KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.751-760
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2021
Most bridges in Korea are over 20 years old, and many problems linked to their deterioration are being reported. The current practice for bridge inspection mainly depends on expert evaluation, which can be subjective. Recent studies have introduced data-driven methods using building information modeling, which can be more efficient and objective, but these methods require manual procedures that consume time and money. To overcome this, this study developed an image-based automaticbridge component classification network to reduce the time and cost required for converting the visual information of bridges to a digital model. The proposed method comprises two convolutional neural networks. The first network estimates the type of the bridge based on the superstructure, and the second network classifies the bridge components. In avalidation test, the proposed system automatically classified the components of 461 bridge images with 96.6 % of accuracy. The proposed approach is expected to contribute toward current bridge maintenance practice.
Recently, research on predicting ground classification using machine learning techniques, TBM excavation data, and ground data is increasing. In this study, a multi-classification prediction study for uniaxial compressive strength (UCS) was conducted by applying random forest model based on a decision tree among machine learning techniques widely used in various fields to machine data and ground data acquired at three slurry shield TBM sites. For the classification prediction, the training and test data were divided into 7:3, and a grid search including 5-fold cross-validation was used to select the optimal parameter. As a result of classification learning for UCS using a random forest, the accuracy of the multi-classification prediction model was found to be high at both 0.983 and 0.982 in the training set and the test set, respectively. However, due to the imbalance in data distribution between classes, the recall was evaluated low in class 4. It is judged that additional research is needed to increase the amount of measured data of UCS acquired in various sites.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.2
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pp.294-302
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2009
In this paper, the trend of technology and the business strategy on 'Hearing Aids' are investigated for the industry promotion of medical devices based on IT engineering from the 316 patents of 'Hearing Aids' registered in Korean Intellectual Property Office(KIPO). The classification of technology on 'Hearing Aids' is performed according to the IPC(International Patent Classification) code to and the core technology of 'Hearing Aids' As the results of classification of IPC code, the number of patents with IPC code 'H04R', 'H04B', 'H01M', and 'A61F' are 160, 46, 40, and 19 respectively. We found that the Digital technology and the Medical Transplants technology are come to the front of 'Hearing Aids' and the foreign 'Hearing Aids' companies are filed an application with the Korean Intellectual Property Office(KIPO) before their business.
Nowadays, technologies are changing through industrial fusion and government & corporates need to predict the flow & direction of technologies. These flow & direction can be grasped through the analysis of patent information. The patent information uses the common classification codes in the world, and it is possible for the quantitative analysis based on objective data with the time information of technical area. The methods of patent analysis analyzed the technology fusion by using citation analysis & simultaneous classification analysis. This research analyzed patent information which used as an index to measure the technical innovation in the society based on knowledge, and would like to analyze technical trends and to describe the way of improvement in the future based on the aviation industry which is the representative fusion/complex industry.
Despite its matchless position in the global semiconductor industry, Korea has not distinguished itself in the semiconductor equipment sector. Semiconductor cleaning equipment is one of the semiconductor fabrication equipment, and it is expected to be more important along with the advancement of semiconductor fabrication processes. This study attempts to analyze technology competitiveness of major countries in the sector including Korea, and explore specialty sub-areas of the countries. For this purpose, we collected patents of semiconductor cleaning equipment during the last 10 years from the US patent database, and implemented quantitative patent analysis and co-classification network analysis. The result shows that, the US and Japan have been leading the technological progress in this sector, and Korea's competitiveness has lagged behind not only the leading countries but also its competitors and even latecomers. Therefore, intensive R&D and developing technological capabilities are needed for advancing the country's competitiveness in the sector.
It still has some restrictions to collect a specialized information with only the function of existing web robot which collect an enormous of data by circulating through the internet. Therefore, in this paper the functions of the current web robot and its application areas are analyzed and the limitations of collecting a specialized information are found out. Also we define what functions are necessary for a web robot in order to collect a specialized information. Then the designed structure is described. There are two critical functions which are applied to web robot. One is a genre-based categorization that classifies the text by the type, and the other is a content-based categorization by the subject. Most of all, genre-based categorization is used as fundamental feature which enables web robot to collect the aimed documents efficiently.
최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.4
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pp.147-165
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2023
New technologies representing the Fourth Industrial Revolution are already being realized in library services. There is not, however, active research on measures to increase work efficiency by introducing a new technology in the work of "classification" that is part of the traditional librarian jobs they should continue in the future. The Dewey Decimal Classification (DDC) has not issued a print version since 2018. This study analyzes cases of WebDewey, Classification Web, and UDC Online. The functions required for the development of the Korean Decimal Classification (KDC) web version were derived, and the final functions suitable for the development of the KDC web version were proposed through AHP analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.4
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pp.57-67
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2015
The concept of detection and classification of objects based on infrared camera is widely applied to military applications. While the object detection technology using infrared images has long been researched and the latest one can detect the object in sub-pixel, the object classification technology still needs more research. In this paper, we present object classification method based on measured radiant intensity of objects such as target, artillery, and missile using infrared camera. The suggested classification method was verified by radiant intensity measuring experiment using black body. Also, possible measuring errors were compensated by modelling-based correction for accurate radiant intensity measure. After measuring radiation of object, the model of radiant intensity is standardized based on theoretical background. Based on this research, the standardized model can be applied to the object classification by comparing with the actual measured radiant intensity of target, artillery, and missile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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