Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.476-476
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2017
최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.29-34
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2021
With the advent of the 4th industrial revolution era, IT technology is creating new services that have not existed by converging with various existing industries and fields. In particular, in the field of artificial intelligence, chatbots and the latest technologies have developed dramatically with the development of natural language processing technology, and various business processes are processed through chatbots. This study is a study on a system that provides a close answer to the question the user wants to find by creating a structural form for legal inquiries through Slot Filling-based chatbot technology, and inputting a predetermined type of question. Using the proposal system, it is possible to construct question-and-answer data in a more structured form of legal information, which is unstructured data in text form. In addition, by managing the accumulated Q&A data through a big data storage system such as Apache Hive and recycling the data for learning, the reliability of the response can be expected to continuously improve.
In order to utilize big data in general industrial sites, the structured big data collected from facilities, processes, and environments of industrial sites must first be processed and stored, and in the case of unstructured data, it must be stored as unstructured data or converted into structured data and stored in a database. In this paper, we study a method of collecting big data based on open IoT standards that can converge and utilize measurement information, environmental information of industrial sites to collect big data. The platform for collecting big data proposed in this paper is capable of collecting, processing, and storing big data at industrial sites to process real-time sensing information. For processing and analyzing data according to the purpose of the stored industrial, various big data technologies also can be applied.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.5
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pp.41-54
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2023
Smart grid that supports efficient energy production and management is used in various fields and industries. However, because of the environment in which services are provided through open networks, it is essential to resolve trust issues regarding security vulnerabilities and privacy preservation. In particular, the identification information of smart meter is managed by a centralized server, which makes it vulnerable to security attacks such as device stolen, data forgery, alteration, and deletion. To solve these problems, this paper proposes a blockchain based authentication protocol for a smart meter. The proposed scheme issues an unique decentralized identifiers (DIDs) for individual smart meter through blockchain and utilizes a random values based on physical unclonable function (PUF) to strengthen the integrity and reliability of data. In addition, we analyze the security of the proposed scheme using informal security analysis and AVISPA simulation, and show the efficiency of the proposed scheme by comparing with related work.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.1
no.2
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pp.17-29
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1997
Single-mode spectral analysis method is usually applied to a small-scale bridges with the simple geometric shape and uses only fundamental period to estimate the elastic earthquake forces and the displacements of the substructure. On the other hand, multi-mode spectral analysis method may be used instead if the possibilities of potential damage are developed when considering significance, scale, and geometric shape of briages. Since the dynamic responses of bridge can be significantly different depending on the modeling techniques for the restraint and support conditions etc, it may be misled to the unexpected results. In this study the dynamic analysis program which can model and analyze the bridge as a two- or three-dimensional framed structure is developed and verified with the results of other reliable program. Using this program together with the post processor, the designer can easily and readily obtain the reponses(moments, base shears, and displacements)of bridges necessary to design purpose. And further from the analysis results according to the variations of type, scale, and restraint and supprot conditions of bridges including sectional properties, applications of the effective and desirable seismic design are presented.
In This study, we examined the gap between supply and demand of forest policy by year through big data analysis for macroscopic evaluation of the 5th Basic Forest Plan. We collected unstructured data based on keywords related to the projects mentioned in the news, SNS and so on in the relevant year for the policy demand side; and based on the documents published by the Korea Forest Service for the policy supply side. based on the collected data, we specified the network structure through the social network analysis technique, and identified the gap between supply and demand of the Korea Forest Service's policies by comparing the network of the demand side and that of the supply side. The results of big data analysis indicated that the network of the supply side is less radial than that of the demand side, implying that various keywords other than forest could considerably influence on the network. Also we compared the trends of supply and demand for 33 keywords related to 27 major projects. The results showed that 7 keywords shows increasing demand but decreasing supply: sustainable, forest management, forest biota, forest protection, forest disease and pest, urban forest, and North Korea. Since the supply-demand gap is confirmed for the 7 keywords, it is necessary to strengthen the forest policy regarding the 7 keywords in the 6th Basic Plan.
