The purpose of this study was to develop the Functional golf inner-wear by preventing the injuries and enhancing the performance of the Golf swing by checking the influence of the wearing of the functional golf inner-wear considering golf characteristics on the Swing trajectory and Shot distance. Functional inner-wear effective for golf swing was manufactured using the sports taping method. Changes in driver and iron swing before and after wearing the functional golf inner-wear manufactured in this way were measured using trackman equipment. Measurement variables were limited to Club Speed, Attack Angle, Club Path, Ball Speed, Smash Factor, and Priority. Before and after wearing functional golf inner-wear, there were statistically significant differences in driver club speed, iron club speed, driver etch angle, iron club pass, driver ball speed, driver smash factor, iron smash factor, driver carry, iron carry, and right shoulder joint proprioceptive sensory ability. As a result, functional golf inner-wear is effective for ball speed, impact, and carry by increasing club speed and efficient swing. Future research will focus on the development of functional golf that can improve the swing ability in a short game that plays an important role in the golf game through various sports taping grafting technique, textile, special material, film, Research on functional golf inner-wear.

목적 : 본 연구의 목적은 Coronavirys Disease(COVID-19) 팬데믹을 거친 고령자의 사회적 건강의 수준의 변화궤적에 대한 잠재계층을 분류하고 잠재 계층별 특성을 분석함에 있다. 또한 이러한 사회적 건강에 영향을 미치는 예측요인을 파악하여 고령자의 사회적 건강을 증진을 위한 기초자료를 마련하고자 한다. 연구방법 : 국내 고령자의 사회적 친밀도에 따른 사회적 건강 유형을 파악하기 위해서 한국복지패널의 3 년차 종단자료를 토대로 분석하였으며, 연구대상자는 세 시점 모두를 응답한 2845명의 고령자를 대상으 로 하였다. 대상자중심접근인 성장혼합모형(Growth Mixture Model; GMM)을 적용하여 변화궤적에 따 른 잠재계층을 분석 하였고, 도출된 각 잠재유형별 특성을 파악하기 위해 χ2 분석, 분산분석을 실시하 였으며, 계층 간 차이를 유발하는 요인을 파악하기 위해 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과 : GMM 적용결과, 사회적 건강의 변화궤적에 대한 잠재계층은 최종 4개의 집단으로 저수준 감소-증 가 집단, 중수준 유지-증가 집단, 고수준-감소 집단, 고수준 유지’집단으로 분류되었다. 또한 사회적 건강 수준에 따라 여가만족도에서 차이가 나타나는 것으로 드러났으며, 그 외에도 연령 차이가 존재하였 다. 잠재계층분류에 영향을 미치는 영향변인을 검증한 결과, 특히 여성일수록, 종교를 가지고 있을수록, 여가만족도와 전반적 만족도가 모두 높을수록 고수준 유지 집단에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 결론 : 국내 고령자의 사회적 건강은 시간이 지남에 따라 감소하는 궤적을 보이는 것으로 나타났다. 변화 궤적에 따라 4개의 집단으로 구분 지을 수 있으며, 각 잠재 유형별 연령과 여가 만족도 부분에서 집단별 차이가 드러났다.

오늘날 위치 수집 기술의 발전과 모바일 기기의 증가로 사람의 이동 궤적 데이터를 활용할 기회가 증가하고 있다. 특히 스마트폰 궤적 데이터에서 체류 지점의 도출은 이를 기반으로 다음 방문 장소 예측, 소요 시간 예측, 장소 추천 등 다양한 응용에 기초가 되는 분석이다.본 연구는 스마트폰 GPS 궤적 데이터에서 체류 지점을 도출하고, 체류 지점에 대한 맥락정보 부여 방안에 초점을 두었다. 생활 패턴 마이닝을 최종 목표로 하여 맥락정보 생성 절차를 체계화하였다. 맥락정보 부여를 위해 카카오 POI를 사용하였으며, POI 카테고리의 재분류, 거주지 추정을 위한 건물군 데이터의 추가, 시간 정보를 고려한 맥락정보 수정 그리고 대단위 건물군내 상업시설 통합 등의 과정을 체계화하였다. 생성된 맥락정보를 바탕으로 개인의 체류 시간, 체류 빈도, 이동 궤적, 이동 반경을 속성값으로 생성하였다. 이후 생활 패턴 분석을 위해 차원 축소, 군집화 과정을 거쳐 각 군집의 특징을 파악하였 다. 본 연구는 안양시 거주민 47명의 약 일주일간 스마트폰 GPS 데이터를 수집하여 적용하였으며, 체계화 된 체류 지점과 맥락정보 를 활용하여 생활 패턴을 마이닝함으로써 맥락정보 활용 가능성을 입증하였다는 점에 의의가 있다.

