, Yeonhyang or Jinsang. They wore Jurip decorated with some red flowers during Yeonhyang. And they wore Pyeonbok when they were inspecting military training of Seongjeonggun. 4. Gungwan wore Yungbok at every events. They wore Jurip decorated with Hosu and Jeonrip on their head, and wore Cheolrik during military drills, arrow shooting competitions, examinations, Jinsang, or Tamseung. They wore Jeonip decored with red flowers during Yeonhyang. During regular military trainings, those officials wore Jeonrip decorated with Sangmo on their head and wore Cheolrik and Jeonbok. During Tamseung, they wore Jeonrip decorated with Sangmo on their head and wore Jeonbok with Jungchimak or a set of Jeogori and Baji.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1511-1520
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2017
본 연구는 과학과 전투훈련 자료를 분석하여 작전 및 군사훈련 방법을 향상하고 필요한 군사교리를 검증하기 위한 것이다. 우리는 과학화 전투훈련 중 대대급 공격작전에 대해 개별 전투원이 공격작전간 개인 화기를 이용하여 적을 중상 이상의 전투불능 상태로 만든 인원수를 반응변수로 둔다. 본 연구의 반응변수는 영이 지나치게 많이 관측되어 전통적인 일반화 선형모형에서 분석이 제한된다. 우리는 과대산포 및 영이 과도하게 관측된 점을 고려하여 영과잉 회귀모형과 허들 회귀모형을 자료에 적합하여 분석한다. 우리의 분석 결과는 대한민국 육군의 보병대대와 같은 소부대의 다양한 작전 및 전술적 요인에 대한 분석과 전술제대의 군사교리 검증함에 있어 적절한 참고자료로 활용될 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.149-159
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2023
The Republic of Korea (ROK) Army is developing the Army Synthetic Battlefield Training System and plans divisional-level Live, Virtual, and Constructive (LVC) integrated training. This study proposes a plan to apply VR/AR/MR (Virtual Reality/Augmented Reality/Mixed Reality) technology to LVC integrated training systems to enhance the efficiency and effectiveness of future LVC integrated training. The study investigated immersive military training systems in the ROK and advanced countries. As a result, we confirm that immersive technology can significantly improve the efficiency and effectiveness of military training. Accordingly, we review the key technologies required for building a defense training system with immersive features and propose training subjects that can be enhanced in effectiveness and efficiency when built with an immersive approach. We also propose a plan to apply immersive technology to the Live, Virtual, and Constructive systems for the development of future LVC integrated training system.
본 연구는 한국군에서 실시하는 직무교육에 대한 장병의 인식을 검토하고, 이러한 직무교육이 군사기와 조직성과에 어떠한 영향을 미치는 가를 파악하고자 진행하였다. 연구를 위해 220명의 장병들을 대상으로 설문조사를 진행하였고, SPSS 통계패키지 프로그램으로 분석을 하였다. 이를 분석한 결과 다음과 같이 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 직무교육 실태를 분석한 결과에서 교육 시간은 2-4시간이 49.5%, 교육은 내용은 직무능력개발 교육이 77.7%, 직무교육 담당강사는 교육부서 56.8%로 조사되었다. 둘째, 가설 1. 직무교육이 군사기에 미치는 영향을 분석한 결과에서 참가자의 자율성이 높을수록 행동적 차원의 인식 수준이 높아졌고, 참가자의 자율성, 지속적 학습문화, 교육 수준이 높을수록 인지적 차원에 대한 만족도가 높아졌다. 아울러 학습문화와 교육 수준이 높을수록 정서적 차원이 높아졌다. 셋째, 가설 2. 직무교육이 조직성과에 미치는 영향을 분석한 결과, 학습 동기와 학습문화가 높을수록 직무만족의 정도가 높아졌고, 강사 자질 수준이 높을수록 조직몰입이 높아졌다. 넷째, 가설 3. 군사기가 조직성과에 미치는 영향을 분석한 결과에서 행동적 차원, 인지적 차원, 정서적 차원이 높을수록 직무만족과 조직몰입이 높아진 것으로 나타났다. 따라서 군사기는 조직성과를 향상시키고 개인의 발달을 유도하는 중요 요인임을 다시 한번 검증할 수 있었다.
