The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1209-1215
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2009
Recently, Construction Projects are being much bigger and more complex. So the importance of Construction Planning and Management is increasing and increasing because of the Construction Projects is involved in a variety of construction-related subjects. Competitive of the Construction Industry decided Cost, Construction Duration and Productivity. But they were just focused on Cost Saving instead of Construction Duration and Productivity. However, they have to finish construction projects using minimum cost and duration with quality and function of required level for successful Construction projects. Thus, current high exchange rate and high period, it is clear to decrease construction cost and to do economic construction in huge Construction Projects and it means more advanced Construction Schedule Management needs for economic construction. But Construction Scheduling Planning, basic of Construction Schedule Management, adjusted contract period without Pre-Planning, just depending on experience and ability of Construction Engineer. Because of that, this study suggests new Duration Estimate Method using Stochastic Model in BIM Environment for advanced Construction Schedule Management. Existing Duration Estimate Methods are just modified wrong points of them or analyzed effective factors of construction schedule. However, New Duration Estimate Method is just consists of Stochastic Model and BIM Environment without existing Duration Estimate Methods. So, new method has creativity and specialty. After this research, it would be a great model in construction industry field.
In this study, a numerical model developed for sunshine duration based on GIS data was used. This model considers blocking caused by topography and buildings and it is properly applicable to evaluation of sunshine duration environment in urban areas. The model reasonably well predicted the solar altitude and azimuth angels, compared to those provided by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The developed model was applied to evaluation of sunshine duration environment around the Seonleung Park located near a building-congested area in Seoul. The model well reproduced shadow caused by buildings and/or topography in the numerical domain at 09:00 on August 1, 2015. In addition, the model was applied to finding a suitable measurement sites for pyrheliometer around the Seonleung Park. The model was also usefully applied to finding a suitable site for pyrheliometer in an urban area.
Perceptual evaluation of duration models of spoken Korean was carried out based on the Classification and Regression Tree (CART) model for text-to-speech conversion. A reference set of durations was produced by a commercial text-to-speech synthesis system for comparison. The duration model which was built in the previous research (Chung & Huckvale, 2001) was applied to a Korean language speech synthesis diphone database, 'Hanmal (HN 1.0)'. The synthetic speech produced by the CART duration model was preferred in the subjective preference test by a small margin and the synthetic speech from the commercial system was superior in the clarity test. In the course of preparing the experiment, a labeled database of spoken Korean with 670 sentences was constructed. As a result of the experiment, a trained duration model for speech synthesis was obtained. The 'Hanmal' diphone database for Korean speech synthesis was also developed as a by-product of the perceptual evaluation.
In this study, the observational environment for sunshine duration at Seoul and Daegu Automated Synoptic Observing Systems (ASOSs) was analyzed using a numerical model. In order to analyze the effects of topography and buildings on observational environment for sunshine duration, the model domains including the elevated building and mountainous areas around Seoul and Daegu ASOSs were considered. Three dimensional topography and buildings used as input data for the numerical model were constructed using a geographic information system (GIS) data. Solar azimuth and altitude angles calculated for the analysis period (one-week for each season in 2008) in this study were validated against those by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The starting and ending times of sunshine duration observed at ASOSs largely differed from the respective sunrise and sunset times simply calculated using solar angles and information of ASOSs' latitude and longitude, because uneven topography and elevated buildings around ASOSs cut off sunshine duration right after the sunrise and right before the sunset. The model produced the sunshine indices for Seoul and Daegu ASOSs with the time interval of one minute and the period of one week for each season and we compared the hourly averaged indices with those observed at the ASOSs. One week of which the cloudiness is lowest for each season is selected for analysis. Not only the adjacent buildings but also distant buildings and mountain cut off sunshine duration right after the sunrise and right before the sunset. The buildings and topography cutting off sunshine duration were found for each analyzing date. It was suggested that, in order to evaluate the observational environment for sunshine duration, we need to consider even the information of topography and/or building far away from ASOSs. This study also showed that the analyzing method considering the GIS data is very useful for evaluation of observational environment for sunshine duration.
