Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.446-458
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2017
In order to make a decision about the acquisition of command control communication weapon systems considering the client's technology level requirements, the improvement of the domestic technology level and security of core technology, the person in charge can perform technology evaluation/analysis based on command control communication weapon system patent data. As a method of collecting such patent data, we can collect the patent data of government-designated (Defense Acquisition Program Act Article 35) companies (11 Major defense companies/9 General defense companies) through the Korea Intellectual Property Rights Information System (KIPRIS) of the Korean Intellectual Property Office (KIPO) In this way, we collected 1,526 patents and 134 International Patent Classification (IPC) types through the KIPRIS of the KIPO. Based on these data, we performed three types of analysis, General information analysis, Principal Components Analysis (PCA) and Network analysis, and extracted 27, 19 and 13 IPC types from them, respectively. Based on the above three analysis results, we confirmed 8 IPC types (F41A, F41G, G06F, G01S, H04B, H04L, H04M and H04W) as the key technologies and representative technology fields of domestic communication-electronics defense companies.
The amount of incoming e-mails is increasing rapidly due to the wide usage of Internet. Therefore, it is more required to classify incoming e-mails efficiently and accurately. Currently, the e-mail classification techniques are focused on two way classification to filter spam mails from normal ones based mainly on Bayesian and Rule. The clustering method has been used for the multi-way classification of e-mails. But it has a disadvantage of low accuracy of classification and no category labels. The classification methods have a disadvantage of training and setting of category labels by user. In this paper, we propose a novel multi-way e-mail hierarchy classification method that uses PCA for automatic category generation and dynamic category hierarchy for high accuracy of classification. It classifies a huge amount of incoming e-mails automatically, efficiently, and accurately.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.648-654
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2018
Currently, the Defense Agency for Technology and Quality (DTaQ), which is responsible for the quality assurance of military supplies, divides munitions into four categories, in order to conduct its governmental quality assurance activities, including product examination, process review and system audit. However, these 4 categories may differ depending on the related organizations' (e.g. Defense Acquisition Program Administration, munitions manufacturing) military requirements. Therefore, in this study, appropriate classification criteria for munitions are suggested for the sake of the efficient procurement, production and quality assurance of military supplies. We investigated the item classification system of the Public Procurement Service, which is a similar organization to the DTaQ. We also compared the appropriate classification criteria with those of related organizations and identified the current status of munitions classification data according to the current standard. In addition, application samples are presented using the proposed quality assurance classification criteria. Finally, the classification criteria of military supplies proposed in this paper will contribute to improving the efficiency of government quality assurance activities.
The soil creep, primarily caused by earthquakes and torrential rainfall events, has widely occurred across the country. The Korea Forest Service attempted to quantify the soil creep susceptible areas using a discriminant value table to prevent or mitigate casualties and/or property damages in advance. With the advent of advanced computer technologies, machine learning-based classification models have been employed for managing mountainous disasters, such as landslides and debris flows. This study aims to quantify the soil creep susceptibility using several classifiers, namely the k-Nearest Neighbor (k-NN), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. To develop the classification models, we downscaled 292 data from 4,618 field survey data. About 70% of the selected data were used for training, with the remaining 30% used for model testing. The developed models have the classification accuracy of 0.727 for k-NN, 0.750 for NB, 0.807 for RF, and 0.750 for SVM against test datasets representing 30% of the total data. Furthermore, we estimated Cohen's Kappa index as 0.534, 0.580, 0.673, and 0.585, with AUC values of 0.872, 0.912, 0.943, and 0.834, respectively. The machine learning-based classifications for soil creep susceptibility were RF, NB, SVM, and k-NN in that order. Our findings indicate that the machine learning classifiers can provide valuable information in establishing and implementing natural disaster management plans in mountainous areas.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.2
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pp.113-118
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2019
Recently, the maintenance concept of infrastructure has been changed from the stability management of the structure determined by the safety inspection of the existing facilities to the asset management related to evaluating and managing the performance of the facilities. For management of the property of the facilities, it is necessary to efficiently classify their information for the maintenance and service level of the facilities and to manage them. In the case of power plant facility, especially, it is a complex structure, which is constructed in a various component and detail. In this study, therefore, the components of power plant facility were classified into facilities, spaces, parts, and elements considering the type of integrated construction classification system in Korea. To reflect the deterioration rate of the facility in accordance with environmental conditions such as airborne salt and humidity etc., it was classified by adding direction, interior, and exterior condition of each component not to be considered in the existing classification system for its effective and systematic maintenance, since it is generally located in the coastal area due to the operation of the power generation structure. The classification system developed in this study can be used as fundamental data for development of the computer system for asset management of power plant facility.
Efforts are being made internationally to pay attention to the landscape value of modern and contemporary heritage and to pass it on. However, in Korea, the registration of modern and contemporary landscape heritage as registered cultural properties is insignificant. There has also been little discussion on ways to improve the system in this regard. This study sought ways to improve the registration criteria and classification system of the registered cultural property system so that modern and contemporary landscaping heritage could be protected. Currently, the registration criteria for registered cultural properties are not stipulated for each type of heritage, but are stipulated as a single comprehensive standard. Registration criteria should be separately prepared so that the landscape value of the heritage can be reviewed. First, the registration criteria have an important value in understanding the development of landscape culture. Second, well-preserved landscaping reflects or characterizes the times. Lastly, it should be defined as related to the works of major artists or important figures or historical events. The classification system must match the studied building cultural property classification system, and the detailed types of modern and contemporary landscape heritage should be specified. The major classification follows the building cultural property classification system, but parks and green spaces, squares, and gardens, which can be called a single landscape heritage, should be added to the middle classification. Landscaping heritage, such as gardens combined with building heritage, shall be specified in the subcategory based on building use.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.3183-3191
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2014
It is essential to effectively manage facilities because operating and maintenance cost for them accounts for more than 83% of lifecycle cost. This study developed BIM Object-based classification list to manage information required to operating and maintenance phase of them from design and construction phase. In order to develop this classification list, Construction Information Classification System, Design Criteria for Architectural Electrical Installations, commodity list classification of PPS(Public Procurement Service) were analyzed. and problems for consisting of object classification list were drawn. And each materials is classified that drawings discipline code (KSF 1540:2010 (Principle and criteria for CAD Drawing) was classified as level 1 to cover main areas and construction information classification system was classified as level 2 to cover elements also UNSPSC was classified as level 3 to cover objects for devices and equipments. this classification criteria was given code. This study is expected to be useful to exchange and share information in operating and maintenance phase by offering object point of view classification in design and construction phase. besides, it is looking forward to effective operating and maintenance of facilities by enabling management of devices and equipments by function, space, use.
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