With the IMF crisis in the late 1990's, coupled with the excessive supply of housing stock from the past, construction companies are adopting various differentiating strategies to address the decreasing apartment sales rates. Most of those strategies tend to follow the recent trend of 'eco-friendliness,' creating images of the apartments as 'well-being housing types.' In doing so, green spaces and water features are actively being used in outdoor landscapes design. One specific trend that can be witnessed is the efforts to make reference to the traditional Korean design languages, known as the 'Korean Style.' However, the applications of the 'Korea Style' on landscape design are being explored only by the construction companies, while most researches on the 'Korean Style' focus on its application on the indoor housing units. In this context, this series of case studies of the application of 'Korea Style' on landscape design attempts to extract design elements that can be set as basic guidelines.
As the areas of computer application are expanded, real-time application environments that must process as many transactions as possible within their deadlines, such as a stock transaction systems, ATM switching systems etc, have been increased recently. The reason why the conventional database systems can't process soft real-time applications is the lack of prediction and poor performance on processing transaction's deadline. If transactions want to access data stored at the secondary storage, they can not satisfy requirements of real-time applications because of the disk delay time. This paper designs a main-memory database prototype systems to be suitable to real-time applications and then this system can produce rapid results without disk i/o as all of the information are loaded in main memory database. In thesis proposed the improved techniques with respect to logging, checkpointing, and recovering in our environment. In order to improve the performance of the system, a) the frequency of log analysis and redo processing is reduced by the proposed redo technique at system failure, b) database consistency is maintained by improved fuzzy checkpointing. The performance model is proposed which consists of two parts. The first part evaluates log processing time for recovery and compares with other research activities. The second part examines checkpointing behavior.
In this study, $Pb(Zr_{0.52}Ti_{0.48})O_3$ ceramic thin films were fabricated from an alkoxide-based by Sol-Gel method. $Pb(Zr_{0.52}Ti_{0.48})O_3$ stock solution was made and spin-coated on the $Pt/SiO_2/Si$ substrate at 4000[rpm] for 30[sec]. Coated specimens were dried at 400[$^{\circ}C$] for 10 [min]. The coating process was repeated 4 times and then heat-treated at 500$\sim$800[$^{\circ}C$], 1 hour. The final thickness of the thin films were about 3000[A]. The crystallinity and microstructure of the thin films were investigated for varing the sintering condition. The ferroelectric perovskite' phases precipitated under the sintering of 700[$^{\circ}C$] for 1 hours. In the $Pb(Zr_{0.52}Ti_{0.48})O_3$ thin films sintered at 700[$^{\circ}C$] for 1 hour, dielectric constant and dielectric loss were 2133, 2.2[%] at room temperature, respectively. $Pb(Zr_{0.52}Ti_{0.48})O_3$ thin film capacitors having good dielectric and electrical properties are expected for the application to the dielectric material of DRAM.
This paper is a study of the eddy current brake designed to replace the air brake of railway application. The eddy current brake has the advantage of being able to take a high current density compared to the other application because this brake is used for applying brakes to the rolling stock for a shorter amount of time. Also, this braking system has the merit of being able to take a high current density at low speed rather than at high speed, because the heat generated by the low speed operation is less than that of the high speed operation. This paper also presents a method of improving the output torque of the eddy current brake at low speed operation through a change of the winding as well as the basic design.
Since the COVID-19 pandemic, the importance of remote work has been emphasized, and new digital technologies are rapidly being developed. One such digital technology is the metaverse, which combines reality and virtual space to create an expanded digital world. The metaverse can provide online collaborative spaces that visualize and transmit information and data in real-time. When applied to construction sites, this technology is expected to enable more efficient and stable project management. However, research on construction metaverses, both domestically and internationally, is still inadequate. In this study, 16 influential factors for promoting the application of metaverses to the construction industry were identified through the initial stages of the system dynamics technique. These performance factors were classified into four categories: systemrelated factors for metaverse site construction, device-related factors, user-related factors, and construction site-related factors. It is expected that this study will promote research on the activation of Con-Metaverse by developing casual loop diagrams(CLD) to identify the relationship between each performance factor and constructing stock & flow diagrams(SFD) for simulations in future studies.
KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose: In this study a system dynamics methodology was used to identify correlation and nonlinear feedback structure among factors affecting unplanned extubation (UE) of ICU patients and to construct and verify a simulation model. Methods: Factors affecting UE were identified through a theoretical background established by reviewing literature and preceding studies and referencing various statistical data. Related variables were decided through verification of content validity by an expert group. A causal loop diagram (CLD) was made based on the variables. Stock & Flow modeling using Vensim PLE Plus Version 6.0b was performed to establish a model for UE. Results: Based on the literature review and expert verification, 18 variables associated with UE were identified and CLD was prepared. From the prepared CLD, a model was developed by converting to the Stock & Flow Diagram. Results of the simulation showed that patient stress, patient in an agitated state, restraint application, patient movability, and individual intensive nursing were variables giving the greatest effect to UE probability. To verify agreement of the UE model with real situations, simulation with 5 cases was performed. Equation check and sensitivity analysis on TIME STEP were executed to validate model integrity. Conclusion: Results show that identification of a proper model enables prediction of UE probability. This prediction allows for adjustment of related factors, and provides basic data do develop nursing interventions to decrease UE.
Turkey is located in one of the most seismically active regions of in Europe. The majority of the population living in big cities are at high seismic risk due to insufficient structural resistance of the existing buildings. Such a seismic risk brings the need for a comprehensive seismic evaluation based on the risk analysis in Turkey. Determining the seismic resistance level of existing building stock against the earthquakes is the first step to reduce the damages in a possible earthquake. Recently in January 2020, the Elazig earthquake brought the importance of the issue again in the public. However, the excessive amount of building stock, labor, and resource problems made the implementation phase almost impossible and revealed the necessity to carry out alternative studies on this issue. This study aims for a detailed investigation of residential buildings in Antalya, Turkey. The approach proposed here can be considered an improved state of building survey methods previously identified in Turkey's Design Code. Antalya, Turkey's fifth most populous city, with a population over 2.5 Million, was investigated as divided into sub-regions to understand the vulnerability, and a threshold value found for the study area. In this study, 26,610 reinforced concrete buildings between 1 to 7 stories in Antalya were examined by using the rapid visual assessment method. A specific threshold value for the city of Antalya was determined with the second level examination and statistical methods carried out in the determined sub-region. With the micro zonation process, regions below the threshold value are defined as the priority areas that need to be examined in detail. The developed methodology can be easily calibrated for application in other cities and can be used to determine new threshold values for those cities.
Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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