The purpose of this study is to produce virtual models of women aged in their 60s and to implement the virtual clothing with jackets. We referred to 3D images of standard and obese body types from the 8th Size Korea and attempted to create avatars based on their images through the various trials. Final virtual models were made to reflect the appearance of women in their 60s. For the standard body type, a 3D image with average body measurements was selected. Based on numerous trials aimed at turning her image into an avatar, the auto-converted avatar on CLO 3D was slimmer than the woman in the original image, and hence it was not suitable for the virtual model. After blending, we converted the image into an uneditable avatar for which only the joint points could be moved, thereby creating an avatar that was identical to the original image. We also selected an image of an obese woman with a “beer bottle” body shape from the 8th Size Korea. We created an avatar that resembled her shape by also converting it into an uneditable avatar for which only joint points could be moved. To use these avatars in virtual clothing, we removed masks of avatars and made faces, hair styles, and skin tones representing women in their 60s. The moderately-sized classic jackets were smooth on both virtual models and fitted satisfactorily. This study demonstrated the applicability of virtual model production of various body types or ages in special clothing studies.

This study introduces a novel approach for identifying potential failure risks in missile manufacturing by leveraging Quality Inspection Management (QIM) data to address the challenges presented by a dataset comprising 666 variables and data imbalances. The utilization of the SMOTE for data augmentation and Lasso Regression for dimensionality reduction, followed by the application of a Random Forest model, results in a 99.40% accuracy rate in classifying missiles with a high likelihood of failure. Such measures enable the preemptive identification of missiles at a heightened risk of failure, thereby mitigating the risk of field failures and enhancing missile life. The integration of Lasso Regression and Random Forest is employed to pinpoint critical variables and test items that significantly impact failure, with a particular emphasis on variables related to performance and connection resistance. Moreover, the research highlights the potential for broadening the scope of data-driven decision-making within quality control systems, including the refinement of maintenance strategies and the adjustment of control limits for essential test items.

해양재분석 자료는 관측 자료를 수치 모델에 동화함으로, 관측 자료의 시공간적인 제약을 극복하고 해양 변수 간 의 물리적 상호작용을 고려한 격자화된 고해상도 정보를 제공함으로써 해양순환 및 기후 연구에 광범위하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 기존에 생산된 12년간(2011년부터 2 02 2년까지)의 북서태평양 지역해양 재분석 자료를 확장하여 30 년간(1993년부터 2 02 2년까지)의 1/24o 수평해상도를 갖는 장기 재분석 자료(K-ORA22E)를 생산하고, 이를 분석하여 한 반도 주변해역에서의 장기 해양기후변화를 진단하였다. K-ORA22E 데이터를 통해 한반도 주변 해역의 수온 상승 경향 을 분석한 결과, 쿠로시오 확장역에서 쿠로시오의 경로가 지난 30년 동안 1년에 약 6 km 씩 북상하였으며, 쿠로시오 경 로의 북쪽에서 수온 상승이 두드러졌다. 한반도 주변 해역 중에서는 동해에서 수온 상승이 가장 뚜렷했다. 특히, 동해에서는 표층보다는 중층에서 수온 상승이 두드러졌으며, 동한난류의 수온 상승률은 전 지구 평균보다 2 -3배 높았다. 황해저 층냉수가 출현하는 황해 중앙부에서는 장기적으로 수온이 상승하였으나, 한반도 서해안과 남해안에서는 수온이 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 수온의 장기변화의 공간적인 차이는 쿠로시오 해류의 북상에 따른 열수송의 경로와 밀접한 관련이 있을 것으로 보인다. 이 연구에서 구축된 K -ORA2 2 E와 같은 고해상도 지역 해양 재분석 자료는 한반도 주변 해역의 장기 변동성을 이해하고 기후 변화의 영향을 분석하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study selected two labor-intensive processes in harsh environments among domestic food production processes. It analyzed their improvement effectiveness using 3-dimensional (3D) simulation. The selected processes were the “frozen storage source transfer and dismantling process” (Case 1) and the “heavily loaded box transfer process” (Case 2). The layout, process sequence, man-hours, and output of each process were measured during a visit to a real food manufacturing factory. Based on the data measured, the 3D simulation model was visually analyzed to evaluate the operational processes. The number of workers, work rate, and throughput were also used as comparison and verification indicators before and after the improvement. The throughput of Case 1 and Case 2 increased by 44.8% and 69.7%, respectively, compared to the previous one, while the utilization rate showed high values despite the decrease, confirming that the actual selected process alone is a high-fatigue and high-risk process for workers. As a result of this study, it was determined that 3D simulation can provide a visual comparison to assess whether the actual process improvement has been accurately designed and implemented. Additionally, it was confirmed that preliminary verification of the process improvement is achievable.

