The construction industry consists of various and massive architectural information as an architectural process includes a variety of design stages with cooperation of many disciplines. Particularly, architectural information is generated and managed through the life cycle of a building, from conceptual design stage to the construction and maintenance. A Building Information Model (BIM) serves as a shared knowledge resource for information about a facility forming a reliable basis for decisions during its life-cycle from inception onward. BIM technology accomplished quantitative development being utilized in various disciplines. However, it is necessary to develop environment and requirement for qualitative improvement of BIM based project. Particularly, requirement is very important for architectural design evaluations. The purpose of this study is to develop and apply of quality control check-list for improving the quality of architectural design in BIM environments. To achieve this purpose, the authors have investigated case study for open BIM data quality control (software, guideline and application case) and classified quality control targets according to physical/logical quality control and data quality. In addition, the authors have defined open BIM based quality control process and developed quality control check-list. Finally, the authors have developed automatic quality check system using requirements for efficient quality control based on open BIM.
A quality check algorithm for the Weather Information Service Engine pulsed Doppler wind lidar is developed from a view point of spatial and temporal consistencies of observed wind speed. Threshold values for quality check are determined by statistical analysis on the standard deviation of 3-component of wind speed obtained by a wind lidar, and the vertical gradient of horizontal wind speed obtained by a radiosonde system. The algorithm includes carrier-to-noise ratio (CNR) check, data availability check, and vertical gradient of horizontal wind speed check. That is, data sets whose CNR is less than -29 dB, data availability is less than 90%, or vertical gradient of horizontal wind speed is less than $-0.028s^{-1}$ or larger than $0.032s^{-1}$ are classified as 'doubtful', and flagged. The developed quality check algorithm is applied to data obtained at Bucheon station for the period from 1 to 30 September 2015. It is found that the number of 'doubtful' data shows maxima around 2000 m high, but the ratio of 'doubtful' to height-total data increases with increasing height due to atmospheric boundary height, cloud, or rainfall, etc. It is also found that the quality check by data availability is more effective than those by carrier to noise ratio or vertical gradient of horizontal wind speed to remove an erroneous noise data.
본 논문에서는 국내의 수치지도 검수방법을 고찰하고, 보다 효율적인 검수방법을 제안하였다. 수치지도 검수를 수행하기 위하여 통계적 품질관리기법을 도입하였다. 현재의 통계적인 검수방법(1단 완전 추출법)을 개선하기 위한 표본 추출법으로 2단 완전 추출법과 2단 집락 추출법을 제안하였다. 경험적으로 작성된 자료를 이용하여 납품된 전체 수치지도에 대한 오류율과 누락 객체 수를 추정하였으며, 이에 대한 분산도 추정하였다. 또한, 오류율과 누락 객체 수에 대한 신뢰구간을 결정할 수 있었다.
This study is aimed to validate errors for detected suspicious temperature data using various quality control procedures for 61 weather stations in the Republic of Korea. The quality control algorithms for temperature data consist of four main procedures (high-low extreme check, internal consistency check, temporal outlier check, and spatial outlier check). Errors of detected suspicious temperature data are judged by examining temperature data of nearby stations, surface weather charts, hourly temperature data, daily precipitation, and daily maximum wind direction. The number of detected errors in internal consistency check and spatial outlier check showed 4 days (3 stations) and 7 days (5 stations), respectively. Effective and objective methods for validation errors through this study will help to reduce manpower and time for conduct of quality management for temperature data.
건물의 초고층화에 따라 구조재료의 강도 증가와 철근의 배근량이 증가할 뿐만 아니라 철근의 시공과정에서 적절한 이음방식의 사용이 필수적인 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 철근 커플러이음의 시공품질 확인실태를 전문가 설문을 통해 파악하고, 실제 현장 시공과 유사한 시험체에 대한 품질시험을 통해 적정 품질 확인방안을 제시하고자 한다. 시험결과 설문조사 결과에서 나온 품질확인 방법 중 커플러 조임방법과 상하 두 철근의 맞댐 정도 등이 시험체 강도에 영향을 주지 않는다는 결과를 얻었다. 따라서 철근과 커플러의 나사산 개수를 계산치보다 여유를 두고 제작하고, 현장 시공시 나사산이 완전히 조립되었는지 확인하는 것이 적절한 커플러 품질 확인방법으로 사료된다.
