The head thrust maneuver is a simple bedside test of the higher frequency vestibulo-ocular reflex, which is based on Ewald's second law. It is performed by grasping the patient's head and applying a brief, small-amplitude, high-acceleration head turn, first to one side and then to the other. The patient fixates on the examiner's nose and the examiner watches for corrective rapid eye movements (saccades), which are a sign of decreased vestibular response. The "catch-up" saccades after a head thrust in one direction indicate a peripheral vestibular lesion on that side (in the labyrinth or the $8^{th}$ nerve including the root's entry zone in the brain stem). An individual pair of vertical semicircular canals can also be stimulated by turning the head to the right or left by $45^{\circ}$ and then by rotating the head in the pitch plane relative to the body. Recent studies have suggested that assessment of individual semicircular canal function by head thrust test may provide useful information for anatomical and functional details of a variety of peripheral vestibulopathies and for predicting the prognosis of vestibular neuritis. In central vestibulopathy, the head thrust test may also be valuable sign to determine dysfunction of the central pathways from individual semicircular canals and its role for the development of diverse central nystagmus.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제5권2호
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pp.188-198
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2013
In constructing a collision avoidance system, it is important to determine the time for starting collision avoidance maneuver. Many researchers have attempted to formulate various indices by applying a range of techniques. Among these indices, collision risk obtained by combining Distance to the Closest Point of Approach (DCPA) and Time to the Closest Point of Approach (TCPA) information with fuzzy theory is mostly used. However, the collision risk has a limit, in that membership functions of DCPA and TCPA are empirically determined. In addition, the collision risk is not able to consider several critical collision conditions where the target ship fails to take appropriate actions. It is therefore necessary to design a new concept based on logical approaches. In this paper, a collision ratio is proposed, which is the expected ratio of unavoidable paths to total paths under suitably characterized operation conditions. Total paths are determined by considering categories such as action space and methodology of avoidance. The International Regulations for Preventing Collisions at Sea (1972) and collision avoidance rules (2001) are considered to solve the slower ship's dilemma. Different methods which are based on a constant speed model and simulated speed model are used to calculate the relative positions between own ship and target ship. In the simulated speed model, fuzzy control is applied to determination of command rudder angle. At various encounter situations, the time histories of the collision ratio based on the simulated speed model are compared with those based on the constant speed model.
무기체계의 개념설계 단계에서부터 체계 사양 도출 및 관 요구분석의 효과적인 수행을 위한 교전수준(Engagement Level)의 M&S(Modeling & Simulation) 적용을 위해 수중무기체계인 어뢰체계의 표준모델을 구성하였다. 추후 수중 교전 시뮬레이션에 공통적으로 사용될 수 있도록 재사용성(Reusability)과 상호운용성(Interoperability) 및 공학 모델로의 확장성을 고려하였다. 어뢰체계의 표준에 대하여 모델의 WBS(Work Breakdown Structure)를 정의하고 각 하부 모델들 사이의 정보 흐름을 구체화하여 모델간의 입력 및 출력 파라미터를 정의하였다. 어뢰 모델링은 WBS의 하부 모델 중에서 초기입력 장치, 수중운동, 전투탄두, 음향탐지, 유도제어, 추진동력에 대해서 모델링 하였으며, 중어뢰와 경어뢰의 운용상의 차이점을 구분하여 모델링하였다. 표준모델은 가능한 공학 수준 M&S와 동일한 구조를 갖도록 하였으며 앞으로 정립될 V&V(Verification & Validation) 절차에 따라 교전 시뮬레이션에 사용될 다른 체계들과 검증될 것이다.
과학기술이 발전함에 따라 미래의 전쟁에서는 보다 복잡한 전장 환경에서 지금보다 훨씬 정밀하고 다양한 무기체계들이 활용될 것으로 예상된다. 이때 복잡한 전장 환경과 다양한 무기체계들을 하나로 연결하여 전장상황을 인식하고 전장을 가시화 함으로써 지휘관 및 참모들에게 필요한 정보를 제공해 주는 시스템을 지휘통제체계(C4I)라고 한다. 지휘관 및 참모들은 지휘통제체계를 활용해 효율적인 전투지휘를 위해 컴퓨터나 종이지도 등을 활용해 미리 충분한 예행연습을 함으로써 지휘통제 및 의사결정 능력을 향상시키는데, 이를 전투지휘훈련이라 한다. 지휘통제훈련은 이러한 전투지휘훈련의 한 과정이다. 과거에는 지휘통제훈련을 위해 2차원(2D) 종이지도나 컴퓨터 스크린을 활용하였기 때문에 가시선 분석, 통신장비의 난청지역 분석, 병력의 진지 편성, 그리고 부대의 기동로 판단 등이 제한될 수밖에 없었다. 하지만 최근에는 이러한 단점을 극복하기 위해 3차원(3D) 기반의 지휘통제훈련 시뮬레이터들이 개발되고 있다. 이러한 추세에 발맞추어 본 논문에서는 증강현실(Augmented Reality, AR) 글래스를 활용한 다중 사용자 기반의 지휘통제훈련 시뮬레이터를 제안한다.
LTV(Light Tactical vehicle) operating in our military requires higher levels of performance and durability to withstand harsher conditions than ordinary vehicles, as they must travel on both rough-train and off-road as well as on public roads. Recently, developed light tactical vehicle is developed by a variety of test evaluations in order to satisfy ROC(Required Operational Capability) by the requirement military group. However, there is no standardized driving test condition for satisfying the durability performance of Korean tactical vehicle. Therefore, this study aims to provide basic data to establish reliable driving test conditions by analyzing the maneuver conditions and the driving data in order to select the representative drive course required. To do this, we analyzed the future operational environment, the area of operation analysis and the driving information of light tactical vehicle.