To conduct numerical simulation of a disposal repository of the spent nuclear fuel, it is necessary to numerically simulate the entire domain, which is composed on numerous finite elements, for at least several tens of thousands of years. This approach presents a significant computational challenge, as obtaining solutions through the numerical simulation for entire domain is not a straightforward task. To overcome this challenge, this study presents the process of producing the training data set required for developing the machine learning based hybrid solver. The hybrid solver is designed to correct results of the numerical simulation composed of coarse elements to the finer elements which derive more accurate and precise results. When the machine learning based hybrid solver is used, it is expected to have a computational efficiency more than 10 times higher than the numerical simulation composed of fine elements with similar accuracy. This study aims to investigate the usefulness of generating the training data set required for the development of the hybrid solver for disposal repository. The development of the hybrid solver will provide a more efficient and effective approach for analyzing disposal repository, which will be of great importance for ensuring the safe and effective disposal of the spent nuclear fuel.

This study studied a system that can redesign the production site layout and respond with dynamic simulation through fabric production process innovation for smart factory promotion and digital-oriented decision making of the production process. We propose to reflect the required throughput and throughput per unit facility of fabric production process as probability distribution, and to construct data-driven metabolism such as data collection, data conversion processing, data rake generation, production site monitoring and simulation utilization. In this study, we demonstrate digital-centric field decision smartization through architectural design for the smartization of fabric production plants and dynamic simulations that reflect it.

Recently, the manufacturing system is being changed in a mass customization and small quantity batch production. MES is a powerful production management tool supporting production optimization from the process initiation to the final shipment. It is a production management system which plans and executes based on the production data in the shop floor. This study deployed the utilization of production data and web HMI system to process real-time production data through the collection with the shop floor. The developed system was applied to the equipment operating time and other production data could be processed with the real-time. The proposed system and web HMI can be applied for various production systems by using different logic.

무용은 한번 공연을 하면 뜬 구름과도 같이 사라져 버리는 휘발성이 강한 예술이다. 이 순간성을 극복하 는 길은 미약하나마 무용행위에 관한 다양한 데이터를 기록․생산하고 관리․보존하는 것이다. 그렇게 생산 되고 보존된 데이터는 무용인들에게 공유되어서 창작과 교육 그리고 연구의 기초자료로 활용된다. 그러나 다수의 무용가들은 연습실에서 연습을 할 때나 공연을 할 때 이러한 데이터의 구축에 대한 개념이 없는 경우 가 많다. 본 연구의 목적은 무용가들에게 데이터의 중요성을 인식하게 하게 하는 것과 창작현장에서 데이터를 생성 하고 관리하는 방법을 탐색하는 것이다. 한국의 무용가들이 창작 현장에서 생성하는 창작데이터의 유형은 일 반 학문의 데이터와는 많이 차이가 있다. 본 연구의 내용은 첫째, 무용연구에서 창작데이터의 특성은 어떤 것들이 있는가. 둘째, 무용가들은 어떻게 창작데이터를 생산하는가. 셋째, 무용데이터의 유형은 어떤 것들이 있나. 넷째, 무용에서 연구․창작데이터는 어떻게 보관․관리되는가. 마지막으로 이런 데이터는 어떻게 공유 되고 활용되는가이다. 무용연구자들이나 안무가들은 작품을 공연할 때 주로 동영상을 촬영하여 자료를 만들 고 그것을 보관하는 정도에서 창작데이터를 관리하고 있다. 다른 학문과는 다르게 ‘실기기반 무용연구’에서의 데이터는 창작자가 이에 대한 개념을 갖고 직접 생산하는 것이 중요하다. 직접 생산한 창작데이터와 다른 유 형의 데이터의 관리체계를 위해서 이의 장기보존 방식과 활용 방식에 대한 탐구들이 후속연구로 진행될 필요 가 있다.

