Kim, Chang-Won;Kim, Baek-Joong;Yoo, Wisung;Cho, Hunhee;Kang, Kyung-In
한국건축시공학회지
/
제13권2호
/
pp.148-158
/
2013
Generally, building construction projects have a complex decision-making process because of the participation of various agents. In this situation, a final decision is arrived at by relying on subjective judgments based on the experience of project participants. For this reason, a method of assessing the objectivity of opinions is needed. In previous studies, the multi-criteria decision making method was applied to arrive at a final decision objectively, but this method has a limitation, in that the experience of each decision maker is not considered differently in the decision making process. Therefore, this study proposed a theoretical model using the S-shaped growth curve and regression analysis by building construction project type to quantitatively estimate decision-making reliability according to the experience of individual project participant`s. The developed model could be added to the Multi-criteria decision making method, and secure the objectivity and reliability of project participants' final opinion.
Since construction sites are exposed to outdoor environments, working conditions are significantly dangerous. Thus, wearing of the personal protective equipments such as safety helmet is very important for worker safety. However, construction workers are often wearing-off the helmet as inconvenient and uncomportable. As a result, a small mistake may lead to serious accident. For this, checking of wearing safety helmet is important task to safety managers in field. However, due to the limited time and manpower, the checking can not be executed for every individual worker spread over a large construction site. Therefore, if an automatic checking system is provided, field safety management should be performed more effectively and efficiently. In this study, applicability of deep learning based computer vision technology is investigated for automatic checking of wearing safety helmet in construction sites. Faster R-CNN deep learning algorithm for object detection and classification is employed to develop the automatic checking model. Digital camera images captured in real construction site are used to validate the proposed model. Based on the results, it is concluded that the proposed model may effectively be used for automatic checking of wearing safety helmet in construction site.
Seung-Kyu Yoo;Jae-Kyu Choi;Ju-Hyung Kim;Jae-Jun Kim
국제학술발표논문집
/
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
/
pp.432-438
/
2011
The purpose of the present thesis is to develop bankruptcy prediction models capable of being applied to the Korean construction industry and to deduce an optimal model through comparative evaluation of final developed models. A study population was selected as general contractors in the Korean construction industry. In order to ease the sample securing and reliability of data, it was limited to general contractors receiving external audit from the government. The study samples are divided into a bankrupt company group and a non-bankrupt company group. The bankruptcy, insolvency, declaration of insolvency, workout and corporate reorganization were used as selection criteria of a bankrupt company. A company that is not included in the selection criteria of the bankrupt company group was selected as a non-bankrupt company. Accordingly, the study sample is composed of a total of 112 samples and is composed of 48 bankrupt companies and 64 non-bankrupt companies. A financial ratio was used as early predictors for development of an estimation model. A total of 90 financial ratios were used and were divided into growth, profitability, productivity and added value. The MDA (Multivariate Discriminant Analysis) model and BLRA (Binary Logistic Regression Analysis) model were used for development of bankruptcy prediction models. The MDA model is an analysis method often used in the past bankruptcy prediction literature, and the BLRA is an analysis method capable of avoiding equal variance assumption. The stepwise (MDA) and forward stepwise method (BLRA) were used for selection of predictor variables in case of model construction. Twenty two variables were finally used in MDA and BLRA models according to timing of bankruptcy. The ROC-Curve Analysis and Classification Analysis were used for analysis of prediction performance of estimation models. The correct classification rate of an individual bankruptcy prediction model is as follows: 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 83.04%, BLRA: 93.75%); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 77.68%, BLRA: 78.57%); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 84.82%, BLRA: 91.96%). The AUC (Area Under Curve) of an individual bankruptcy prediction model is as follows. : 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.933, BLRA: 0.978); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.852, BLRA: 0.875); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.938, BLRA: 0.975). As a result of the present research, accuracy of the BLRA model is higher than the MDA model and its prediction performance is improved.
인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.
Sungjoo Hwang;Moonseo Park;Hyun-Soo Lee;SangHyun Lee;Hyunsoo Kim
국제학술발표논문집
/
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.359-366
/
2013
Although many research efforts have been conducted to address the effect of crew members' work skills (e.g., technical and planning skills) on work performance (e.g., work duration and quality) in construction projects, the relationship between skill and performance has generated a great deal of controversy in the field of management (Inkpen and Crossan 1995). This controversy can lead to under- or over-estimations of the overall project schedule, and can make it difficult for project managers to implement appropriate managerial policies for enhancing project performance. To address this issue, the following aspects need to be considered: (a) work performances are determined not only by individual-level work skill but also by the group-level work skill affected by work team members, each member's role, and any working behavior pattern; (b) work planning has significant effects on to what extent work skill enhances performance; and (c) different types of activities in construction require different types of work, skill, and team composition. This research, therefore, develops a system dynamics (SD) model to analyze the effects of both individual-and group-level (i.e., multi-level) skill on performances by utilizing the advantages of SD in capturing a feedback process and state changes, especially in human factors (e.g., attitude, ability, and behavior). The model incorporates: (a) a multi-level skill evolution and relevant behavior development mechanism within a work group; (b) the interaction among work planning, a crew's skill-learning, skill manifestation, and performances; and (c) the different work characteristics of each activity. This model can be utilized to implement appropriate work planning (e.g., work scope and work schedule) and crew management policies (e.g., work team composition and decision of each worker's role) with an awareness of crew's skill and work performance. Understanding the different characteristics of each activity can also support project managers in applying strategic work planning and crew management for a corresponding activity, which may enhance each activity's performance, as well as the overall project performance.
