The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.
Community child center is the facility of the highest number of children in child welfare facilities. But plan for the physical environment is not considered importantly because of insufficient finance. However impact of the physical environment in growing children is very closely related in terms of the emotional as well as a functional perspective. Therefore, it is necessary to understand current physical environment and to seek to find alternative methods that can be resolved space matters. As a basic study for this, in the present study we compare and integrate the design principles of child care facility guidelines. And we set up a framework of analysis to derive the design principles that are required in the target area. It is possible to analyze the environmental characteristics of community child center located in Gwang-ju from this framework, to obtain the flowing results. First, draw items are formation of inner direction, provide of environmental supportability, flexibility of use, healthy space. It can be understood that the emotional aspects and physical aspects should be considered comprehensively. Second, as a result of the case analysis, planning elements consideration of the functional aspects appeared high fulfillment rate generally. Planning elements of low fill rate ascertain result from the process take advantage of the narrow space and it was possible to ascertain the study for flexible utilization of space is not. As a result, in order to improve the problems of the target space, increasing the functionality is necessary and also requires consideration of sensitivity of the user's face.
The smart speaker includes an AI assistant function in the existing portable speaker, which enables a person to give various commands using a voice and provides various offline services associated with control of a connected device. The speed of domestic distribution is also increasing, and the functions and linked services available through smart speakers are expanding to shopping and food orders. Through text mining-based customer review analysis, there have been many proposals for identifying the impact on customer attitudes, sentiment analysis, and product evaluation of product functions and attributes. Emotional investigation has been performed by extracting words corresponding to characteristics or features from product reviews and analyzing the impact on assessment. After obtaining the topic from the review, the effect on the evaluation was analyzed. And the market competition of similar products was visualized. Also, a study was conducted to analyze the reviews of smart speaker users through text mining and to identify the main attributes, emotional sensitivity analysis, and the effects of artificial intelligence attributes on product satisfaction. The purpose of this study is to collect blog posts about the user's experiences of smart speakers released in Korea and to analyze the attitudes of customers according to their attributes. Through this, customers' attitudes can be identified and visualized by each smart speaker product, and the positioning map of the product was derived based on customer recognition of smart speaker products by collecting the information identified by each property.
Panasonic UD-809P 알비도 중성자 열형광선량계를 팬텀에 장착시켜 원자력발전소에서 중성자 개인선량당량을 측정하였다. 측정된 판독값으로부터 Panasonic 사의 사용자 매뉴얼에 제시되어 있는 방법을 이용하여 열중성자와 초열중성자 및 속중성자로 인한 개인선량당량을 평가하였다. 그 결과 열중성자 성분의 비율이 높은 원자력발전소에서는 속중성자로 인한 개인선량당량을 적절하게 평가할 수 없는 것으로 확인되었는데, 이는 열중성자로 인한 알비도 성분이 열형광선량계로 재입사 되는 양이 이론적인 값과 상당한 차이가 나기 때문인 것으로 추정되었다. 따라서 원자력발전소와 같이 열중성자 성분의 비율이 높은 조건에서 속중성자로 인한 중성자 개인선량당량을 평가하기 위하여 중성자 성분을 열중성자와 속중성자로 구분한 새로운 중성자 선량계산 알고리즘을 제안하였으며, 각각의 성분에 대한 개인선량당량과 교정인자, 민감도 인자 평가공식을 유도하였다.
본 연구는 지역간 여객 철도의 노선계획을 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 노선계획 모형은 다양한 차종이 운용되는 철도노선에서 이용자비용(이용자의 총 통행시간)과 운영자비용(열차 운행비용, 유지 보수비용, 차량 구입비용)의 합을 최소화하고자 하는 혼합정수계획 수리모형으로 구축되었고, 모형의 해법으로 분기한정법이 사용되었다. 수요의 변화, 열차 속도의 변화, 정차스케줄 수의 변화 등에 대한 민감도 분석 결과도 제시하였고, 국내 경부선의 사례연구를 통하여 각 열차차종의 차종별 수요 분할 뿐만 아니라 최적 정차스케줄과 운행빈도를 동시에 산출할 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 모형과 결과는 열차 운영 전략을 수립하거나 새로운 철도 시스템의 효율성을 분석하거나 이용자 운영자의 사회적 비용을 산정하는 경우 등에 적용될 수 있다.
