KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.9
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pp.387-398
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2023
The COVID-19 outbreak has significantly impacted human lifestyles and patterns. It was recommended to avoid face-to-face contact and over-crowded indoor places as much as possible as COVID-19 spreads through air, as well as through droplets or aerosols. Therefore, if a person who has contacted a COVID-19 patient or was at the place where the COVID-19 patient occurred is concerned that he/she may have been infected with COVID-19, it can be fully expected that he/she will search for COVID-19 symptoms on Google. In this study, an exploratory data analysis using deep learning models(DNN & LSTM) was conducted to see if we could predict the number of confirmed COVID-19 cases by summoning Google Trends, which played a major role in surveillance and management of influenza, again and combining it with data on the number of confirmed COVID-19 cases. In particular, search term frequency data used in this study are available publicly and do not invade privacy. When the deep neural network model was applied, Seoul (9.6 million) with the largest population in South Korea and Busan (3.4 million) with the second largest population recorded lower error rates when forecasting including search term frequency data. These analysis results demonstrate that search term frequency data plays an important role in cities with a population above a certain size. We also hope that these predictions can be used as evidentiary materials to decide policies, such as the deregulation or implementation of stronger preventive measures.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.17
no.1
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pp.15-27
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2010
This study investigated the sedimentary environment changes in the Baramarae beach of Anmyeondo through spatio-temporal surface sediment analysis. In the winter season 2009, surface sediments were classified into 7 sedimentary facies such as gravel, sand, gravelly sand, gravelly muddy sand, muddy sand, silty sand, and sandy silt. Time-series analysis of average grain size from 2002 to 2009 revealed that the average grain size of sediments became finer and sorting was much worse. On the contrary, during the same period, the grain size became coarsening-trend and sorting was much better in beach area. These different grain size patterns resulted from the different change characteristics of beach and tidal flats. The southwestern beach area was connected to the open sea and thus fine sediments were removed by the environments with relatively high-energy. The sedimentation of fine sediments in the bay resulted from the tidal current action and the reduction of energy by the topographic effects. Fine sediments in the outer part of southwestern tidal flats could be explained such that the Seomot isle blocked ocean waves and as a result, low-energy environments accelerated sedimentations of fine sediments.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.25
no.2
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pp.175-186
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2023
The buffer materials in disposal hole are exposed to the decay heat from spent nuclear fuels and groundwater inflow through adjacent rockmass. Since understanding of thermal-hydro-mechanical-chemical (T-H-M-C) interaction in buffer material is crucial for predicting their long-term performance and safety of disposal repository, it is necessary to investigate the heating-hydration characteristics and consequent T-H-M-C behavior of the buffer materials under disposal conditions considering geochemical factors. In response, the Korea Atomic Energy Research Institute developed a laboratory-scale 'Lab.THMC' experiment system, which characterizes the T-H-M behavior of buffer materials under different geochemical conditions by analyzing heating-hydration process and stress changes. This technical report introduces the detail design of the Lab.THMC system, summarizes preliminary experimental results, and outlines future research plans.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.539-544
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2023
The subject of this study is the Maae Buddha statue in granodiorite of the Mesozoic Cretaceous period, which is concerned about stability as a standing stone cultural property located in ◯◯-dong, Gyeongsangbuk-do. For stability analysis, three-dimensional face mapping, geological properties of joints, three-dimensional scanning, ultrasonic velocity, polarization microscopy, electron microscopy analysis and XRD analysis were performed. In addition, the safety factor of the Maaebul was calculated by analyzing the damage status investigation, stereographic projection analysis, rock classification, and limit equilibrium analysis. The types and scales of damage and possible collapse by section depend on the degree of weathering of the rock and the orientation and characteristics of the joints, but wedge-failure and toppling-failure are expected to be small-scale. The safety factor of Maaebul in dry and wet conditions is less than 1.2, so stability is concerned. The types of damage were mainly observed, such as exfoliation, cracking, granular decomposition, and vegetation growth. The Maaebul rock is granodiorite, and the surface discoloration materials are K, Fe, and Mg. The 4 sets of joints are developed, J1 is tensile joint and the others are shear joint. The uniaxial compressive strength estimated by ultrasonic exploration is 514kgf/cm2, which corresponds to most soft rocks and some weathered rocks. Rock classification(RMR) is estimated to be grade 5, very poor rock mass. These technique along with the existing methods of safety diagnosis of cultural properties are expected to be a reasonable tool for objective interpretation and stability review of stone cultural properties.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.173-178
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2023
As Korean literature spreads around the world, its position in the overseas publishing market has become important. As demand in the overseas publishing market continues to grow, it is essential to predict future book sales and analyze the characteristics of books that have been highly favored by overseas readers in the past. In this study, we proposed ensemble learning based prediction model and analyzed characteristics of the cumulative sales of more than 5,000 copies classified as good sellers published overseas over the past 5 years. We applied the five ensemble learning models, i.e., XGBoost, Gradient Boosting, Adaboost, LightGBM, and Random Forest, and compared them with other machine learning algorithms, i.e., Support Vector Machine, Logistic Regression, and Deep Learning. Our experimental results showed that the ensemble algorithm outperforms other approaches in troubleshooting imbalanced data. In particular, the LightGBM model obtained an AUC value of 99.86% which is the best prediction performance. Among the features used for prediction, the most important feature is the author's number of overseas publications, and the second important feature is publication in countries with the largest publication market size. The number of evaluation participants is also an important feature. In addition, text mining was performed on the four book reviews that sold the most among good-selling books. Many reviews were interested in stories, characters, and writers and it seems that support for translation is needed as many of the keywords of "translation" appear in low-rated reviews.
