International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.232-235
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2015
Defect data contains experiential knowledge about specific work conditions. And the number of projects performed by a company is too limited for an individual to experience the various defects under the current complex construction environment. Therefore, in order to manage and prevent a reoccurrence of defects, a proper data feedback mechanism is required. However, most defect data are stored in unstructured ways, resulting in the fundamental problem of data utilization. In this paper, a new framework is proposed by using linked data technologies to improve defect data utilization. The target of this framework is to convert defect data to the ontology-based linked data format for sharing defect data from different data sources. To demonstrate it, some technical solutions are implemented by using real cases. The proposed approach can reduce data search time and improve the accuracy of search results as well. Moreover, the proposed approach can be applied to other domains that need to refer to external sources such as safety, specification, product, and regulation.
Pig breeding programs have been very successful in the improvement of animals by the simple expedient of focusing on a few traits of economic importance, particularly growth efficiency and leanness. Further reductions in leanness may become more difficult to achieve, due to reduced genetic variation, and less desirable, due to adverse correlated effects on meat and eating quality. Best linear unbiased prediction (BLUP) of breeding values makes possible the incorporation of data from many sources and increases the value of including traits such as sow performance in the breeding objective. Advances in technology, such as electronic animal identification, electronic feeders, improved ultrasonic scanners and automated data capture at slaughter houses, increase the number of sources of information that can be included in breeding value predictions. Breeding program structures will evolve to reflect these changes and a common structure is likely to be several or many breeding farms genetically linked by A.i., with data collected on a number of traits from many sources and integrated into a single breeding value prediction using BLUP. Future developments will include the production of a porcine gene map which may make it possible to identify genes controlling economically valuable traits, such as those for litter size in the Meishan, and introgress them into nucleus populations. Genes identified from the gene map or from other sources will provide insight into the genetic basis of performance and may provide the raw material from which transgenic programs will channel additional genetic variance into nucleus populations undergoing selection.
Park, Kyeong-Deok;Shin, Dong-Seok;Yang, Duk-Seok;Lee, Injung;Lim, Young-Kyong;Kim, Il-Kyu
Journal of Environmental Science International
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v.26
no.2
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pp.211-220
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2017
For areas with the diverse contamination sources, the change of 4-nitrophenol contamination and impact of potential contamination sources have been evaluated using monitoring data and a numerical model (HydroGeoSphere). The model considered several parameters including land cover, precipitation, and flow rate. And, the model has been performed to investigate the effect of decay rate of 4-nitrophenol. The results of the simulations showed that the influence on 4-nitrophenol in downstream was mainly greater than that in upstream, and the tributaries did not significantly affect the mainstream because of their low flow rates. In addition, the effect of contamination sources was simulated for each section, then the measured data were higher than the corresponding simulated data in most sections of the Geumho river. In particular, the impact of the potential contamination sources in the upstream area was much higher than that in the other area, thus more monitoring data for the upstream area is required.
In this paper, Multisource data classification methods based on Bayesian formula are considered. For this decision fusion scheme, the individual data sources are handled separately by statistical classification algorithms and then Bayesian fusion method is applied to integrate from the available data sources. This method includes the combination of each expert decisions where the weights of the individual experts represent the reliability of the sources. The reliability measure used in the statistical approach is common to all pixels in previous work. In this experiment, the weight factors have been assigned to have different value for all pixels in order to improve the integrated classification accuracies. Although most implementations of Bayesian classification approaches assume fixed a priori probabilities, we have used adaptive a priori probabilities by iteratively calculating the local a priori probabilities so as to maximize the posteriori probabilities. The effectiveness of the proposed method is at first demonstrated on simulations with artificial and evaluated in terms of real-world data sets. As a result, we have shown that Bayesian statistical fusion scheme performs well on multispectral data classification.