A vast amount of labeled data is required for deep neural network training. A typical strategy to improve the performance of a neural network given a training data set is to use data augmentation technique. The goal of this work is to offer a novel image augmentation method for improving object detection accuracy. An object in an image is removed, and a similar object from the training data set is placed in its area. An in-painting algorithm fills the space that is eliminated but not filled by a similar object. Our technique shows at most 2.32 percent improvements on mAP in our testing on a military vehicle dataset using the YOLOv4 object detector.
Modeling and simulation has widely been used in the weapon systems acquisition, the military training, and the warfighting experimentation. A study of the warfighting experimentation had been relatively scarce in comparison to other fields (acquisition, training). The main reasons are 1) reliability of simulation model isn't sufficient and 2) collaboration between professional groups is too difficult. To solve this problem, the application framework of warfighting experimentation for military operations was proposed. And through the framework, the case study about sea fight was fulfilled. This framework provides connectivity between warfighting experimentation and military operations planning procedure. With improved reliability, active application of warfighting experimentation could contribute to fighting capability.
This research paper investigates the effectiveness of using computer graphics(CG) based synthetic data for deep learning in military vehicle detection. In particular, we explore the use of synthetic image generation techniques to train deep neural networks for object detection tasks. Our approach involves the generation of a large dataset of synthetic images of military vehicles, which is then used to train a deep learning model. The resulting model is then evaluated on real-world images to measure its effectiveness. Our experimental results show that synthetic training data alone can achieve effective results in object detection. Our findings demonstrate the potential of CG-based synthetic data for deep learning and suggest its value as a tool for training models in a variety of applications, including military vehicle detection.
The current study investigated the causality between the musculoskeletal injuries of the patients who visited our military hospital and their military-related activities. The surgeon diagnosed the patients and let them answer the questionnaire on pain and causes from April 1, 2008 to May 30, 2008. The included 287 male patients were mean 21 years old(mean height 175 cm and mean weight 69.4Kgf). The visiting time after injury was mean 53 days. The visual analog scale of pain was mean 5.1 points. The 30% of visiting patients answered the most common cause of injury was the military training. The Most common site of injury was the knee, in 38% of patients(111 of 287). Seventy two percent of patients suspected the causality between their injuries and military activities. In military activities, a special stretching program before training, especially for the knee, is required to reduce musculoskeletal injuries. And, the injured military people have to access the medical treat as soon as possible.
The Constructive Battle Simulation Model is very important to the recent military training for the substitution of the field training. However, real battlefield systems operate under real-time conditions, they are inherently distributed, concurrent and dynamic. In order to reflect these properties by the computer-based simulation systems which represent real world processes, we have been developing constructive simulation model for several years. Conventionally, scheduling and resource allocation activities which have timing constraints, we elaborated on these issues and developed the simulation system on commercially available hardware and operating system with lock-free resource allocation scheme and rate monotonic scheduling.
We aimed to investigate bladder cancer risk with reference to polymorphic variants of cytochrome p450 (CYP) 1A1, CYP1B1, glutathione S-transferase (GST) M1, and GSTT1 genes in a case control study. Polymorphisms were examined in 114 bladder cancer patients and 114 age and sex-matched cancer-free subjects. Genotypes were determined using allele specific PCR for CYP1A1 and CYP1B1 genes, and by multiplex PCR and melting curve analysis for GSTM1 and GSTT1 genes. Our results revealed a statistically significant increased bladder cancer risk for GSTT1 null genotype carriers with an odds ratio of 3.06 (95% confidence interval=1.39-6.74, p=0.006). Differences of CYP1A1, CYP1B1 and GSTM1 genotype frequencies were not statistically significant between patients and controls. However, the specific combination of GSTM1 null, GSTT1 null, and CYP1B1 codon 119 risk allele carriers and specific combination of GSTM1 present, GSTT1 null, and CYP1B1 432 risk allele carriers exhibited increased cancer risk in the combined analysis. We did not observe any association between different genotype groups and prognostic tumor characteristics of bladder cancer. Our results indicate that inherited absence of GSTT1 gene may be associated with bladder cancer susceptibility, and specific combinations of GSTM1, GSTT1 and CYP1B1 gene polymorphisms may modify bladder cancer risk in the Turkish population, without any association being observed for CYP1A1 gene polymorphism and bladder cancer risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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