본 논문의 주요 목적은 총체전력 정책(TFP, Total Forces Policy) 차원에 서 국방동원 환경 변화에 부합하는 우리 군의 예비전력의 역할 변화와 방안 방향에 대해 제시하는 봄에 있다. 이를 위해서 주요 분석 요소는 미래 국방 동원 환경 변화에 따른 예비전력의 운용과 역할 변화, 국방동원에 대한 인식 전환, 4차 산업기술을 활용한 과학화 예비군훈련장의 구축 현황과 활용 방안이다. 장기화되고 있는 러-우 전쟁에서 볼 수 있듯이, 미래전의 양상과 인구급감에 따른 첨단 과학기술 중심의 군 구조 개편 등을 고려해 볼 때, 상 비군 중심의 전투에 예비군이 보완하는 형태의 전쟁 수행은 어려울 것이다. 국가 총체전력 차원에서 유사시 전장에서 상비전력과의 동반전력으로 전쟁 을 억제하고 전쟁의 지속능력을 보장할 수 있는 예비전력에 대한 인식 전환 을 통해 예산 확보와 주요 핵심 필요한 역할 등을 점진적으로 확대해야 한 다. 따라서 다양한 분쟁 상황에 대비하여 예비군을 필요한 시기와 장소에 적시적으로 보충하기 위해서 과학화 예비군훈련장을 중심으로 장비와 물 자를 편성해서 실전적 훈련이 꾸준히 전개돼야 한다.

본 논문은 모바일 폰 사진을 활용하여 도시 공간에서 전력선과 건물 사이의 거리를 편리하게 모델링하고 측정하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 정확성을 평가하였다. 모바일 장 치용 2뷰 지오메트리를 사용한 전력선과 건물의 3D 재구성 방법을 설계하여 어디에서나 즉시 측정할 수 있도록 하였다. 특징점을 사용하여 전력선과 건물 사이의 거리를 계산하고 건물 정 보를 활용하여 게임 가상 공간에 전력선과 전주를 배치할 수 있다. 본 논문에서는 대전시 내 10개의 위치에서 실험을 실시하고, 상업용 시스템과 LiDAR가 있는 경우와 없는 경우를 포함 한 이전 방법과의 성능을 평가하였다. 우리의 방법을 스마트폰에 구현했기 때문에 장점은 휴 대성과 저렴함이다.

19세기 근대로 가는 길목에서 조선은 외세의 침입이라는 새로운 시대 상황을 맞게 되었다. 이러한 외압(外壓)에 대응하는 데 가장 근본이 되었 던 것이 당시는 수군(水軍)이라 불렸던 조선 해군(海軍)의 군사력이었고 할 수 있다. 이러한 인식을 바탕으로 본 연구는 19세기 조선 해군 전력 의 일단(一端)을 살펴볼 수 있는 실증적 사례 연구를 진행하였다. 구체적 으로 전라좌수영(全羅左水營)에 속해 있던 광양현(光陽縣)과 경상우수영 (慶尙右水營)에 속해 있던 하동부(河東府)의 수군 전력의 실태를 파악하 고자 하였다. 이들 두 군현은 19세기 ‘중기(重記)’ 자료가 남아 있다. 중 기 자료는 작성 당시 지방 군현의 군비 실태를 파악할 수 있는 가장 좋 은 자료이다. 따라서 이 중기 자료를 중심으로 19세기 조선 해군 전력의 일단을 살펴보았다. 이와 더불어 각종 관찬 자료와 읍지(邑誌), 사례(事 例) 등을 비교 검토하였다. 이 연구를 통해 19세기 조선 해군 전력의 일 단을 확인하였다. 당시 조선 정부는 해양 방위[海防]에 상당한 관심을 가 지고 있었지만 이에 대응한 해군 전력의 향상은 적절히 이루어지지 못한 것으로 보인다. 이는 본 연구를 통해 일부 확인되는 것처럼 특히 지방 군현의 수군 전력은 형식적 전력을 유지하는 데 그쳤고, 그 실제는 전력 이 약화되고 있었던 것으로 여겨진다.

This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.

In this paper, a tidal power conversion system (PCS) using seawater level differences was presented.. To verify the presented PCS, an actual lab-scale tidal power generation system was constructed. The operation of the lab-scale PCS was first modeled mathematically and was analyzed through dynamic simulation and experimental tests.

The Korean military has sought to build an all-round military force against the national and international security environment and future asymmetric threats as well as the military threats it faces. However, while raising the need for timely electrification, there are few cases of quantitatively evaluating the loss when electrification is delayed, making it difficult for our military to provide a logical basis to support the importance of the electrification period. Therefore, through this study, we tried to analyze the index of loss cost that can support the need for timely electrification with logical and quantitative data and present it as a logical basis. To this end, the loss cost was calculated in terms of combat efficiency, equipment utilization rate, and maintenance requirements, which can be quantitatively calculated based on “combat readiness,” a general impact on the military in case of delayed timely electrification.

