최근 건설업계에서는 공정과 비용을 통합, 관리 할 수 있는 전산 시스템 구축에 많은 비용과 노력을 투자하고 있는 실정이다. 하지만 현행 내역위주의 실행예산 체계에서는 선진 관리기법의 적용이 매우 어려운 상태로 단순 보고형의 공정관리만을 수행하고 있는 실정이다. 이를 개선하기 위해 그 동안 공정과 원가를 통합하기 위한 많은 연구가 수행되어 부분적으로 그 성과가 있었으나 대부분 내역중심의 실무한계를 극복하지 못하였다. 이와 더불어, 프로젝트산업의 전형인 건설공사의 고유의 특성에 의해 실적 정보의 축적 및 Feed back이 매우 어려워 과거 실적 자료의 활용 수준이 매우 떨어지고 있다. 그 결과, 공사 초기 관리기준 설정에 많은 시간과 노력이 소모되고 있으며, 생성된 정보의 체계적 관리가 이루어지고 있지 못하다. 따라서, 렬 연구는 건설실무에서 시도되어 왔던 공정과 원가의 통합관리 시스템에서 발생하였던 실무상의 문제를 보완한 통합공사관리시스템을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.115-122
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2019
Recent and ongoing discoveries of mycoviruses with new properties demand the development of an appropriate research infrastructure to analyze their evolution and classification. In particular, the discovery of negative-sense single-stranded mycoviruses is worth noting in genome types in which double-stranded RNA virus and positive-sense single-stranded RNA virus were predominant. In addition, some genomic properties of mycoviruses are more interesting because they have been reported to have similarities with the pathogenic virus family that infects humans and animals. Genetic information on mycoviruses continues to accumulate in public repositories; however, these databases have some difficulty reflecting the latest taxonomic information and obtaining specialized data for mycoviruses. Therefore, in this study, we developed a bioinformatics-based pipeline to efficiently utilize this genetic information. We also designed a schema for data processing and database construction and an algorithm to keep taxonomic information of mycoviruses up to date. The pipeline and database (termed 'mycoVDB') presented in this study are expected to serve as useful foundations for improving the accuracy and efficiency of future research on mycoviruses.
본 연구는 개화기 조선 체류 서양인 기록물의 디지털 아카이브를 구축하여 지역문화콘텐츠로 활용하기 위하여 수행되었다. 서양인 기록물 22권을 대상으로 선정하여 10개의 대주제, 40개의 중주제, 239개의 소주제로 된 분류체계를 구성하고 38개 메타데이터 항목을 추출하였다. 텍스트 내용의 분석과 입력자료 유형을 분류하여 엑셀로 된 데이터베이스를 구축하고, 다양한 접근점에 의한 검색과 정보 제공을 위하여 웹기반의 디지털 아카이브 시스템을 개발하였다. 추후연구를 위하여 서양인 기록물 자료의 지속적인 발굴을 통한 아카이브 내용의 양적 확대방안, 개별 아카이브 시스템을 연계한 디지털 한국학 아카이브의 통합정보시스템 구축, 문화유산분야 분류체계 표준화와 패싯구조를 고려한 다차원적인 분류체계 개발, 메타데이터 포맷의 표준화를 통한 콘텐츠의 일관성 유지, 의미검색 기능과 데이터마이닝 기능을 활용한 온톨로지 구축을 제안하였다.
Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people's life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing 'heavy snow' in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.
재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.
As the safety fields are expanding to a variety of industrial fields, safety technology has been developed by convergence between industrial safety fields such as mechanics, ergonomics, electronics, chemistry, construction, and information science. As the technology convergence is facilitating recently advanced safety technology, it is important to explore the trends of safety technology for understanding which industrial technologies have been integrated thus far. For studying the trends of technology, the patent is considered one of the useful sources that has provided the ample information of new technology. The patent has been also used to identify the patterns of technology convergence through various quantitative methods. In this respect, this study aims to identify the convergence patterns and fields of safety technology using association rule mining(ARM)-based patent co-classification(co-class) analysis. The patent co-class data is especially useful for constructing convergence network between technological fields. Through linkages between technological fields, the core and hub classes of convergence network are explored to provide insight into the fields of safety technology. As the representative method for analyzing patent co-class network, the ARM is used to find the likelihood of co-occurrence of patent classes and the ARM network is presented to visualize the convergence network of safety technology. As a result, we find three major convergence fields of safety technology: working safety, medical safety, and vehicle safety.
