A three-dimensional analysis is required to interpret the drainage behavior of an improved ground with vertical drains, and the macroelement method enables efficient interpretation considering the three-dimensional drainage effect of vertical drains under two-dimensional plane strain condition. In this study, a novel finite element analysis program was developed by applying the macroelement method to the vacuum consolidation method used in ground improvement practice. The conventional macroelement method was used to calculate the amount of drainage from the vertical drain by setting the excess porewater pressure in the drainage material to zero; however, the program developed in this study was improved to consider negative excess porewater pressure as an actual vacuum consolidation condition. To verify the performance of the program, because of a comparison with the measurement values at the site where the vacuum consolidation method was applied, results predicted by the program and field measurement data showed similar settlement behavior.
As most systems get more complicated, system analysis using simulation has been taken notice of. One of the core parts of simulation analysis is validation of a simulation model, and we can identify how well the simulation model represents the real system with this validation process. The difference between input data of two systems has an effect on the comparison between a simulation model and a real system at validation stage, and the result with such difference is not enough to ensure high credibility of the model. Accordingly, in this paper, we construct a model based on Trace-driven simulation which uses identical input data with the real system. On the other hand, to validate a model by each class, not by an unique statistic, we validate the model using a metric transformed from F-measure which estimates performance of a classifier in data mining field. Finally, this procedure enables precise validation process of a model, and it helps modification by offering feedback at the validation phase.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.3
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pp.41-49
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2010
Recently, RFID systems are spreading in various industrial areas faster but cause some serious problems of information security because of its unstable wireless communication. Moreover, traditional RFID systems have a restriction that one tag per each application object. This restriction deteriorates their usability because it is difficult to distinguish many tags without some kind of effort. Therefore, efficient information sharing of objects based on information security has to be studied for more spreading of RFID technologies. In this paper, we design a new RFID tag structure for supporting multiple objects which can be shared by many different RFID applications. We also design an encryption/decryption algorithm to protect the identifying information of objects stored in our tag structure. This algorithm is a light revision of the existing SEED algorithm which can be operated in RFID tag environment. To evaluate the performance of our algorithm, we measure the encryption and decryption times of this algorithm and compare the results with those of the original SEED algorithm.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.4
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pp.17-27
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2010
Major IT vendors expect that cloud computing technology makes it possible to reduce the contents service cycle, speed up application deployment and skip the installation process, reducing operational costs, proactive management etc. However, cloud computing environment for massive content service solutions requires high-performance data processing to reduce the time of data processing and analysis. In this study, Efficient_Cloud_Processing_Scheme(ECPS) is proposed for allocation of resources for massive content services. For high-performance services, optimized resource allocation plan is presented using MapReduce programming techniques and association rules that is used to detect hidden patterns in data mining, based on levels of Hadoop platform(Infrastructure as a service). The proposed ECPS has brought more than 20% improvement in performance and speed compared to the traditional methods.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.4
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pp.405-416
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2023
Recent seismic activities in countries like China and Turkey have underscored the widespread and severe damages that earthquakes can inflict globally. Being situated in a seismically active zone, South Korea can no longer regard itself as immune to earthquake hazards, necessitating the urgent adoption of proactive measures against such threats. The government has been proactive in evaluating, formulating processes, and methods for the seismic retrofitting of public buildings lacking in earthquake resistance. However, enforcement mechanisms for privately-owned apartment complexes are absent, and in the face of insufficient previous research and guidelines, preemptive measures for public safety remain alarmingly inadequate. With over 48% of residential structures in Korea aged over 30 years, and apartment complexes constituting more than 80% of these, the gravity of the situation is undeniable. This study deduces key factors for seismic retrofitting of apartment buildings like earthquake zones, soil type, building significance, aging degree, vulnerability, etc., based on building seismic design codes. It further proposes an algorithm for a more succinct and efficient determination of the priority of seismic reinforcements for apartment buildings.