The 4th Industrial Revolution and the continuous development of Science and Technology have also required a speedy business promotion method in the defense industry. Advanced countries including the United States are already boldly innovating the existing high-cost and long-term acquisition system with the highest priority in weapons development to cope with the military rise of Russia and China. The Ministry of National Defense and the Defense Acquisition Program Administration have also recently introduced a quick acquisition system and are applying it to business promotion. In addition, some small-scale projects and weapons systems are being reorganized so that they can be managed by the units demanding them. After an organizational diagnosis of the Project Acquisition Group by the Ministry of National Defense in 2020, it has been reassigned as a subordinate unit of the Army Logistics Command from a direct unit managed by the Army HQ. As a result, problems such as work conflict or redundancy have been identified. In addition, a system has been implemented to shorten the acquisition period by applying a rapid acquisition program in the field of weapons systems by benchmarking the rapid acquisition program of advanced countries. The force support system project process will also need to introduce such a quick acquisition system. In addition, the Ministry of National Defense is considering ways to delegate some weapon systems to each military, which will then carry out tasks ranging from requirements determination to project management. Accordingly, it is now time to expand the organization for the management of the Army's weapons system acquisition project. Therefore, in this paper, the Army Project Acquisition Group was analyzed on its organization, acquisition procedures, and cooperation systems, with presentations of development plans for each field.

Smart factory companies are installing various sensors in production facilities and collecting field data. However, there are relatively few companies that actively utilize collected data, academic research using field data is actively underway. This study seeks to develop a model that detects anomalies in the process by analyzing spindle power data from a company that processes shafts used in automobile throttle valves. Since the data collected during machining processing is time series data, the model was developed through unsupervised learning by applying the Holt Winters technique and various deep learning algorithms such as RNN, LSTM, GRU, BiRNN, BiLSTM, and BiGRU. To evaluate each model, the difference between predicted and actual values was compared using MSE and RMSE. The BiLSTM model showed the optimal results based on RMSE. In order to diagnose abnormalities in the developed model, the critical point was set using statistical techniques in consultation with experts in the field and verified. By collecting and preprocessing real-world data and developing a model, this study serves as a case study of utilizing time-series data in small and medium-sized enterprises.

Recent, there has been a need for a terminal device with artificial intelligence to detect emergency situations in various means of transportation to prevent overdischarge of the battery even when parking the vehicle for a long time so that the driver can properly prepare. The transmission system, which guides the situation and location information of the vehicle, uses AHD video technology and RTOS technology to reduce the load of wireless networks by increasing the video playback rate through UDP implementation by WiFi, and stabilizes through wireless networks and low-power sensors using LoRa services.

Fish school monitoring technology is utilized for various purposes, such as boat fishing and resource surveys. With advancements in information and communication technology, this technology has expanded its application to remote areas. Its significance has grown in fishing sites, particularly for improving the efficiency and cost-effectiveness of set-net fishing. Set-net fishing gears are not limited to coastal areas, but are also installed in inland and remote sea regions. Consequently, fishermen require technology that allows them to quickly transmit information about approaching fish schools and enables them to perform long-term monitoring. The development of remote monitoring technology for set-net fish schools must consider crucial design factors such as communication range, transmission speed, power consumption of information modules, and operational expenses. In this study, we developed a low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA. The module was specifically designed to minimize power consumption, allowing for communication over long distances and extended operation times in set-net fishing applications. Furthermore, we developed a web server software application that enables remote access to fish schools and provides real-time weather information. The performance of the developed module was evaluated through set-net fishing site application and experiments with moving ships on the sea. The experimental results demonstrated that the remote monitoring system, consisting of the developed low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA and a fish finder, had an average power consumption of 4.6 W, a maximum communication range of 22.84 km, and a data transmission and reception rate of 98.79%. The maximum fish school information transmission and reception rate was 97.26%.

This study analyzes the effects of the number of angles and bends on resistance in a conductor-embroidered stitch circuit for efficient power transfer through a conductor of wearable energy harvesting to study changes in power lost through connection with actual solar panels. In this study, the angle of the conductive stitch circuit was designed in units of 30°, from 30° to 180°, and the resistance was measured using an analog Discovery 2 device. The measured resistance value was analyzed, and in the section of the angle where the resistance value rapidly changes, it was measured again and analyzed in units of 5°. Following this, from the results of the analysis, the angle at which the tension was applied to the stitch converges was analyzed, and the resistance was measured again by varying the number of bends of the stitch at the given angle. The resistance decreases as the angle of the stitch decreases and the number of bends increases, and the conductor embroidery stitch can reduce the loss of power by 1.61 times relative to general embroidery. These results suggest that the stitching of embroidery has a significant effect on the power transfer in the transmission through the conductors of wearable energy harvesting. These results indicate the need for a follow-up study to develop a conductor circuit design technology that compares and analyzes various types of stitches, such as curved stitches, and the number of conductors, so that wearable energy harvesting can be more efficiently produced and stored.