본 연구는 1970 ~ 2000년 기간 세계 148개국으로 구성된 패널자료를 이용해 세계 식량생산함수를 추정하였다. 생산함수의 결정요인으로는 노동, 물적자본, 인적자본 및 경작면적 등 경제적 생산요소뿐만 아니라 강수량과 기온 등 기후적인 요인까지 포함하였다. 또한 권역 간의 차이를 명확하게 확인하기 위해 권역더미변수를 고려해 권역 간 설명변수별 추정계수에 대한 동일성 검정을 실시하였다. 실증분석 결과, 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 설명변수 중 노동, 물적자본 및 인적자본 등 경제적 요인들의추정계수가 유의하고 그 부호도 경제이론과 일치하는 것으로나타나 분석의 타당성을 확인할 수 있었다. 둘째, 생산요소 중경작면적의 탄력성이 가장 크게 나타나는데, 이는 식량생산이기본적으로 토지를 기반으로 한다는 점에서 당연히 예상할 수있는 결과라 하겠다. 이를 통해 식량생산의 증가를 위해 경작면적의 확대가 긴요함을 확인할 수 있다. 이는 또한 기후온난화와 더불어 사막화로 인한 경작면적의 감소가 장기적으로 식량위기의 원인으로 대두될 수 있으며 이에 대비하기 위해 관개시설 및 간척 등을 통해 장기적으로 경작면적을 확보해 나가야 할 당위성을 입증한다 하겠다. 셋째, 각 설명변수가 식량생산에 미치는 영향은 권역별로 상당한 차이를 나타내었다. 특히, 식량생산에서 규모에 대한 수익은 경제발전이 심화된 [북미 및 유럽]에서는 감소하는 반면, 대부분의 국가가 개발도상에 있는 [남·동아시아 및 오세아니아]와 [중앙·서아시아 및 북아프리카]에서는 증가하는 것으로 나타났다. 권역별 특성을 나타내는 이와 같은 분석결과는 세계적인 식량위기의 원인을 찾고 그 해결방안을 모색하는 과정에서 상당한 중요성을 갖는다. 식량위기가 전 세계적인 현상으로 동시적으로 발생하는 경우에도, 생산요소의 탄력성이 권역별로 상이한 만큼 식량위기의 발생 원인도 권역별로 다를 수 있다는 것이다. 이에 따라식량위기의 해결방안 역시 권역의 특성에 따라 상이하게 적용되어야 할 것이며, 이는 식량위기에 대처하려는 국제기구와 각국의 정부가 반드시 고려해야 할 사항인 것으로 판단된다. 한편 식량생산의 규모수익이 개도국에서 크게 나타난다는 분석결과는 노동, 물적자본 및 인적자본과 경작면적 등 생산요소를 일정비율로 확충할 때에 식량생산은 그 비율 이상으로 크게 증가한다는 의미를 갖는다. 이는 식량생산 확대를 위한 국제적 협력의 과정에서 권역별 우선순위에 대한 정보를 제공하게 된다. 넷째, 강수량의 추정계수는 [사하라이남 아프리카]에서는 유의하게 나타났으며, 관개수로 확대, 저수지 확보 등을통한 물관리가 이 권역의 식량생산을 증가시키는 데에 상당한역할을 할 수 있음을 보여준다. 다른 권역에서는 강수량의 추정계수가 유의하지 않은 것으로 나타났는데, 이는 [사하라이남아프리카]를 제외한 대부분의 권역에는 이미 관개수로가 어느정도 발달해 있기 때문에 강수량의 변화가 식량생산에 미치는영향이 비교적 작기 때문인 것으로 풀이된다. 