Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2005.11a
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pp.117-120
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2005
The business market of architecture has got a system that controls a deposit according to the price function. This system is written on a law of contract about countries. So the main body of construction has to make a reasonable contract. This study is written about a rate of numerical index on controling a deposit. We tried to fine problems and solutions of labor expenses, instrument costs and material costs which is so big and changable on the construction market Labor expenses are expressed according to the rate of construction scale between direct and indirect cost that applies ability of works. Instrument costs are expressed according to an output method of a unit price annually and a weight allowance of local instrument conditions and use frequence. The last material costs expressed according to a local weight allowance make a decision of the material cost index. They applies locally relative index more than absolute one on what uses the price rate of producers and importations. This solutions are not enough to apply to the real market, so it needs to exam and to be on the market after a feasibility study.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.609-613
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2004
An economic analysis is one of the most dominant factors to determine the project feasibility of super tall building. In economic considerations, it is very important toadopt optimum structural floor systems because these are dependent on both the cost and the duration of construction. The economics affected by structural floor systems are more distinct athigher story. As the story increases, the construction cost of floor system. is accumulated linearly, while the cost of lateral resisting system is increased geometrically. The purpose of this study is to investigate the economical effects of super tall buildings through application of optimum structural floor systems. Three types of structural systems(RC beam-column frame, RC flat plate frame, and Steel frame) of super tall buildings having 50-stories are considered in this study and compared to RC flat plate slab with other systems. Analytical result shows that RC flat plate slab using lightweight concrete ismost effective in both the cost and the duration of construction.
This paper deals with break size estimation of loss of coolant accidents (LOCA) using a nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARX) neural network. Previous studies used static approaches, requiring time-integrated parameters and independent firing algorithms. NARX neural network is able to directly deal with time-dependent signals for dynamic estimation of break sizes in real-time. The case studied is a LOCA in the primary system of Bushehr nuclear power plant (NPP). In this study, number of hidden layers, neurons, feedbacks, inputs, and training duration of transients are selected by performing parametric studies to determine the network architecture with minimum error. The developed NARX neural network is trained by error back propagation algorithm with different break sizes, covering 5% -100% of main coolant pipeline area. This database of LOCA scenarios is developed using RELAP5 thermal-hydraulic code. The results are satisfactory and indicate feasibility of implementing NARX neural network for break size estimation in NPPs. It is able to find a general solution for break size estimation problem in real-time, using a limited number of training data sets. This study has been performed in the framework of a research project, aiming to develop an appropriate accident management support tool for Bushehr NPP.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.136-144
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2021
This study focuses on the necessity of MOT methods in companies, especially the utilization level. Based on the analysis structure of the previous study (2012), this study was conducted to compare the results with the previous results. We investigated the settlement level of MOT, the degree of necessity for MOT methods, the degree of actual use, and the Product Realization Process (PRP) for MOT-related researchers in electronic companies (n=184). It was confirmed that the higher the demand for MOT methods in the corporate field, the higher the utilization level (ratio). In particular, the need for and utilization of techniques such as Environmental Analysis, Business Opportunity Analysis, Project Feasibility Review, Roadmap, Risk Management was high. These methods were beneficial along with cost management and quality management techniques. The most challenging part of using MOT methods was the lack of systematic use, the absence of experts, and the difficulty in selecting suitable techniques. The necessity of opening subjects such as Creative Thinking, Communication, Teamwork, and Professional Ethics was high among the PRP subjects. Furthermore, the necessity of opening courses in Cost and Safety Design and Applied Statistics was higher than in the previous study.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.5
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pp.391-396
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2022
In this study, a new voltage-balancing dual-active bridge converter that integrates a DAB converter with a voltage balancer is proposed for a bipolar DC distribution system. The proposed converter is configured to connect two loads to the transformer secondary center tap of the DAB converter, and no additional components are added. The proposed converter has the same operation as the conventional DAB converter, and it makes both output voltages similar. Moreover, the imbalanced current offset between the two loads is bypassed only on the secondary side of the transformer. Consequently, the proposed converter integrates a voltage balancer without any additional components, and no additional loss occurs in the corresponding components. Thus, high efficiency and high power density can be achieved. The feasibility of the proposed converter is verified using 3 kW prototypes under 380 V input and 190/190 V output conditions.