본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, , )로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.
본 논문은 미래 전쟁양상의 변화와 한국의 대응을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 전쟁의 개념 특성 유형과 진화, 미래의 전쟁양상의 변화, 미래전에 대한 한국의 대응전략을 살펴본 후 결론을 도출해본 것이다. 진리는 불변할 수 있지만 다른 모든 것은 변한다. 전쟁은 인간의 역사와 함께 시작되었으며, 오늘날에도 지구상의 곳곳에서는 전쟁이 끊이지 않고 있다. 농업사회${\rightarrow}$산업사회${\rightarrow}$지식정보화사회로 시대가 변화해감에 따라 전쟁양상도 변화해왔다. 미래 전쟁양상은 지상 해상 공중 우주 사이버에서 진행되는 5차원전쟁, 네트워크 중심전, 정밀타격전, 신속기동전, 비화약전, 비살상전, 무인로봇전, 정보 및 사이버전, 비대칭전, 비선형전, 병행전 등으로 변화 확대될 전망이다. 이러한 전쟁양상의 변화에 대응하여 한국군은 (1)미래지향적 군사력 건설, (2)지속적인 군사혁신과 대비태세의 발전, (3)'기술중심'의 전력획득 패러다임의 발전 정착을 모색 추진해 나가야 할 것이다. 로마 전략가 베게티우스(Vegetius)가 말한 "평화를 원하거든 전쟁에 대비하라."고 역설했는데, 이것은 오늘날 국제사회에서도 변함없이 통용되는 격언이 아닐 수 없다. 우리가 원하는 평화는 지킬 수 있는 의지와 능력이 있을 때 주어진다는 것을 한시도 잊어서는 안 될 것이다.
지구관측 영상위성의 해상도는 위성에 장착된 광학카메라의 Field of View(FOV)와 위성의 임무고도에 의해 결정된다. 따라서 카메라의 FOV가 고정된 경우 해상도를 향상시키는 방법은 위성의 임무고도를 낮추는 것이다. 하지만 저고도일수록 대기저항에 의한 위성의 고도감소가 크게 나타나고 이를 보정하기 위해 많은 연료가 필요하게 된다. 이 연구에서는 초저고도에 있는 위성의 임무도 유지를 위하여 필요한 연료량 산출을 분석하고자 한다. 이를 위해 지구와 위성 간 2체 문제에 대기저항과 이를 보정하기 위만 주력을 고려하여 운동방정식을 세우고, Legendre-Gauss-Lobatto(LGL) points를 이용한 collocation method를 사용하였다. 지속적으로 임무고도를 유지하는 경우와 고도 상승하강 기동을 하여 임무고도를 대략 유지하는 경우에 대한 소모되는 연료량을 비하였다. 고도 상승하강 기동의 방법이 임무고도를 유지하기 위하여 더 적은 연료를 소모하였다. 고도 상승하강 기동방법을 이용할 때 고도상승의 주기 변화로 얻어지는 연료이득은 작고, 태양활동 시기나 위성의 임무고도변화는 연료 사용에 큰 영향을 끼치는 것을 확인할 수 있었다. 또한 여러 가지 조건에 대한 연료소모량을 구체적으로 제시하였다. 이 연구를 통해서 얻어진 알고리즘은 위성의 저고도 유지를 위한 연료량을 산정하는데 많은 도움이 될 것이며, 임무도 설정에 있어서도 원하는 해상도와 연료량을 고려하여 최상의 선택을 할 수 있는 자료를 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 체간근 즉 외(측)복사근(EO), 복횡근(TrA) 및 요부 다열근의 크기를 체간근 지구력 검사 동안 측정하여 요통 경험 유무에 따라 측정 근육의 두께와 근수축의 패턴을 관찰하여 통증유무와 근수축 패턴의 연관성을 알아보고자 하였다. 19세에서 29세사이의 50명의 피험자를 대상으로 측정하였다. 연구 참여자는 요통으로 인하여 일상생활이나 직장생활을 하는 데 제약이 없으며 현재 척추 증상이 없는 자를 대상으로 하였다. 자료분석은 요통 경험 유무에 따라 그룹화하여 실시하였다. 근육의 크기는 드로인 검사, 굴곡근 지구력 검사, 사이드-브릿지 검사에서 실시하고, 측정은 휴식기, 수축기, 수축15초에 하였다. 피험자에 대한 일반적인 데이터는 모든 신체 검사 측정 후 수집하였다. 드로인 검사에서 근수축 시, 오른쪽외(측)복사근 두께가 Group 1에서는 감소하는 반면, Group 2에서는 증가하였으며, 양쪽 복횡근 두께는 그룹에 상관없이 증가함이 관찰되었다. 굴곡근 지구력 검사에서, Group 2에서만 복횡근 두께가 증가되었다. 또한 사이드-브릿지 검사에서는, 오른쪽 복횡근의 두께가 Group 1에서는 수축동안 계속 감소함이, Group 2에서는 수축 시 감소하다가 15초 수축 후에는 층가함이 관찰되었다. 따라서 본 연구 결과는 요통과 연관하여 특정 근육의 기능을 파악하여, 이에 맞춰 구체적인 훈련하는 것이 중요함을 제시할 수 있다.
칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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