국내의 건설기업들은 건설시장의 개방 및 경쟁의 심화에 따라 국제 경쟁력의 강화 및 지속적인 경쟁우위를 점하기 위하여 지식경영을 도입하여 개인의 지식들을 조직의 역량강화에 노력하고 있다. 그에 따라 학문적 측면에서도 지식경영의 발전이 계속적으로 이루어져 왔으며 오늘날에는 지식경영을 도입한 기업들의 수준 평가나 성과에 많은 관심을 보이고 있다. 하지만 실제 연구에 있어서는 성과부분에 너무 치우쳐서 정확한 수준 평가 없이 성과에 대한 언급만을 하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 건설기업으로 하여금 정확한 지식경영의 수준을 평가하여 지식경영의 여러 영역 중에서 좀더 관심을 기울여야 할 분야를 제시함으로써 지식경 영을 균형적으로 발전시킬 수 있는 건설기업의 지식경영 수준 평가모델을 제시하였다.
본 연구에서는 합성 항균제로 이용되는 Triclosan이 $Cu^{2+}$, $Zn^{2+}$, $Cr^{6+}$, $Cd^{2+}$, $Hg^{2+}$, $Pb^{2+}$ 등과 같은 중금속과 공존할 경우의 독성영향을 발광박테리아인 Vibrio fischeri를 이용하여 평가하였다. 우선, Triclosan과 상기 6종 중금속의 단일물질별 Vibrio fischeri에 대한 독성을 평가한 결과, $Hg^{2+}$의 독성이 가장 높았으며 뒤이어 Triclosan > $Pb^{2+}$ > $Cu^{2+}$ > $Cr^{6+}$ > $Zn^{2+}$ > $Cd^{2+}$순의 독성민감도가 나타났다. 각 물질의 독성평가결과를 바탕으로 Triclosan과 중금속 혼합물질의 독성작용분석을 위해 유사한 독성작용을 가정하여 독성치를 예측하는 Concentration Addition (CA)모델과 독립적인 독성작용을 가정하여 독성치를 예측하는 Independent Action (IA)모델에 대한 상관도분석을 실시하였다. 그 결과 Triclosan + Cu, Triclosan + Zn, Triclosan + Pb, Triclosan + Hg, Triclosan + Cd, 그리고 Triclosan + Cr 등 모든 조합에서 CA모델보다는 IA모델과 상관성이 높은 것으로 나타나 Triclosan과 대상 중금속들은 서로 독립적인 독성작용을 하는 것으로 나타났다. 한편 Triclosan과 중금속의 혼합독성영향은 IA모델로 예측된 $EC_{50mix}$기준으로 Triclosan + Cu, Triclosan + Zn, Triclosan + Pb, Triclosan + Hg, Triclosan + Cd, 그리고 Triclosan + Cr의 실측 $EC_{50mix}$이 IA모델로 예측한 농도보다 각각 191%, 226%, 138%, 137%, 209% 그리고 138%로 나타나, Triclosan과 시험 중금속이 공존하는 경우, 모두 길항작용이 나타나는 것으로 확인되었다.
건설프로젝트가 점차 대형화, 고층화 되어감에 따라 프로젝트의 관리방식에 많은 변화가 요구되고 있다. 특히, RFID/USN과 같은 유비쿼터스 기술적용이 활발히 진행되고 있는 건설물류관리 분야를 중심으로 이를 효율화하기 위한 다양한 관점의 방안이 제시되고 있다. 이에 최근 건설현장을 지능화하기 위한 목적으로 개발되고 있는 지능형 장비의 도입은 건설현장에서의 건설물류관리에 새로운 프로세스 모델개발이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 바코드 및 RFID/USN 기반의 개별 자재 형태로 제안되고 있는 기존 건설물류프로세스의 한계를 극복하고, 지능형 장비와 같은 건설물류관리의 변화요인들을 반영하여 건설공사에 사용되는 수많은 자재들이 이러한 변화된 프로세스에 쉽게 적용될 수 있는 가이드를 제공하기 위하여 지능형 건설물류관리 프로세스 레퍼런스 모델을 개발하였다.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.841-844
/
2005
Computer vision technology can be used to interpret the images captured by web cameras installed on construction sites to automatically quantify the results. This information can be used for quality control, productivity measurement and to direct construction. Steel frame construction is particularly well suited for automatic monitoring as all structural members can be viewed from a small number of camera locations, and three-dimensional computer models of steel structures are frequently available in a standard electronic format. A system is being developed that interprets the 3-D model and directs a camera to look for individual members as regular intervals to determine when each is in place and report the results. Results from a simple lab-scale system are presented along with preliminary full-scale development.
Journal of Construction Engineering and Project Management
/
제2권2호
/
pp.36-44
/
2012
Adoption and practical application of BPM yet remains at a theoretic and methodological level for many industrial sectors. As for construction industry, adapting BPM into enterprise resource across all business processes could cause problems due to rapid change in corporate operation systems. Furthermore, it is unable to predict potential risks of business process while BPM are being applied. Therefore, applying BPM model to core strategy and individual task seems more effective than applying BPM model to the entire enterprise resource planning. In this paper, we define BPM and suggest a BPM model by analyzing each business unit in order to evaluate each business unit which is included in the business process architecture based on quantitative standards. This paper also presents a sequential application plan for business process model. Finally, a case study is demonstrated for the application of BPM system, focusing on cost management business, which turned out to be a top priority in the aspect of efficiency and ease based on priority analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.