This study aims at efficiency of kitchen management by adoption of a systematic central kitchen and conversion of conventional kitchen to convenience kitchen at ' H ' restaurant. First, integrated menu control of banquet buffet functions became more competitive with quality menu and eventually brought about guests satisfaction. Second, systematic central kitchen made possible standardization and mass production through simplified production line. Efficiency through quick service and shortened preparation time was realized, and food materials were recycled effectively at the same time. Integrated ordering lowered purchasing price and built an efficient cost control system. Third, conversion of conventional kitchen to convenience kitchen and strengthened central kitchen system facilitated agreeable work conditions and optimal work flow with butcher's and even sauce making utensils. Fourth, integrated supply system of buffet menu and sauce from western restaurants saved about 520 million won of labor costs. Last, one integrated kitchen out of two was easier in sanitation control with pleasant restaurant space. Sharing kitchen facilities and equipments also saved about 30% of maintenance fee. Power, water, and gas were also saved and eventually curtailed overall expenses.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.3
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pp.171-181
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2007
Ubiquitous computing is a vision of our future computing lifestyle in which computer systems seamlessly integrate into our everyday lives, providing services and information in anywhere and anytime fashion. Augmented reality (AR) can naturally complement ubiquitous computing by providing an intuitive and collaborative visualization and simulation interface to a three-dimensional information space embedded within physical reality. This paper presents a service framework and its applications for providing context-aware u-car maintenance services using augmented reality, which can support a rich set of ubiquitous services and collaboration. It realizes bi-augmentation between physical and virtual spaces using augmented reality. It also offers a context processing module to acquire, interpret and disseminate context information. In particular, the context processing module considers user's preferences and security profile for providing private and customer-oriented services. The prototype system has been implemented to support 3D animation, TTS (Text-to-Speech), augmented manual, annotation, and pre- and post-augmentation services in ubiquitous car service environments.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.255-258
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2015
Scaffolds are frequently used in construction projects. Despite the impact on the entire safety, scaffolds are rarely analyzed as part of the safety planning. While recent advances in BIM (Building Information Modeling) provides opportunity to address potential safety issues in the early planning stages, it is still labor-intensive and challenging to incorporate scaffolds into current manual jobsite safety analysis which is time-consuming and error-prone. Consequently, potential safety hazards related to scaffolds are identified and presented during the construction phase. The objective of this research is to integrate scaffolds into automated safety analysis using BIM. A safety checking system was created to simulate the movements of scaffolds along the paths of crews using the scaffolds. Algorithms in the system automatically identify safety hazards related to activities working on scaffolds. Then, the system was implemented in a commercially available BIM software program for case studies. The results show that the algorithms successfully identified safety hazards that were not noticed by project managers of the projects. The results were visualized in BIM to facilitate early safety communications.
For mobile service organizations, it is one of the most important tasks to reflect users' opinions rapidly and accurately. In this study, the process is defined to elicit requirements of software/system improvement for mobile application by extracting and refining from users' opinion in mobile app, and detailed activities procession method in this processing are also proposed. The process consists of 3 activities to get requirements of software/system improvement for mobile app. First activity is to transform mobile app to software structure and define term dictionary. Second activity is to elicit simple sentences based on software from users' opinion and refine them. The last activity is to integrate and adjust refined requirements. To verify the usability and validity of the proposed process and the methods, the outputs of manual processing and semi-automated processing were compared. As a result, efficiency and improvement possibility of the process were confirmed through extraction ratio of requirements, comparison of execution time, and analysis of agreement ratio.
