영국은 테러와의 전쟁 시기 출산율 저하로 병역 가능자원이 감소하고 모병율이 저하되었으나, IS와 러시아로부터 발생하는 복합적인 안보위협이 점차 가중되는 상황에 직면하였다. 영국군은 이와 같은 도전을 극복하기 위한 방책의 하나로 기존의 사회적 보수성을 타파하고 여성인력을 근접전투 직위에 보직하는 정책을 추진하였다. 이를 위해, 영국군은 여군 활용 사례 발굴, 종단연구, 전투실험 등을 통해 군내 공감대를 형성하였고, 이후 사회적 공감대를 형성하기 위해 국민 의견을 수렴하기 위해 전략적 소통을 진행하였다. 이와 더불어, 근접전투를 수행하는 전투원이라면 누구나 통과해야 할 전투체력 평가체계를 구축하여 정책의 신뢰성을 증진시켰다. 우리나라도 미중 패권경쟁이 가속화되는 가운데 인구절벽으로 인한 병역 가능자원의 감소로 안보위협이 가중되고 있다. 따라서 영국군 사례는 우리에게 적지 않은 시사점과 향후 여성인력 정책 수립에 필요한 방향성을 제공할 것으로 보인다.
It is important to know the accurate radionuclide inventory of radioactive waste for the reliable management. However, estimation of radionuclide concentrations in drummed radioactive waste is difficult and unreliable because of difficulties of direct detection, high cost, and radiation exposure of sampling personnel. In order to overcome these difficulties, scaling factors (SFs) have been used to assess the activities of radionuclides that could not be directly analyzed. A radionuclide assay system has been operated at KORI site since 1996 and consolidated scaling factor method has played a dominant role in determination of radionuclides concentrations. However, some problems are still remained such as uncertainty of estimated scaling factor values, inaccuracy of analyzed sample values, and disparity between the actual and ideal correlation pairs and the others. Therefore, it needs to improve the accuracy of scaling factor values. The scope of this paper is focused on the improvement of accuracy and representativeness of calculated scaling factor values based on statistical techniques. For the selection of reliable activity determination method, the accuracy of estimated SF values for each activity determination method is compared. From the comparison of each activity determination methods, it is recommended that SF determination method should be changed from the arithmetic mean to the geometrical mean for more reliable estimation of radionuclide activity. Arithmetic mean method and geometric mean method are compared based on the data set in KORI system.
Purpose: Due to the rapid growth of e-commerce in Thailand, the operational excellence of distribution service providers has been elevated. Thus, this research investigated the key drivers of operational performance of e-commerce distributors in Thailand. The research contains key variables: the analytics capabilities of an organization, supply chain disruption orientation, innovation capability, and operational performance. Research design, data, and methodology: An online survey is administered to top managers and key personnel (N=425) employed for at least one year in Thailand's top five e-commerce distributors. The sampling methods were conducted using purposive sampling, quota sampling, and convenience sampling. Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Model were applied to analyze and confirm the model's goodness-of-fit and hypothesis testing. Results: The findings reveal that an organization's analytics capabilities significantly affect supply chain disruption orientation and supply chain resilience. Furthermore, operational performance is affected by supply chain disruption, supplier quality management, and innovation capability. Nevertheless, supply chain resilience and digital supply chain have no significant effect on operational performance. Conclusions: The results imply that supply chain digitalization could drive higher operational performance. Distribution businesses are encountering transformation and disruption, which should address the high level of a digital supply chain, innovation, and quality management to maximize their profit margin and delivery service quality.
With the advent of industrialization, consumers and end-users demand more reliable products. Meeting these demands requires a comprehensive approach, involving tasks such as market information collection, planning, reliable raw material procurement, accurate reliability design, and prediction, including various reliability tests. Moreover, this encompasses aspects like reliability management during manufacturing, operational maintenance, and systematic failure information collection, interpretation, and feedback. Improving product reliability requires prioritizing it from the initial development stage. Failure mode and effect analysis (FMEA) is a widely used method to increase product reliability. In this study, we reanalyzed using the FMEA method and proposed an improved method. Domestic railways lack an accurate measurement method or system for maintenance, so maintenance decisions rely on the opinions of experienced personnel, based on their experience with past faults. However, the current selection method is flawed as it relies on human experience and memory capacity, which are limited and ineffective. Therefore, in this study, we further specify qualitative contents to systematically accumulate failure modes based on the Failure Modes Table and create a standardized form based on the Master FMEA form to newly systematize it.
