http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
패널자료 분석을 활용한 한국군 적정 병력규모에 관한 실증연구
신성균(Sung Gyun Shin),박용준(Yong Jun Park) 대구과학대학교 국방안보연구소 2023 사회융합연구 Vol.7 No.5
청년 인구 감소라는 핵심적 동인의 의해 병력 감축이 지속 되고 있는 상황에서 적정 병력규모에 대한 실증연구의 중요성은 매우 크다. 이러한 중요성에 따라 본 연구는 한국군 적정 병력규모에 영향을 주는 결정요인들을 분석하고, 이를 토대로 한국군의 적정 병력규모를 추정하는데 연구목적을 두고 있다. 적정 병력규모에 대한 실증 선행연구들이 대부분 횡단면자료를 이용하는 것과 비교하여 본 연구에서는 개체특성효과와 시간특성효과를 고려할 수 있는 패널자료를 실증분석에 활용함으로써 실증분석모형의 모수 추정치를 보다 효율적으로 분석하고자 하였다. 주요 연구결과를 보면, 5% 유의수준에서는 국방비, 인구와 무기체계 수준이, 그리고 10% 유의수준에서는 안보위협도 및 병력제도가 한국군 적정 병력규모에 유의적 영향을 미치는 결정요인으로 나타났으며, 분석결과 한국군의 적정 병력규모는 32.9만명으로 추정되었다. 추정된 적정 병력규모는 향후 한국군이 양 위주의 병력구조에서 탈피하여 기술 및 자본집약형 군구조로의 혁신 필요성을 시사하고 있다. This study aims to analyze the determinants that affect the appropriate size of the Korean military, estimating the appropriate size of the Korean military based on the theoretical model. Compared to previous empirical studies on appropriate troop size using cross-sectional data, this study attempts to analyze parameter estimates of the empirical analysis model more accurately and efficiently by using panel data, which is considering individual characteristic effects and time characteristic effects for empirical analysis. Main research results are as follows. First, defense spending, population, and weapon system's level significantly affect the proper size of the Korean military at the 5% level of significance, while threats and military service system are statistically significant at the 10% level of significance. Secondly, based on the empirical model, the appropriate size of the Korean military was estimated as 0.329 million. The estimated appropriate troop size may suggest the need for continuous military innovation into a technology and capital-intensive military structure, for the Korean military to break away from the volume-oriented military structure in the future.
산불 진압을 위한 딥러닝 기반 소화탄 투하지점 자동 추천 시스템 가능성 연구
신성균(Sung Gyun Shin),김주연(Joo Yeon Kim),장승수(Seungsoo Jang),이민재(Min-Jae Lee),한상수(Sangsoo Han),최찬호(Chan-Ho Choi),김성겸(Sungkyum Kim),조우성(Woo-Sung Cho),이장희(Janghee Lee),김송현(Song Hyun Kim) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.3
For suppression of wildfire, unmanned aerial vehicles (UAVs) have paid attention. Individual UAV for the fire suppression is generally controlled by human; however, it is difficult to utilize it for the environment including loss of communications as well as requiring large human resources for controlling multiple UAVs. This study aims at developing an automatic estimation system of release point for overcoming the operation problems of UAV in wildfire. For the automatic detection and localization of wildfire, semantic segmentation, which is one of the deep learning techniques, is used; the recommendation algorithm of the release point is proposed using the locailization information. After conducting the machine learning, the accuracy on the proposed release point was estimated over 90%, which agrees well with the location proposal of human. It is expected that the algorithm proposed in this study can be utilized for developing fully-automatic system of fire suppression with UAV.