Recently the large scale civil engineering projects are being implemented by reclaiming the sea or utilizing seashore and river embankment areas. The reclaimed land and utilized seashore are mostly soft ground that doesn't have sufficient bearing capacity. This soft ground consists of fine-grained soil such as clayey and silty soils or large void soil like peat or loose sand. It has high ground water table and it may cause the failure and crock of building foundation by uplift pressure and ground water leakage. In this study, the permittivity and the transmissivity were evaluated with the applied normal pressure in the laboratory. The laboratory model tests were conducted by utilizing geocomposite drainage system for draining the water out to release the uplift pressure. The soil used in the laboratory drainage test was dredged soil from the reclaimed land where uplift pressure problems can arise in soil condition. Geocomposite drainage system was installed at the bottom of apparatus and dredged soil was layered with compaction. Subsequently the water pressure was supplied from the top of specimen and the quantities of drainage and the pore water pressure were measured at each step water pressure. The results of laboratory measurements were compared with theoretical values. For the evaluation of propriety of laboratory drainage test, 2-D finite elements analysis that can analyze the distribution and the transferring of pore water pressure was conducted and compared with laboratory test results.
Kim, Nak-Kyung;Park, Jong-Sik;Oh, Hee-Jin;Han, Man-Yop;Kim, Moon-Young;Kim, Sung-Bo
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.23
no.3
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pp.5-13
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2007
The performance of innovative prestressed support (IPS) earth retention system applied in soft clay was investigated and presented. The IPS wale system provides a high flexural stiffness to resist the bending by lateral earth pressure, and transfers lateral earth pressure to strut supports. The IPS wale system provides a larger spacing of support than conventional braced and anchored systems. The IPS earth retention system was selected for temporary earth support in a building construction in North Busan area. The excavation was made 28.8 m wide, 52.0 m long, and 16.1 m deep through loose fill to soft clay. The IPS system consists of 650 mm thick slurry walls, and five levels of IPS wales and struts. Field monitoring data were collected including wall deflections at six locations, ground water levels at four locations, IPS wale deflections at thirty locations, and axial loads on struts at twenty locations, during construction. The IPS earth retention system applied in soft clay performed successfully within a designed criterion. Field measurements were compared with design assumptions of the IPS earth retention system. The applicability and stability of the IPS earth retention system in soft clay were investigated and evaluated.
Piles of a bridge pier are connected with the column through the pile cap (footing). Behavior of the pile foundation can be different according to the connection method between piles and the pile cap. Connection methods between pile heads and the pile cap are divided into two groups : rigid connections and hinge connections. Domestic design code has been specified to use rigid connection method for the highway bridge. In the rigid connection method, maximum bending moment of a pile occurs at the pile head and this helps the pile to prevent the excessive displacement. Rigid methods are also good to improve the seismic performance. However, some specifications prescribe that conservative results through investigations of both the fixed-head condition and the free-head condition should be reflected in the design. This statement may induce an over-estimated design for the bridge which has high-quality structures with casing covered drilled shafts and the PC-house contained pile cap. Because the assumption of free-head conditions (hinge connections) is unreal for the elevated pile cap system with multiple piles of the long span sea-crossing bridges. On the other hand, elastic displacement method to evaluate the pile reactions under the pile cap is not suitable for this type of bridges due to impractical assumptions. So, full modeling techniques which analyze the superstructure and the substructure simultaneously should be performed. Loads and stress state of the large diameter drilled shaft and the pile cap for Incheon Bridge which will be the longest bridge of Korea were investigated through the full modeling for rigid connection conditions.
This paper presents the results of full-scale loading tests performed on 54 passive anchors and 4 group anchored footings grouted to various lengths at several sites in Korea. The test results, the failure mechanisms as well as uplift capacities of rock anchors depend mostly on rock type and quality, embedded fixed length, properties of the discontinuities, and the strength of rebar. Anchors in poor quality rocks generally fail along the grout/rock interfaces when their depths are very shallow (a fixed length of less than 1 m). However, even in such poor rocks, we can induce a more favorable mode of rock pull-up failure by increasing the fixed length of the anchors. On the other hand, anchors in good quality rocks show rock pull-up failures with high uplift resistance even when they are embedded at a shallow depth. Laboratory test results revealed that a form of progressive failure usually occurs starting near the upper surface of the grout, and then progresses downward. The ultimate tendon-grout bond strength was measured from $18{\sim}25%$ of unconfined compressive strength of grout. One of the important findings from these tests is that the measured strains along the corrosion protection sheath were so small that practically the reduction of bond strength by the presence of sheath would be negligible. Based on test results, the main parameters governing the uplift capacity of the rock anchor system were determined. By evaluation of the ultimate uplift capacity of anchor foundations in a wide range of in situ rock masses, rock classification suitable for a transmission tower foundation was developed. Finally, a very simple and economical design procedure is proposed for rock anchor foundations subjected to uplift tensile loads.
Compared to the continuously increasing dog population and industry size in Korea, systematic analysis of related data and research on breed classification methods are very insufficient. In this paper, an automatic breed classification method is proposed using deep learning technology for 14 major dog breeds domestically raised. To do this, dog images are collected for deep learning training and a dataset is built, and a breed classification algorithm is created by performing transfer learning based on VGG-16 and Resnet-34 as backbone networks. In order to check the transfer learning effect of the two models on dog images, we compared the use of pre-trained weights and the experiment of updating the weights. When fine tuning was performed based on VGG-16 backbone network, in the final model, the accuracy of Top 1 was about 89% and that of Top 3 was about 94%, respectively. The domestic dog breed classification method and data construction proposed in this paper have the potential to be used for various application purposes, such as classification of abandoned and lost dog breeds in animal protection centers or utilization in pet-feed industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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