Park, Suyeul;Kim, Younggun;Choi, Yungjun;Kim, Seok
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1100-1105
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2022
Denoising, registering, and detecting changes of 3D digital map are generally conducted by skilled technicians, which leads to inefficiency and the intervention of individual judgment. The manual post-processing for analyzing 3D point cloud data of construction sites requires a long time and sufficient resources. This study develops automation technology for analyzing 3D point cloud data for construction sites. Scanned data are automatically denoised, and the denoised data are stored in a specific storage. The stored data set is automatically registrated when the data set to be registrated is prepared. In addition, regions with non-homogeneous densities will be converted into homogeneous data. The change detection function is developed to automatically analyze the degree of terrain change occurred between time series data.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.150-155
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2024
Genomic data plays a transformative role in medicine, biology, and forensic science, offering insights that drive advancements in clinical diagnosis, personalized medicine, and crime scene investigation. Despite its potential, the integration and analysis of diverse genomic datasets remain challenging due to compatibility issues and the specialized nature of existing tools. This paper presents the GenomeSync system, designed to overcome these limitations by utilizing the Hadoop framework for large-scale data handling and integration. GenomeSync enhances data accessibility and analysis through SQL-based search capabilities and machine learning techniques, facilitating the identification of genetic traits and the resolution of forensic cases. By pre-processing DNA profiles from crime scenes, the system calculates similarity scores to identify and aggregate related genomic data, enabling accurate prediction models and personalized treatment recommendations. GenomeSync offers greater flexibility and scalability, supporting complex analytical needs across industries. Its robust cloud-based infrastructure ensures data integrity and high performance, positioning GenomeSync as a crucial tool for reliable, data-driven decision-making in the genomic era.
스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.
The wind field measurement of severe winds such as hurricanes (or typhoons), thunderstorm downbursts and other gales is important issue in wind engineering community, both for the construction and health monitoring of the wind-sensitive structures. Although several wireless data transmission systems have been available for the wind field measurement, most of them are not specially designed for the wind data measurement in structural wind engineering. Therefore, the field collection is still dominant in the field of structural wind engineering at present, especially for the measurement of the long-term and high-frequency wind speed data. In this study, for remote wind field measurement, a novel wireless long-term and high-frequency wind data acquisition system with the functions such as remote control and data compression is developed. The system structure and the collector are firstly presented. Subsequently, main functions of the collector are introduced. Also novel functions of the system and the comparison with existing systems are presented. Furthermore, the performance of this system is evaluated. In addition to as the wireless transmission for wind data and hardware integration for the collector, the developed system possesses a few novel features, such as the modification of wind data collection parameters by the remote control, the remarkable data compression before the data wireless transmission and monitoring the data collection by the cell phone application. It can be expected that this system would have wide applications in wind, meteorological and other communities.
This paper introduces a basic design for the short-term load forecasting system using a commercial data base. The proposed system uses a hybrid load forecasting method using fuzzy linear regression for forecasting of weekends and Monday and general exponential smoothing for forecasting of weekdays. The temperature sensitive is used to improve the accuracy of the load forecasting during the summer season. MS-SQL Sever has been used a commercial data base for the proposed system and the database is operated by ADO(ActiveX Data Objects) and RDO(Remote Data Object). Database has been constructed by altering the historical load data for the past 38 years. The weather iDormation is included in the database. The developed short-term load forecasting system is developed as a user friendly system based on GUI(Graphical User interface) using MFC(Microsoft Foundation Class). Test results show that the developed system efficiently performs short-term load forecasting.
This paper deals with the development of an intelligent CAD system for specifying the operation sequence in cold forging. Cold forging technology is facing with various new design requirements. Therefore, it is very important to develop a decision method for the operation sequence, with comparatively high adaptability to the new requirements. An intelligent CAD system which is the uncertain factors in human knowledge into consideration by applying fuzzy theory is established. Various actual design data about were organized, and these organized data were applied to the system as the case base. The system automatically generates the design data of operation sequence such as the forming method and the geometric data of products in each operation stage by the reasoning method applied the fuzzy pattern matching. By comparing the design results in the above system with the actual design data of a human expert, this paper presents that our method is useful for practical application.
This study examined the predictive power of data mining algorithms by comparing the performance of logistic regression and decision tree algorithm, called CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection), On the contrary to the previous studies, decision tree performed better than logistic regression. We have also developed a CDSS (Clinical Decision Support System) with three modules (doctor, nurse, and patient) based on data warehouse architecture. Data warehouse collects and integrates relevant information from various databases from hospital information system (HIS ). This system can help improve decision making capability of doctors and improve accessibility of educational material for patients.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
The complex documentation involved in power system analysis software require a well-defined and friendly database system. We have developed an object-oriented database management system for power system analysis, and have described load flow analysis and transient stability analysis using object-oriented database(OODB). Database management systems are widely used and achieve high reliability of data management in the engineering fields. However relational database system have shortcomings in application to power system analysis. ill relational database, the data model is too simple for modeling complex data and database languages are very different from programming languages. Object-oriented techniques are sufficiently powerful to support data-modeling requirements of GUI applications. The GUI is implemented using C++ on a MS windows platform. The OODB supports data modeling requirements of GUI applications and the performance is well acceptable for Gill applications.
This paper presents the system of analyzing data in memory of TCMS. This system can show physical data in memory to text and graphic : format. To transfer data from TCMS to this system, a large number of system have used to memory IC card. the method of using memory IC card as a intermediation has many points at issue, that is a speed of transmitting data, life time of IC card and identity of train system each other. So this paper proposes that the method of wireless LAM be adopted by this system to improve the week point of previous method and other method to better the method of wireless LAN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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