Republic of Korea is building a multi-layered missile defense system against North Korea’s growing ballistic missile threat. To maximize the intercept performance of a multi-layered missile defense system, it is important to develop an efficient engagement plan that considers the interceptable time/space of each interceptor system for ballistic missiles. To do so, it is necessary to predict the flight trajectory of the ballistic missile, which must be done within a short time considering the short battlefield environment and the speed of the ballistic missile. This study presents a model for rapid trajectory prediction of ballistic missiles using the kinetic characteristics of each flight phase(thrust phase, midcourse phase, and re-entry phase) of ballistic missiles, a method for estimating kinetic information from ballistic missile observation data(time and position), and a mathematical analysis of the equations of motion of ballistic missiles.

이 논문은 한국교회의 괄목할 성장에 기여한 역사적, 정치적, 인류학적 요소들을 연구한다. 연구자는 한국교회 성장을 용이하게 한 몇몇 핵심 요소들과 더불어 하나님의 완벽한 타이밍의 역사가 결정적이라고 주장한 다. 역사적으로, 이 논문은 가톨릭교회의 초기 순교와 북한 그리스도인들의 공헌들에 진 빚을 강조한다. 성경의 한국어 번역과 네비우스 방법의 영향 역시 역설한다. 정치적으로, 이 논문은 정치적 불확실성과 독립과 민주화 운동들에 교회의 참여가 어떻게 성장을 촉진했는가를 연구한다. 인류학적 으로, 이 논문은 어떻게 그리스도교가 한국인들이 느끼는 필요들, 특히 사회적 불평등들과 종교적 진공상태들을 충족시켰는지 초점을 맞춘다. 이 논문은 최근의 한국감리교회의 감소세를 강조하며 물질적인 복의 지나친 강조와 일상생활로부터 신앙의 분리 등을 지속적 교회 성장의 장애물들로 언급함으로써 결론을 맺는다. 연구자는 지속적인 한국교회의 성장을 위한 방향들로 영적인 복의 새로운 강조와 깊숙한 공동체 참여와 믿음과 삶의 전체적 통합(성속일여) 등을 제안한다.

정확한 선박 항적 예측은 선박의 충돌 회피 전략 수립과 자율운항 선박의 안전 운항에 중요한 요소이다. MMG(Maneuvering Modeling Group) 모델이나 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 활용하여 선박 항적을 계산할 수 있지만, 계산을 위한 선박의 정확한 계 수등을 확보하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 대한 대안으로, LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 인공지능을 활용한 항적 예측 연 구가 진행되고 있다. 그러나 LSTM 단독으로는 선박의 복잡한 비선형적 움직임을 완벽히 예측하는데 한계가 있다. 예측 정확도를 향상 시키기 위해 본 연구에서는 STL-CNN-LSTM 하이브리드 모델을 제안한다. 이 모델은 STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess)을 이용한 데이터를 분해하고, CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 데이터의 특징 추출, 그리고 LSTM을 통한 학습이 이뤄진다. 이 연구는 CNN-LSTM에 비해 얼마나 더 높은 항적 예측도를 보여주는지 비교 분석한다. 분석 결과, STL-CNN-LSTM 모델은 CNN-LSTM보 다 우수한 예측 성능을 보이며, 예측 오차는 1~5미터 범위 내에 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정밀한 충돌 회피 전략 개 발에 기여할 수 있으며, 향후 연구에서는 실무 적용을 위한 충돌회피 모델의 설계 고도화 연구에 적용될 것이다.