Recently, one of the core keywords in information technology (IT) as well as areas such as business management is big data. Big data is a term that includes technology, personnel, and organization required to gather/manage/analyze collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to manage and analyze using traditional tools. The military has been accumulating data for a long period due to the organization's characteristic in placing emphasis on reporting and records. Considering such characteristic of the military, this study verifies the possibility of improving the performance of the military organization through use of big data and furthermore, create scientific development of operation, strategy, and support environment. For this purpose, the study organizes general status and case studies related to big data, traces back examples of data utilization by Korean's national defense sector through US military data collection and case studies, and proposes the possibility of using and applying big data in the national defense sector.
How to measure and evaluate the performance of managing a store? Although it is important for a retailer to execute good management in a store, there are few efficient measurement tools and methods for In-store management. Also few people are trying to deal with variety of goods (number of categories), depth of a catagory (number of stock-keeping units within a category), and stock level (the number of individual items of a particular SKU) in a store. To solve the problem, this paper suggests the Customer-Retailer Collaboration (CRC) model that utilizes Gamification. By embedding gaming elements, the store management activities can be viewed as more game-like processes. Customers find some problems they encountered in the store and send the related signals via mobile APP, and the relevant store personnel copes with the signals. As the return for their collaboration, they both will obtain points and badge. This paper designs the CRC model and shows the flow of the model briefly.
Built-In-Test is a design feature in more and more advanced weapon system. During development test and evaluation(DT&E) it is critical that the BIT system be evaluated. The BIT system is an integral part of the weapon system and subsystem. Built-In-Test assists in conducting on system and subsystem failure detection and isolation to the Line Replaceable Unit(LRU). This capability reduces the need for highly skilled personnel and special test equipment at organizational level, and reduces maintenance down-time of system by shortening Total Corrective Maintenance Time. During DT&E of weapon system the objective of BIT system evaluation is to determine BIT capabilities achieved and to identify deficiencies in the BIT system. As a result corrective actions are implemented while the system is still in development. Through the use of the reiterative BIT evaluation the BIT system design was corrected, improved, or updated, as the BIT system matured.
Although some large units, upper than division, have a identification system, most of them depend on US military. Especially, the company unit can not but execute GOP(General OutPost) guidance and battles inefficiently because they apply the method of conventional identification system. urrently, North Korea causes the high tension of peninsular by experimenting nuclear weapons and launching ICBM(Intercontinental Ballistic Missile). In addition, ROK military will reduce the number of personnel and division through reorganizing the structure into NCW (Network Centric Warfare) until 2020. These unstable situation and future tendency require the high technical identification system based on USN(Ubiquitous Sensor Network) in company unit level. his study suggests the method that the company unit apply the identification system based on USN which distinguish between friend and foe in the warfare. The identification system concludes the results through experiment of military analysis model (AWAM; Army Weapon effectiveness Analysis Model). After analyzing the experiment results, it indicates the budget requirement and operational operability of identification system. This will be able to improves battle efficiency and to prevent damages of friendly forces.
In the near future, military robots are likely to be substituted for military personnel in the field of battle. The power system of a legged robot is considerably more complex than the one used for a land vehicle because of the coordination and stability issues due to the large number of degree of freedom. In this paper, a servovalve-piston combination system for a straight-line motion of robot leg is modeled as three degree of freedom based on double inputs and single output transfer function. The output is the displacement of piston from neutral. The inputs are valve displacement from neutral and arbitrary load force in this system. LQR(Linear Quadratic Regulator) technique is applied in order to achieve robust stability and fast responses of the system. The Kalman filter loop, rejection of disturbance and noise, riccati equation, filter gain matrix, and frequency domain equality are analyzed and designed.
Tran, Si Van-Tien;Lee, Doyeop;Pham, Trang Kieu;Khan, Numan;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.96-102
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2020
The construction industry remains serious accidents, injuries, and fatalities due to it's unique, dynamic, and temporary nature. On workplace sites, Safety pre-task planning is one of the efforts to minimize injuries and help construction personnel to identify potential hazards. However, the working conditions are complicated. Many activities, including tasks or job steps, are executing at the same time and place. It may lead to an increase in the risks from simultaneous tasks. This paper contributes to addressing this issue by introducing a safety risk interaction analyzing framework. To accomplish this objective, accident reports of the Occupational Safety and Health Administration (OSHA) are investigated. The pairs of task incompatibility, which have time-space conflicts and lead to incidents, are found. Ontology technology is applied to build the risk database, in which the information is acquired, structuralized. The proposed system is expected to improve pre-task planning efficiency and relieve the burdens encountered by safety managers. A user scenario is also discussed to demonstrate how the ontology supports pre-task planning in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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