The thesis is a comparative analysis of Infill Technologies between Korea's long-life Mock-up House, a study driven by 'Durability and Flexibility of Long-life Housing Technology Development' of R&D, and Japan's KSI experimental house, the major example of Japan's long-llfe housing. In terms of the domestic Mock-up House, a system of building the floor first was applied. The floor material of each housing unit required a development of dry heating component that is partially substitutable in order to avoid conflict with the finishing. Also, a development of a floor system that can counteract against the construction inaccuracy was required. In the Case of an outer wall, need to make the wall with the chassis. In the case of ceiling, need to develop the double ceiling system which is good for sound insulation. Also, in comparison to KSI experimental house in Japan, it would require to develop a wiring system of the ceiling which can react to the movement of the wall. Especially, to assure the flexible nature of an internal wall, it would desperately require the research and development of the products related to components and flexible system of mechanical/electrical/communication parts as well as supporting institutionalized system for this development. Furthermore, for KSI experimental house in Japan, it would be necessary to formulate a construction manual as well as a systematic and practical planning guide to invent a new interface rule which will secure simplicity of assembling, dismantling, installation and replacement of architectural components for which research development is quite insignificant at the moment. This effort will have to continue to give a solid direction for better application of such reference manual during construction and development of long life span apartment by public sector as well as private corporations.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.6
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pp.37-47
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2008
Photovoltaic power generation is currently being recognized as one of the most popular sources for renewable resources over the country. Although it is also being adapted to rural area for may reasons, it is important to estimate the magnitudes of power outputs with reliable statistical methodologies, while applying historical daily solar energy data, for correct feasibility analysis. In this study, one of the well-known statistical methodologies is employed to define the appropriate probability distributions for monthly power outputs for the selected rural area, county of Seo-san, province of Chungnam. The results imply that the assumption of normal distributions for several months may lead to incorrect decision-making and therefore lead to the unreliable feasibility analysis. Generalized beta and triangular distributions were found to be superior to normal distribution, when describing monthly probability distributions for daily photovoltaic power. Based on the appropriate distributions resulted from this study, Monte Carlo simulation technique was also applied to provide additional flexible information for the relevant decision makers. This study found out new finding that the probability distributions should be considered to make planning of the photovoltaic power system in rural village unit, in order to give reasonable economic analysis to the decision makers.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.3
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pp.25-50
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2020
Since big data platform services for the public library began January 1, 2016, libraries have used big data to improve their work performance. This paper aims to examine the use cases of library big data and attempts to draw improvement plan to improve the effectiveness of library big data. For this purpose, first, we examine big data used while utilizing the library big data platform, the usage pattern of big data and services/policies drawn by big data analysis. Next, the limitations and advantages of the library big data platform are examined by comparing the data analysis of the integrated library management system (ILUS) currently used in public libraries and data analysis through the library big data platform. As a result of case analysis, big data usage patterns were found program planning and execution, collection, collection, and other types, and services/policies were summarized as customizing bookshelf themes for the book curation and reading promotion program, increasing collection utilization, and building a collection based on special topics. and disclosure of loan status data. As a result of the comparative analysis, ILUS is specialized in statistical analysis of library collection unit, and the big data platform enables selective and flexible analysis according to various attributes (age, gender, region, time of loan, etc.) reducing analysis time. Finally, the limitations revealed in case analysis and comparative analysis are summarized and suggestions for improvement are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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