Park, Seoryong;Kim, Manshik;Kim, Hongil;Lee, Soogab
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.37
no.4
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pp.163-173
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2018
This paper performed the prediction of the acoustic loads applied to the surface of the flight vehicle during flight. Acoustic loads during flight arise from the pressure fluctuations on the surface of body. The conventional method of predicting the acoustic loads in flight uses semi-empirical method derived from theoretical and experimental results. However, there is a limit in obtaining the flow characteristics and the boundary layer parameters of the flight vehicle which are used as the input values of the empirical equation through experiments. Therefore, in this paper, we use the hybrid method which combines the results of CFD (Computational Fluid Dynamics) with semi-empirical methods to predict the acoustic loads acting on flight vehicle during flight. For the flight vehicle with cone-cylinder-flare shape, acoustic loads were estimated for the subsonic, transonic, supersonic, and Max-q (Maximum dynamic pressure) condition flight. For the hybrid method, two kind of boundary layer edge estimation methods based on CFD results are compared and the acoustic loads prediction results were compared according to empirical equations presented by various researchers.
The present study was to explore what makes adolescents think of themselves as troublemakers even without conduct problems. It was expected that the failure to attain socio-developmental milestones(e.g., healthy relationships with others, academic achievement) would lead to form trait aspect of deviant self-concept. A latent state-trait autoregressive modeling was used to analyze five annual waves of data from 3,449 adolescents taken from the Korean Youth Panel Study. We decomposed trait and state aspect of deviant self-concept and identified significant predictors of trait-like deviant self-concept, while additionally testing for gender differences. Our results showed that conduct problems had greater effect on deviant self-concept among girls compared with boys. Conduct problem was most predictive of deviant self-concept, and yet both poor peer-relations and school failures predisposed adolescents to have deviant self-concept. Low academic achievement conferred risk for trait aspects of deviant self-concept with no gender difference, whereas poor peer relation was more predictive among girls. It highlights the cultural value system underlying self-concept and how and why adolescents think of themselves as troublemakers.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.11a
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pp.65-69
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2002
위성의 운용 중 발생할 수 있는 Contingency에 대한 분석과 이의 해결을 위한 운용자의 대응 과정은 매운 중요하다. 현재 한국전자통신연구원에서는 2004년 5월 발사 예정인 다목적 실용위성 2호 관제시스템을 개발 중에 있으며 위성 시뮬레이터는 관제 시스템을 구성하는 하나의 서브시스템이다 개발 중인 위성 시뮬레이터는 순수 소프트웨어 시뮬레이터이며 위성의 하드웨어 서브시스템, 위성의 비행 소프트웨어, 위성 비행역학을 높은 정밀도를 갖는 모델로 구성하여 원격측정과 원격명령의 처리, 위성시스템, 기능검증, 위성 비행운동 예측과 분석, 위성 운용자 교육 등의 기능을 수행 할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 위성 운용 중 발생 예측되는 Contingency 상황을 설정하여 시뮬레이션 할 수 있는 다목적 실용위성 2호 관제시스템의 위성 시뮬레이터 기능과 그 이용 방법을 설명하고자 한다.
Adolescent delinquency is a substantial social problem that occurs in both offline and online domains. The current study utilized random forest algorithms to identify predictors of adolescents' online and offline delinquency. Further, we explored the applicability of classic delinquency theories (social learning, strain, social control, routine activities, and labeling theory). We used the first-grade and fourth-grade elementary school panels as well as the first-grade middle school panel (N=4,137) among the sixth wave of the nationally-representative Korean Children and Youth Panel Survey 2010 for analysis. Random forest algorithms were used instead of the conventional regression analysis to improve the predictive performance of the model and possibly consider many predictors in the model. Random forest algorithm results showed that classic delinquency theories designed to explain offline delinquency were also applicable to online delinquency. Specifically, salient predictors of online delinquency were closely related to individual factors(routine activities and labeling theory). Social factors(social control and social learning theory) were particularly important for understanding offline delinquency. General strain theory was the commonly important theoretical framework that predicted both offline and online delinquency. Findings may provide evidence for more tailored prevention and intervention strategies against offline and online adolescent delinquency.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.6
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pp.1-9
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2006
본 연구의 목적은 여러 가지 비행 모드 상의 로터 성능을 효율적으로 예측하는 것이다. 헬리콥터의 공력 특성을 예측하기 위한 비정상 source-doublet 패널 기법 기반의 수치 기법을 개발하였다. 후류의 형상 예측에는 시간 전진 자유후류모델이 사용되었다. 점성에 의한 확산을 고려한 후류의 roll-up 모사를 위하여 후류의 doublet 패널은 같은 강도의 와류고리로 대체하여 계산하였다. 후류와 양력면의 충돌 문제는 표면격자 내부에 들어간 와류고리의 포텐셜값을 제거하여 해결하였다. 제자리비행의 해석 시에 나타나는 와류 불안정성의 해결에는 slow starting과 vortex core growth 모델을 사용하였다. 로터 공력 해석 프로그램은 제자리비행과 전진비행에 대한 실험 결과와 비교하여 검증하였으며, 실험치와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.