Chemical and mineralogical properties of coal ash samples from the nine thermal power plants of Korea were investigated to acquire basic data for estimating the potential of rare metal recovery. Chemical compositions of coal ash were consistent with those of average shale and foreign coal ashes. However, there were small differences between the metal contents of domestic anthracitic and imported bituminous coal ashes. Unburned coal particles were much abundant in the ash of domestic anthracitic coal. Chalcophile elements were relatively enriched in the fly ash compared to bottom ash. Silicate glass was the major component of coal ash with minor minerals such as quartz, illite (muscovite), mullite, magnetite, lime, and anhydrite. Al and Si were the major components of the glass with varying contents of Ca, Fe, K, and Mg. Glass occurred in a form of porous sphere and irregular pumace-like grain often fused with iron oxide spheres or other glass grains. Iron oxide spheres were fine intergrowth of fast-grown iron oxide crystals in the matrix of silicate glass. Chemical, microstructural, and mineralogical properties would guide successful rare metal recovery from coal ash.
The routinized tasks in the post-COVID era are to be replaced by digital technologies, while there is a high possibility that digital transformation technologies and non-routinized tasks have strong complementarity. In particular, looking at the job composition within Korea's industries, the intensities of routinized works appear to be continuously rising. It suggests that the potential side effects on the labor market caused by the acceleration of digital transformation in the post-COVID era will be greater within Korean innovation system. With this background, this study aims to provide a conceptual framework for dealing with potential crises such as, job polarization and widening gaps between workers in terms of economic earnings, based on an in-depth understanding of the inherent properties of digital transformation that will lead to structural changes in our economic and social system. In particular, focusing on the interaction between digital transformation technology and learning in the post-COVID era, this study attempts to redefine the role of the innovation policy for making a successful transition to a new equilibrium state. In addition, this study examines the institutional conditions of the Korean innovation system which affect the creative learning activities of economic actors to draw policy implications for establishing future-oriented innovation policy. Based on these approaches, this study highlights the importance of coevolution between the skills demand and skills supply to spur inclusiveness of Korean innovation system in the post-COVID era.
In the era of the 4-th industrial revolution, the concept of smart factory is emerging. There are efforts to predict the occurrences of facility errors which have negative effects on the utilization and productivity by using data analysis. Data composed of the situation of a facility error and the type of the error, called the facility error log, is required for the prediction. However, in many manufacturing companies, the types of facility error are not precisely defined and categorized. The worker who operates the facilities writes the type of facility error in the form with unstructured text based on his or her empirical judgement. That makes it impossible to analyze data. Therefore, this paper proposes a framework for constructing a phrase network to support the identification and classification of facility error types by using facility error logs written by operators. Specifically, phrase indicating the types are extracted from text data by using dictionary which classifies terms by their usage. Then, a phrase network is constructed by calculating the similarity between the extracted phrase. The performance of the proposed method was evaluated by using real-world facility error logs. It is expected that the proposed method will contribute to the accurate identification of error types and to the prediction of facility errors.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.9
no.3
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pp.330-337
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2021
3D printing is not only at the fundamental study and small-scale level, but has recently been producing buildings that can be inhabited by people. Buildings require a lot of cost and labor to work on the form work, but if 3D printing is applied to the building, the construction industry is received attention from technologies using 3D printing as it can reduce the construction period and cost. 3D printing technology for buildings can be divided into structural and non-structural materials, of which 3D printing is applied to non-structural materials. Because 3D printing needs to be additive manufacturing, control such as curing speed and workability is needed. Since cement mortar has a large shrinkage due to evaporation of water, cement polymer dispersion is used to improve the hardening speed, workability, and adhesion strength. The addition of polymer dispersion to cement mortar improves the tensile strength and brittleness between the cement hydrate and the polymer film. Cement mortar using polymer materials can be additive manufacturing but it has limited height that can be additive manufacturing due to its high density. When light-weight materials are mixed with polymer cement mortar, the density of polymer cement mortar is lowered and the height of additive manufacturing, so it is essential to use light-weight materials. However, the use of EVA redispersible polymer powder and light-weight materials, additional damage such as cracks in cement mortar can occur at high temperatures such as fires. This study produced a test specimen incorporating light-weight materials and EVA redispersible polymer powder to produce exterior building materials using 3D printing, and examined flame resistance performance through water absorption rate, length change rate, and cone calorimeter test and non-flammable test. From the test result, the test specimen using silica sand and light-weight aggregate showed good flame resistance performance, and if the EVA redispersible polymer powder is applied below 5%, it shows good flame resistance performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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