The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.6
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pp.9-16
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2019
Companies that want to improve their manufacturing processes have recently introduced the smart factory, which is particularly noticeable. The ultimate goal is to maximize the area of the smart factory that performs the process of the production facility completely with minimal manual control and to minimize errors of reasoning. This research is a part of a project for unmanned production, management, packaging, and delivery management and the detection of the start point of rebars to perform the automatic calibration of the rollers through the tracking of the automated facilities of unmanned production. It must meet the requirement to accurately track the position from the start point to the end point. In order to improve the tracking performance, it is important to set the accurate start point. However, the probability of tracking errors is high depending on environments such as illumination and dust through the conventional time-based detection method. In this paper, we propose a starting point detection method using the average brightness change of high speed IR camera to reduce the errors according to the environments, As a result, its performance is improved by more than 15%.
This study focuses on that, unlike evolving smart technology, goals, policies, and administrative organization elements are tools that do not change in smart city implementation, and by applying the concept of policy implemental means, the characteristics of the Singapore Smart Nation Initiative are analyzed, results are derived and implications are suggested. To this end, literature analysis is conducted based on the case analysis framework with "Smart Nation" as an analysis unit and "project, administration, citizen engagement" as analysis elements. The implications through analysis are as follows. First, it is required to establish a state-led initiative for a major transformation into a digital society. Second, it is necessary to establish executive agencies directly under the president or prime minister for effective implementation of the initiative. Third, complementary programs at the level of detailed strategies, administrative organizations, and citizen participation as a means of implementation, should be considered and the flow of the recent digital ecosystem should be reflected. Fourth, it is necessary to promote a national movement for a great transformation into a digital society where all the people participate.
Ji-Hun Kwon;Dong-Min Lee;Kyung-Min Park;Eun-Hee Lee;Sauk-Hoon Im;Yong-Hun Choi;Jong-Whoa Na
Journal of Aerospace System Engineering
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v.17
no.1
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pp.33-41
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2023
As seen in the case of the Boeing 737 Max accident, the proportion of aircraft software is rapidly increasing. However, it is vulnerable to safety issues. In case of domestic aircraft software, to operate a Light Unmanned Aerial Vehicle (LUAV) less than an empty weight of 150 kg, safety certification is required for an Ultra-Light Vehicle (ULV). However, software certification procedure is not included. Since the use of LUAVs has increased recently, software verification is required. This paper proposed a checklist of LUAV software that could be applied to LUAV referring DO-178C, an aviation software certification standard. A case study of applying the proposed checklist to the Model-based Development-based Helicopter Flight Control Computer (FCC) project currently used by domestic and foreign advanced companies and institutions was conducted.
Due to COVID-19, organizations are rapidly changing the way they work by providing telecommuting and flexible work, and by expanding Smart Work spaces. In a Smart Work situation, workers have improved their job autonomy to choose their work methods, hours, and places. However, previous studies do not reflect the Smart Work situation and there are limitations to still using the previous job autonomy concept and measurements. To overcome these problems, this study derived job autonomy types such as methods, scheduling, criteria, time, and place applicable to Smart Work environments and verified that the five types of job autonomy have a statistically significant positive effect on Smart Workers' creative behavior. This study is meaningful in that it categorized job autonomy into five types applicable to Smart Work by adding temporal and spatial flexibility to the traditional job autonomy concept such as method, scheduling, and criteria autonomy and provided the basis for subdividing and evaluating the operation performance of Smart Work through multi-dimensional job autonomy verification.