Engineering's work area for plants is a technical area that directly affects productivity, performance, and quality throughout the lifecycle from planning, design, construction, operation and disposal. Using the different types of data that occur to make decisions is important not only in the subsequent process but also in terms of cyclical cost reduction. However, there is a lack of systems to manage and analyze these integrated data. In this paper, we developed a knowledge base-based plant engineering analysis platform that can manage and utilize data. The platform provides a knowledge base that preprocesses previously collected engineering data, and provides analysis and visualization to use it as reference data in AI models. Users can perform data analysis through the use of prior technology and accumulated knowledge through the platform and use visualization in decision-support and systematically manage construction that relied only on experience.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.17-25
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2023
In this paper, we propose a lightweight deep learning architecture tailored for efficient text detection in fashion design sketch images. Given the increasing prominence of Digital Transformation in the fashion industry, there is a growing emphasis on harnessing digital tools for creating fashion design sketches. As digitization becomes more pervasive in the fashion design process, the initial stages of text detection and recognition take on pivotal roles. In this study, a lightweight network was designed by building upon existing text detection deep learning models, taking into consideration the unique characteristics of apparel design drawings. Additionally, a separately collected dataset of apparel design drawings was added to train the deep learning model. Experimental results underscore the superior performance of our proposed deep learning model, outperforming existing text detection models by approximately 20% when applied to fashion design sketch images. As a result, this paper is expected to contribute to the Digital Transformation in the field of clothing design by means of research on optimizing deep learning models and detecting specialized text information.
In software development, the elicitation and analysis of requirements is a crucial phase, and it involves considerable time and effort due to the involvement of various stakeholders. ChatGPT, having been trained on a diverse array of documents, is a large language model that possesses not only the ability to generate code and perform debugging but also the capability to be utilized in the domain of software analysis and design. This paper proposes a method of requirements engineering that leverages ChatGPT's capabilities for eliciting software requirements, analyzing them to align with system goals, and documenting them in the form of use cases. In software requirements engineering, it suggests that stakeholders, analysts, and ChatGPT should engage in a collaborative model. The process should involve using the outputs of ChatGPT as initial requirements, which are then reviewed and augmented by analysts and stakeholders. As ChatGPT's capability improves, it is anticipated that the accuracy of requirements elicitation and analysis will increase, leading to time and cost savings in the field of software requirements engineering.
Park, Kyung-Hoon;Sun, Jong-Wan;Lee, Sang-Yoon;Lee, Jong-Soon;Cho, Hyo-Nam
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.11
no.6
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pp.131-142
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2007
The road user cost in indirect costs as well as direct costs such as the inspection/ diagnosis cost and the repair/reinforcement cost should be considered as one of the important items in the life-cycle cost-effective design and maintenance of the bridges. To estimate the road user cost, this paper formulates the road user cost as a sum of the user delay cost and the vehicle operating cost considering the detour effect. A numerical traffic simulation and a regression analysis are performed to develop a regression model due to a time delay. The proposed regression model is applied to the generation of the maintenance strategy based on the life-cycle cost and performance, and its effectiveness and applicability is investigated. The road user cost has a great influence on establishing the maintenance strategy, and the proposed regression model could be successfully utilized to estimate the road user cost of a bridge.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.2
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pp.141-147
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2024
In this study, micro CT images were used to confirm the tensile fracture strength according to the pore distribution characteristics of 3D printed concrete. Unlike general specimens, concrete structures printed by 3D printing techniques have the direction of pores (voids) depending on the stacking direction and the presence of filaments contact surfaces. Accordingly, the pore distribution of 3D printed concrete specimens was analyzed through quantitative and qualitative methods, and the tensile strength by direction was analyzed through a finite element technique. It was confirmed that the pores inside the 3D printed specimen had directionality, resulting in their anisotropic behavior. This study aims to analyze the characteristics of 3D concrete printing specimen and correlate them with simulation-based mechanical properties to improve performance of 3D printed material and structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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