해양오염사고가 발생하면 해양경찰청에서는 긴급방제에 관한 전략 수립을 위해 유출유 확산 예측모델을 구동한다. 이러한 유출유 확산예측모델은 바람, 해류, 조류 등 해양기상을 기반으로 해상에서 유출유 이동방향과 소멸시간 등을 예측하며, 그 결과를 기 반으로 해양경찰청에서는 방제전략을 수립하고 필요한 방제자원을 동원한다. 이뿐만 아니라 유출유 확산예측모델은 해양경찰청의 해 양환경에 관한 다양한 법률 분야와 연계된 형사법 작용의 기술적 근거를 제공한다. 우선 행정법적 측면에서 해양경찰청이 방제의무자 에게 이행하도록 하는 권력적 행정행위로서의 방제명령 등에 대한 비례성 원칙에 부합하는지를 확인할 수 있고, 이는 행정의무 미이행 에 대한 형사법 작용의 전제 요건이 될 수 있다. 그리고 국제법적 측면에서 관할해역 이원에서 발생한 오염에 대해 국가의 개입여부를 판단할 수 있는 근거를 제공하고, 이는 형사관할권에 대한 판단에 있어 기술적 자료가 될 수 있다. 더불어 형사법적 측면에서는 예측 모델은 해양오염과 유출원 사이의 인과관계를 증명하는 방법으로 활용할 수도 있다. 그리고 기후위기로 친환경선박이 도입되고, 이에 따라 해양오염사고는 인명과 환경에 함께 피해를 주는 복합사고 형태로 변화할 것이다. 이에 따라서 기술적 측면에서 기존 해상에서의 유출유 예측모델은 대기ㆍ해양ㆍ수중에 대한 통합모델로 전환되어야 한다. 그리고 제도적 측면에서 친환경선박의 위험 연료에 대한 관리의무 규정을 마련하여야 하고, 의무이행을 위한 형사정책적 측면에서는 위험연료 유출로 해양환경 위해가 있는 경우에 형사벌 대 상이 될 수 있다. 여기서 통합모델은 환경ㆍ안전이 관한 보호법익 침해를 증명하는 과학적 증거로 활용할 수 있다.

This study evaluated the short- and long-term prediction performances of a transformer-based trajectory-forecasting model for urban intersections. While a previous study focused on developing the basic structure of a transformer model for future trajectory prediction, the present study aimed to determine a practical prediction sequence length. To this end, multiple transformer models were trained with output sequence lengths ranging from 1 s to 10 s, and their performances were compared. The trajectory data used for training were generated through a microscopic traffic simulation, and the model accuracy was assessed using the metrics average displacement error (ADE) and final displacement error (FDE). The results demonstrate that the prediction accuracy decreases significantly when the output trajectory length exceeds 3 s. Specifically, straight-driving trajectories exhibit rapidly increasing errors, while turning trajectories maintained a relatively stable accuracy. In contrast, for turning-driving trajectories, prediction errors increased sharply during short-term forecasting, but the increase was more gradual in long-term forecasts. Additionally, the long-term prediction models produced higher errors even in the initial 1-second outputs, implying a tendency toward conservative inference under uncertain future scenarios. This conservative behavior is likely influenced by the model’s effort to minimize the overall loss across a broader prediction window, especially when trained with Smooth L1 loss function. This study provides practical insights into model design for edge-computing environments and contributes to the development of reliable short-term trajectory prediction systems for urban ITS applications.

도로 위 차량의 차로변경은 주변 차량의 움직임에 민감하게 반응해야 하며, 적절한 속도와 타이밍으로 수행하지 못할 경우 교통 흐름을 방해하고 부정적인 영향을 초래할 수 있다. 자율주행차량(Autonomous Vehicle, AV)은 이러한 문제를 해결하기 위해 주변 상황을 정확히 판단하고 인지하여 차로변경을 수행한다. 이때, 안전 관리 전략의 일환으로 최적화된 차로변경 주행 궤적을 제공함으로써 안전하고 효율적인 차로변경을 실현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 배경에서 주변 차량과 EGO 차량의 예측 주행 궤적에 기반한 확률론적 개념인 risk field를 계산하고, 이를 활용하여 차량의 종방 향 및 횡방향 안전 궤적을 제시하였다. 이를 위해 고속도로 드론 데이터를 활용하여 차량 간 상호작용 상황을 분석하고, 차로변경 시나리오 데이터를 분류하였다. 연구에서는 주행 속도와 차량의 경위도 등 1.1초 동안의 연속된 주행 데이터를 입력으로 사용하였으며, 다층 인코더-디코더 장단기 메모리 네트워크(EDLN) 모델을 통해 미래 6초 후 차량의 위치를 예 측하였다. 이후 장 이론(field theory)을 기반으로 한 risk field 모형을 통해 도로 위 각 지점의 위험도를 정량화하였다. 또한, 차량의 거동 제약, 주행 편의성, 그리고 안전성 제약 조건을 반영하여 안전 궤적을 생성하였다. 마지막으로, 생성된 궤적이 교통류 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 예측된 주행 궤적(predicted trajectory)과 실제 주행 궤적(ground truth)을 비교 분석하였다. 평가지표는 대리 안전 지표(surrogate safety measure, SSM) 중 TTC(Time to Collision)와 PET(Post Encroachment Time)를 활용하였다. 본 연구는 제안된 안전성 정량화 및 궤적 생성 방법이 기존 방법론과 비 교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였으며, 향후 자율주행차량 혼재 교통류 및 완전 자율주행 교통류에서 높은 효율성 과 안전성을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다.

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.