In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
This study was conducted as a part of long-term project on the development of a set of design guidelines for a crutch as mobility aids for the handicapped in the lower extremity and the suggestion a practical solution for a crutch design. The purpose of this study is to develop a design of a crutch and a set of prototypes that reflects the characteristics of crutch-gait and has a realistic possibility for mass production-based industry. TOGO, a axillary crutch as the result of this study, shows a number of characteristics distinguished from ordinary crutches. These are (1)Minimize the shock associated with planting of the crutch tips by improving the form and structure of crutch tip and axillary pad, (2)Ergonomically designed crutch in accordance with users' body movement while walking on crutches, (3)Easy length control to maximize mobility and maneuverability by changing the cross section of the crutch revolutionary, (4)Minimize possibilities of safety hazards, and (5)Attractive shape of the crutch to keep user self-esteem. The revolutionary crutch derived from this study results has been patented, and the company is seeking to mass-produce and find ways to commercialize it after reviewing the potential problems that may arise in the mass production environment.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.69-69
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2022
2010년부터 2019년까지 지난 10년간 한국의 ODA 현황을 규모와 유형 측면에서 살펴보면, 양자 간 원조 중 유·무상원조 비중은 큰 변동 없이 OECD DAC 회원국의 평균을 밑돌고, 다자 간원조는 21~31% 수준을 유지하고 있다. 프로젝트 원조가 꾸준히 가장 큰 비중을 차지하며 사회 인프라 및 서비스 분야에서 가장 많은 사업이 추진되고 있다. 특히, 수자원과 위생 부문은 사회 인프라 및 서비스 분야에서 보건(33%)과 교육(25%)에 이어 가장 높은 비중(19%)을 차지하고 있다(10년 누계, 약정 기준). 2020년 7월, 현 정부는 '개발 협력을 통한 코로나19 회복력 강화 프로그램(Agenda for Building resilience against COVID-19 through development cooperation, 일명 ABC 프로그램)'을 발표하고, 개도국의 경제·사회 회복력 강화를 위하여 기존 ODA 사업에 ICT와 친환경 사업 요소를 접목한 디지털 및 그린뉴딜 ODA 사업을 적극 발굴, 추진하겠다고 밝혔다. 지난 10년간, 한국과 가장 많은 다자 간 원조를 추진한 지역개발은행(36%)과 세계은행그룹(35%)에서도 코로나19와 같은 위기극복하기 위한 뉴노멀로서 환경 사업의 비중을 높이고 있다. 예컨대, 아시아개발은행은 코로나19에 대응하기 위한 도시 차원의 단·중기 행동 계획으로 도시 상하수도 시설의 지속적인 원활한 운영과 필수적인 물, 위생, 보건(WaSH) 서비스 제공을 최우선적인 조치로 발표하였다. 이러한 배경에서 본 연구는 한국의 ODA 정책 방향을 검토하고 국제사회의 추진 동향을 분석하여 향후 한국이 특화하고 경쟁력을 가질 수 있는 환경 분야의 ODA 전략을 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 ODA를 통해 해외 진출을 도모하는 민간기업과 국력 향상의 수단으로써 ODA를 적극적으로 활용하겠다는 기조를 지닌 새 정부의 ODA 전략 수립에 기여할 수 있을 것이다.
This study aims to provide basic data to increase the happiness of college students by verifying whether a growth mindset moderates the mediating effect of teachers' autonomy support for students in the relationship between academic achievement and happiness. The survey subjects were intentionally sampled from 396 engineering students attending a university in Guangzhou who performed a business practice project. The questionnaire method was used to collect data, and the collected data was analyzed using SPSS PC+ Win. 27.0 and PROCESS macro 4.2. The applied statistical techniques were frequency, reliability, correlation, and moderated mediation effect analysis. The research results are as follows. First, there was a significant positive correlation between academic achievement, teachers' autonomy support, growth mindset, and happiness. Second, a growth mindset played a role in increasing the impact of academic achievement on happiness through teachers' autonomy support. Therefore, it was confirmed that a growth mindset increases the mediating effect of teachers' autonomy support in the relationship between academic achievement and happiness. Based on the research results, measures to improve the happiness of college students were suggested.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.851-863
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2023
The mandatory use of BIM(Building Information Model) in larger Korean public construction projects necessitates participants to have a comprehensive understanding of the relevant procedures and technologies, especially during the bidding stage. However, most small and medium-sized construction and engineering companies possess limited BIM proficiency and understanding. This hampers their ability to recognize bidding requirements and make informed decisions. To address this challenge, our study introduces a method to gauge the complexity of BIM requirements in bidding documents. This is achieved by integrating a morphological analyzer, which encompasses BIM bidding terminology, with a deep learning model. We investigated the effects of the parameters in our proposed deep learning model and examined its predictive validity. The results revealed an F1-score of 0.83 for the test data, indicating that the model's predictions align closely with the actual BIM performance challenges.
Jong-Hyeok Park;Sang-Hyun Yoo;Soo-Hee Han;Kyeong-Jun Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.119-126
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2024
In building information model (BIM), it is difficult to train an artificial intelligence (AI) model due to the lack of sufficient data about individual projects in an architecture firm. In this paper, we present a methodology to correctly train an AI neural network model based on a large language model (LLM) to predict the steel structure product weight ratios in BIM. The proposed method, with the aid of the LLM, can overcome the inherent problem of limited data availability in BIM and handle a combination of natural language and numerical data. The experimental results showed that the proposed method demonstrated significantly higher accuracy than methods based on a smaller language model. The potential for effectively applying large language models in BIM is confirmed, leading to expectations of preventing building accidents and efficiently managing construction costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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