The process of constructing the DB in the current geotechnical information DB system needs a lot of human and time resource consumption. In addition, it causes accuracy problems frequently because the current input method is a person viewing the PDF and directly inputting the results. Therefore, this study proposes building an automatic digital DB using AI (artificial intelligence) of boring logs. In order to automatically construct DB for various boring log formats without exception, the boring log forms were classified using the deep learning model ResNet 34 for a total of 6 boring log forms. As a result, the overall accuracy was 99.7, and the ROC_AUC score was 1.0, which separated the boring log forms with very high performance. After that, the text in the PDF is automatically read using the robotic processing automation technique fine-tuned for each form. Furthermore, the general information, strata information, and standard penetration test information were extracted, separated, and saved in the same format provided by the geotechnical information DB system. Finally, the information in the boring log was automatically converted into a DB at a speed of 140 pages per second.
Jisun, Kim;Jinyoung, Kim;Namgyu, Kim;Sungha, Baek;Jinwoo, Cho
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.21
no.4
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pp.1-12
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2022
Generally, the plate load test and the field density test are conducted for compaction quality control in earthwork, and then additional analysis. Recently developed that the DCPT (Dynamic Cone Penetration Test) equipment for smart compaction quality control its the system are able to get location and real-time information about worker history management. The IoT-based the DCPT system improved the time-cost in the field compared traditional test, and the functions recording and storage of the DPI (Dynamic Cone Penetration Index) were automated. This paper describes using these DCPT equipment on in-situ and compared to the standards of the DCPT, and the compaction trend had be confirmed with DPI as the field test data. As a result, the DPI of the final compaction decreased by 1.4 times compared to the initial compaction, confirming the increase in the compaction strength of the subgrade compaction layer 10 to 14 cm deep from the surface. A trend of increasing compaction strength was observed. This showed a tendency to increase the compaction strength of the target DPI proposed by MnDOT and the results of the existing plate load test, but there was a difference in the increase rate. Therefore, additional studies are needed on domestic compaction materials and laboratory conditions for target DPI and correlation studies with the plate load tests. If this is reflected, it is suggested that DCPT will be widely used as smart construction equipment in earthworks.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.14-14
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2023
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
Smart factory environments and digital twin environments are established, and today's factories accumulate vast amounts of production data and are managed in real time as visualized results suitable for user convenience. Production simulation techniques are in the spotlight as a way to prevent delays in delivery and predict factory volatility in situations where production schedule planning becomes difficult due to the diversification of production products. With the development of the digital twin environment, new packages are developed and functions of existing packages are updated, making it difficult for users to make decisions on which packages to use to develop simulations. Therefore, in this study, the concept of Discrete Event Simulation (DES) performed based on discrete events is defined, and the characteristics of various simulation packages were compared and analyzed. To this end, studies that solved real problems using discrete event simulation software for 10 years were analyzed, and three types of software used by the majority were identified. In addition, each package was classified by simulation technique, type of industry, subject of simulation, country of use, etc., and analysis results on the characteristics and usage of DES software were provided. The results of this study provide a basis for selection to companies and users who have difficulty in selecting discrete event simulation package in the future, and it is judged that they will be used as basic data.
Ju-eun Kim;Seung-hee Seo;Beong-jin Seok;Heoyn-su Byun;Chang-hoon Lee
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.3
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pp.471-485
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2023
Recently, due to the nature of blockchain that guarantees users' anonymity, more and more cases are being exploited for crimes such as illegal transactions. However, cryptocurrency is protected in cryptocurrency wallets, making it difficult to recover criminal funds. Therefore, this study acquires artifacts from the data and memory area of a local PC based on user behavior from four browser extension wallets (Metamask, Binance, Phantom, and Kaikas) to track and retrieve cryptocurrencies used in crime, and analyzes how to use them from a digital forensics perspective. As a result of the analysis, the type of wallet and cryptocurrency used by the suspect was confirmed through the API name obtained from the browser's cache data, and the URL and wallet address used for the remittance transaction were obtained. We also identified Client IDs that could identify devices used in cookie data, and confirmed that mnemonic code could be obtained from memory. Additionally, we propose an algorithm to measure the persistence of obtainable mnemonic code and automate acquisition.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.276-279
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2022
