본 연구에서는 ASIST 프로시딩을 인용한 저널들을 중심으로 패스파인더 네트워크 분석을 수행함으로써, ASIST 프로시딩의 지식이 어떠한 주제영역을 중심으로 네트워크 구조를 형성하고 있는지를 확인하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위하여 Scopus 데이터베이스에서 검색한 240개의 문헌을 대상으로 완전연결 클러스터링 기법을 통하여 16개 클러스터를 도출하였으며, MDS 및 패스파인더 네트워크 분석을 통하여 지식 네트워크를 매핑하였다. 지금까지 대부분의 경우 학술지를 대상으로 수행되어 온 네트워크 분석을 프로시딩을 대상으로 분석을 시도하였으며, 분석결과 ASIST 프로시딩은 정보추구행태 및 탐색과 인터페이스, 계량서지학 및 지식관리 주제영역의 논문이 타 문헌에 활발하게 소비되고 있음을 확인할 수 있었다.
패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.
Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.
Young-Joo Song;Jonghee Bae;SeungBum Hong;Jun Bang;Donghun Lee
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제40권3호
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pp.123-129
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2023
This paper presents an analysis of the trans-lunar trajectory insertion performance of the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO), the first lunar exploration spacecraft of the Republic of Korea. The successful launch conducted on August 4, 2022 (UTC), utilized the SpaceX Falcon 9 rocket from Cape Canaveral Space Force Station. The trans-lunar trajectory insertion performance plays a crucial role in ensuring the overall mission success by directly influencing the spacecraft's onboard fuel consumption. Following separation from the launch vehicle (LV), a comprehensive analysis of the trajectory insertion performance was performed by the KPLO flight dynamics (FD) team. Both orbit parameter message (OPM) and orbit determination (OD) solutions were employed using deep space network (DSN) tracking measurements. As a result, the KPLO was accurately inserted into the ballistic lunar transfer (BLT) trajectory, satisfying all separation requirements at the target interface point (TIP), including launch injection energy per unit mass (C3), right ascension of the injection orbit apoapsis vector (RAV), and declination of the injection orbit apoapsis vector (DAV). The precise BLT trajectory insertion facilitated the smoother operation of the KPLO's remainder mission phase and enabled the utilization of reserved fuel, consequently significantly enhancing the possibilities of an extended mission.
이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.
이 연구는 계량정보학적 기법을 적용하여 대학도서관의 연구분야를 파악하고자 하는 것이다. 적용된 계량정보학 기법은 용어클러스터링과 패스파인더 네트워크 알고리즘이다. 연구분야 분석을 위하여 2005년부터 2009년 동안 주요 학술지에 발표된 139건의 논문을 한국과학기술인용색인서비스(KSCI)에서 검색하여 데이터 콜렉션을 구축하였으며 연구분야를 분석하는 데 사용한 자질은 초록과 인용문헌의 제목에서 추출되었다. 분석 결과 인용문헌의 제목은 세분화된 연구분야를 표현하는 데 적절한 것으로 분석되었으며 초록과 인용문헌의 제목을 결합하여 적용하면 연관주제로 확장하여 주제구조를 효과적으로 표현해주는 것으로 나타났다.
본 연구는 소비자가 모바일 기기를 구매함에 있어서 어떤 멘탈 모델을 가지고 있는지를 파악하는데 중점을 두고 멘탈 모델의 추출과 분석을 시도하였다. 본 연구는 모바일 기기 구매 의사결정 과정에서 IT 친숙도에 따라 서로 다른 멘탈 모델을 가지고 있을 것이라는 가설을 가지고 크게 두 부분으로 나누어 연구를 진행하여 인지 과제 분석 방법의 하나인 Critical Decision Method를 이용하여 멘탈 모델을 이루는 27가지 구성요소들을 추출하였고, 이렇게 추출된 구성요소들을 바탕으로 IT 친숙도에 따라 소비자의 멘탈 모델을 두 그룹으로 구분하여 Pathfinder 알고리즘과Social Network Analysis를 이용하여 각각의 멘탈 모델을 분석하고 있다. 분석결과 IT 친숙도가 높은 그룹은 멘탈 모델을 구성하는 요소들이 각각의 독자적 특성에 따라 구매 의사결정 과정에서 비교적 조직적이고 분명하게 구분된 역할을 수행하는 것으로 나타난 반면, IT 친숙도가 낮은 그룹은 멘탈 모델 구성 요소들 간의 관계나 역할이 불분명하고 혼재된 경향을 보였으며 구매 의사결정 과정에서 외부 의견이나 사회적 통념을 중시하는 것으로 나타났다.