다섯째, 기온이생산에 미치는 영향은 권역별로 차이를 보였다. [남미 및 캐리비안], [사하라이남 아프리카]와 [남·동아시아 및 오세아니아]에서 유의하였으며, [북미 및 유럽]과 [중앙·서아시아 및북아프리카]에서는 유의하지 않았다. 특히 [남미 및 캐리비안],[사하라이남 아프리카]와 [남·동아시아 및 오세아니아]의 경우 추정계수 부호가 반대로 나타났는데, 이는 후자의 권역에서는 이미 관개수로가 어느 정도 정비되어 있어 기온이 높아지더라도 2기작 혹은 3기작을 통하여 쌀의 생산을 늘릴 수 있음을 반영하는 것으로 볼 수 있다. 이는 기온의 변화가 농업생산에 미치는 영향의 다양성을 보여주는 좋은 예라고 할 수있다. 즉, 각 권역의 식량생산은 재배작물의 재배방식과 관개시설 등 여러 가지 요인에 의하여 종합적으로 영향을 받기 때문에 기온변화의 영향만을 분리하여 식별하기가 쉽지 않다는것이다. 기존 문헌에 대한 본 연구의 기여는 다음과 같다. 첫째, Lee et al. (2012)에서 보이는 바와 같이 식량위기가 전 세계적인 규모로 발생할 수 있다는 점에 유의하여, 148개국을 망라하는 패널자료를 이용하여 관련문헌에서는 처음으로 세계적규모의 식량생산함수를 추정하였다. 둘째, 식량생산에 절대적영향을 미치는 기후적 요인을 고려하기 위해 강수량과 기온을 설명변수로 추가하여 식량생산함수를 추정하였다. 셋째, 기후및 생산되는 식량 등의 특성에 따라 대상국가들을 5개 권역으로 분류하여 권역별로 식량생산함수를 추정하였다. 본 연구의 한계점으로는 다음을 들 수 있다. 첫째, 기후요인 및 식량생산의 특성을 고려해 대상국가들을 권역으로 구분하여 분석하였으나, 주요 식량을 좀 더 세분하여 고려하지는 못하였다. 식량의 종류에 따라 요구되는 생산요소와 적합한 기후조건이 많이 다를 수 있으므로, 이를 더 세분하여 분석함으로써 더 유의한 분석결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 둘째, 본 연구에서는 식량생산과 설명변수들과의 관계를 선형함수로 상정하였으나, 이를 비선형함수로 확대한다면 기후변수 및 생산요소들이 식량생산에 미치는 영향을 더 다양하게파악할 수 있을 것이다. 셋째, 전 세계적으로 식량생산함수를추정하고자 하였으나 자료획득의 어려움으로 인해 일부 국가가 빠졌으며 불균형 패널자료를 사용할 수밖에 없었다. 특히 강수량 및 기온의 국가별 시계열 자료가 제한적이었던 점이 큰 영향을 미쳤으며, 따라서 본 연구의 분석기간도 1970 ~ 2000년으로 축소되었다. 향후 더 많은 국가로부터 더 장기간의 시계열 자료를 확보함으로써 더 흥미로운 연구결과를 얻을수 있을 것으로 생각된다. 위와 같은 한계점들을 보완함으로써 향후의 후속연구를 통해 관련연구의 지평을 더 넓힐 수 있기를 기대한다.

