Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
Global efforts continue with the goal of transition to a "carbon neutral (net zero)" society with zero carbon emissions by 2050. For this purpose, the technology of water electrolysis is being developed, which can store electricity generated from renewable energies in large quantities and over a long period of time as hydrogen. Recently, various research and large-scale projects on 'green hydrogen', which has no carbon emissions, are being conducted. In this paper, a comparison of water electrolysis technologies was carried out and, based on data provided by the International Energy Agency (IEA), large-scale water electrolysis demonstration projects were analyzed by classifying them by technology, power supply, country and end user. It is expected that through the analysis of large-scale water electrolysis demonstration projects, research directions and road maps can be provided for the development/implementation of commercial projects in the future.
Kang, Chang Ib;Choi, Seong Min;Kook, Seung Kyu;Lee, Dong Uk
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.16
no.3
s.70
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pp.387-396
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2004
In this paper, stress analysis anda 3-point bending fatigue test were conducted on the full-scale specimen to investigate the effects of misalignment at the U-rib welded joint due to misfitting in the steel deck bridge. In addition, the researchers investigated the direction and starting point of fatigue cracks by SEM (Scanning Electron Microscope) and beach mark. The results of the stress analysis show that maximum stress occurred at the bottom corner of the U-rib, and that the stress was large when the magnitude of the misalignment was large. On the other hand, the results of the static loading test of the full-scale specimen show that stress was large at the bottom corner of the U-rib. In addition, fatigue life was short when the misalignment was large and fatigue life was short when the misalignment was large and fatigue life was short when the misalignment was large and fatigue life was large when the misalignment was small, as indicated by the results of both the static loading test and the fatigue test. From the observation of the failure surface, fatigue cracks began manifesting at the root of the base metal and proceeded to the bead surface (weld toe).
Since the linear elastic fracture analysis has been proved to be insufficient in predicting the failure of strain hardening materials, a number of fracture concepts have been studied which remain applicable in the presence of plasticity near a crack tip. This work thereby presents a new finite element model to predict the elastic-plastic crack-tip field and fatigue life of center-cracked panels(CCP) with ductile fracture under large-scale yielding conditions. Also, this study has been carried out to investigate the path-dependence of J-integral within the plastic zone for elastic-perfectly plastic, bilinear elastic-plastic, and nonlinear elastic-plastic materials. Based on the incremental theory of plasticity, the p-version finite element is employed to account for the accurate values of J-integral, the most dominant fracture parameter, and the shape of plastic zone near a crack tip by using the J-integral method. To predict the fatigue life, the conventional Paris law has been modified by substituting the range of J-value denoted by ${\Delta}J$ for ${\Delta}K$. The experimental fatigue test is conducted with five CCP specimens to validate the accuracy of the proposed model. It is noted that the relationship between the crack length a and ${\Delta}K$ in LEFM analysis shows a strong linearity, on the other hand, the nonlinear relationship between a and ${\Delta}J$ is detected in EPFM analysis. Therefore, this trend will be depended especially in the case of large scale yielding. The numerical results by the proposed model are compared with the theoretical solutions in literatures, experimental results, and the numerical solutions by the conventional h-version of the finite element method.
There is still large uncertainty in estimating aerosol indirect effect despite ever-escalating efforts and virtually exponential increase in published studies concerning aerosol-cloud-precipitation interactions (CAPI). Probably most uncertainty comes from a wide range of observational scales and different platforms inappropriately used, and inherent complex chains of CAPI. Therefore, well-designed field campaigns and data analysis are required to address how to attribute aerosol signals along with clouds and precipitation to the microphysical effects of aerosols. Basically, aerosol influences cloud properties at the microphysical scales, "process scale", but observations are generally made of bulk properties over a various range of temporal and spatial resolutions, "analysis scale" (McComiskey & Feingold, 2012). In the most studies, measures made within the wide range of scales are erroneously treated as equivalent, probably resulting in a large uncertainty in associated with CAPI. Therefore, issues associated with the disparities of the observational resolution particular to CAPI are briefly discussed. In addition, the dependence of CAPI on the cloud environment such as stability and adiabaticity, and observation characteristics with varying situations of CAPI are also addressed together with observation framework optimally designed for the Korean situation. Properly designed and observation-based CAPI studies will likely continue to accumulate new evidences of CAPI, to further help understand its fundamental mechanism, and finally to develop improved parameterization for cloud-resolving models and large scale models.
