Model tests on propped retaining walls were performed for the investigation of wall displacement, distribution of earth pressure, surface settlement and underground movement at various excavation stage in sand. The result of model tests on the trough of surface settlement showed considerable difference depending on the characteristic of wall stiffness, wall friction and soil condition. The location of maximum underground movement were found to be at range of 0.15H to 0. 1H(H: Final excavation depth). Effect of arching by the redistribution of earth pressure were closely related to the stiffness of wall as well as the soil condition. The wall displacement and earth pressure distribution were simulated by elasto - plastic beam analysis program and finite element method with GDHM model respectively. The result of elasto-plastic analysis showed some discrepancy on the wall displacement and earth pressure, but result of underground movement by FEM with various wall stiffness were in good agreement with the model tests.
This study aims to improve the runoff modeling accuracy of a basin using Hydrological Simulation Program-FORTRAN (HSPF) model by considering nonhomogeneous characteristics of a basin. By entering classified values according to the various types of land cover and soil to the parameters in HSPF-roughness coefficient (NSUR), infiltration (INFILT), and evapotranspiration (LZETP)- the heterogeneity of the Yongdam Dam basin was reflected in the model. The results were analyzed and compared with the one where the parameters were set as a single value throughout the basin. The flow rate and water quality simulation results showed improved results when classified parameters were used by land cover and soil type than when single values were used. The parameterization changed not only the flow rate, but also the composition ratio of each hydrologic components such as surface runoff, baseflow, and evapotranspiration, which shows the impact of the value set to a parameter on the entire hydrological process. This implies the importance of considering the heterogeneous characteristics of the land cover and soil of the basin when setting the parameters in a model.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.131-136
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2023
본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.
Hwicheol Ko;Taewook Ha;Sang Won Jeong;Sunghyun Park;Seung-tae Kim
Tunnel and Underground Space
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v.33
no.3
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pp.126-140
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2023
In this study, the cause of subsidence in limestone mine was analyzed using a LiDAR-based geometry model. Using UAV and ground-based LiDAR systems, a precise geometry model was constructed for the subsidence surface and mine tunnel, and the results of on-site geological survey and rock mass classification were utilized. Through the geometry model, distribution of thickness of crown pillar and faults around the subsidence area, calculation of the volume of the subsidence area and subsidence deposit, and analysis of the subsidence surface inclination were conducted. Through these analyzes, the causes of ground subsidence were identified.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.38
no.4
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pp.271-289
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2004
In this study, we analyze out citing and cited references among researchers, using KSCI (Korean Science Citation Index) database that is developed by KISTI. we generate and analyze that impact factor and immediate index with same method in JCR's. KSCI's impact factor and immediate index compared to JCR's, and with this basis, this study propose the need of development KSCI database and present new service model for evaluate of domestic journals.
Sang-Yeup Jin;Heung-Bae Choi;Myeong-Soo Han;Hyo-tae Lee;Young-Tae Son
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.30
no.2
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pp.147-156
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2024
The sustainable management and enhancement of marine resources are becoming increasingly important issues worldwide. This study was conducted in response to these challenges, focusing on the development and performance comparison of fish detection and classification models as part of a deep learning-based technique for assessing the effectiveness of marine resource enhancement projects initiated by the Korea Fisheries Resources Agency. The aim was to select the optimal model by training various sizes of YOLOv8-Seg models on a fish image dataset and comparing each performance metric. The dataset used for model construction consisted of 36,749 images and label files of 12 different species of fish, with data diversity enhanced through the application of augmentation techniques during training. When training and validating five different YOLOv8-Seg models under identical conditions, the medium-sized YOLOv8m-Seg model showed high learning efficiency and excellent detection and classification performance, with the shortest training time of 13 h and 12 min, an of 0.933, and an inference speed of 9.6 ms. Considering the balance between each performance metric, this was deemed the most efficient model for meeting real-time processing requirements. The use of such real-time fish detection and classification models could enable effective surveys of marine resource enhancement projects, suggesting the need for ongoing performance improvements and further research.
Forward modeling by construction of synthetic data is usually practiced in a horizontal surface and a few subsurface structures. However, in-situ surveys often take place in such topographic changes that the corrupted field data always make it difficult to interpret the right signals. To examine the propagation characteristic of elastic waves on the irregular surface, a general mesh generation code for finite element method was modified to consider the topography. By implementing this algorithm, the time domain modeling was practiced in some models with surface topography such as mound, channel, etc. The synthetic data obtained by receivers placed on surface also agreed with the analytic solution. The snapshots showing the total wave-field revealed the propagation characteristic of the elastic waves through complex subsurface structures and helped to identify the signals on the time traces. The transmission of Rayleigh waves along the surface, compressive waves, and sheer waves was observed. Moreover, it turned out that the Rayleigh waves behave like a new source at the edge.
Jung, Dae Ho;Cho, Young Yeol;Lee, Jun Gu;Son, Jung Eek
Journal of Bio-Environment Control
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v.25
no.3
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pp.146-152
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2016
Due to complicate canopy structures of Irwin mangoes grown in greenhouses, it is difficult to determine their growth parameters accurately. Leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight are widely used as indicators to diagnose the tree growth. Therefore, it is necessary to establish models that can non-destructively estimate these growth indicators. The objective of this study was to establish regression models to estimate leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight of Irwin mangoes (Mangifera indica L. cv. Irwin) by using leaf length, leaf width, petiole length, and SPAD value. The input values of leaf length, leaf width, petiole length, and SPAD value of 6-year old Irwin mangoes were measured, and the corresponding output values of leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight were also measured. After 14 models were selected among the existing models, coefficients of the models were estimated by regression analysis. Three models with higher $R^2$ and lower RMSE values selected. In validation the $R^2$ values for the selected models were 0.967, 0.743, and 0.567 in the leaf area, leaf fresh weight, and leaf dry weight models, respectively. It is concluded that this models will be helpful to conveniently diagnose the growth of the Irwin mango.
Kim, Yong-Hee;Lee, Chang-Woo;Seo, Chun-Ki;Jeon, Jin-Yong
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.27
no.6
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pp.296-302
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2008
This study investigated that the preference model of soloist performers for both vocal and instrumental types in terms of a stage support parameter, ST1. The test was carried out on a stage of a fan-shaped multi-purpose hall with orchestra shell. Objective measurements were carried out at 15 positions on the stage to evaluate various stage condition. The results showed that ST1 varies between -19.9 and -11.3 dB. Vocal and instrumental players participated in performance evaluation test as they played at 5 selected positions according to ST1 values. Players' preference was evaluated by 5-point rating and rank ordering method. As a result, it was found that the preference model of vocalist is different from that of instrumentalist. It was also found that the ST1 does not correlate well with the performer's preference.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.617-618
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2024
본 논문에서 핵심적으로 연구할 내용은 기존 논문에서 소개된 BERT-base 모델의 경량화 버전인 DistilBERT 모델을 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재 및 구현하는 것이다. 또한, 본 논문에서는 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재한 DistilBERT 모델과 BERT-base 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 성능 평가에 사용한 데이터셋은 SQuAD(Standford Question Answering Dataset)로 질의응답 태스크에 대한 데이터셋이며, 성능 검증 지표로는 EM(Exact Match) Score와 F1 Score 그리고 추론시간을 사용하였다. 실험 결과를 통해 DistilBERT와 같은 경량화 모델이 임베디드 시스템(Raspberry PI 5)과 같은 환경에서 온 디바이스 AI(On-Device AI)로 잘 작동함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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