The 4th industrial revolution refers to the transition to a knowledge society in which the production speed of knowledge is fast and the proportion of the knowledge industry is greatly increased. The reorganization of the industrial structure and the change of occupations and jobs due to new technologies are bringing about changes in education, and the development of digital technology has made education that is borderless, individual and dynamic, becoming the new standard of education. With these changes, interest in nano-degrees on new technologies or micro-degrees focused on core courses rather than regular course degrees is increasing. As a representative example, Udacity in the United States has opened and operated online nanodegree courses related to jobs, and collaborates with major companies to develop and educate core training courses necessary for companies, thereby efficiently supporting companies in securing talent. With the revitalization of online vocational and job training, an environment has been prepared in which individuals can set goals for vocational competency development and continue their portfolio-based sustainable learning. However, for effective vocational education, automated and personalized educational content design should be preceded. To this end, in this paper, we propose a personalized career and course map recommendation system in the era of online learning
Younghee Noh;Aekyoung Son;Kyung Sun Lee;Inho Chang;Youngmi Jung;Hyunju Cha
Journal of the Korean Society for information Management
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v.41
no.1
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pp.133-162
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2024
The rapid digitalization has highlighted the importance of identifying and managing online resources. Especially, the need for a systematic identification system for the efficient distribution and preservation of digital content is growing. This study aims to respond to these contemporary demands by investigating the current state of identification systems for online resources and exploring more systematic management and utilization methods through linking these systems with legal deposit. To achieve this, the study surveyed the identification systems and their issuance status for online resources and analyzed prior research related to these online resources. Based on the analysis, the proposed strategies for linking with legal deposit can be summarized into three categories: First, to prioritize and enhance the utilization of legal deposit, strategies are required to strengthen the mutual complementarity of deposit and use, to assign priorities to certain deposits, and to increase the usability of deposited materials. Second, as strategies based on international standard numbers for linking with legal deposit, it is necessary to integrate ISBN and UCI in the deposit process, to link international standard resource numbers with deposit, to interconnect metadata between international standard numbers and UCI, to integrate UCI and ICN, and to introduce automation technology for upgrading the deposit system. Third, to effectively implement the aforementioned strategies, policy support is essential. This includes enhancing the role of the Korean Bibliographic Standards Center, strengthening cooperation with publishers, compensating for deposited materials, and increasing awareness and institutional compensation for the legal deposit system.
Park, Jimin;Seo, Wanhyuk;Seo, Dong-Hee;Yun, Tae-Sup
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.40
no.4
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pp.69-79
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2024
Field geotechnical data are obtained from various field and laboratory tests and are documented in geotechnical investigation reports. For efficient design and construction, digitizing these geotechnical parameters is essential. However, current practices involve manual data entry, which is time-consuming, labor-intensive, and prone to errors. Thus, this study proposes an automatic data extraction method from geotechnical investigation reports using image-based deep learning models and text-mining techniques. A deep-learning-based page classification model and a text-searching algorithm were employed to classify geotechnical investigation report pages with 100% accuracy. Computer vision algorithms were utilized to identify valid data regions within report pages, and text analysis was used to match and extract the corresponding geotechnical data. The proposed model was validated using a dataset of 205 geotechnical investigation reports, achieving an average data extraction accuracy of 93.0%. Finally, a user-interface-based program was developed to enhance the practical application of the extraction model. It allowed users to upload PDF files of geotechnical investigation reports, automatically analyze these reports, and extract and edit data. This approach is expected to improve the efficiency and accuracy of digitizing geotechnical investigation reports and building geotechnical databases.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.7
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pp.157-164
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2020
As the consumption of fishery products continues to increase, aquaculture industry has emerged instead of fishing industry facing limitations of fish stock resources. Recently, smart fish farming industry has rapidly developed through convergence with 4th Industrial Revolution technology. Accordingly, it is important to derive a future model of smart fish farming platforms in order to secure the superiority of the aquaculture industry and the technology standard hegemony. In this study, the future direction of smart fish farm platform was derived through the analysis of environment related to politics, economy, society, and technology related to smart fish farming by applying PEST methodology of macro-environment analysis. It is expected that it will help the public and industrial circles in planning and implementing related projects by including the entire process of value chain of aquaculture industry of breeding, production, management and distribution, and by presenting advanced models based on artificial intelligence and digital twin.
Aerial photogrammetry, which is one of the most frequent used technology in mapping and surveying, has been appreciated for its work flow and accuracy to generate 2D and 3D geospatial data. In aerial photograrnrnetry, more than two photographs are taken over the same target area in different position with overlap. Using these photographs and minimum number of ground control points, 3D stereo model is so formed that the ground surface in reality is reconstructed through analogue/analytical plotter or digital photogrammetry system. In case of digital photogrammetry system, 3D geospatial data could be automatically extracted in partial. Recently, in the advent of aerial digital camera such as ADS40 and DMC, digital photogrammetry system will be in the frist place for generating 3D geospatial data. In this paper, we experimentally generated 3D geospatial data using digital photograrnrnetry system in the aspect of work flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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