Kim, Jong-Sun;Choi, Yong-Ki;Park, Jong-Ho;Woo, Sang-Baik;Lee, In-Mo
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.23
no.4
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pp.5-13
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2007
Many construction projects adopt grouting technology to prevent the leakage of groundwater or to improve the shear strength of the ground. Recognition as a feasible field procedure dates back to 1925. Since then, developments and field use have increased rapidly. According to improvement of grout materials, theoretical study on grout penetration characteristics is demanded. Fluid of grout always tends to flow from higher hydraulic potential to lower one and the motion of grout is also a function of formation permeability. Viscosity of pout is changed by chemical action while grout moves through pores. Due to the increment of viscosity, permeability is decreased. Permeability is also reduced by grout particle deposits to the soil aggregates. In this paper, characteristics of new cement grout material that has been developed recently are studied: injectable volume of new grout material is tested in two different grain sizes of sands; and the method to calculate injectable volume of grout Is suggested with consideration of change in viscosity and clogging phenomena. The calculated values are compared with injection test results. Viscosity of new grout material is found to increase as an exponential function of time. And lumped parameter $\delta$ of new grout material to be used for assessing deposition characteristics is estimated by comparing deposit theory with injection test results considering different soil types and different injection pressures. Injection test results show that grout penetration rate is decreased by the increase of grout viscosity and clogging phenomena.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.4
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pp.551-559
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2017
In this paper, a real-time training method to improve the performance of bearing fault diagnosis. The traditional bearing fault diagnosis cannot classify a condition which is not trained by the classifier. The proposed 4-step method trains and recognizes new condition in real-time, thereby it can classify the condition accurately. In the first step, we calculate the maximum distance value for each class by calculating a Euclidean distance between a feature vector of each class and a centroid of the corresponding class in the training information. In the second step, we calculate a Euclidean distance between a feature vector of new acquired data and a centroid of each class, and then compare with the allowed maximum distance of each class. In the third step, if the distance between a feature vector of new acquired data and a centroid of each class is larger than the allowed maximum distance of each class, we define that it is data of new condition and increase count of new condition. In the last step, if the count of new condition is over 10, newly acquired 10 data are assigned as a new class and then conduct re-training the classifier. To verify the performance of the proposed method, bearing fault data from a rotating machine was utilized.
Based on the relationship between urban public space, urban lighting and the sense of place, this paper aims to analyze the lighting environment types with the sense of place and their characteristics. First, with the theory study as the research foundation, it extracts six spatial factors of public space lighting design and then analyzes 12 relevant cases on the basis. Finally, it divides the 12 cases into four types, Basic types, Storytelling, Interactive and Multi-Media and analyzes the core design factor and characteristics of various types. The results show that: first, functionality, sustainability and aesthetics are the basic factors to realize the urban public space lighting places. Second, the six cases of "Storytelling" show that the theme of specific areas, namely the exploration of "story" is conducive for lighting design to form clear and definite environment recognition. Third, for "Interactive" and "Multi-Media", the intervention of new media technology and new lighting way has made the wide expansion of urban lighting design connotation and extension. The research results show that strengthening the urban location performance by the lighting design could improve the city image, which provides the basis for the development of urban public space lighting design.
The purpose of this study is to suggest a response and solution through Christian educational care to the crisis and change of the era of low birth rate faced by Korean society and the Korean church. This study proposes to find an alternative to the biblical aspect of pregnancy, childbirth, and parenthood as God's blessing for the demographic cliff and low birth rate problem that have become a reality in Korean society and churches. Being a parent in an age of low birth rate is very difficult, but on the other hand, it gives happiness and joy. Being a parent is a blessing from God, and is the most important and valuable thing in life. However, modern society emphasizes the right and necessity to choose one's own parenthood status. In the nuclear family, the decrease in the number of children, and the development of child research, parents feel more responsibility and economic burden for raising children than ever before. Therefore, it is a reality that the number of people who delay becoming parents or voluntarily do not have children is gradually increasing. To improve the perception of becoming a parent due to a decrease in responsibility for raising children, it is necessary to shed light on marriage, pregnancy, childbirth, and childrearing from a Christian educational point of view. In addition, it is necessary to understand the recognition of being a parent and the characteristics of childbirth and rearing, and to analyze past and present value changes. This study will also discuss the causes of low birthrate and try to provide Christian educational care for childcare including solving the low birthrate problem.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.4D
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pp.545-551
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2008
The MOCT(Ministry of Construction & Transportation) gave a order named as "The guideline for computerization and application of geotechnical investigation result" to an affiliated organization in March 2007. Today, pilot project of construction of geotechnical information database is in process to be stable for its system after applying this guideline, and discipline how to input investigated data for related users. We have developed standard for geotechnical investigation result-format, metadata for distribution of geotechnical information and to coordinate based on world geodetic system. Also, We had a introduce to status with respect to use the input system, collect a statistics of input contents. At a result, improvement items of input system is proposed. It was analyzed that most users put to practical use easily as a result of education for making use of on the spot of the developed GIIS. But There were problems with the GIIS as well as complexity of metadata formation, such as error of moving part of information window, and a part of recognition error of install program in accordance with computer OS circumstances. Particularly, to improve some parts of GIIS is needed, because of use of or KNHC (Korea National Housing Corporation)-specific format and difference of input process followed by MOCT's guideline. In this study, it is planning to make up for occurred problems, and improvements when operating and managing the Geotechnical Information DB center in 2008.
