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최진행,이덕진,노태수,정대원,정옥철,임현정 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.4
본 논문에서는 지구 재진입과 관련하여 저궤도 위성의 궤도 수명 (Lifetime)을 예측하는 연구를 수행하였다. 저궤도 위성의 궤도 수명을 예측을 하기 위해 수치적인 방법과 해석적인 방법을 혼합하여 접근하는 Semi-Analytical 방법으로 접근하여 문제를 설계하였으며, 궤도 수명에 가장 영향을 많이 미치는 대기 모델을 정밀하게 설계하여 장반경(a)와 이심률(e)의 감소를 살펴보았다. 시뮬레이션의 예제로써 대기 항력 계수 값들의 변화에 따른 궤도 수명 시간에 미치는 영향을 보았으며, 대기항력과 양력을 고려함에 따라 궤도 수명 예측 시간에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 MSISE-00 대기 모델과 CIRA-72대기 모델과의 비교를 통하여 대기 모델에 따른 예측되는 시간의 영향 또한 살펴보았다. This paper investigates the effects of aerodynamic perturbation on the orbital life of satellite in LEO, with a focus on the secular perturbations caused by atmospheric drag. The semi-analytical theory is employed to determine the expression of the time rates of the semi-major axis and eccentricity. Using the atmospheric information such as index of radio flux and geomagnetic indices, NRLMSISE-00 model is adopted to take account for the realistic values of density. To assess the how aerodynamic forces affect the orbital lifetime of satellite in LEO, the three different scenario will be flown for a different satellite design.
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장애인 이동권 보장을 위한 LSTM 기반 장애인 콜택시 대기시간 예측 연구
이정민(Lee Jeong Min),박영빈(Park Yeong Bin) 한국장애인재단 2022 장애의 재해석 Vol.2022 No.-
현재 장애인의 이동권 문제는 여전히 해결되지 못한 실상이다. 그중에서도 장애인 콜택시 게시판 이용자들의 후기글을 워드클라우드 및 의미 연결망 분석 시각화한 결과, 장애인 콜택시 대기시간 및 배차시스템에 대한 불편사항이 있음을 파악하였다. 해가 지날수록 콜택시 대기시간은 감소하는 추세이지만 평균 30분을 기다려야 하며 최대 2시간 이상이다. 또한 대부분의 지역은 실제 콜택시 운영 대수가 법정 대수를 만족하지 못하는 실정이었다. 본 연구에서는 공공데이터를 수집 및 분석하여 장애인 콜택시 이용자들이 어떤 부분에서 서비스의 불편함을 느끼는지, 서비스 운영 상태가 어떠한지에 대해 파악하였다. 그리고 LSTM 기반 모델을 이용해 장애인 콜택시 대기시간을 예측할 수 있는 모델을 구현하였다. 에포크(epochs)를 4로 설정하였을 때, MSE가 0.9955로 가장 작은 값을 보여 최종 모델로 선정하였다. 이를 통해 실제 장애인 콜택시 대기시간을 감소시킬 수 있는 방안을 제언하였다. 더 나아가 우리 사회에서 장애인들의 삶의 질이 더욱 개선되고, 궁극적으로 이동권이 온전히 보장되길 기대한다. Currently, the problem of the mobility rights of the disabled is still unresolved. First of all, we performed Word Cloud and Semantic Network Analysis(SNA) of the reviews of call taxi users with disabilities. The results showed there were inconveniences about the waiting time of the call taxi for the disabled and the traffic allocation system. As the years go by, the waiting time for a call taxi tends to decrease, but on average, it still takes about 30 minutes up to 2 hours or more to get the taxi. In addition, in most regions, the number of call taxis did not satisfy the number of legal taxi. In this study, by collecting and analyzing public data, we confirmed the actual conditions of the service operation fall short of expectations and call taxi users with disabilities felt the inconvenience. Therefore, we propose an approach to train Long-Short-Term Memory (LSTM) architecture in order to predict a sequence of next waiting time. The proposed LSTM model achieved performance in the testing data set indicated by the MSE(Mean Square Error) values of 1.0749, 1.1021, 1.0166 and 0.9955 at epoch 4 and we finally chose the last model. We come up with a plan to reduce the waiting time of call taxis for the disabled from the reusult. Furthermore, we look forward to improving the quality of life of the disabled and ultimately guaranteeing the mobility rights of the disabled in our society.
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