For the calibration of rainfall-runoff model, automatic calibration methods are used instead of manual calibration to obtain the reliable modeling results. When mathematical programming techniques such as linear programming and nonlinear programming are applied, there is a possibility to arrive at the local optimum. To solve this problem, genetic algorithm is introduced in this study. It is very simple and easy to understand but also applicable to any complicated mathematical problem, and it can find out the global optimum solution effectively. The objective of this study is to develope a parameter optimization program that integrate a genetic algorithm and a rainfall-runoff model. The program can calibrate the various parameters related to the runoff process automatically. As a rainfall-runoff model, SWMM is applied. The automatic calibration program developed in this study is applied to the Jangcheon watershed flowing into the Youngrang Lake that is in the eutrophic state. Runoff surveys were carried out for two storm events on the Jangcheon watershed. The peak flow and runoff volume estimated by the calibrated model with the survey data shows good agreement with the observed values.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.11
no.2
s.25
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pp.61-66
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2003
The change detection using the satellite imagery and airphotos has been carried out in the application of terrain mapping, environment, forestry, facility detection, etc. The low-spatial resolution data such as Landsat, NOAA satellite images is generally used for automatic change detection, while on the other hand the high-spatial resolution data is used for change detection by image interpretation. The research to integrate automatic method with manual change detection through the high-spatial resolution satellite image is performed. but the problem such as shadow, building 'lean' due to perspective geometry and precision geocorrection was found. In this paper we performed change detection using the IKONOS satellite images, and present the concerning problem.
This study describes a modification of the technique for human error analysis in nuclear power plants (NPPs) which adopts advanced Man-Machine Interface (MMI) features based on computerized working environment, such as LCOs. Flat Panels. Large Wall Board, and computerized procedures. Firstly, the state of the art on human error analysis methods and efforts were briefly reviewed. Human error analysis method applied to NPP design has been THERP and ASEP mainly utilizing Swain's HRA handbook, which has not been facilitated enough to put the varied characteristics of MMI into HRA process. The basic concepts on human errors and the system safety approach were revisited, and adopted the process of FMEA with the new definition of Error Segment (ESJ. A modified human error analysis process was suggested. Then, the suggested method was applied to the failure of manual pump actuation through LCD touch screen in loss of feed water event in order to verify the applicability of the proposed method in practices. The example showed that the method become more facilitated to consider the concerns of the introduction of advanced MMI devices, and to integrate human error analysis process not only into HRA/PRA but also into the MMI and interface design. Finally, the possible extensions and further efforts required to obtain the applicability of the suggested method were discussed.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.34
no.9
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pp.21-30
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2018
This study aims for improving the system in Disaster Management of Local Government. In addition, the overall disaster management system was compared to the effectiveness of the disaster prevention system and reliability, and problems and improvement points were derived. The disaster management system in Korea has a structure that promptly investigates and restores damage by a simple procedure. Korea disaster management system manages information on top-down structural disasters through the flow of prevention, preparation, response, and recovery. The process from disaster response to recovery under the leadership of the central disaster safety headquarters is simplified. Disaster management tasks are dispersed among departments, making it difficult to respond promptly. Under the control of the central government, disaster management, such as disaster prevention, investigation, and recovery, are carried out. The disaster management improvement direction of the local government should establish the disaster response system focusing on the local government. Therefore, it is necessary to have budget to operate the organization - centered disaster management budget and the disaster management organization. The disaster response manual should be prepared considering the disaster environment and disaster prevention plan. In order to utilize disaster information, it is necessary to reorganize information system such as integrate and streamline of the private resource database and NDMS.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
This paper introduces Primetals Technologies' Through-Process Optimization (TPO) Services and Through-Process Quality Control (TPQC) System, which integrate domain knowledge, software, and automation expertise to assist steel producers in achieving operational excellence. TPQC collects high-resolution process and product data from the entire production route, providing visualizations and facilitating quality assurance. It also enables the application of artificial intelligence techniques to optimize processes, accelerate steel grade development, and enhance product quality. The main objective of TPO is to grow and digitize operational know-how, increase profitability, and better meet customer needs. The paper describes the contribution of these systems to achieving operational excellence, with a focus on quality assurance. Transparent and traceable production data is used for manual and automatic quality evaluation, resulting in product quality status and guiding the product disposition process. Deviation management is supported by rule-based and AI-based assistants, along with monitoring, alarming, and reporting functions ensuring early recognition of deviations. Embedded root cause proposals and their corrective and compensatory actions facilitate decision support to maintain product quality. Quality indicators and predictive quality models further enhance the efficiency of the quality assurance process. Utilizing the quality assurance software package, TPQC acts as a "one-truth" platform for product quality key players.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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