In the shipyard, a lot of data is generated, stored, and managed during design, construction, and operation phases to build ships and offshore structures. However, it is difficult to handle such big data efficiently using existing data-handling technologies. As the big data technology is developed, the ship and offshore industries start to focus on the existing big data to find valuable information from it. In this paper, the material requirement estimation method of offshore structure piping materials using big data analysis is proposed. A big data platform for the data analysis in the shipyard is introduced and it is applied to the analysis of material requirement estimation to solve the problems in piping design by a designer. The regression model is developed from the big data of piping materials and verified using the existing data. This analysis can help a piping designer to estimate the exact amount of material requirement and schedule the purchase time.
This paper will describe the design of database for system engineering of High Speed Railway Systems, focusing on tile ability to capture a full thread of traceability, from tile inception of a system requirement, to the test results that validate that the designed system meets criteria defined by the requirement. The database includes data models for requirement, function, component, work, work process, resource, etc.. These data models are utilized for tile efficient management of data related system design, development work, and validation.
In software engineering, requirement analysis is an important task throughout the process and takes up a high proportion. However, factors that fail to analyze requirements include communication failure, different understanding of the meaning of requirements, and failure to perform requirements normally. To solve this problem, we derived actors and behaviors using morpheme analysis and BERT algorithms in the Korean requirement document and constructed them as ontologies. A chatbot system with ontology data is constructed to derive a final system event list through Q&A with users. The chatbot system generates the derived system event list as a requirement diagram and a requirement specification and provides it to the user. Through the above system, diagrams and specifications with a level of coverage complied with Korean requirement documents were created.
This paper describes the use of spatial interpolation for estimating seasonal crop potential evapotranspiration (PET) and irrigation water requirement in unmeasured evaporation gage stations within Edwards Aquifer, Texas using GIS. The Edwards Aquifer area has insufficient data with short observed records and rare gage stations, then, the investigation of data for determining of irrigation water requirement is difficult. This research shows that spatial interpolation techniques can be used for creating more accurate PET data in unmeasured region, because PET data are important parameter to estimate irrigation water requirement. Recently, many researchers are investigating intensively these techniques based upon mathematical and statistical theories. Especially, three techniques have well been used: Inverse Distance Weighting (IDW), spline, and kriging (simple, ordinary and universal). In conclusion, the result of this study (Table 1) shows the kriging interpolation technique is found to be the best method for prediction of unmeasured PET in Edwards aquifer, Texas.
건설 프로젝트의 자원관리는 공사원가의 절감, 건축물의 공정 및 품질확보에 직접적으로 관계되어 이외의 공사관리 요소와 함께 매우 중요한 요소를 차지하고 있다. 하지만 자원소요계획은 공사초기에 수립되고 고려요소가 다양하여 전사적 차원의 자원소요계획을 수립하기에는 한계가 있고, 관리자간의 정보의 단절로 실적정보관리가 불가능하다. 건설공사의 유기적 관리를 위해서는 각 관리 부분의 체계적 구성이 필요하며, 각 관리간의 사업수행정보와 실적자료의 주기적인 갱신으로 이루어져야 한다. 건설프로젝트관리체계에 맞추어 핵심 관리 요소는 비용과 일정정보라 할 수 있으며, 자원소요계획은 비용${\cdot}$일정 통합관리의 실적 데이터를 이용하여 자원소요계획의 근거를 명확히 하고, 발주속성과의 연계성 분석을 통하여 발주시점을 명확히 할 필요가 있다. 본 논문에서는 비용${\cdot}$일정 통합관리의 실적데이터 정보와 자원소요계획의 연계방안을 통하여, 자재소요산출방법과 자재별 발주속성을 고려한 자원관리체계를 제시한다.
