3차 국토종합개발 10개년 계획기간 (1992-2001) 가운데 1994년~1998년은 에리뇨와 라니냐 등 해수온도의 상승 및 하강 현상에 의한 게릴라성 폭우등 이상기후현상이 뚜렷한 해로 평가하고 있다. 이 기간에 대한 한강, 낙동강, 금강, 영산강 그리고 섬진강의 한국 5대강수계에 대한 강수량, 유출량 및 저수량을 도출하고 전국 평균 (1961년~1990년)의 해당 수문량과의 비교분석을 시행하여 그 결과를 5대강 수계의 수자원관리 및 방재수립에 참고 하고져 조사 분석한바 5 대강 수계의 표본기간 (1994~1998, 48개월) 평균 강수월수가 예년평균 동기간에 비하여 많았던 기간은 20개월 이었고, 유출은 평균 8.2개월에 이른다. 한편 댐 저수율은 한강수계의 경우 비교적 많은 량으로 이상적인 현상을 보인 반면, 낙동강수계는 초기에는 낮은 저수율이고 후기에는 높은 저수율 현상 이었고, 금강, 영산강 및 섬진강은 초기부터 후기로 점증 하는 경향으로 나타나 유역적인 편차현상이 크게 나타나 수자원의 관리와 방재계획을 수계의 연결 및 호환적 종합 운영등의 방식이 검토되어야 할것으로 생각된다.

This paper is about a fall inducement system for guiding like a real fall. Reliable fall data can be used as an essential element in developing effective fall protection devices. We can get this data if the induced fall is very realistic. The proposed system analyzes gait characteristics and determines when to fall based on the pedestrian's biometric data. To estimate the fall inducement time, an active estimation algorithm was proposed using different biometric values for each pedestrian. The proposed algorithm is designed to response actively to the ratio of gait cycle and a stance period. To verify this system, an experimental environment was implemented using a multi-rail treadmill equipped with a ground reaction force measurement device. An experiment was conducted to induce falls to pedestrians using a fall inducement system. By comparing the experimental scene to the video of the actual fall, it has been confirmed that the proposed system can induce a reliable fall.

As we become an aging society, the number of elderly patients continues to increase. Pressure sores that can easily occur in patients with trauma cause serious socio-economic problems. In general, prevention of bedsores through predicting the patient's posture is being developed. Developed method usually use artificial intelligence techniques to estimate the patient’s posture by measured pressure images in the mattress. In this method, it has a problem the reduction of estimation accuracy when posture of patient is changed. Therefore, it is necessary to use the filter of pressure images in the position transition of patient. In this paper, we propose an algorithm to predict the patient's posture, and an algorithm to reduce the ambiguity that can occur in the patient's posture transition section. By obtaining stable data through this algorithm, learning/prediction stability of the neural network can be expected, and prediction performance is improved accordingly. Through experiments, the effectiveness of the algorithm was verified.

최근에, 자동화 크레인 제어 시스템은 빠른 속도와 신속한 수송이 요구되어 지고 있다. 따라서, 컨테이너가 초기좌표에서 최종좌표로 이동될 때 컨테이너 경로는 최소시간에 흔들림 없이 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 최종 좌표까지 이동에서 충돌을 피하기 위하여 충돌방지 경로를 계산하였다. 그리고, 정확한 주행 제어를 위해서 신경회로망 예측 PID제어기를 구성하였다. 제안된 예측제어 시스템은 PID 파라미터를 생산하기 위하여 신경회로망 예측기, PID 제어기 그리고 신경회로망 자기 동조기로 구성하였다 크레인 시스템을 통한 시뮬레이션 분석에서 다른 기존의 제어기들 보다 우수한 제어 수행을 증명하였다.