지하 구조물 구축 시 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 주변 암반에 대한 암반 분류가 필수적으로 수행해야 한다. 특히 암반 내에 존재하는 불연속면은 암반의 물리적, 역학적 특성에 지배적인 영향을 미치므로 암반 불연속면에 대한 정확한 정보의 획득을 통해 신뢰도 높은 암반분류값을 제시하는 것은 매우 중요한 요소이다. 이러한 암반 분류는 지금까지 대부분 수작업을 통해 수행되었다. 그러나 대규모 지질조사와 같은 대형 조사면적에 대한 정확도의 부재, 비숙련자에 의한 암반 등급 결정값의 신뢰도 결여 등에 대한 문제점들이 항시 제기되어 왔다. 따라서 최근에 와서는 넓은 범위에 대해서도 신속하고 정확한 암반 분류를 위해 LiDAR를 이용한 암반 분류의 자동화에 대한 연구가 국내·외적으로 널리 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 LiDAR 촬영으로 획득되는 point cloud로부터 불연속면의 정보를 분석하는 알고리즘의 특성에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있으며, 숙련자에 의한 수작업의 결과를 완벽하게 대체하기에는 미흡한 경우가 종종 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 촬영으로 획득한 point cloud로부터 불연속면을 추출하는 다양한 알고리즘을 설명하였으며, 이들 알고리즘을 이용하여 실제 암반 사면을 대상으로 불연속면을 추출하는 과정을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 다양한 알고리즘의 적용 과정은 향후 LiDAR 등을 통하여 획득한 디지털 데이터로부터 암반 불연속면을 추출하는 연구에서 참고자료로 활용될 것을 기대한다.
터널 시공 중 획득되는 굴진면 조사와 계측자료 등은 암판정의 기초자료로 터널 안정성 및 경제성과 밀접한 관련이 있다. 하지만 국내에서는 이러한 자료에 대한 체계적 관리가 부족한 실정이며 자료의 효율적 활용 및 관련 전문가의 수도 부족하다. 따라서 자료의 체계적 관리 및 효율적 활용, 한정된 전문가를 효과적으로 활용할 수 있는 방안 마련이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 BIM기반 데이터 시각화를 통해 터널 설계 및 시공관련 정보를 온라인 상에서 효율적으로 제공하기 위한 연구를 수행하였으며 그 결과로 통합 3D 터널모델 생성 모듈과 웹뷰어 모듈을 개발하였다. 개발 기술은 국내 ○○터널 설계 및 시공 자료를 통해 구현성능을 검증하였으며 향후 연구방향 및 시스템 개선방안을 도출하였다.
Ali, Ahmed Khairadeen;Khan, Numan;Lee, Do Yeop;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.313-322
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2020
The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.
Ha, Daemok;Yu, Youngsu;Choi, Jiwon;Kim, Sihyun;Koo, Bonsang
한국건설관리학회논문집
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제24권4호
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pp.60-73
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2023
The need for adopting automation technologies to improve inefficiencies in interior finishing modeling work is increasing during the Building Information Modeling (BIM) design stage. As a result, the use of visual programming languages (VPL) for practical applications is growing. However, undefined or incorrect space designations in BIM models can hinder the development of automated finishing modeling processes, resulting in erroneous corrections and rework. To address this challenge, this study first developed a rule-based automated interior finishing detailing module for floors, walls, and ceilings. In addition, an automated space integrity checking module with 86.69% ACC using the Multi-Layer Perceptron (MLP) model was developed. These modules were integrated into a design automation module for interior finishing, which was then verified for practical utility. The results showed that the automation module reduced the time required for modeling and integrity checking by 97.6% compared to manual work, confirming its utility in assisting BIM model development for interior finishing works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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