Remediation Selection Expert System (RSES) is a rule-based expert system which is used far the selection of remediation techniques fur petroleum contaminated sites. In this paper, we describe a fuzzy logic-based sub-system: Site Characterization Sub-System (SCSS). It is an enhancement of the RSES, which is used to analyze the hydraulic properties of contaminated sites. This paper focuses on an explanation on how to apply fuzzy set theory for identification of soil types and hydraulic properties of a contaminated site. To illustrate application of fuzzy set theory to the problem, two sample cases are presented in detail.
The Korean government has been working to reduce national logistics costs since the early 1990s. One of the major plans instituted by the government was to build five complex freight terminals using ICDs(inland container depots) as hub inland terminals. This paper explains the process and the methods adopted for site selection, with special focus on the Youngnam Freight Terminal. Among nineteen developable sites in Youngnam region, four candidates were selected based on the Map Overlay Approach under several criteria, including land acquisition costs, proximity to major highways and railroads, suitability of the terrain, etc. In this study, we used the AHP to select the best site among the four sites.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.2
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pp.116-118
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2004
In the power industry after restructuring of Power industry will be appeared on-site type business, power retail sales business, and power wholesales business, power dealing business, customer inclination business & delivery of power facilities. Among them, power trade business, customer inclination business and on-site type business will be rapidly increased and occupied attention. In addition, it is forecasted to advent the broker, provider, market place, power marketer, system operator and generator as a main player. Meanwhile, it needs protection of existing power industry and activation of new energy market for accomplishment of restructuring of power industry.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.754-760
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2004
The purpose of this paper is to examine the empirical analysis for charging factors and the evaluation models of internet site. Thus this is to analyze the charging factors affecting the consumer satisfaction of health information sites in the Internet. Based on the covariance structural model applied to a customer survey, this study shows that among the characteristics of the site, contents has the most significant effect on charging factor and customer satisfaction, which in turn affects the consumer willingness to recommend the site to others.
The structural properties of cellulose are significantly changed with the progress of hydrolysis reaction. The effects of changes on such properties of cellulosic substrate as crystallinity, amicessibility of enzyme to the active site of cellulose surface, and particle size on the kinetics of enzymatic hydrolysis have been studied. Among those physical studies, the apparent surface active site of cellulose particle was found to have the most significant effect on the hydrolysis kinetics. Based on the experimental results, the adsorption affinity of enzyme and hydrolysis rate were mainly influenced by the surface roughness of cellulose particle. The extent of accesssible active site may be expressed as the change of particle diameter. The Langmuir isotherm was proposed in terms of enzyme activity to explain the actual action of enzyme protein.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.66-70
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2005
Noise prediction are required as part of an environmental impact assessment. Prediction method that is used to domestic environmental impact assessment of construction site and industrial site is not applied work operation rate, work position, moving noise source, inner traffic flow, work type and height of noise source etc. The BS5228 methodology is used mainly for assessment of proposed open industrial sites(mineral extraction, landfill etc.), and larger long-term construction sites(typically for major infrastructure projects). also, estimation which consider various effect factor is possible.
Reports of rampant cross-site scripting (XSS) vulnerabilities raise growing concerns on the effectiveness of current Static Analysis Security Testing (SAST) tools as an internet security device. Attentive to these concerns, this study aims to examine seven open-source SAST tools in order to account for their capabilities in detecting XSS vulnerabilities in PHP applications and to determine their performance in terms of effectiveness and analysis runtime. The representative tools - categorized as either text-based or graph-based analysis tools - were all test-run using real-world PHP applications with known XSS vulnerabilities. The collected vulnerability detection reports of each tool were analyzed with the aid of PhpStorm's data flow analyzer. It is observed that the detection rates of the tools calculated from the total vulnerabilities in the applications can be as high as 0.968 and as low as 0.006. Furthermore, the tools took an average of less than a minute to complete an analysis. Notably, their runtime is independent of their analysis type.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.50-60
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2007
The endeavor of this paper focuses on designing a monitoring system to provide a cost-effective solution on quality assurance for construction projects. The construction site monitoring system integrates a long-range wireless network, network cameras, and a web-based collaborative platform. The users of the system could obtain the most updated status of construction sites, such as behaviors of workers, project progress, and site events anywhere with Internet connectivity. It was carefully configured in order to maintain the reliability under the reactive conditions of the construction sites. This paper reports the architecture of the monitoring system and reviews the related technologies. The system has been implemented and tested on a construction site and promising results were obtained.
Hyunsoo Kim;Hyunsoo Lee;Moonseo Park;Kwang-pyo Lee
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1231-1236
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2009
Many work-related risk factors can cause construction site hazards. Therefore, safety management begins with measuring the magnitude of risk involved in a project. This study proposes a methodology for risk assessment of major trades at a particular construction site. To assess risk, this methodology integrates hazard severity and frequency, and their magnitude is calculated based on actual work-site hazards. This methodology also considers the influence factors that affect the frequency of work-related hazards. To select the appropriate influence factors, a two step approach is deployed. First, the predominant factors are identified through a literature review. Second, a selective process filters out the influence factors that are difficult to analyze quantitatively, and these extracted factors are weighted using expert surveys. Finally, the factors are combined and a quantitative risk assessment methodology is proposed.
In this paper, we propose a multi-site based earthquake event classification method using graph convolution networks. In the traditional earthquake event classification methods using deep learning, they used single-site observation to estimate seismic event class. However, to achieve robust and accurate earthquake event classification on the seismic observation network, the method using the information from the multi-site observations is needed, instead of using only single-site data. Firstly, our proposed model employs convolution neural networks to extract informative embedding features from the single-site observation. Secondly, graph convolution networks are used to integrate the features from several stations. To evaluate our model, we explore the model structure and the number of stations for ablation study. Finally, our multi-site based model outperforms up to 10 % accuracy and event recall rate compared to single-site based model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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