Reyes, Nash Jett;Geronimo, Franz Kevin;Guerra, Heidi;Jeon, Minsu;Kim, Lee-Hyung
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.162-162
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2022
Stormwater management is an essential component of land-use planning and development. Due to the additional challenges posed by climate change and urbanization, various stormwater management schemes have been developed to limit flood damages and ease water quality concerns. Nature-based solutions (NBS) are increasingly used as cost-effective measures to manage stormwater runoff from various land uses. Specifically, constructed wetlands were already considered as socially acceptable green stormwater infrastructures that are widely used in different countries. There is a large collection of published literature regarding the effectiveness or efficiency of constructed wetlands in treating stormwater runoff; however, metadata analyses using bibliographic information are very limited or seldomly explored. This study was conducted to determine the trends of publication regarding stormwater treatment wetlands using a bibliometric analysis approach. Moreover, the research productivity of various countries, authors, and institutions were also identified in the study. The Web of Science (WoS) database was utilized to retrieve bibliographic information. The keywords ("constructed wetland*" OR "treatment wetland*" OR "engineered wetland*" OR "artificial wetland*") AND ("stormwater*" or "storm water*") were used to retrieve pertinent information on stormwater treatment wetlands-related publication from 1990 up to 2021. The network map of keyword co-occurrence map was generated through the VOSviewer software and the contingency matrices were obtained using the Cortext platform (www.cortext.net). The results obtained from this inquiry revealed the areas of research that have been adequately explored by past studies. Furthermore, the extensive collection of published scientific literature enabled the identification of existing knowledge gaps in the field of stormwater treatment wetlands.
LIU, Yuhan;AFZAL, Muhammad;CHENG, Jack C.P.;GAN, Vincent J.L.
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.157-166
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2020
Automated rebar fabrication, which requires effective information exchange between model designers and fabricators, has brought the integration and interoperability of data from different sources to the notice of both academics and industry practitioners. Industry Foundation Classes (IFC) was one of the most commonly used data formats to represent the semantic information of prefabricated components in buildings, whereas the data format utilized by rebar fabrication machine is BundesVereinigung der Bausoftware (BVBS), which is a numerical data structure exchanging reinforcement information through ASCII encoded files. Seamless transformation between IFC and BVBS empowers the automated rebar fabrication and improve the construction productivity. In order to improve data interoperability between IFC and BVBS, this study presents an IFC extension based on the attributes required by automated rebar fabrication machines with the help of Information Delivery Manual (IDM) and Model View Definition (MVD). IDM is applied to describe and display the information needed for the design, construction and operation of projects, whereas MVD is a subset of IFC schema used to describe the automated rebar fabrication workflow. Firstly, with a rich pool of vocabularies practitioners, OmniClass is used in information exchange between IFC and BVBS, providing a hierarchy classification structure for reinforcing elements. Then, using International Framework for Dictionaries (IFD), the usage of each attribute is defined in a more consistent manner to assist the data mapping process. Besides, in order to address missing information within automated fabrication process, a schematic data mapping diagram has been made to deliver IFC information from BIM models to BVBS format for better data interoperability among different software agents. A case study based on the data mapping will be presented to demonstrate the proposed IFC extension and how it could assist/facilitate the information management.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.634-639
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2013
The aim of the study is to develop the 3D visualization of Building Information Model and integrated 4D model for optimization of resources in the construction project. This study discuss the process of methodology and creation of 4D model of the project and simulate it to monitor the workflow at the site. Different stages of the construction process and activities are generated by using Revit and MS Project. MS project has been used for creation of the schedules and these are linked with the Revit for 3D modeling. The time used as the fourth dimension and 4D model created by using Navisworks Time liner software. Narges shopping center is presented as a case study to realize the actual uses and benefits of Building Information Model (BIM). Narges shopping mall is located in Tehran, Iran. As a part of Hekmat master plan, Narges shopping center is an 11 stores building with a total area of 30000 Sq.m. This shopping and entertainment center is comprised of 150 retails and two multi-use public halls with a capacity of 400 persons each and underground parking with total 400 parking space. The main purpose of architecture was to create an urban public center along with its revolving, spiral like form and an ever changing continuous façade by means of different colors, materials, which is in harmony with the other building of the master plan. The approximate cost of the project is $17 million and duration of the project schedule is 30 months. The developed Building Information Model enabled us to identify the potential collisions or clashes between various structural and architectural systems. 4D model has been used for limiting the interaction between subcontractors installing the different systems so rework could be avoided and productivity maximized. It is also observed that the utility of BIM for construction stimulation and clash detection is the best suitable method. Clash detection before the implementation of work is highly recommended to avoid rework.
