Safety education delivered to construction workers in a lecture manner has limitations in concentration and immersion, so delivery power and interest are low. In order to improve unstable behavior through education and prevent safety accidents, it is necessary to change the paradigm to hands-on education. Purpose: Experiential safety education aims to contribute to preventing accidents for construction workers by quickly recognizing risks, improving emergency response skills, and verifying the effectiveness of pre- and post-learning. Method: Based on a survey of workers who experienced the same work environment as the actual construction site, an opinion survey on the pre- and post-safety experience education and a variable measurement tool were planned, and a research hypothesis was established. Results: The Bayesian theory and MC simulation analysis were used to analyze the structural equation model, and the change in construction worker behavior was confirmed through the intended safety (A), non-experiential education in the sub-area of anxiety (B), average, standard deviation, and minimum and maximum values. Conclusion: The effect of education and industrial accidents are reduced only when construction workers are motivated to participate.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.667-674
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2023
In the event of a disaster occurring within a building, the prompt and efficient evacuation and rescue of occupants within the building becomes the foremost priority to minimize casualties. For the purpose of such rescue operations, it is essential to ascertain the distribution of individuals within the building. Nevertheless, there is a primary dependence on accounts provided by pertinent individuals like building proprietors or security staff, alongside fundamental data encompassing floor dimensions and maximum capacity. Consequently, accurate determination of the number of occupants within the building holds paramount significance in reducing uncertainties at the site and facilitating effective rescue activities during the golden hour. This research introduces a methodology employing computer vision algorithms to count the number of occupants within distinct building locations based on images captured by installed multiple CCTV cameras. The counting methodology consists of three stages: (1) establishing virtual Lines of Interest (LOI) for each camera to construct a multi-camera network environment, (2) detecting and tracking people within the monitoring area using deep learning, and (3) aggregating counts across the multi-camera network. The proposed methodology was validated through experiments conducted in a five-story building with the average accurary of 89.9% and the average MAE of 0.178 and RMSE of 0.339, and the advantages of using multiple cameras for occupant counting were explained. This paper showed the potential of the proposed methodology for more effective and timely disaster management through common surveillance systems by providing prompt occupancy information.
A stochastic approach using continuous time Markov process is presented to model the one-dimensional nuclide transport in fractured rock media as a further extension for previous works[1-3]. Nuclide transport of decay chain of arbitrary length in the single planar fractured rock media in the vicinity of the radioactive waste repository is modeled using a continuous time Markov process. While most of analytical solutions for nuclide transport of decay chain deal with the limited length of decay chain, do not consider the case of having rock matrix diffusion, and have very complicated solution form, the present model offers rather a simplified solution in the form of expectance and its variance resulted from a stochastic modeling. As another deterministic way, even numerical models of decay chain transport, in most cases, show very complicated procedure to get the solution and large discrepancy for the exact solution as opposed to the stochastic model developed in this study. To demonstrate the use of the present model and to verify the model by comparing with the deterministic model, a specific illustration was made for the transport of a chain of three member in single fractured rock medium with constant groundwater flow rate in the fracture, which ignores the rock matrix diffusion and shows good capability to model the fractured media around the repository.
Many studies using trademark information have suggested that trademark information is good data to monitor business trends. This study intends to analyze the trend change before and after COVID-19 using trademark information. Changes before and after COVID-19 were analyzed by using goods & service classification, similar group code, and designated goods information as trademark information. Among the trademark information, it was statistically significant that the change in trends before and after COVID-19 using designated goods names. To verify the results, the changes in keywords using designated goods names before and after COVID-19 were compared with the frequency of keywords in Google Trends. Among the top 8 keywords extracted from designated goods names, the frequency of Google trend searches for 'online, antibacterial, prevention of epidemics, meal kit, virtual' is on the rise, and 'mask, droplet' is not on the rise, but it increased rapidly at the time of COVID-19, and even after COVID-19, it showed a higher level than before. The frequency of 'unmanned' does not differ much before and after COVID-19, but it has been maintained at a consistently high level, and related businesses have been active since before COVID-19, and it can be interpreted as a keyword with high public interest. This study has academic achievements in that it specifically identified information that could be used in business trends by using three types of trademark information.
Aircraft are representative of human-machine systems. There is a delay between the human operation and the completion of the machine operation such as when the machine starts to operate and when the force is transmitted to the machine and completed. Time perception is an important component of timing tasks and is known to be affected by the anxiety associated with high arousal. This research verified the impact of weather, flight, and time conditions on the anxiety and time perception of in-service pilots in a virtual reality area. Weather conditions were divided into visual flight weather conditions and very low visibility conditions. Experiments 1 and 2 were performed with different flight and time conditions. In Experiment 1, time perception was measured by employing a button added to the control rod in the scenario of hovering and level flight with relatively little transformed in momentum and little delay. In Experiment 2, time perception was measured in the procedure of naturally taking off the helicopter by employing only the control stick in a takeoff scenario where there was a lot of transformation in momentum and a lot of delays. As a result of the experiment, it was reported that anxiety and heart rate increased in very low visibility conditions In particular, among all flight conditions in Experiments 1 and 2, it was reported that time was overestimated in the scenario of increased anxiety. This outcome can lead to overestimation of time under the impact of anxiety and failure of the timing task, which may lead to challenges in maneuvering and possibly lead to accidents.