Asian Dust is a meteorological phenomenon that sand particles are raised from the arid and semi-arid regions-Taklamakan Desert, Gobi Desert and Inner Mongolia in China-and transported by westerlies and deposited on the surface. Asian dust results in a negative effect on human health as well as environmental, social and economic aspects. For monitoring of Asian Dust, Korea Meteorological Administration operates 29 stations using a continuous ambient particulate monitor. Kim et al. (2016) developed an automatic quality check (AQC) algorithm for objective and systematic quality check of observed PM10 concentration and evaluated AQC with results of a manual quality check (MQC). The results showed the AQC algorithm could detect abnormal observations efficiently but it also presented a large number of false alarms which result from valid error check. To complement the deficiency of AQC and to develop an AQC system which can be applied in real-time, AQC has been modulated. Based on the analysis of instrument status codes, valid error check process was revised and 6 status codes were further considered as normal. Also, time continuity check and spike check were modified so that posterior data was not referred at inspection time. Two-year observed PM10 concentration data and corresponding MQC results were used to evaluate the modulated AQC compared to the original AQC algorithm. The results showed a false alarm ratio decreased from 0.44 to 0.09 and the accuracy and the probability of detection were conserved well in spite of the exclusion of posterior data at inspection time.
Deck-plates are widely used on construction sites, and have the advantage of enabling contractors to achieve a relatively uniform quality. But nevertheless, quality deviation in deck-plate construction can occur as the result of differences in site conditions and the experience of crew workers. In this study, the authors present a site quality evaluation prototype for building deck-plate construction. Through analyses of case studies and interviews with experts, standard quality check sheets and a quality management index were developed by estimating the importance of quality check items based on a Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) method. The applicability and effectiveness of the prototype was evaluated through a case study and interviews with case participants. It was found that the prototype promoted an active quality management as a way of continuously improving quality management in deck-plate construction instead of passive quality inspection practice.
Six sigma has been the most influential management innovation tool in order to achieve the customer's satisfaction and keep the competition in the age of limitless competition. The success in six sigma is to find the correct CTQ (Critical to Quality). QFD (Quality function deployment) is the efficient too ever created to tie product and service design decisions directly to customer wants and needs. One of the mistakes in QFD is to analyze using an inconsistent HOQ (House of quality) chart. An inconsistent HOQ chart is one in which the information from the correlation matrix is inconsistent with that from the relationship matrix. This study presents the consistency check and inconsistency check in case of failing the consistency check. Also we propose the procedures using the Limiting Probability in correlation matrix and the Median Rank in relationship matrix in order to be consistent in HOQ chart.
Purpose: The purpose of this study was to explore dimensions to improve airline non-face-to-face(untact) service quality and identify shadow work dimensions in the digital environment among them. Methods: This study conducted mixed method. First of all, For finding out the dimensions of airline untact service quality, in-depth interviews were conducted from passengers. The collected data through the survey were analyzed using improved importance-performance analysis(IPA). Second, An online survey was conducted to quantitatively analyze user perception about airline untact service quality, and the importance performance of service quality at each dimension was identified through the revised IPA method. Results: The results of this study are as follows; Through in-depth interviews, 11 dimensions found out and 32 measurement items were developed. and then, through the revised IPA analysis, passengers were highly satisfied with "Cleanliness of in-flight service" and "Reliability of self check-in". Also, We found 3 shadow work dimensions such as "Ease of use of self check-in", "Usefulness of self check-in", and "Responsiveness of self check-in". Conclusion: Airline service providers have to keep high-satisfaction services and urgently improve less satisfied services. In particular, the dimensions related to shadow work have to be improved.
A real-time quality control algorithm for $PM_{10}$ concentration measured by Continuous Ambient Particulate Monitor (FH62C14, Thermo Fisher Scientific Inc.) has been developed. The quality control algorithm for $PM_{10}$ data consists of five main procedures. The first step is valid value check. The values should be within the acceptable range limit. Upper ($5,000{\mu}g\;m^{-3}$) and lower ($0{\mu}g\;m^{-3}$) values of instrument detectable limit have to be eliminated as being unrealistic. The second step is valid error check. Whenever unusual condition occurs, the instrument will save error code. Value having an error code is eliminated. The third step is persistence check. This step checks on a minimum required variability of data during a certain period. If the $PM_{10}$ data do not vary over the past 60 minutes by more than the specific limit ($0{\mu}g\;m^{-3}$) then the current 5-minute value fails the check. The fourth step is time continuity check, which is checked to eliminate gross outlier. The last step is spike check. The spikes in the time series are checked. The outlier detection is based on the double-difference time series, using the median. Flags indicating normal and abnormal are added to the raw data after quality control procedure. The quality control algorithm is applied to $PM_{10}$ data for Asian dust and non-Asian dust case at Seoul site and dataset for the period 2013~2014 at 26 sites in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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