Although there are several methods for the preparation of mitochondrial DNA (mtDNA) from mammalian tissues, most are relatively long ultracentrifugation or manipulations by a small-scale method. We escribed a rapid method for large-scale extraction of mtDNA from human placental and horse liver tissues. The method is based on the preparation and homogenization of tissues, urification of crude mitochondria by differential centrifugations and isolation of mtDNA by alkaline Iysis. It was improved from Pre-existing methods by replacing some steps with simpler ones and discarding many others. This method gives a high yield of pure mtDNA(approximately 1-5mg from one placenta; ca. 400-600 g wet weight), depending on its sources (fresh tissue gave better results than frozen one). The resulting mtDNA indicated that this method can yield mtDNA in sufficient purity and quantity to identify the direct restriction analysis on agarose gel, random-primed labeling as a probe, and end labeling. Therefore, the method is ideal for obtaining good mtDNA samples to conduct routine restriction fragment length polymorphism (RFLP) analyses of natural populations for genetic studies.
This study presents a comparative analysis on mackerel distribution process and price formation process, and investigation of price and margin between traditional markets and Large-scale discount store distribution channel. Through this, the study investigated distribution efficiency of each channel, and examined whether a difference of distribution efficiency leads to a difference of performance through the investigation of a difference of function and role between members of a wholesale market and vendor of Large scale discount store. The following are the results of this study. As a consequence of investigating supply and sum by distribution channel of mackerel, it appeared that mackerels shipped from port market are distributed into 9 consumption sites(Wholesale market, Large scale discount store, Institutional Food Service, etc.). In the comparison of distribution efficiency between traditional retail store and Large scale discount store 52.0% margin is formed in traditional retail store distribution channel and 43.1% margin is formed in Large scale discount store, and a distribution cost rate consists of 19.4% cost in a traditional retail store for fishery products and 18.1% cost in a Large-scale discount store. To analyze a difference of performance, the study examine a difference of role and function between vendor and Wholesale market company, wholesaler and middleman. Wholesale market company and middleman of wholesale market for consumer have slightly high or similar score in collection function, sorting function, evaluation function and financial function which are traditional and original. However, it was confirmed that vendor has a better score in other functions, that is, newly-demanded functions(ex : market frontier function, product development function, Integral Distribution Function, etc.).
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.466-473
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2000
Optimality Criteria algorithm based on the derivation of reciprocal approximations has been applied to structural optimization of large-scale structures. However, required computational cost for the serial analysis algorithm of large-scale structures consisting of a large number of degrees of freedom and members is too high to be adopted in the solution process of O.C. algorithm Thus, parallel version of O.C. algorithm on the network of personal computers is presented in this Paper. Parallelism in O.C. algorithm may be classified into two regions such as analysis and optimizer part As the first step of development of parallel algorithm, parallel structural analysis algorithm is developed and used in O.C. algorithm The algorithm is applied to optimal design of a 54-story plane frame structure
Vibrational analysis in microtubules is examined based on the nonlocal theory of elasticity. The complete analytical formulas for wave velocity are obtained and the results reveal that the small scale effects can reduce the frequency, especially for large longitudinal wave-vector and large circumferential wave number. It is seen that the small scale effects are more significant for smaller wave length. The methods and results may also support the design and application of nano devices such as micro sound generator etc. The effects of small scale parameters can increase vibrational frequencies of the protein microtubules and cannot be overlooked in the analysis of vibrating phenomena. The results for different modes with nonlocal effect are checked.
Kim, Dong-Hwi;Lee, Yong-Jun;Ryu, In-Ho;Seo, Dae-Rim
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09a
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pp.504-511
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2010
After facing the fact such as fossil-fuel depletion, global warming, the Kyoto Protocol coming into force of mandatory reductions of carbon dioxide, the world is actively promoting the spread of the solar, wind, tidal, geothermal and other clean renewable energy technology development. Among them, wind power is the only alternative energy to secure a comparable price competition with fossil fuels because cheaper price power generation than other renewable energy when creating large-scale wind farm, thus wind power is the fastest growing industries in the world in the renewable energy field. Especially the offshore wind power is showing rapid growth as most of the wind power sector because of less changes of wind speed, no restrictions of land use, and large-scale development of offshore wind power. In this paper, the field of site selection and spatial location analysis techniques for development of large-scale offshore wind farm are discussed primarily. This paper shows overview of offshore wind power and establishment procedure for development of offshore wind farm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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