Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.14
no.5
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pp.477-485
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2014
Standard production unit system and historical cost data are the most typical data base for calculating budget price in construction. However, these construction cost estimation methods are difficult to calculate proper construction cost because definition, additional allowance or modification criteria is not clear in construction within one day. Therefore, this study identifies problems for standard production unit system and historical cost data and suggests the improvements for them. For the objectives, this study analyzes frequency after implementing survey for 44 specialty contractors in placing at kyeonggi-province. As the results of the study, labor costs in standard production unit system and equipment costs in historical cost data and in construction of pavement and maintenance by project type was exceeded at most high rate against construction cost estimation methods. Based on this result, standard production unit system and historical cost data need to be modified by three improvements such as classification by project scale. These will be baseline data for improvement of construction cost estimation methods for less than one day workload.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.4B
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pp.323-338
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2003
The main memory database systems (MMDBMS) efficiently supports various database applications that require high performance since it employs main memory rather than disk as a primary storage. Recently, it has been increased needs that have the fast data processing as well as the efficient modeling of application requiring for a complicated structure, and conformity to applications that need the strict dta consistency. In MMDBMS, because all the data is located in the main memory, it can support the usable expression methods of data satisfying their needs without performance overhead. The method has the operation to manipulate the data and the constraint such as referential integrity in more detail. The data model consists of this methods is an essential component to decide the expression power of DBMS. In this paper, we discuss about various requests to provide the communication services and propose the data model that support it. The mainly discussed issues are 1) definition of the relationship between tables using the pointer, 2) navigation of the data using the relationship, 3) support of the referential integrity for pointer, 4) support of the uniform processing time for the join, 5) support of the object-oriented concepts, and 6) sharing of an index on multi-tables. We discuss the pointer-based data model that designed to include these issues to efficiently support complication environments.
Automated text categorization is to classify free text documents into predefined categories automatically and whose main goals is to reduce considerable manual process required to the task. The researches to improving the text categorization performance(efficiency) in recent years, focused on enhancing existing classification models and algorithms itself, but, whose range had been limited by feature based statistical methodology. In this paper, we propose RTPost system of different style from i.ny traditional method, which takes fault tolerant system approach and data mining strategy. The 2 important parts of RTPost system are reinforcement training and post-processing part. First, the main point of training method deals with the problem of defining category to be classified before selecting training sample documents. And post-processing method deals with the problem of assigning category, not performance of classification algorithms. In experiments, we applied our system to documents getting low classification accuracy which were laid on a decision boundary nearby. Through the experiments, we shows that our system has high accuracy and stability in actual conditions. It wholly did not depend on some variables which are important influence to classification power such as number of training documents, selection problem and performance of classification algorithms. In addition, we can expect self learning effect which decrease the training cost and increase the training power with employing active learning advantage.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.16
no.1
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pp.39-46
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2004
In the GIS construction to land and sea in Korea, GIS construction on land was completed mostly for big cities by NGIS(National Geography Information System) business. However, Marine GIS being constructed by the National Oceanographic Research Institute is still constructing geography information and definition of attribute information and real condition. We have done researches to get maximized ripple effect linking GPS and Navigation techniques on GIS. GPS in accuracy is divided into navigation and precise surveying equipments. Now, GPS technology has been developed very much and with low price GPS equipments are being introduced. But costs on the GPS equipments are high yet. Therefore, the GPS equipments for navigation can be substituted by cheap GPS equipments in a car or ship. In this paper, the authors developed algorithm to convert ellipsoid coordinate between WGS84 and Bessel ellipsoid and to analyze map projection between BESSEL ellipsoid and UTM plane coordinate system. And the author developed ship navigation system with cheap GPS equipments using algorithm of ellipsoid conversion and map projection. The authors proposed the necessity on constructing Internet GIS to manage many ships.
Objectives : In order to identify the awareness of influenza A (H1N1) having currently high frequency and risk as an infectious disease, to find problems and to reflect them on curriculum improvements from students before/after clinical practices. Methods : The data was collected from 279 dental hygiene students of 1st and 2nd years at G health college university from December 6th 2010 to December 10th 2010. The questionnaire were consisted of awareness of influenza A (H1N1), preventive attitude, sociodemographic characteristics. Results : 1. 1st year was 51.6%, the case having dental experience was 51.2%, in the infection control training experience 'had' was 46.6%. In the route acquiring the information, the mass media was 70.6%, in obtained information, personal hygiene was 82.1%. In the impact on human body, 'great impact' was 58.1%. In terms of the most need for response and preparedness, vaccination was the highest, 67.4%. People who experienced influenza A (H1N1) were 10.7%. 2. Awareness of influenza A (H1N1) was 0.71 points, and treatment and spreading mechanism was 0.78 points, prevention was 0.63 points, causes and definition was 0.53 points. 3. In the attitude for infection prevention of influenza A (H1N1), 'washing hands before practice' was the highest, 0.99 points and 'wear the mask only in case of contact with patient within 1~2 meters upon occurrence of no aerosol' was the lowest, 0.72 points. 4. Awareness of influenza A (H1N1) according to sociodemographic characteristics showed the significant differences upon the impacts on systemic health (p<0.05). Preventive attitude didn't show a significant difference in grade, clinical experience, experience in infection control training, acquiring rmation routes, the possibility for occurrence, impact on systemic health, the most need for prevention, experience in influenza A (H1N1) (p>0.05). 5. The significantly correlated between awareness of influenza A (H1N1) and preventive attitude(p<0.01). Conclusions : Information and preventive attitude for influenza A (H1N1) as well as systematic training programs to identify actual affecting factors and to improve the practice are needed. Also government's institutional support is needed.
