• 한국운동역학회지
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• 제15권3호
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• pp.143-152
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• 2005

The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.89-109
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• 2022

최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• 에너지공학
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• 제23권4호
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• pp.31-40
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• 2014

국제적인 온실가스 감축 논의에 대한 구체적인 대응방안의 하나로, 우리나라는 2035년까지 신재생에너지 보급률 11% 달성을 목표로 하는 제2차 에너지기본계획을 수립하였다. 국내 신재생에너지 부문은 8개 분야 재생에너지(태양열, 태양광발전, 바이오매스, 풍력, 소수력, 지열, 해양에너지, 폐기물에너지)와 3개 분야 신에너지(연료전지, 석탄액화가스화, 수소에너지) 등 총 11개 분야로 구성되어 있다. 신재생에너지 보급 확대를 위한 정부와 민간의 투자가 늘어나면서, 신재생에너지 부문의 경제적 파급효과를 규명할 필요성도 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 가장 최근에 발표된 2012년도 산업연관표를 이용한 산업연관분석을 적용하여 신재생에너지 부문의 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. 먼저 수요유도형 모형을 이용하여 신재생에너지 부문의 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 분석한다. 둘째, 공급유도형 모형을 활용하여 공급 지장효과를 살펴본다. 마지막으로 레온티에프 가격모형을 통해 물가파급효과를 도출한다. 분석결과는 다음과 같이 된다. 첫째, 신재생에너지 부문의 1원 생산 또는 투자는 2.1776원의 생산과 0.7080원의 부가가치를 유발한다. 아울러 신재생에너지 10억원 생산 또는 투자의 취업유발효과는 9.0337명이다. 둘째, 신재생에너지 부문의 1원 공급지장으로 인한 국민경제 전체적인 생산 차질액은 1.6314원으로 분석되어 그 값이 작지 않았다. 셋째, 신재생에너지 부문 산출물의 가격이 10% 오를 때의 국민경제 전체적인 물가파급효과는 0.0123%로 작은 편이다. 이상의 정량적 정보는 신재생에너지 부문의 생산 및 투자 확대의 경제적 파급효과를 사전적으로 예측하는 데 중요한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.115-127
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• 2018

천연기념물 제214호 진안 평지리 이팝나무군의 고사(枯死) 및 쇠약(衰弱) 요인의 명확한 진단(診斷)과 처방(處方)을 통한 천연기념물로서의 가치 존속(存續) 방안을 강구하고자 시도된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 1968년 13그루의 천연기념물 지정 이후, 1973년을 시작으로 근년까지 계속적으로 고사가 진행되어 현재는 3주만 생존하고 있다. 특히 2010년 이후 마령초등학교 담장 후퇴 등 정비과정에서 복토된 토양의 일부 제거에도 불구하고, 계속적으로 고사가 이루어진 것으로 확인된다. 둘째, 지정목 중 1 3번 생존목 또한 고사된 가지가 많고, 잎이 왜소하며, 엽량이 적었다. 1번목은 수세가 '극히 불량'하고 다량의 가지가 이미 고사하였으며, 금년에는 단지 2개 가지에서만 개화가 이루어졌으며 엽량 또한 현저히 적은 상태이다. 2번목 또한 '불량'상태로 잎이 작고 엽밀도도 낮으며 수형의 변형이 이루어지는 등 수세가 쇠약한 상태이다. 현존하는 가장 큰 1번목은 논토양으로 추정되는 점질토가 복토되어 있어 우려를 더하고 있다. 셋째, 평지리 이팝나무군의 토성 분석결과, '미사질양토[微砂質壤土, Silt loam(SiL)]'로 밝혀짐에 따라 미사(Silt)의 성분비가 높음을 알 수 있다. 또한 1번목 북측의 토양산도는 pH 6.6으로 다른 부위의 흙과는 편차가 컸는데 이는 원지반 토양이 아닌 외부에서 반입된 토양으로 복토되었음에 기인한 것으로 판단된다. 더불어 유기물함량은 적정범위보다 높게 나타났는데 이는 보호관리를 위한 시비가 계속적으로 이루어진 결과가 반영된 것이라고 판단된다. 넷째, 진안 평지리 이팝나무군의 고사 및 생육 불량의 근본적 원인으로는 복토(覆土)로 인한 심각한 생리저하의 만성적 증후군으로 판단된다. 이는 신규로 식재된 후계목 또한 일부 고사된 것에서도 그 원인을 찾을 수 있다. 다섯째, 1차적으로 기존 고사의 원인으로 추정되는 복토 부분에 대한 점진적 제거가 시급하다. 무엇보다도 근계부에 복토된 점질토양의 제거를 건의한다. 복토부를 제거한 후 굵은 모래로 치환하고 뿌리의 호흡 개선을 위해 유공관을 설치한다. 그리고 고사한 4번 고사목과 5 6번의 고사흔적인 밑둥은 제근하고, 하층식생은 예초한다. 생존목은 상부 고사지를 제거, 수피 이탈부는 외과수술을 시행하는 한편 생장점 아래에서 전정하여 맹아의 발생을 유도해야 할 것이다. 여섯째, 지하부 뿌리를 확인하여 부패근 절단 및 토양호흡 개선방안을 마련한다. 근계 전반에 대한 추적 굴취 등으로 썩은 뿌리부를 단근하여 새 뿌리의 발생을 유도한다. 일곱째, 이후 잡초 발생과 답압 억제 그리고 토양 보습효과 유지를 위한 멀칭을 시도한다. 또한 지속적 영양공급을 위한 무기양료 엽면시비 및 영양제 나무주사, 무기양료의 토양관주를 고려한다. 향후 모니터링과 예찰방안을 마련하여 계속적으로 변화상을 체크해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.