Park, Sunghyun;Kim, In-Gul;Lee, Hansol;Kim, Min-Sung
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.5
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pp.396-404
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2015
The UAV's wing has high aspect ratio that is suitable for the high altitude and long endurance. Knowing the real-time deformation of wing structure in flight, it can be utilized in structural health and loading status monitoring, improvement of control effectiveness and extraordinary vibration phenomena using displacement-strain relationship. In this paper, nonlinear displacement prediction algorithm was developed for prediction of large structural deflection in flight. The algorithm was validated through the comparison with finite element analysis results and also experimental results for several large tip displacements of cantilever beam. The predicted displacements using strains are agreed well with the measured values from laser displacement sensor.
In order to perform tasks such as design, control, optimization, and prediction of flight vehicle trajectories based on machine learning techniques including deep learning, a certain amount of flight vehicle trajectory data is required. However, there are cases in which it is difficult to secure more than a certain amount of flight vehicle trajectory data for various reasons. In such cases, synthetic data generation could be one way to make machine learning possible. In this paper, to explore this possibility, we generated and evaluated synthetic flight vehicle trajectory data using time-series generative adversarial neural network. In addition, various ablation studies (comparative experiments) were performed to explore the possibility of using synthetic data in the aircraft trajectory prediction task. The experimental results presented in this paper are expected to be of practical help to researchers who want to conduct research on the possibility of using synthetic data in the generation of synthetic flight vehicle trajectory data and the work related to flight vehicle trajectories.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.6
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pp.816-821
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2015
In this paper, an in-flight prediction method of thrust profiles for solid rocket motors is proposed. Actually, it is very difficult to have detailed information about the performance of the rocket motors beforehand because it is quite sensitive to combustion environments. To overcome this problem, we have developed an algorithm for generating in-flight prediction of rocket motor performance in realistic environments via a reference burnback profile and accelerations measured at a short time-interval just after launch. The performance is evaluated through a lot of flight test results.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.2
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pp.124-129
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2007
Prediction methods for a rotor averaged inflow in forward flight are investigated in this study. The investigated methods are Drees linear inflow model, Mangler & Squire model and free vortex wake(FVW) method. Predictions have been performed for a four-blade rotor operating at three different advance ratios i.e. 0.15, 0.23 and 0.30, at which experimental data are available. According to results, Drees model has a limitation for the inflow non-uniformity prediction due to an inherent linear characteristics. Mangler & Squire model has a reasonable accuracy except the disk edge region. KARI FVW method has very good accuracy and has better accuracy than the other FVW method especially in inboard region. However, there are some discrepancies in retreating side due to the dynamic stall effect and in near hub region due to the fuselage upwash effect.
Slag mass deposition was required to predict performance accurately of KSLV-I kick motor(KM) system. The validation of the numerical analysis was performed with mass flow rate measured at 4th ground test of the KM. The study described here included internal flow field of KM at various time steps during burning. Slag mass accumulation was computed through the aluminum oxide particle paths to deviate from the gas flow streamlines in flight. These numerical analysis was performed with Fluent 6.3 program The effects for the acceleration, origins and diameters of the aluminum oxide particles was analyzed, finally the total slag mass accumulation was acquired. We confirmed that the slag mass deposition was agreement well with predicted slag mass based on kick motor the grounded test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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