사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이 를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제 안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유 틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최 적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논 문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

While protecting its lives and property from natural disasters such as floods and droughts, North Korea needs to develop into an informationized industrial society by securing renewable energy power in the era of energy transition. In addition, existing research has considered that a policy of continuous and consistent expansion of renewable energy based on the safety of the lives of ordinary people could be the solution. South Korea needs to recognize that the supply of energy for a minimum of living is more important to the North Korean people than the economic benefits of securing North Korea's renewable energy market. Therefore, in this paper, from that point of view, we have calculated the amount of electricity that North Korea lacks necessary for the lives of its inhabitants that can be replaced by renewable energy, and considered ways to estimate the market value.

블록 매칭 및 3D 필터링(BM3D) 알고리즘은 단일 필터의 문제점을 보완하기 위하여 non-local means 기반으로 만들 어진 융합형 노이즈 제거 알고리즘이다. 하지만, 그 수식 인자의 조절에 관한 연구는 이루어지지 않고 있어 본 연구에서는 자기공명영상에서 발생하는 Rician 노이즈를 제거하기 위해 BM3D 알고리즘의 평활화 정도를 결정하는 노이즈 전력 스펙 트럼 밀도(noise power spectrum density,  )에 대한 최적화를 진행하고자 하였다. MRiLab 시뮬레이션 프로그램을 이 용하여 뇌 조직을 모사할 수 있는 뇌척수액(cerebrospinal fluid, CSF)/회색질(gray matter, GM)/백질(white matter, WM) 팬텀의 T1 강조영상을 획득하였고, 노이즈 레벨이 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 그리고 0.3인 Rician 노이즈를 각각 부가 한 후, BM3D 알고리즘의  값을 0.01부터 0.99까지 0.01씩 증가시키며 각각의 노이즈가 부가된 영상에 적용하였다. 정량 적 평가를 통해 최적화 값을 선정하기 위하여 CSF, GM, WM, 그리고 배경 영역에 관심 영역을 설정한 후 조직별 신호 대 잡음비(signal to noise ratio, SNR), 총 변동계수(coefficient of variation, COV), 그리고 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정하였다. 결과적으로, 조직별로 계산된 SNR, COV, 그리고 RMSE를 종합적으로 평가 했을 때 모든 조직에서 노이즈 레벨 0.1부터 0.3까지 증가함에 따라  값 또한 함께 증가하는 경향이 나타났으며 일정  값 이상에서는 노이즈뿐만 아니라 영상신호까지 함께 제거되어 개선 폭이 감소하는 것으로 관찰되었으며, 노이즈 레벨에 따라 각각 0.09, 0.13, 0.17, 0.21, 그리고 0.25의  값이 설정된 BM3D 알고리즘이 적용되었을 때 가장 합리적인 영상 특성을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 효과적인 노이즈 제거를 위해서 고정된 값이 아닌 노이즈 레벨에 따른 적합한 값을 적용해야 함을 증명할 수 있었다.

이 연구는 동원전력을 구성하는 동원자원의 군사적 효용성을 분석하 고 강화 방안을 제시하기 위한 것이다. 동원전력의 군사능력과 잠재역 량, 그리고 평판은 군사적 효용성의 척도이다. 동원전력이 평시 전쟁 억제 기능을 한다면 군사적 효용 가치가 있는 것이다. 그러나 전쟁 초 기 방어작전에 참여하는 동원사단은 군사력으로서 평판이 낮은 수준이 다. 이를 개선하려면 한국군의 ‘동원’ 개념부터 재설계해야 한다. 현대 화된 자원으로 잘 준비되고 훈련된 잠재전력을 유사시 작전에 활용하 는 개념이 동원이어야 한다. 둘째, 선발예비군 제도를 도입하여 비상근 전투예비군으로 동원사단을 집중 육성해야 한다. 이들은 상비전력 저하 를 상쇄하고 병역제도 전환기적 과도기에 국방운영의 융통성을 제공하 게 될 것이다. 셋째, 전시 군수소요의 충당은 국민의 재산을 먼저 활용 한다는 편의적 관례에서 벗어나 비축을 통해 평시 동원전력의 완전성 을 높여야 한다. 동원사단의 무기체계‧장비‧물자는 상비군과 동일하게 현대화하고, 긴요 품목 대부분은 비축하여 유사시 즉각 전투력이 발휘 되도록 해야 한다. 군과 정부는 미래 안보의 비관적 상황을 전제로 대 비하되 불가피한 선택의 시간이 오기 전에 동원자원의 군사력 효용성 을 높이는 정책을 과감하게 추진해야 할 것이다.