GPS의 신뢰성 확보를 위한 무결성 모니터링기법 중 RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring) 기법에 대한 비교 실험을 수행하였다. RAIM은 사용자 단독으로 무결성을 모니터링 할 수 있는 방법으로 기존의 RAIM 기법들 중 대표 적인 방법인 거리비교방법, 최소자승잔차법, 패리티기법 그리고 가중최소자승법을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 구현된 알고리즘의 평가를 위하여 2004년 1월 1일 PRN23번 위성시계고장에 대한 고장검출을 실시하였고 그 결과 최소자승잔차법과 가중최소자승법이 고장상태를 100% 감지하는 것을 확인하였다. 거리비교방법의 경우에도 1개 에폭에서 오경보가 발생한 오류를 제외하면 고장상태를 비교적 잘 감지하는 것으로 나타났다. 또한 위성 별로 임의의 바이어스를 입력하여, 구현된 4개의 RAIM 기법이 바이어스에 반응하는 정도를 비교하였다. 그 결과 거리비교방법과 최소자승잔차법에서 9-13m 바이어스를 입력하였을 때 모든 위성의 오작동을 감지하였고 가중최소자승법의 경우에는 15m 바이어스 크기에서 모든 위성의 오작동을 감지하였다.
Firdaus, Egy Rahman;Park, Ji-Hoon;Muh, Fauzi;Lee, Seong-Kyun;Han, Jin-Hee;Lim, Chae-Seung;Na, Sung-Hun;Park, Won Sun;Park, Jeong-Hyun;Han, Eun-Taek
Parasites, Hosts and Diseases
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제59권2호
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pp.113-119
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2021
The computer vision diagnostic approach currently generates several malaria diagnostic tools. It enhances the accessible and straightforward diagnostics that necessary for clinics and health centers in malaria-endemic areas. A new computer malaria diagnostics tool called the malaria scanner was used to investigate living malaria parasites with easy sample preparation, fast and user-friendly. The cultured Plasmodium parasites were used to confirm the sensitivity of this technique then compared to fluorescence-activated cell sorting (FACS) analysis and light microscopic examination. The measured percentage of parasitemia by the malaria scanner revealed higher precision than microscopy and was similar to FACS. The coefficients of variation of this technique were 1.2-6.7% for Plasmodium knowlesi and 0.3-4.8% for P. falciparum. It allowed determining parasitemia levels of 0.1% or higher, with coefficient of variation smaller than 10%. In terms of the precision range of parasitemia, both high and low ranges showed similar precision results. Pearson's correlation test was used to evaluate the correlation data coming from all methods. A strong correlation of measured parasitemia (r2=0.99, P<0.05) was observed between each method. The parasitemia analysis using this new diagnostic tool needs technical improvement, particularly in the differentiation of malaria species.
본 의료기관에서 사용되는 방사선 차폐복은 납당량 0.25 mmPb를 기준으로 제시하고 있다. 그러나 신체 각 부위별 감수성을 고려하고 사용자의 활동성을 보장할 수 있는 동시에 정밀한 방어가 가능한 차폐복 제작에 대해 연구하고자 한다. 친환경 차폐 재료를 기반으로 제작하여 기존 납 Apron의 중량 문제와 환경 문제를 해결하는 동시에 두께로 납당량과 동일한 차폐성능을 제시하고자 하였다. 제작된 차폐시트의 원단은 납당량 0.12 mmPb부터 0.32 mmPb까지 차폐시트의 두께로 조절하는 카렌더 공정을 통해 제작하였다. 각 신체 부위별 감수성을 고려한 차폐복을 제작하여 의료기관에서 상시 착용하고 있는 대상자를 통해 사용성평가를 실시하였다. 차폐복을 착용한 후 활동성이 좀 더 증가하였다는 의견이 많았으며, 무게는 0.26kg을 줄였다. 향후에는 의료기관의 종사자의 활동성을 고려한 차폐복 디자인 개선 노력이 필요할 것으로 사료된다.
Chang-Yong Yi;Chan-Sik Park;Doo-Jin Lee;Dong-Eun Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.400-408
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2009
Simulation applications for analyzing the productivity of construction operations at operation level and project schedules at project level are crucial methods in project management. The application at two different levels should be very tightly linked to each other in practice. However, appropriate integration at the levels is not achieved in that existing systems do not support to integrate operation models into a schedule model. This paper presents a new approach named to Discrete Event Simulation-Nesting modeling approach, which supports not only productivity analysis at operation level but also schedule management at a project level. The system developed by the authors allows creating operation models at the operation level, maintaining them in operation model library, executing sensitivity analysis to find the behaviors of the operation models when different combination of resources are used as existing DES systems do. On top of the conventional functions, the new system facilitates to find the optimum solution of resource combinations which satisfy the user's interest by computing the hourly productivity and the hourly cost of the operation. By drag-and-dropping an operation model kept in the operation model library, the operation models are integrated into an activity of the schedule model. When a complete schedule model is established by nesting operation models into the schedule model, stochastic simulation based scheduling is executed. A case study is presented to demonstrate the new simulation system and verify the validity of the system.
Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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