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.

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.

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.

허베이 스피리트호 유출사고 당시 적용되었던 유출유 확산예측시스템의 결과를 검증 분석하였다. 검증방법으로 사고 당시 촬영되었던 인공위성영상에 나타난 유출유 분포와 확산예측시스템의 결과를 비교 분석하였다. 또 다른 검증 방법으로 미국 NOAA의 유출유 확산예측시스템인 GNOME의 결과와 본 연구의 확산예측시스템 결과를 동일 입력조건 하에서 비교 검증하였 다.