We plan to produce a faint source catalogue from the AKARI mid-infrared (IR) all-sky diffuse maps. In the publicly-available AKARI mid-IR point source catalogue (PSC), sources were extracted from single-scan images, and confirmed by using the other scan images. By stacking multiple scan images, we can detect fainter sources which are not listed in the PSC. We optimized the source extraction process using a $6^{\circ}{\times}6^{\circ}C$ area around the star-forming region, Cepheus B. Then, we divided the all-sky data into three seasonal images, and checked the positions and the fluxes of the detected sources on the images. As a result, our new source extraction method works well; 90% of the sources are also identified in the WISE catalogue. In this method, we obtain the detection limit twice deeper than that of the PSC. The number of sources increases by a factor of 2, as compared with the PSC.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.1
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pp.79-91
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2010
This study investigates the differences between purchasers and non-purchasers of naturally dyed-products in the hobby/leisure, media exposure, usage of media program type, and information sources about naturally dyed-products. Data were collected from a total 213 Korean females ranging from 20 to 59 years old, and in data analyses, there were partially significant differences between the two groups. Compared to non-purchasers of naturally dyed-products, Purchasers of those ones were more interested in traditional fields and nature. They are also more exposed to newspapers and less exposed to TV. Purchasers used more informational and educational programs as well as personal and commercial information sources (store visual presentations and sales persons) than non-purchasers. However, the differences between these two groups were not significant in the interests of fashion/cooking and sports, Internet exposure, entertainment programs and public/commercial information sources about naturally dyed-products. Marketers can use the results to access the market of naturally dyed-products for promotion.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.4
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pp.285-296
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1997
The suspended particulate matters had been collected on quartz fiber fiters by a cascade impactor having 9 size stages for 4 years (Sep. 1991 to Dec. 1995) in Kyung Hee University-Suwon Campus. Membrane filters were used to collected the particulate matters on each stage. The weight concentration on each stage was obtained by a microbalance and further chemical element levels were determined by an x-ray fluorescence system. Based on these chemical information, our study focused on applying the target transformation factor analysis (TTFA), a receptor model, to identify aerosol sources and to apportion quantitatively their mass contribution. There are total of 63 ambient data sets. Each data set consists of the 8 size-ranged subdata sets characterized by 16 elemental variables. By the results, four to five sources were extracted from each size range and some sources reappeared in other size ranges. Then total of 8 source profiles were statistically generated from all the ranges, such as oil burning source, soil source, field burning source, gasoline related source, coal burning source, marine source, glass related source, and unknown sources. Apportioning aerosol mass to each source was intensively examined by investigating emission inventories near the study area. The results showed that soil particle source was the most significant contributor. However, coal and oil burning sources were the major anthropogenic ones. The study finally proposed some air quality control strategies to achieve the clean air quality in Suwon area.
We investigate the properties of OH, SiO, and $H_2O$ maser emission in O-rich AGB stars. We use a sample of 3373 objects, which is an updated version of the list of O-rich AGB stars presented in Suh & Kwon (2011). We divide the 3373 O-rich AGB stars into four different groups based on the maser emission: OH maser sources (1533), SiO sources (1627), $H_2O$ sources (452), and sources with no maser (610). To understand the nature of the maser sources, we present various infrared two-color diagrams (2CDs) using IRAS, 2MASS, and AKARI data. For each group, we compare the positions on various infrared 2CDs with theoretical models. We find that the OH maser sources generally show larger color indices and larger dust optical depths than SiO or $H_2O$ sources. We suggest that the differences of the color indices for different maser sources are due to different mass-loss rates and dust formation processes.
The purpose of this study was to analyze clothing fashion leadership and make-up fashion leadership of women's university students and investigate the relationships of information sources and ongoing information search. To achieve the purposes, a questionnaire was conducted to 400 female students from September 21 to October 30, 2011. The final data was analyzed with spss 17.0 program. The results were follows. First, It was found that information sources were classified 3 factors of marketer source, personal source, and mass media source. Second, there were significant differences of clothing fashion leadership and make-up fashion leadership by major and clothes and cosmetics purchasing expenses. Third, there were significant differences of clothing information sources and ongoing information search by major and clothes and cosmetics purchasing expenses. Forth, there were significant differences of make-up information sources and ongoing information search by major and clothes and cosmetics purchasing expenses. Fifth, there were significant relations of clothing/make-up fashion leadership, information sources, and ongoing information search. Thus, it was found that clothing fashion leadership and make-up fashion leadership are related to information sources and ongoing information search.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.4
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pp.460-471
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2011
A port has been regarded as a significant contributor to air pollution in the surrounding areas. Port-related air pollutants are released from not only marine vessels, but also various land-side sources at ports, which include cargo handling equipment, vehicles, locomotives, and fugitive dust sources by port activities such as bulk handling and vehicle movements. However, most studies in Korea have only focused on vessel emissions and there is a lack of information on the emissions from other sources at port. In this study, in order to establish the port-related emission inventory and evaluate the relative contribution of these sources to air emissions from the Port of Incheon, the emissions from land-side sources were estimated and the CAPSS (Clean Air Policy Support System) data for vessel emissions were used. In particular, the detailed information and activity data for the cargo handling equipment source were collected and the emission factors and emissions by equipment types were calculated using U.S. EPA methodologies. Total HC, CO, $NO_x$, $PM_{10}$, and $SO_2$ emissions from port-related sources including the vessel in 2007 were calculated as 229 ton/year, 638 ton/year, 4,861 ton/year, 307 ton/year, and 3,995 ton/year, respectively. It was found that the vessel was the largest contributor to air pollutant emissions from the port, the cargo handling equipment was responsible for about from 8% to 13% of HC, CO, and $NO_x$ emissions and the resuspended road dust contributed about 39% for $PM_{10}$ emissions. The results of this study will be used to establish the management and reduction strategies of air pollution in the port.
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