전(全)세계적인 탈탄소화에 따라 그린에너지로의 전환 가속화를 위한 디지털트윈을 활용한 최적화 및 생산성 향상 모색하고 있으며, 주요국은 미래 핵심기술로 디지털트윈을 선정하여 선박 및 해양에너지 운용 최적화를 위한 SW 개발 등 경쟁이 가속화 되고 있음. 국제적으로 탄소 배출량에 대한 규제 강화로 선박의 운영비용 절감 및 조선 산업의 경쟁력 강화를 위해서는 선박의 탄소배출량 사전 예측 및 탄소저감 운항 솔루션을 위한 선제적 대응이 필요함. 이를 위해 선박해양시스템의 탄소 투명성 확보를 지원하는 개방형 디지털 플랫폼 기술 개발 및 환경 구축에 대한 기획을 수행하였음
본 연구에서는 부트 스톰을 완화하고 서비스 안정성 향상을 위하여 AI 기반 VDI 사용 예측 시스템, 가상머신 부팅 스케줄러 시스템으로 구성된 부트 스톰 완화 방안인 BRAIDS를 제안한다. 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, VDI)는 조직의 업무 생산성 향상과 IT 인프라 효율성 증대를 위한 중요한 기술이다. 다수의 가상 데스크톱이 동시 부팅될 때 발생하는 부트 스톰은 성능저하와 대기 시간 증가를 유발한다. xgboost 알고리즘을 사용하여, 기존 VDI 사용 데이터를 활용하여 향후 VDI 사용량을 예측한다. 또한 예측된 사용량을 입력으로 받아 VDI 서버와 가상머신의 하드웨어 사양을 고려하여 부트 스톰을 정의하고, 부트 스톰을 완화하기 위하여 순차적으로 가상머신을 부팅할 수 있는 스케줄을 제공한다. 사례연구를 통하여 VDI 사용 예측 모델은 높은 예측 정확도와 성능 향상을 보였으며, 가상머신 부팅 스케줄러를 통하여 가상 데스크톱 환경에서의 부트 스톰 현상을 완화하고 효율적으로 IT 인프라를 활용할 수 있음을 확인하였다.
Jaeho Lee;Wongi Jeon;Juhyoung Sung;Kiwon Kwon;Yangseob Kim;Kyungwon Park;Jongho Paik;Sungyoon Cho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2431-2449
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2024
As problems such as water pollution and fish species depletion have become serious, a land-based fish farming is receiving a great attention for ensuring stable productivity. In the fish farming, it is important to determine the timing of shipments, as one of key factors to increase net profit on the aquaculture. In this paper, we propose a system for predicting net profit to support decision of timing of shipment using fish farming-related statistical data. The prediction system consists of growth and farm-gate price prediction models, a cost statistics table, and a net profit estimation algorithm. The Gaussian process regression (GPR) model is exploited for weight prediction based on the analysis that represents the characteristics of the weight data of cultured fish under the assumption of Gaussian probability processes. Moreover, the long short-term memory (LSTM) model is applied considering the simple time series characteristics of the farm-gate price data. In the case of GPR model, it allows to cope with data missing problem of the weight data collected from the fish farm in the time and temperature domains. To solve the problem that the data acquired from the fish farm is aperiodic and small in amount, we generate the corresponding data by adopting a data augmentation method based on the Gaussian model. Finally, the estimation method for net profit is proposed by concatenating weight, price, and cost predictions. The performance of the proposed system is analyzed by applying the system to the Korean flounder data.
