Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.2
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pp.137-145
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2007
This paper concerns about residential environment analysis program implementation for design and analysis on public housing complexes such that view and daylight analysis processes are automated and integrated into existing design routine to achieve better design efficiency. Considering the architectural design trends this paper chooses ArchiCAD as a platform for a CAD system, which contains the concepts such as integrated object-oriented CAD, virtual building and BIM. Residential environment analysis system consists of three components. The first component is the 3D modeling part defining 3D form information for external geographic contour models, site models and interior/exterior of apartment buildings. The second is the parametric library part handling the design parameters for view and daylight analysis. The last is the user interface for the input/output and integration of data for the environment analysis. Daylight analysis shows rendered images as well as results of daylight reports and grades per time and performs the calculations for floor shadow. It separates the site-only analysis from the analysis of site and exterior environmental parameters. View analysis considers horizontal and vertical view angles to produce view image from each unit and uses the bitmap analysis method to determine opening ratio, scenery ratio and void ratio. We could expect better performance and precision from this residential environment analysis system than the existing 2D drawing based view and daylight analysis methods and overcome the existing one-way flow of design information from 3D form to analysis reports so that site design modifications are automatically reflected on analysis results. Each part is developed in a module so that further integration and extension into other related estimation and construction management systems are made possible.
Recently, TMDL has been implemented to estimate the amount of pollutant loads and to establish proper mitigation strategy to decrease the pollutant loads by the Ministry of Environment. To estimate the amount of pollutant loads with reasonable accuracy, securing landcover map with periodically updating is essential. However, in reality, due to the technical and financial difficulties, the landcover map has not been updated annually. Hence, this study mainly aims to suggest an effective GIS-based updating method in order to promote utilization of landcover map in the estimation of pollutant loads. Bupyeong-gu at the City of Incheon with the total area of $31.98km^2$ was chosen for this study and spatial data including digital topographic maps, ortho aerial photo, and satellite images were collected and utilized. A total of 7,235 feature entities were newly produced through the updating process of five steps and it was revealed that the classification of landcover with the total area of $3.34km^2$ was to be changed. The validity and feasibility of the suggested method were proved with the accuracy of 97.9% from the field verification. Further study needs to be made for devising more automated method to update landcover map to facilitate TMDL for individual local governments.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.1191-1202
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2013
The former researches on earthwork automation were mainly focused on GPS and sensor application, environment modelling, equipment path planning, work information management, and remote control etc. Recently, reducing $CO_2$ emission becomes one of main focuses for an automation research. In the case of earthwork operations, many kinds of construction machines or robots are involved, which can cause high level of $CO_2$ in a construction site. An effective earthwork plan and construction machine operation can both increase productivity and safety and decrease $CO_2$ emission level. In this research, some automation concepts for green earthworks are suggested such as a 3D construction site model, a 3D earthwork distribution based on two different earthwork methods, and an earthwork package construction method. A excel-based simulator is developed to generate the 3D earthwork distribution and to estimate the level of $CO_2$ emission for the given earthwork.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.6
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pp.565-570
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2013
The mirror neuron regions which are distributed in cortical area handled a functionality of intention recognition on the basis of imitative learning of an observed action which is acquired from visual-information of a goal-directed action. In this paper an automated intention recognition system is proposed by applying computational model of mirror neuron system to the human-robot interaction system. The computational model of mirror neuron system is designed by using dynamic neural networks which have model input which includes sequential feature vector set from the behaviors from the target object and actor and produce results as a form of motor data which can be used to perform the corresponding intentional action through the imitative learning and estimation procedures of the proposed computational model. The intention recognition framework is designed by a system which has a model input from KINECT sensor and has a model output by calculating the corresponding motor data within a virtual robot simulation environment on the basis of intention-related scenario with the limited experimental space and specified target object.