The deep space orbit determination software (DSODS) is a part of a flight dynamic subsystem (FDS) for the Korean Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO), a lunar exploration mission expected to launch after 2018. The DSODS consists of several sub modules, of which the orbit determination (OD) module employs a weighted least squares algorithm for estimating the parameters related to the motion and the tracking system of the spacecraft, and subroutines for performance improvement and detailed analysis of the orbit solution. In this research, DSODS is demonstrated and validated at lunar orbit at an altitude of 100 km using actual Lunar Prospector tracking data. A set of a priori states are generated, and the robustness of DSODS to the a priori error is confirmed by the NASA planetary data system (PDS) orbit solutions. Furthermore, the accuracy of the orbit solutions is determined by solution comparison and overlap analysis as about tens of meters. Through these analyses, the ability of the DSODS to provide proper orbit solutions for the KPLO are proved.
본 연구에서는 한국형 달 탐사 시험용 궤도선을 위한 심우주 추적망 (Deep Space Network)의 관측값을 구현하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 활용하여 탐사선의 신호 지연 효과를 관측 모델을 통해 보정해서 계산된 관측값을 생성할 수 있다. 계산된 관측값으로 거리, 도플러, 방위각, 고도각을 생성하였다. 기하학적 데이터 값을 General Mission Analysis Tool (GMAT)의 시나리오를 통해 구하였으며, 계산된 관측값을 구하기 위해서 시간 지연 효과, 대류층 지연 효과, 대류권 내 하전 입자에 의한 지연 효과, 대류권 밖 하전 입자에 의한 지연 효과, 대류층에 의한 굴절 효과, 안테나에 의한 지연 효과를 고려하였다. 관측 모델들을 통해 구한 계산된 관측값은 시험용 궤도선의 정밀 궤도 결정을 위해 사용된다. 본 논문에서 개발한 데이터 시뮬레이션 모듈은 미 항공우주국의 궤도 결정 툴 박스 (Orbit Determination ToolBoX, ODTBX)를 이용해 검증되었다.
Kim, Young-Rok;Song, Young-Joo;Park, Jae-ik;Lee, Donghun;Bae, Jonghee;Hong, SeungBum;Kim, Dae-Kwan;Lee, Sang-Ryool
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제37권4호
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pp.237-247
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2020
The ground tracking support is a critical factor for the navigation performance of spacecraft orbiting around the Moon. Because of the tracking limit of antennas, only a small number of facilities can support lunar missions. Therefore, case studies for various ground tracking support conditions are needed for lunar missions on the stage of preliminary mission analysis. This study analyzes the ground supporting condition effect on orbit determination (OD) of Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) in the lunar orbit. For the assumption of ground support conditions, daily tracking frequency, cut-off angle for low elevation, tracking measurement accuracy, and tracking failure situations were considered. Two antennas of deep space network (DSN) and Korea Deep Space Antenna (KDSA) are utilized for various tracking conditions configuration. For the investigation of the daily tracking frequency effect, three cases (full support, DSN 4 pass/day and KDSA 4 pass/day, and DSN 2 pass/day and KDSA 2 pass/day) are prepared. For the elevation cut-off angle effect, two situations, which are 5 deg and 10 deg, are assumed. Three cases (0%, 30%, and 50% of degradation) were considered for the tracking measurement accuracy effect. Three cases such as no missing, 1-day KDSA missing, and 2-day KDSA missing are assumed for tracking failure effect. For OD, a sequential estimation algorithm was used, and for the OD performance evaluation, position uncertainty, position differences between true and estimated orbits, and orbit overlap precision according to various ground supporting conditions were investigated. Orbit prediction accuracy variations due to ground tracking conditions were also demonstrated. This study provides a guideline for selecting ground tracking support levels and preparing a backup plan for the KPLO lunar mission phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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