An accurate prediction of dormancy release and bud burst in temperate zone fruit trees is indispensable for farmers to plan heating time under partially controlled environments as well as to reduce the risk of frost damage in open fields. A thermal time-based two-step phenological model that originated in Italy was applied to two important grapevine cultivars in Korea for predicting bud-burst dates. The model consists of two sequential periods: a rest period described by chilling requirement and a forcing period described by heating requirement. It requires daily maximum and minimum temperature as an input and calculates daily chill units (chill days in negative sign) until a pre-determined chilling requirement for rest release is met. After the projected rest release date, it adds daily heat units (anti-chill days in positive sign) to the chilling requirement. The date when the sum reaches zero isregarded as the bud-burst in the model. Controlled environment experiments using field sampled twigs of 'Campbell Early' and 'Kyoho' cultivars were carried out in the vineyard at the National Horticultural Research Institute (NHRI) in Suwon during 2004-2005 to derive the model parameters: threshold temperature for chilling and chilling requirement for breaking dormancy. The model adjusted with the selected parameters was applied to the 1994-2004 daily temperature data obtained from the automated weather station in the NHRI vineyard to estimate bud burst dates of two cultivars and the results were compared with the observed data. The model showed a consistently good performance in predicting the bud burst of 'Campbell Early' and 'Kyoho' cultivars with 2.6 and 2.5 days of root mean squared error, respectively.
The primary role of MRP(Material Requirement Planning) is to make a production plan so that we have an exact quantity of right materials on needed time at right place. But the ignorance on capacity constraints makes some problems whenever production schedule is established. To increase the performance of MRP system, a novel approach which is based on new input data structure is suggested. The new input data structure includes all the information about Material BOM, Routing and resource data so that we can easily examine the usage of resources and generate higher performance production plans.
This study aims to assess the changes in crop water requirement of paddy and upland according to future climate and land use changes scenarios. Changes in the spatiotemporal distribution of temperature and precipitation are factors that lower the stability of agricultural water supply, and predicting the changes in crop water requirement in consideration of climate change can prevent the waste of limited water resources. Meanwhile, due to the recent changes in the agricultural product consumption structure, the area of paddy and upland has been changing, and it is necessary to consider future land use changes in establishing an appropriate water use plan. Climate change scenarios were derived from the four GCMs of the CMIP6, and climate data were extracted under two future scenarios, namely SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Future land use changes were predicted using the FLUS (Future Land Use Simulation) model. Crop water requirement in paddy was calculated as the sum of evapotranspiration and infiltration based on the water balance in a paddy field, and crop water requirement in upland was estimated as the evapotranspiration value by applying Penman-Monteith method. It was found that the crop water requirement for both paddy and upland increased as we go to the far future, and the degree of increase and variability by time showed different results for each GCM. The results derived from this study can be used as basic data to develop sustainable water resource management techniques considering future watershed environmental changes.
Purpose: The purpose of this study was to examine the differences in requirement and activity related to workers' health promotion according to business type and enterprise size. Methods: This study is a secondary analysis of data extracted from a survey on the Enterprise Health Promotion Index. For the present analysis, 7,784 companies were selected. Results: Requirements for lifestyle management and activities to prevent musculoskeletal disorders were the highest. The requirement and activity of musculoskeletal disorders and cerebrovascular disease were high in the manufacturing industry. Meanwhile, in the non-manufacturing industry, the requirement and activity of job stress management were high. Small-sized companies had a high requirement to prevent musculoskeletal disorders and cerebrovascular disease. Conclusion: Government support should be strengthened in workers' lifestyle management. Additionally, workers' health promotion in small-sized companies needs to focus on preventing musculoskeletal disorders and cerebrovascular disease.
This research is carried out solving problem of reduction in the rate of operation for the k-1 tank in order to increase the availability, caused by the delay in supply of k-1 tank repair parts in field operations. In other words, the study aims to find the most suitable requirement estimate pattern for the main repair parts that are used for k-1 tank. This study intends to present the most suitable requirement estimate pattern for k-1 trank repair pats by comparing the results of repair parts consumption data in relation to their pattern created by the programs of the requirement estimate technique(moving average method) currently used in the Army and adaptive exponential smoothing model. The results of this study numerically proved that the adaptive exponential smoothing model is the most appropriate technique in estimating the requirement for k-1 tank repair parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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