The purpose of this study was to provide response plans against acts of suicide bomb using utilize unmanned aircrafts to prevent large losses of lives such as the terrorist attacks of September 11. As the result, First, this research suggests revising the definition and categorization of utilizing unmanned aircrafts and legislating the Anti-terrorism law. Second, it is needed to establish the proper social safety network through terrorism response management integrated system against the terror of related organization. Third, suicide bomb using utilizing unmanned aircrafts can be occurred because it is possible to make bomb and open web site for terrorism without connection with terrorist organization because of universal use of Internet. In response to this, it is needed to make a law which can block the use and open of illegal site and contents. Forth, the increasing number of foreigners and immigrants can make conflicts, and cause the foreigner's anti-korea feeling and the citizen's anti-cultural diffusion. Therefore, it is needed for the citizen to change and improve the awareness of them, and the change of social politics.
As the population of HDTV is growing, among many useful features of modern set top boxes (STBs) or digital video recorders (DVRs), video browsing, visual bookmark, and picture-in-picture capabilities are very frequently required. These features typically employ reduced-size versions of video frames, or thumbnail images. Most thumbnail generation approaches generate DC images directly from a compressed video stream. A discrete cosine transform (DCT) coefficient for which the frequency is zero in both dimensions in a compressed block is called a DC coefficient and is simply used to construct a DC image. If a block has been encoded with field DCT, a few AC coefficients are needed to generate the DC image in addition to a DC coefficient. However, the bit length of a codeword coded with variable length coding (VLC) cannot be determined until the previous VLC codeword has been decoded, thus it is required that all codewords should be fully decoded regardless of their necessary for DC image generation. In this paper, we propose a method especially for fast DC image generation from an I-frame using multiple-symbol lookup table (mLUT). The experimental results show that the method using the mLUT improves the performance greatly by reducing LUT count by 50$\%$.
Recently, as growing of high definition media services like HDTV and IPTV, fast moving picture manipulation techniques need to meet what those services require. Especially, a fast reduced-size image extracting method is required in the areas of video indexing and video summary Conventional DC image extracting methods, however, can't be applied to H.264/AVC streams since a spatial domain prediction scheme is adopted in H.264/AVC intra mode. In this paper, we propose a theoretical method for extracting a thumbnail image from an H.264/AVC intra frame in the frequency domain. Furthermore, the proposed scheme can extract the thumbnail very fast since all operations are applied to transform coefficients directly, after a general equation for the thumbnail extraction in nine H.264/AVC intra prediction modes is introduced, an LUT(Look Up Table) for each mode is designed. Through the implementation and performance evaluation, while the subject quality difference between the output of our scheme and a conventional output is negligible, the former can extract the thumbnail faster then the latter by up to 63%.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.10
no.3
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pp.94-101
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2008
Warming trends during winter seasons in East Asian regions are expected to accelerate in the future according to the climate projection by the Inter-governmental Panel on Climate Change (IPCC). Warmer winters may affect short-term cold hardiness of deciduous fruit trees, and yet phenological observations are scant compared to long-term climate records in the regions. Dormancy depth, which can be estimated by daily temperature, is expected to serve as a reasonable proxy for physiological tolerance of flowering buds to low temperature in winter. In order to delineate the geographical pattern of short-term cold hardiness in grapevines, a selected dormancy depth model was parameterized for "Campbell Early", the major cultivar in South Korea. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270m cell spacing ("High Definition Digital Temperature Map", HDDTM) were prepared for the current climatological normal year (1971-2000) based on observations at the 56 Korea Meteorological Administration (KMA) stations and a geospatial interpolation scheme for correcting land surface effects (e.g., land use, topography, and site elevation). To generate relevant datasets for climatological normal years in the future, we combined a 25km-resolution, 2011-2100 temperature projection dataset covering South Korea (under the auspices of the IPCC-SRES A2 scenario) with the 1971-2000 HD-DTM. The dormancy depth model was run with the gridded datasets to estimate geographical pattern of change in the cold-hardiness period (the number of days between endo- and forced dormancy release) across South Korea for the normal years (1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100). Results showed that the cold-hardiness zone with 60 days or longer cold-tolerant period would diminish from 58% of the total land area of South Korea in 1971-2000 to 40% in 2011-2040, 14% in 2041-2070, and less than 3% in 2071-2100. This method can be applied to other deciduous fruit trees for delineating geographical shift of cold-hardiness zone under the projected climate change in the future, thereby providing valuable information for adaptation strategy in fruit industry.
Land use statistics calculation is very informative data as the activity data for calculating exact carbon absorption and emission in post-2020. To effective interpretation by land use category, This study classify automatically image interpretation by land use category applying forest aerial photography (FAP) to deep learning model and calculate national unit statistics. Dataset (DS) applied deep learning is divided into training dataset (training DS) and test dataset (test DS) by extracting image of FAP based national forest resource inventory permanent sample plot location. Training DS give label to image by definition of land use category and learn and verify deep learning model. When verified deep learning model, training accuracy of model is highest at epoch 1,500 with about 89%. As a result of applying the trained deep learning model to test DS, interpretation classification accuracy of image label was about 90%. When the estimating area of classification by category using sampling method and compare to national statistics, consistency also very high, so it judged that it is enough to be used for activity data of national GHG (Greenhouse Gas) inventory report of LULUCF sector in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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