TOD (Transit-Oriented Development) is one of the urban structure concentrated on the multifunctional space/district with public transportation system, which is introduced for maintaining sustainable future cities. With such trends, the project of building complex transferring centers located at a urban railway station has widely been spreaded and a comprehensive and systematic analytical framework is required to clarify and readily understand the complicated procedure of estimation with the large scale of the project. By doing so, this study is to develop a comprehensive analytical framework for estimating a pedestrian OD matrix using a spatial information and an integrated smart card data, which is so called a data depository and it has been applied to the Samseong station for the model validation. The proposed analytical framework contributes on providing a chance to possibly extend with digitalized and automated data collection technologies and a BigData mining methods.
Purpose: It is not easy to drive a rice-transplanter avoiding underlapped or overlapped transplanting in paddy fields. An automated guidance system for the riding-type rice-transplanter would be necessary to operate the rice-transplanter autonomously or to assist the beginning drivers as a driving aid. Methods: A prototype of guidance system was composed of embedded computers, RTK-GPS, and a power-steering mechanism. Two Kalman filters were adopted to overcome sparse positioning data (1 Hz) from the RTK-GPS. A global Kalman filter estimated the posture of rice-transplanter every one second, and a local Kalman filter calculated the posture from every new estimation of the global Kalman filter with an interval of 200 ms. A PID controller was applied to the row-following mode control. A control method of U-turning mode was developed as well. A stepping motor with a reduction gear set was used to rotate the shaft of steering wheel. Results: Test trials for U-turning and row-following modes were done in a paddy field after some parameters have been tuned at the ground speed range of 0.3 ~ 1.2 m/s. The minimum RMS error of offset was 3.13 cm at the ground speed of 0.3 m/s while the maximum RMS error was 13.01 cm at 1.2 m/s. The offset RMS error tended to increase as the ground speed increased. The target point distance, LT also affected the system performance and PID controller parameters should be adjusted on different ground speeds. Conclusions: A target angle-based PID controller plus stationary steering angle controller made it possible for the rice-transplanter to steer autonomously by following a reference line accurately and even on U-turning mode. However, as condition in paddy fields is very complicated, the system should control the ground speed that prevents it from deviating too much due to ditch and slope.
Collaborative recommendation is one of the most widely used methods of automated product recommendation in e-Commerce. For analyzing the customer's preference, traditional explicit ratings are less desirable than implicit ratings because it may impose an additional burden to the customers of e-commerce companies which deals with a number of products. Cardinal scales generally used for representing the preference intensity also ineffective owing to its increasing estimation errors. In this paper, we propose a new way of constructing the ordinal scale-based customer profile for collaborative recommendation. A Web usage mining technique and lexicographic consensus are employed. An experiment shows that the proposed method performs better than existing CF methodologies.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
Researchers are now faced with a limited flight time of the hoverable UAV due to the sluggish technological advances of the Li-Po energy density and try to find a bypassing solution for the fully autonomous hoverable UAV mission planning. Although there are several candidate solutions, automated wireless charging is the most likely and realistic candidate and we are focusing on the autolanding strategy of the hoverable UAV in this paper since it is the main technology of it. We developed a hoverable UAV flight simulator including Li-Po battery pack simulator using MATLAB/Simulink and UAV flight and battery states are analyzed. The maximum motor power measured as 1,647 W occurs during the takeoff and cell voltage decreases down to 3.39 V during the procedure. It proves that the two Li-Po battery packs having 22 Ah and connected in series forming 12S1P are appropriate for the autolanding mission planning.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.347-352
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2007
Recently, automated construction machines have been developed for technically solving construction industry problems such as labor, productivity, quality and the profit decrease. In domestic construction industry, a research for developing an intelligent excavation robot has been performed. The primary objective of this research is to analysis state-of-the art technologies in order to recognize local ground shape in real-time and compute soil volume of earth moving. This research analyzed five elemental technologies for 3D modeling of local ground shape and selected an optimal technology among the five technologies through using AHP method. It is anticipated that the optimal technology selected for 3D modeling of local ground shape can be effectively used to develop the intelligent excavation robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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