Geology conditions are crucial in decision-making during the planning and design phase of a tunnel project. Estimation of the geology conditions of road tunnels is subject to significant uncertainties. In this work, the effectiveness of a novel regression method in estimating geological or geotechnical parameters of road tunnel projects was explored. This method, called Gaussian process regression (GPR), formulates the learning of the regressor within a Bayesian framework. The GPR model was trained with data of old tunnel projects. To verify its feasibility, the GPR technique was applied to a road tunnel to predict the state of three geological/geomechanical parameters of Rock Mass Rating (RMR), Rock Structure Rating (RSR) and Q-value. Finally, in order to validate the GPR approach, the forecasted results were compared to the field-observed results. From this comparison, it was concluded that, the GPR is presented very good predictions. The R-squared values between the predicted results of the GPR vs. field-observed results for the RMR, RSR and Q-value were obtained equal to 0.8581, 0.8148 and 0.8788, respectively.
Currently, the budget for vocational competency development training has been expanded, but the number of participants has decreased. As the budget for the Vocational Competency Development Project increases, the participation of a large number of people becomes necessary. This study aims to derive factors that affect satisfaction by selecting factors related to respondent characteristics, training institutions, training types, and job performance for satisfaction with vocational competency development training, and to study ways to improve satisfaction. Data were collected through focus group interviews (FGI), and logistic regression analysis was conducted through feasibility review and reliability analysis. As a result, in the case of the model, it was confirmed that the degree of agreement between the case actually measured and the case predicted by the model was low in the Hosmer and Lemeshow test, but the overall classification accuracy was classified as 96.0% in the classification accuracy table. As for the influence of the factors, the result was derived that the application of knowledge technology, training institution facility equipment, Business Collaboration, long-term work plan, and satisfaction with work performed have an influence in the order.
Jo, Jae-Hyun;Lee, Ung-Kyun;Kim, Jae-Yeob;Lee, Sungchul;Kim, Kukhyun
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.295-303
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2022
Residential heating systems in South Korea are largely based on the use of ondol pipelines. Heat is transferred to the floor by passing hot water through a metal or plastic pipe buried within the concrete of the floor. Consequently, it is difficult to clean the inside of these pipes after installation. Over time, foreign substances such as scale accumulate in the pipe when the ondol heating method is used for an extended period. Therefore, in the past, pipes were cleaned by removing foreign substances attached to the inside surfaces of the pipes using high-pressure water or by disassembling the pipes and removing foreign substances with chemical agents. Recently, a method for removing foreign substances through the cavitation effect of ultrasound has been proposed. This idea might lead to the development of new technologies for cleaning pipe interiors. Consequently, this study investigated the use of ultrasound to clean pipes embedded in concrete. In this study, devices that generated ultrasonic waves with various frequencies and directions were prepared. After preparing arbitrarily contaminated pipes, the appropriate frequency, output strength, and output direction for each foreign substance were determined through repeated experiments. The results of this experiment could provide important information for future methods of cleaning the interior of ondol piping systems.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.361-370
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2020
Automatic building material recognition has been a popular research interest over the past decade because it is useful for construction management and facility management. Currently, the extensively used methods for automatic material recognition are mainly based on 2D images. A terrestrial laser scanner (TLS) with a built-in camera can generate a set of coloured laser scan data that contains not only the visual features of building materials but also other attributes such as material reflectance and surface roughness. With more characteristics provided, laser scan data have the potential to improve the accuracy of building material recognition. Therefore, this research aims to develop a TLS-based building material recognition method by combining machine learning techniques. The developed method uses material reflectance, HSV colour values, and surface roughness as the features for material recognition. A database containing the laser scan data of common building materials was created and used for model training and validation with machine learning techniques. Different machine learning algorithms were compared, and the best algorithm showed an average recognition accuracy of 96.5%, which demonstrated the feasibility of the developed method.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.375-385
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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