디지털 전환이 급속도로 확산되고 있는 가운데, 인공지능(AI) 기술은 혁신과 생산성 향상을 견인할 핵심 동력으로 인식되고 있다. 그러나 현재 기업의 AI 도입에 영향을 미치는 요인에 대한 이해와 실증적 연구가 부족한 실정이다. 특히 대다수의 연구는 해외 연구자가 해외 기업 데이터를 분석한 것이며, 국내 연구는 객관성 및 시의성 측면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 계량경제학적 분석을 통해 기업 단위에서 AI 도입 영향요인을 규명한다. 이를 위해 신기술 도입 영향요인에 관한 대표적 이론인 TOE(Technology-Organization-Environment) 프레임워크 관점에서 기술적, 조직적, 환경적 맥락의 요인을 도출하고, 과학기술정보통신부·한국지능정보사회진흥원의 「2022년 정보화통계조사」를 활용하여 11,601개 국내 기업 데이터를 이용한 로지스틱 회귀분석을 실시한다. 본 연구는 국내 선행연구의 한계점을 보완함으로써 AI 및 신기술 도입 영향요인에 관한 연구 문헌을 확장하고, 실증분석을 통해 시의성있는 증거와 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
Background: In recent years, the rise of workplace racial discrimination and microaggressions has decreased the efficiency and productivity of organizations and institutions, and realization of organizational goals globally. Accordingly, it was decided to conduct a systematic review and meta-analysis in the present study with the aim of investigating the prevalence of microaggression and racial discrimination in the workplace. Methods: The PubMed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect and Google Scholar databases were systematically searched for studies that had reported the effects of work stress among managers. The search did include a lower time limit and was conducted in June 2023. The heterogeneity of the studies was investigated using the I2 index, and accordingly random effects method was adopted for meta-analysis. Data analysis was conducted with the Comprehensive Meta-Analysis (v.2) software. Results: In the review of seven studies with a sample size of 2998 people, the overall prevalence of microaggression and racial discrimination in the workplace was found to be 73.6% and 18.8%, respectively. Publication bias within the selected studies was examined with the Egger's test, which indicated the absence of publication bias for the pooled prevalence of workplace microaggression (p: 0.264) and for the pooled prevalence of workplace racial discrimination (p: 0.061). Conclusion: The results obtained from this report indicate the high impact of micro-aggression and racial discrimination in the workplace. Considering the negative effects of such behaviours, the findings from this study will be helpful to managers and health policymakers.
농업 분야에서 해충에 대한 효과적인 방제는 작물 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 해충의 방제를 위해서는 해충의 종류, 발생 시기는 물론이며, 해충의 발생량에 대한 정보가 필요하다. 해충의 발생량을 파악하는 방법인 해충 카운팅 관련 선행 연구인, Mada-CenterNet은 변형 가능한 컨볼루션과 멀티스케일 어텐션 퓨전을 활용하여 해충 카운팅의 정확도를 향상시켰으며 해당 분야에서 가장 우수하다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 Mada-CenterNet의 트랜스포머 구조인 멀티스케일 어텐션 대체하는 새로운 트랜스포머 구조인 듀얼 블록을 적용하였으며, 픽셀 경로와 시맨틱 경로의 교차 어텐션을 통해 더욱 정교한 특징 맵을 추출하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 Mada-CenterNet보다 해충 카운팅 정확도가 우수함과 동시에 폐색 문제와 해충의 몸체 손상, 다양한 모습으로 인한 탐지의 어려움을 효과적으로 완화하였다. 기존 해충 카운팅의 방법과 달리, 인력 및 시간 비용을 절감할 수 있다는 장점을 확보할 수 있으며 물체의 계수가 필요한 다른 농업 분야에도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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