최근 GPS에 기반한 위치 수집 기술의 발전과 스마트폰과 같은 GPS를 탑재한 디바이스의 폭발적인 증가로 사람, 차량, 선박, 항공체와 같은 움직이는 물체의 지리적 위치에 대한 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 수집되고 있다. 이는 사물의 움직임과 관련된 중요한 학문적 및 실용적 가치를 가지고 있다. 이와 같은 데이터를 분석하기 위한 데이터 마이닝 방법 또한 함께 발전하고 있으며 연구자들은 궤적 데이터를 활용하여 도시에서 일어나는 이동 현상과 도시를 구성하는 장소 간의 관계 등을 탐색함으로써 다양한 도시 문제에 대한 해결방안을 제시하고 있다. 궤적은 다양한 물체의 움직임을 추적할 수 있는 만큼 그 활용 분야와 목적 역시 매우 다양하여 도시 계획, 교통, 행동생태학, 공공안전, 이상 및 위반 탐지, 감시 등과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 특히 최근 데이터 마이닝 방법론과 딥러닝 기술의 발전으로 궤적 데이터 분석에 다양한 분석방법이 융합적으로 접목되어 의미 있는 연구결과 도출되고 있어 이에 대한 체계적 분석이 필요하다. 이러한 배경하에 본 연구는 궤적 데이터를 활용한 국내외 약 150여 편의 연구를 응용분야 및 활용방법론 별로 구분하고, 응용분야별, 궤적 데이터 분석 방법론별 최근 동향을 분석하였다. 이는 향후 궤적 데이터에 적용가능한 방법론 탐색, 궤적 데이터 분석과 관련된 구체적 사례 탐색, 궤적 데이터를 활용한 응용서비스 도출의 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 토양-탄체 간 분리 및 재접촉을 고려한 IFL 기반 침투해석 기술을 개발하고 이를 기존 문헌의 실험결과와 비교하는 연구를 수행했다. 탄체를 강체로 가정한 후, 토양 내로 침투 시 발생하는 구형공동팽창 현상을 고려함으로써 탄체의 궤적을 예측할 수 있다. 토양에 대한 저항함수는 Mohr-Coulomb 항복 모델을 활용했으며, 입사각 혹은 AOA에 따른 J-hook 현상을 모사할 수 있다. 기존 문헌에서의 실험결과(총 6회)와의 비교 결과, 수치해석으로부터 예측한 탄체의 침투 깊이는 실험대비 약 13.4%의 평균오차를 나타냈 다. 일반적으로 탄체의 침투 경로를 예측하기 위해 유한요소법이 널리 활용된다. 하지만, 유한요소법 활용 시, 탄체의 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 필요하며, 해석 수행을 위해 수 시간이 소요된다. 본 연구를 통해 개발한 모델을 활용할 시, 탄체의 치수 입력만 필 요하며 해석 시간도 수 초 이내이다.

Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.

The fishery compensation by marine spatial planning such as routeing of ships and offshore wind farms is required objective data on whether fishing vessels are engaged in a target area. There has still been no research that calculated the number of fishing operation days scientifically. This study proposes a novel method for calculating the number of fishing operation days using the fishing trajectory data when investigating fishery compensation in marine spatial planning areas. It was calculated by multiplying the average reporting interval of trajectory data, the number of collected data, the status weighting factor, and the weighting factor for fishery compensation according to the location of each fishing vessel. In particular, the number of fishing operation days for the compensation of driftnet fishery was considered the daily average number of large vessels from the port and the fishery loss hours for avoiding collisions with them. The target area for applying the proposed method is the routeing area of ships of Jeju outer port. The yearly average fishing operation days were calculated from three years of data from 2017 to 2019. As a result of the study, the yearly average fishing operation days for the compensation of each fishing village fraternity varied from 0.0 to 39.0 days. The proposed method can be used for fishery compensation as an objective indicator in various marine spatial planning areas.

Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation.

PURPOSES : In this study, we review the method and equations suggested in the usual guidelines to calculate the lane widening for curved sections, and proposed values of the widths and the amount of widening that reflected the driving trajectory of an articulated bus. METHODS : A simulation was used to obtain the trajectory of articulated bus, which is adequate for a Super-Bus Rapid Transit(S-BRT) service with the longest length of the design vehicle. This study was conducted by dividing the trajectory into curved and tangential sections, and the extent of widening was analyzed by changing the rotation angle by 5°. In addition, the results related to the amount of widening from the conducted analysis were applied to particular situation of right turns of an articulated bus at urban intersection. The possible conflict situations that may occur were analyzed. RESULTS : When analyzing the rotation angle at which the size of the driving width was set to be the largest for each lane center radius, the rotation angle for a lane center radius ( =15m) was 35°, the rotation angle for a lane center radius ( =20m) was 45°, the rotation angle for a lane center radius ( =25m) was 55°, and the rotation angle for a lane center radius ( =30m) was 60°. CONCLUSIONS : As the radius increases, the required driving width and the amount of widening decrease. The rotation angle that requires the largest driving width is presented. The results show that as the central radius ( ) of the lane increases, the amount of widening for each rotation angle decreases. In addition, based on the results of the analysis of the driving width for each rotation, the trajectory of an articulated bus was applied to an at-grade intersection to check the distance required for widening from the beginning point of the curve.

최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

In the previous study, a shooting trajectory assuming that the purse seine shooting trajectory is a circle was proposed based on the speed and direction of the movement of the fish school. However, in practice, a trajectory that is closer to an elliptical shape than a circular one is often formed. In this study, the existing circular trajectory and the elliptical trajectory methods were compared under the same conditions to confirm the effectiveness of elliptical shooting trajectory. In addition, changes in the eccentricity of ellipses were derived to assess which type of ellipse was appropriate as a shooting trajectory. When a high-speed fish school moves in a straight line, an elliptical shooting trajectory with the eccentricity of 0.7 to 0.9 will be reasonable, and for middle-low speed fish school, an elliptical shooting trajectory with the eccentricity of 0.4 to 0.6 will be more useful than a circle shooting trajectory.

이 연구의 목적은 집단중심 추세모형을 적용하여 과학고 학생들이 탐구를 수행하는 과정에서 나타난 통합 탐구 기능 변화의 양상과 특징을 분석하는 것이다. 이를 위해 3개의 가설-연역적 탐구 과제를 이용하였으며, 이를 59명의 과학고 학생들에게 순차적으로 수행하게 하고 그 과정을 보고서로 작성하게 하였다. 작성된 보고서는 Lee and Park (2017)에 의해 개발된 평가 준거틀에 따라 통합 탐구 기능 4개 요소별로 평가하였으며, 이를 집단중심 추세모형에 적용하여 탐구 과제를 수행한 3개 시점에 따른 탐구 기능 수준의 변화 양상을 요소별로 분석하였다. 또한, 탐구 기능 변화에서 나타난 특징을 몇 가지 관점에서 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 집단중심 추세모형을 적용하여 학생들의 통합 탐구 기능 변화 양상을 분석한 결과, 4개 요소 모두에서 2개 집단으로 분류되었으나 그 변화 양상은 요소별로 많은 차이가 있었다. 둘째, 학생들의 통합 탐구 기능 변화에서 나타난 특징을 분석한 결과, 탐구 기능의 맥락의존성, 탐구 기능 발달 경로의 변이성, 탐구 기능 요소별 수준의 들쭉날쭉성을 발견할 수 있었다. 연구 결과를 토대로 과학고 학생들의 통합 탐구 기능 발달을 위한 제언을 하였다.