Conflict of interest (COI) is one of the dominant circumstantial factors of moral corruption across various fields. Several management strategies have been proposed to prevent self-interested decision making in COIs. Among these strategies, message persuasion has been considered as a practical and effective approach. Prior studies have found that framing and repetition are two of the major factors in the persuasion effect of message. However, their effect on moral decision making in COI has not been well explored. The purpose of this study was to compare the differential effects of positively framed message and negatively framed message, and secondly, to investigate how the effectiveness of persuasive message changes through repetitive exposures. A total of 63 participants were randomly assigned to one of 3 framing conditions: positive framing, negative framing, and no-message condition. Prior to the on-line experiment involving a consultation task, differently framed persuasive message were presented to the participants. This process was repeated four times in a row. The results showed that participants with positive-framing message were less likely to provide self-interested consultation than participants in the no-message condition. Also, a U-shaped quadric relation between repetition and self-interest consultation was found. Implications and limitations are further discussed.
During the COVID-19 pandemic, the use of video classes and real-time online education has increased, but the lack of interaction between instructors and learners remains a challenging problem to be resolved. This paper designs and implements a learning support system that utilizes a digital human to improve faculty-student interaction, which plays an important role in increasing the educational effect and satisfaction of real-time online classes. In this paper, a digital human participates in a class as a virtual learner and asks questions raised by other learners through an anonymous chat system to the instructor on behalf of the learners. In addition, as a class facilitator, the digital human analyzes the lecturer's speech in real time and provides it to the learner in the form of a summary of the class, thereby facilitating faculty-student interaction. In order to confirm that the proposed system can be used in actual online real-time classes, we apply our system to Zoom classes. Experimental results show that facilitated Q&A and real-time class summaries are successfully provided through our digital human-based learning support system.
Three studies were conducted to examine the degree to which three common heuristics, anchoring heuristic, framing effect and representative-ness heuristic, influence the decision-making precesses of actual judges and 5-persons mock juries. With scenarios regarding various issues that are commonly raised in actual criminal and civil trials, study 1 examined the 158 actual judges' decisions. In study 2, the decisions of 80 mock jury groups that consisted of college students were examined with similar scenarios. And individual decisions were examined in study 3 to compare with the group decisions in study 2. The decision processes of the actual judges and the mock jury groups alike were found to be influenced by "anchors". But the biases by the anchoring heuristic were more pronounced in the group decisions than in the decisions of the actual judges. With respect to framing effect, the actual judges were found to be resistant, while a small effect was found in the decisions of mock jury groups. Representative-ness biases weren't found in the decisions of both the actual judges and mock juries. The implications of the results for judicial systems were discussed.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.935-940
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2023
Digital-twin technology is emerging as an innovative solution for all industries, including manufacturing and production lines. Therefore, this paper optimizes all the energy used in a biomass plant based on unused resources. We will then implement a digital-twin prototype for biomass plants and evaluate its performance in order to improve the efficiency of plant operations. The proposed digital-twin prototype applies a standard communication platform between the framework and the gateway and is implemented to enable real-time collaboration. and, define the message sequence between the client server and the gateway. Therefore, an interface is implemented to enable communication with the host server. In order to verify the performance of the proposed prototype, we set up a virtual environment to collect data from the server and perform a data collection evaluation. As a result, it was confirmed that the proposed framework can contribute to energy optimization and improvement of operational efficiency when applied to biomass plants.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.3
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pp.205-216
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2024
Recently, seismic Probabilistic Safety Assessment (PSA) methods have been developed for process plants, such as gas plants, oil refineries, and chemical plants. The framework originated from the PSA of nuclear power plants, which aims to assess the risk of reactor core damage. The original PSA method was modified to adopt the characteristics of a process plant whose purpose is continuous operation without shutdown. Therefore, a fault tree, whose top event is shut down, was constructed and transformed into a Bayesian Network (BN), a probabilistic graph model, for efficient risk-informed decision-making. In this research, the fault tree-based BN from the previous research is further developed to consider the multi-hazard of earthquake-induced fire and explosion (EQ-induced F&E). For this purpose, an event tree describing the occurrence of fire and explosion from a release is first constructed and transformed into a BN. And then, this BN is connected to the previous BN model developed for seismic PSA. A virtual plot plan of a gas plant is introduced as a basis for the construction of the specific EQ-induced F&E BN to test the proposed BN framework. The paper demonstrates the method through two examples of risk-informed decision-making. In particular, the second example verifies how the proposed method can establish a repair and retrofit strategy when a shutdown occurs in a process plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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