국내 심부지질환경조건을 반영한 처분안전성 평가에 필요한 입력자료를 제공하기위해, 그 동안 국내 지하시험시설(KURT)환경조건에서 많은 실험을 수행해 왔다. 안전성평가코드에 사용되는 많은 입력변수 들 중 중요성이 부각되는 입력변수들을 선정하여, 각 변수별로 수집한 자료를 통계처리를 하여 값 분포 특성을 기술하고, 외국자료 값과 비교평가를 통해 값의 타당성을 검토하였다. 다룬 입력변수로서 용기물 성분야에서 용기수명, 초기파손률을, 완충재물성분야에서는 핵종용해도, 완충재의 공극률, 밀도, 확산계 수, 핵종분배계수를, 암반 및 원계영역에서는 수리전도도, 지하수유속, 핵종분배계수, 확산깊이, 암반균 열폭, 주지하수유동통로까지 거리, 핵종이동오염운의 너비 등이다.

Recently the construction of the ERP(Enterprise Resource Planning) system becomes accomplished actively from the many enterprises. But the many problems occur in acquisition of production data which is a fundamental data of system. Also to delay the acquisition of the production result is fatal in the efficient business operation. The construction of the POP(Point of Production) system which acquires production data at real time is become accomplished widely, In the POP system it is most important to acquire the production data which is accurate. But the many enterprises drop the competitive power with acquisition of the data which could not be trusted. In this paper, we analyze these causes and present the method which it can improve the reliability of production data. Also we introduce a real application case.

We have intensively carried out numerical calculations on flare predictions from the solar activity data for photospheric sunspots, chromospheric flare and plages, coronal X-ray intensities and 2800MHz radio fluxes, by using multilinear regression method. Intensities of solar flares for the next day have been predicted from the solar data between 1977-1982 and 1993-1996. Firstly, we have calculated flare predictions with the multilinear regression method, by using separate solar data in growth and decay phase of sunspot area and magnetic field strength from the whole data on solar activities. Secondly, the same operations as above have been made for the remaining data after removal of the data with large deviation from the mean calculated by the above prediction method. we have reached a conclusion that average hit ratio of correct predictions to total predictions of flares with class of M5 over has been as high as 70% for the first case and that of correct prediction number to total observation number has been shown as 61%.

본 연구는 생물생산시설의 안전구조설계기준 마련을 위한 기초자료를 제공하기 위하여, 우리나라의 60개 지역에 대한 기상자료를 사용하여 설계하중 산정에 필요한 재현기간별 설계풍속 및 설계 적설심을 구하고 등풍속선도 및 등적설심선도를 작성하였으며, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 년최고치 계열의 최대풍속 및 최대적설심 자료에 대한 Type-I 극치분포의 적정 확률분포형 검정을 위해 Chi-Square검정을 실시한 결과 대부분 지역에서 적합성이 인정되었다. 2. 적정 확률분포형으로 설정된 Type-I 극치분포에 의하여 재현기간별 표본 수에 따른 빈도계수를 구하고, 각 지역의 설계풍속 및 설계적설심을 구하였으며 결과는 Table 5와 Table 6, 그리고 Fig.3 및 Fig.4와 같다. 3. 최대풍속의 최빈풍향 분석결과 최대풍속의 약 46.4 %가 일정한 방향인 것으로 나타났으며, 지형이나 환경상의 문제가 없을 경우 최빈풍향을 고려해 주는 시설배치로 구조적 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 4. 우리나라의 풍속 및 적설심을 고려해 볼 때 울릉도 및 영동지방은 시설재배지역으로 매우 불리하며, 충남과 전북 서해안 지역은 적설에, 서남해안 지역은 바람에 강한 구조로 설계하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다.

This study was undertaken to find out national level changes in area, production and yield of two major staple crops wheat and potato in Bangladesh. The time series of secondary data was collected from yearbook of agricultural statistics under Bangladesh Bureau of Statistics (BBS) and used for the statistical analysis during the thirty-year period of 1989/90-2018/19. Moreover, selected data were divided into two groups and regarded as segment (1989/90-2003/04, 2005/06-2018/19) to examine the significant level in each crop. The results of different statistical techniques showed that wheat cultivated area and production were satisfactory level but yield was not too much standard in context of country demand. In the case of potato, yield as well as cultivated area and production were crossed the significant level and fulfilled the demand of population. In recent few years, the ratio of potato production rapidly increased, compared with the cultivation area. Based on segment (period) analysis, at the first half wheat production was always below, compared with the area but second half nine years saw slightly improved. On the other hand, in both segment potato growth rate in area, production and yield were increased throughout the study period. The highest instability was also shown in area, production and yield of potato during whole as well as segmented period. There was always a positive relationship between country’s demand and supply. Both wheat and potato are considered as staple crops and based on the productive capability over cultivated area, potato showed the higher productivity for the country of Bangladesh. In consequences, potato consuming demand also rapidly increased all over the country, compared with past respectively.

