본 연구는 독서자료의 접근점을 확장하기 위해, 도서이용 속성에 기반한 독서자료 분류체계를 고안하였다. 독서상황에서 도서 이용자가 고려할 수 있는 도서의 속성을 내용분석하여 주제명에 반영하고, 네트워크 분석을 통해 주제명 항목과 인접한 항목들을 연관 주제명으로 그룹화하여 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 독서자료분류표(RMC)는 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템 내에서 도서 이용자의 탐색을 돕는 다양한 접근점을 제공하는 도구로써 사용될 수 있을 것이다.
The use of chemical products to enhance and improve life is a widespread practice worldwide. But alongside the benefits of these products, there is also the potential for adverse effects to people or the environment. As a result, a number of countries or organizations have developed laws or regulations over the years that require information to be prepared and transmitted to those using chemicals, through labels or Material Safety Data Sheets (MSDS). While these existing laws or regulations are similar in many respects, their differences are significant enough to result in different labels or MSDS for the same product in different countries. Given the reality of the extensive global trade in chemicals, and the need to develop national programs to ensure their safe use, transport, and disposal, it was recognized that a Globally harmonization system of classification and labeling of chemicals(GHS) would provide the foundation for such programs. This study offered complementary details of GHS classification criteria adopted in Korea by analyzing the differences in chemical classification system between UN and Korea Ministry of Labor. Also it is proposed that mutual agreement of information DB used is required by comparing classification results of chemicals in Korea, Japan, and EU. We offered the lists of information sources useful for chemical classification.
BIM based design methodology requires more information than traditional design methodology in order to insure efficiency throughout the project. BIM based design not only requires all building data in the form of 3D shapes, but also all other relevant data regarding building components. Information is typically grouped in a standard classification system such as by standardized material names. The development of a domestic BIM based standard classification system is yet to be created and deployed in the industry. Each designer is specifying their own building information classification systems which is causing inconsistency in the industry. Therefore BIM based designs, are causing confusion in the industry as each designer follow no guidelines for material standardization classification. The lack of information regarding this in the BIM template will continue to cause confusion about a projects building information data consistently. This study is that of preliminary research to develop a BIM template. First, overseas BIM templates were analyzed regarding BIM standards and documentation. Examination then followed regarding the element and characteristics needed for the development of a BIM template, a suggested hierarchy of elements required for a BIM template were then made. The result of this research is that it will be used to develop a "BIM template prototype", to support the generation of building information data regarding neighborhood facilities.
Convolution Neural Network(CNN) is a class of deep learning algorithms and can be used for image analysis. In particular, it has excellent performance in finding the pattern of images. Therefore, CNN is commonly applied for recognizing, learning and classifying images. In this study, the surface defect classification performance of Al 6061 extruded material using CNN-based algorithms were compared and evaluated. First, the data collection criteria were suggested and a total of 2,024 datasets were prepared. And they were randomly classified into 1,417 learning data and 607 evaluation data. After that, the size and quality of the training data set were improved using data augmentation techniques to increase the performance of deep learning. The CNN-based algorithms used in this study were VGGNet-16, VGGNet-19, ResNet-50 and DenseNet-121. The evaluation of the defect classification performance was made by comparing the accuracy, loss, and learning speed using verification data. The DenseNet-121 algorithm showed better performance than other algorithms with an accuracy of 99.13% and a loss value of 0.037. This was due to the structural characteristics of the DenseNet model, and the information loss was reduced by acquiring information from all previous layers for image identification in this algorithm. Based on the above results, the possibility of machine vision application of CNN-based model for the surface defect classification of Al extruded materials was also discussed.
Speech material, which is collected from ARS(Automatic Response System), was analyzed and classified into disease and non-disease state. The material include 11 different kinds of diseases. Along with ARS speech, DAT(Digital Audio Tape) speech is collected in parallel to give the bench mark. To analyze speech material, analysis tools, which is developed local laboratory, are used to provide an improved and robust performance to the obtained parameters. To classify speech into disease and non-disease class, multi-layered neural network was used. Three different combinations of 3, 6, 12 parameters are tested to obtain the proper network size and to find the best performance. From the experiment, the classification rate of 92.5% was obtained.
When we include environment side safety, environmental material's reliability technology and study for the application method, the evidence supporting the investment of R&D person and financial. Clearly, the most important task in electrical and electronics company's product soldering process the probability of heavy metals exclude is to identify the mechanisms by which they may take place. Therefore, this study emphasis on the application environmental material classification and reliability technology.
Plastics are classified into 7 types such as PET (PETE), HDPE, PVC, LDPE, PP, PS, and Other for separation and recycling. Recently, large corporations advocating ESG management are replacing them with bioplastics. Incineration and landfill of disposal of plastic waste are responsible for air pollution and destruction of the ecosystem. Because it is not easy to accurately classify plastic materials with the naked eye, automated system-based screening studies using various sensor technologies and AI-based software technologies have been conducted. In this paper, NIR scanning devices considering the NIR wavelength characteristics that appear differently for each plastic material and a system that can identify the type of plastic by learning the NIR spectrum data collected through it. The accuracy of plastic material identification was evaluated through a decision tree-based SVM model for multiclass classification on NIR spectral datasets for 8 types of plastic samples including biodegradable plastic.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1383-1387
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2009
As information technologies in construction field get developed, various studies and projects are in progress for improvement of construction industry. Meanwhile, web-basis online system for building materials is tending upward. However, most of the informations about classification system for building materials and specifications are not systematic yet. Most field staffs have some troubles in making full use of the material information, repeating inefficient works from constructional design to the maintenance of it. This study designed auto-categorization system classified by materials, multi-search engines, auto-converting/creating electronic catalog as well as RFID search support to provide standardized building materials information.
본 연구는 5 18민주화운동 기록물의 보존과 활용의 측면에서 5 18민주화운동 기록물 분류원칙을 정립하고 이를 기반으로 5 18민주화운동 기록물 통합분류체계 개발을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 기록물 분류에 관한 선행연구 및 기관 사례분석을 실시하였고, 광주지역 5 18민주화운동 대표 기관 3곳에 소장 중인 자료에 대한 실증분석을 통해 5 18민주화운동 기록물에 적합한 출처 기반 통합분류체계를 개발하였다. 이 분류체계는 '출처-자료-시기-매체-주제', 형태의 패싯기반으로 제안하였고, 또한 아키비스트의 역할의 확장과 시대성을 반영한 컬렉션 기반 통합분류체계도 제안하였다.
건설산업에서 자재와 관련된 비용은 프로젝트 특성에 따라 다르지만 일반적으로 원가구성비 측면에서 40% 이상을 차지한다. 최근 대형화, 전문화, 복잡화 되어가는 건축 공사에서 자재의 반입, 이동 및 적재공간의 협소로 인해 자재관리가 매우 복잡하다. 하지만 대부분의 경우 자재관리는 현장 관리자의 경험에 의존해 관리되고 있으며 건설관리분야 중 자재관리의 중요성에 대한 인식도 낮은 실정이다. 이에 대한 건설 산업에서 자재관리에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 자재의 속성에 따른 MTS(Make-to-stock), ATO(Assemble-to-order), MTO(Make-to-order), ETO(Engineered-to-order)의 네 가지 분류 방법과 자재 조달 특성 및 자재 고유 특성 분석을 통하여 현장 자재의 효율적인 공급관리를 위한 자재의 속성별 관리체계를 분석한다. 이를 이용하여 자재 속성별 자재관리 프로세스를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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