공정계획 수립 시 각 공정별 작업기간 산정은 프로젝트 전체 공사기간 및 사업비용 결정과 직결되기 때문에 합리적인 산정계획이 요구된다. 그러나 일반적으로 작업기간 산정은 공사 담당자의 경험과 직관을 통해 이루어지고 있고, 다양한 영향요인에 의한 불확실성으로 인해 예측에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업기간 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려할 수 있도록 신경망 기반 건설공사 공정별 작업기간 산정 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 요인을 모두 고려하여 작업기간 산정 모형을 구축하고, 사례적용을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다. 또한 영향요인 상관성분석을 실시하여 구축된 신경망 구조의 적합성을 판단하였다. 연구에서는 작업기간 산정 모형을 통해 합리적인 일정계획을 제공함으로써 계획공사기간과 실제공사기간의 오차율을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Total maximum daily load have been implemented and indicated that nonpoint discharge coeffients in flow duration curve were 0.50 of Normal flow duration ($Q_{185}$) and 0.15 of low flow duration($Q_{275}$). By using SWAT, nonpoint discharge coefficients are studied with the conditions of the instream flow and the rainfall in two study areas. The nonpoint discharge coefficient average of BOD and TP for normal flows duration in 3 years are 0.32~0.36 and 0.28~0.31. For the low flow duration, the nonpoint discharge coefficient avergae of BOD and TP were 0.10~0.12 and 0.10~0.11. These are lower than the coefficients of total maximum load regulation. There are big differences between one of regulation and one of SWAT for the normal flow duration. With the consideration of rainfall condition, the nonpoint discharge coefficient of flood flow duration are influenced on the amount of rainfalls. However, the nonpoint discharge coefficients of normal flow duration and low flow duration are not effected by the rainfall condition. Since the spatial distribution and geomorphological characteristics could be considered with SWAT, the estimation of nonpoint discharge coefficient in watershed model is better method than the use of the recommended number in the regulation.
The performance of Rainfall-Runoff Forecasting System (RRFS), the watershed management model for the Geum river basin, is evaluated based on the agreement between the simulated and observed hydrographs and the behavioral characteristics of the flow-duration curves. As a result, the simulated hydrographs are well agreed with the observed ones except high flow discharges. It is inferred that most of the errors in the simulated hydrographs are due to the misestimation of agricultural water use in $2^{nd}$ quarter and the discrepancy of the peak discharges in $3^{rd}$ quarter. It is however judged that RRFS would give the reliable runoff hydrographs from the point of view of continuous model application. And simulated flow-duration curves and flow-duration coefficients are also similar to the observed ones except flood flow region. From the above result it is confirmed that the construction of Yongdam dam improves the state of flow-duration curve at the Gongjoo station.
Conventional speaker verification systems using time delay neural network, identity vector and probabilistic linear discriminant analysis (TDNN-Ivector-PLDA) are known to be very effective for verifying long-duration speech utterances. However, when test utterances are of short duration, duration mismatch between enrollment and test utterances significantly degrades the performance of TDNN-Ivector-PLDA systems. To compensate for the I-vector mismatch between long and short utterances, this paper proposes to use probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) model adaptation with augmented data. A PLDA model is trained on vast amount of speech data, most of which have long duration. Then, the PLDA model is adapted with the I-vectors obtained from short-utterance data which are augmented by using vocal tract length perturbation (VTLP). In computer experiments using the NIST SRE 2008 database, the proposed method is shown to achieve significantly better performance than the conventional TDNN-Ivector-PLDA systems when there exists duration mismatch between enrollment and test utterances.
In this study, we discussed the application of Watershed model and Load Duration Curves (LDC) in Total Water Load Management System. The Flow Duration Curves (FDC) and the LDC were generated using the results of the daily HSPF model and analyzed on monthly or yearly flow duration variability, and non-point pollutant discharge loads by entire flow conditions. As a result of the calibration and verification of the HSPF model, both the flow and the water quality were appropriately simulated. The simulated values were used to generate the Flow Duration Curve and the Load Duration Curve, and then the excess rate by entire flow conditions was analyzed. The point and non-point pollutant discharge loads for entire flow conditions were calculated. It is possible to evaluate the variability of water quality in specific flow duration through the curves reflecting the flow duration variability and to confirm the characteristics of the pollutant source. For a more scientific Total Water Load Management System, it is necessary to switch from a current system to a system that can take into account the entire flow conditions. For this, the application of the watershed model and load duration curve is considered to be the best alternative.
In this paper, we compare the performance of several speaker adaptation methods for a HMM-based Korean speech synthesis system with small amounts of adaptation data. According to objective and subjective evaluations, a hybrid method of constrained structural maximum a posteriori linear regression (CSMAPLR) and maximum a posteriori (MAP) adaptation shows better performance than other methods, when only five minutes of adaptation data are available for the target speaker. During the objective evaluation, we find that the duration models are insufficiently adapted to the target speaker as the spectral envelope and pitch models. To alleviate the problem, we propose the duration rectification method and the duration interpolation method. Both the objective and subjective evaluations reveal that the incorporation of the proposed two methods into the conventional speaker adaptation method is effective in improving the performance of the duration model adaptation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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