The purpose of this study is to identify the effectiveness of satellite images in detecting the areas of rice production in the Barisal of Bangladesh. We also investigated the effect of climate change on the crop production through comparative analysis of rice production area and production statistics with climate data at multi-temporal time scale. This analysis found that the classification of rice fields extracted through satellite image and made as the number of rice cultivation areas did not exceed 10 percent of the statistical data. Climate data analysis showed that the average temperature during the ripening stage has the greatest impact on Boro’s production. It would be more make sense if you can describe the results of how precipitation is also important for rice production in addition to temperature. Therefore, it is believed that this research could serve as a key basis for solving food security issues due to climate change.

In this study, we examine the relationship between climate change and food productivity using empirical econometric methods. The existing literature shows that natural hazard caused by climate change has a negative impact on food productivity since the natural disaster devastates farmers and food supply. The conventional study however considered only the correlation between food productivity change and climate condition such as optimum air temperature rather than the association between food productivity and climate change. Agricultural area, crop per unit area and crop productivity are known as the most important factors in food productivity. Thus, we explore the relationship between the three factors and climate change. We analyze the carbon dioxide concentration level in the atmosphere as a proxy for the climate change since the level of carbon dioxide in the atmosphere affects global temperature. We found that agricultural area, crop per unit area and crop productivity are negatively associated with climate change.

Recent climate change has led to fluctuations in agricultural production, and as a result national food supply has become an important strategic factor in economic policy. As such, in this study, panel data was collected to analyze the effects of seven meteorological elements and using the Lagrange multipliers method, the fixed-effects model for the production of five types of food crop and the seven meteorological elements were analyzed. Results showed that the key factors effecting increases in production of rice grains were average temperature, average relative humidity and average ground surface temperature, while wheat and barley were found to have positive correlations with average temperature and average humidity. The implications of this study are as follow. First, it was confirmed that the meteorological elements have profound effects on the production of food crops. Second, when compared to existing studies, the study was not limited to one food crop but encompassed all five types, and went beyond other studies that were limited to temperature and rainfall to include various meterological elements.

최근 새로운 약용식물로 주목받고 있는 가시오갈피 (Eleutherococcur sentico년 Max. )는 국내에서는 꽃이 피어 열매가 익어가다가 여름철 고온에 의해 거의 탈락되어 실생번식을 위한 종자채종이 안되는 실정이다. 따라서 현재 종자가 채종되고 있는 일본 북해도 지역의 기상과 국내 각 지역의 기온과 일조시간 자료를 비교 분석하여 우리 나라에서의 가시오갈피 채종 가능성을 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 가시오갈피가 채종되고 있는 북해도 지역은 8월에 개화되어 8월 하순~10월에 등숙이 이루어졌으며, 이 지역과 기온양상이 비슷한 곳은 대관령이다. 2. 가시오갈피의 맹아는 평균기온 7~8.5℃ 에 출현하였고, 꽃은 17℃ 이상에서 피었으며 개화기는 장수는 6월 중순경, 북해도는 8월 중순으로 2개월 정도의 차이가 있었다. 3. 7~8월의 평균 최고기온은 북해도는 24.4℃ 대관령은 21.2℃ 로서 장수의 27.4℃ 보다 약 3~6℃ 정도 낮았으며, 특히 대관령은 6월~9월까지 평균 최고기온이 21℃ 전후로 계속 지속되므로 가시오갈피의 개화 및 등숙에 유리하여 채종이 가능할 것으로 추정되었다. 4. 가시오갈피 등숙기간중 유효적산온도(5℃ 이상)는 장수 1,524℃ , 북해도 807℃ , 대관령 964℃ (추정치)로 등숙에 알맞는 유효적산온도는 1,000℃ 내외이다. 5. 가시오갈피의 작물기간(평균기온 15℃ 이상 출현일수)은 장수는 135일, 북해도는 79일, 대관령은 85일로 물질생산에는 장수가 유리하였으나 채종에는 불리하였다. 5. 가시오갈피의 개화 및 등숙 초기인 7~8월의 월 일조시간은 북해도는 83.5~85.4시간으로 장수의 174.6~177.2시간 보다 크게 적어 낙화 및 낙과를 줄여 채종하는데 유리하였으며, 대관령은 121.7~128시간이지만 고온기의 평균 최고기온이 낮아 채종 가능 지역으로 추정되었다.