The purpose of this study is to develop a statistical program using data and artificial intelligence prediction models and apply it to one class in the sixth grade of elementary school to see if it is effective in improving students' statistical literacy. Based on the analysis of problems in today's elementary school statistical education, a total of 15 sessions of the program was developed to encourage elementary students to experience the entire process of statistical problem solving and to make correct predictions by incorporating data, the core in the era of the Fourth Industrial Revolution into AI education. The biggest features of this program are the recognition of the importance of data, which are the key elements of artificial intelligence education, and the collection and analysis activities that take into account context using real-life data provided by public data platforms. In addition, since it consists of activities to predict the future based on data by using engineering tools such as entry and easy statistics, and creating an artificial intelligence prediction model, it is composed of a program focused on the ability to develop communication skills, information processing capabilities, and critical thinking skills. As a result of applying this program, not only did the program positively affect the statistical literacy of elementary school students, but we also observed students' interest, critical inquiry, and mathematical communication in the entire process of statistical problem solving.
CCTV is used for various purposes such as crime prevention, public safety reinforcement, and traffic management. However, as the range and resolution of the camera improve, there is a risk of exposing personal information in the video. Therefore, there is a need for new technologies that can identify individuals while protecting personal information in images. In this paper, we propose histogram-based singular value decomposition for object identification and tracking. The proposed method distinguishes different objects present in the image using color information of the object. For object recognition, YOLO and DeepSORT are used to detect and extract people present in the image. Color values are extracted with a black-and-white histogram using location information of the detected person. Singular value decomposition is used to extract and use only meaningful information among the extracted color values. When using singular value decomposition, the accuracy of object color extraction is increased by using the average of the upper singular value in the result. Color information extracted using singular value decomposition is compared with colors present in other images, and the same person present in different images is detected. Euclidean distance is used for color information comparison, and Top-N is used for accuracy evaluation. As a result of the evaluation, when detecting the same person using a black-and-white histogram and singular value decomposition, it recorded a maximum of 100% to a minimum of 74%.
This paper identified the difference in perception of the consignment system between the freight company and the consigned vehicle owners, derived factors that urgently need to improve the difference in perception, and presented the basis for establishing a management model based on this. A management model based on the difference in perception of consigned borrowers was established, and research hypotheses were established to conduct reliability, validity, and confirmatory factor analysis, path analysis, and mediation effect verification. As a result of the analysis, out of 58 questions, 56 of the total 65 questions showed a difference in perception of the consignment system between trucking companies and consigned vehicle owners, and the questions were input as management model factors. As a result of conducting confirmatory factor analysis, path analysis, and mediating effect verification using only recognition data, 5 hypotheses were adopted, and it was analyzed that the factor had no mediating effect. It can be analyzed that the appropriateness of the compensation system affects the improvement of each other's relationship, and the improvement of each other's relationship leads to the improvement of transportation services. However, since the mediating effect was rejected because it was not significant, this effect should not be exaggerated.
Jong In Kim;Joo Young Lee;Jio Chung;Dae Jin Shin;Dong Hyun Choi;Ki Hong Kim;Ki Jeong Hong;Sunhee Kim;Minhwa Chung
Phonetics and Speech Sciences
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v.15
no.4
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pp.109-118
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2023
Cardiac arrest is a critical medical emergency where immediate response is essential for patient survival. This is especially true for Out-of-Hospital Cardiac Arrest (OHCA), for which the actions of emergency medical services in the early stages significantly impact outcomes. However, in Korea, a challenge arises due to a shortage of dispatcher who handle a large volume of emergency calls. In such situations, the implementation of a machine learning-based OHCA detection program can assist responders and improve patient survival rates. In this study, we address this challenge by developing a machine learning-based OHCA detection program. This program analyzes transcripts of conversations between responders and callers to identify instances of cardiac arrest. The proposed model includes an automatic transcription module for these conversations, a text-based cardiac arrest detection model, and the necessary server and client components for program deployment. Importantly, The experimental results demonstrate the model's effectiveness, achieving a performance score of 79.49% based on the F1 metric and reducing the time needed for cardiac arrest detection by 15 seconds compared to dispatcher. Despite working with a limited dataset, this research highlights the potential of a cardiac arrest detection program as a valuable tool for responders, ultimately enhancing cardiac arrest survival rates.
In this paper, we propose an efficient image processing system to detect and track the movement of specific objects such as patients. The proposed system extracts the outline area of an object from a binarized difference image by applying a thinning algorithm that enables more precise detection compared to previous algorithms and is advantageous for mixed-mode design. The binarization and thinning steps, which require a lot of computation, are designed based on RTL (Register Transfer Level) and replaced with optimized hardware blocks through logic circuit synthesis. The designed binarization and thinning block was synthesized into a logic circuit using the standard 180n CMOS library and its operation was verified through simulation. To compare software-based performance, performance analysis of binary and thinning operations was also performed by applying sample images with 640 × 360 resolution in a 32-bit FPGA embedded system environment. As a result of verification, it was confirmed that the mixed-mode design can improve the processing speed by 93.8% in the binary and thinning stages compared to the previous software-only processing speed. The proposed mixed-mode system for object recognition is expected to be able to efficiently monitor patient movements even in an edge computing environment where artificial intelligence networks are not applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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