Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.1
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pp.16-27
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2022
This study analyzed both the legal system regarding fair trade and the types of unfair trade in the construction industry. Then, it derived the factors with which to evaluate the level of fairness. These factors were classified by each type of participant in the construction industry, such as general contractors and subcontractors, and each construction stage, such as bidding, contracting, and construction. The perceived fairness level of factors was analyzed using a survey of 238 employees of general contractors and subcontractors. Next, the study developed a fairness index for the construction industry. The index showed that subcontractors perceived the level of fairness more negatively than general contractors, but both perceived the construction stage of the industry as having the lowest level of fairness. General contractors perceived the bidding and contracting stages as having the highest fairness levels, and subcontractors perceived the contracting stage as having the highest level of fairness. The developed fairness index identified the evaluation factors that need improvement and the fairness level perceived by each type of participant at each stage of construction. The results of this study can contribute to establishing measures that improve the level of fairness in the construction industry.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.4
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pp.36-46
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2022
It takes a relatively long time for construction companies that lack the ability to finance to adapt to construction policy in the construction industry. However, financial institutions rarely provide financial products to construction companies, particularly small and medium-sized construction companies, because their security capacity and credit rating are low. This study investigates the financial products needed for small and medium construction companies to adapt to policy changes. The demand of small and medium construction companies for financial products is analyzed by experts' advise and survey. And, when the investigated financial products for the construction industry are introduced, the legal systems in need of revision are analyzed. Based on the analyzed demand and the number of legal systems needing revision, the priority for the introduction of financial products to the construction industry is analyzed. Among the financial products investigated, the priority of "Expert consultation, such as accountant, tax accountant, lawyer, etc." is the highest. In future studies, the criteria and method of financial product development for high-priority financial products could be researched.
Tomato crops are easy to expose to disease and spread in a short period of time, so late measures against disease are directly related to production and sales, which can cause damage. Therefore, there is a need for a service that enables early prevention by simply and accurately diagnosing tomato diseases in the field. In this paper, we construct a system that applies a deep learning-based model in which ImageNet transition is learned in advance to classify and serve nine classes of tomatoes for disease and normal cases. We use the input of MobileNet, ResNet, with a deep learning-based CNN structure that builds a lighter neural network using a composite product for the image set of leaves classifying tomato disease and normal from the Plant Village dataset. Through the learning of two proposed models, it is possible to provide fast and convenient services using MobileNet with high accuracy and learning speed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.675-681
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2022
Recently, with the development of IoT technology and AI, unmanned and automated in various fields, interest in video processing, which is the basis for automation such as object recognition and object classification, is increasing. Various studies have been conducted on noise removal in the video processing process, which has a significant impact on image quality and system accuracy and reliability, but there is a problem that it is difficult to restore images for areas with high impulse noise density. In this paper proposes a filter algorithm based on partial mask and Lagrange interpolation to restore the damaged area of impulse noise in the image. In the proposed algorithm, the filtering process was switched by comparing the filtering mask with the noise estimate and the purge weight was calculated based on the low frequency component and the high frequency component of the image to restore the image.
In wireless sensor networks application, sensor nodes are randomly deployed in wide and opened environment typically. Since sensor networks have these features, it is vulnerable to physical attacks in which an adversary can capture deployed nodes and use them to inject a fabricated report into the network. This threats of network security deplete the limited energy resource of the entire network using injected fabricated reports. A dynamic en-route filtering scheme is proposed to detect and drop the injected fabricated report. In this scheme, node executes the key redistribution to increases the detection power. It is very important to decide the authentication key redistribution because a frequent key redistribution can cause the much energy consumption of nodes. In this paper, we propose a key redistribution determining method to enhance the energy efficiency and maintain the detection power of network. Each node decides the authentication key redistribution using a fuzzy system in a definite period. The proposed method can provide early detection of fabricated reports, which results in energy-efficiency against the massive fabricated report injection attacks.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.59
no.1
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pp.44-54
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2023
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
A number of attempts to develop methods for measuring software effort have been focused on the area of software engineering and many models have also been suggested to estimate the effort of software projects. Almost all current models use algorithmic or statistical mechanisms, but the existing algorithmic effort estimation models have failed to produce accurate estimates. Furthermore, they are unable to reflect the rapidly changing technical environment of software development such as module reuse, 4GL, CASE tool, etc. In addition, these models do not consider the paradigm shift of software engineering and information systems(i.e., Object Oriented system, Client-Server architecture, Internet/Intranet based system etc.). Thus, a new approach to software effort estimation is needed. After reviewing and analyzing the problems of the current estimation models, we have developed a model and a system architecture that will improve estimation performance. In this paper, we have adopted a neural network model to overcome some drawbacks and to increase estimation performance. We will also address the efficient system architecture and estimation procedure by a similar case-based approach and finally suggest the heuristic search method to find the best estimate of target project through empirical experiments. According to our experiment with the optimally parsimonious neural network model the mean error rate was significantly reduced to 14.3%.
The prevention of marine accidents has been a major topic in marine society for long time and various safety policies and Countermeasures have been developed and applied to prevent those accidents. In spite of these efforts, however significant marine accidents have taken place intermittently. Ship is being operated under a highly dynamic environments and many factors are related with ship's collision and those factors are interacting. So, the analysis on ship's collision causes are very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This study analysed the ship's collision data over the past 10 years(1991-2000), which is compiled by Korea Marine Accidents Inquiry Agency. The analysis confirmed that ‘ship's collision’ is occurred most frequently and the cause is closely related with human factor. The main purpose of this study is to propose risk control countermeasures of ship's collision. For this, the structure of human factor is analysed by the questionnaire methodology. Marine experts were surveyed based on major elements that were extracted from the human factor affecting to ship's collision. FSM has been widely adopted in modeling a dynamic system which is composed of human factors. Then, the structure analysis on the causes of ship's collision using FSM are performed. This structure model could be used in understanding and verifying the procedure of real ship's collision. Furthermore it could be used as the model to prevent ship's collision and reduce marine accidents.
The objective of this study is to evaluate the feasibility of Pumping-and-Treatment system (PTS) for remediation of the saturated zones contaminated with NAPLs. A simulation is carried out for the removal of DNAPLs (denser-than-water non-aqueous phase liquids) and LNAPLS (lighter-than-water non-aqueous phase liquids) distributing at and below the water table. In the study, LNAPL and DNAPL are assumed to be n-hexane and 1,1-dichloroacetone, respectively. The model system studied consists of four heterogeneous soil layers with different permeabilities. Groundwater flows through the bottom layer and a pumping well is located under the initial water table. The time-driven deformation of the water table and removal efficiency of contaminants are estimated after vacuum application to the inlet of the well. In the calculation, FVM (Finite Volumetric Method) with SIMPLEC algorithm is applied. Results show that removal efficiencies of both DNAPL and LNAPL are negligible for the first 5 days after the PTS operation. However, when the cone-shape water table is formed around the inlet of the pumping well, the rapid removal rate is obtained since NAPLs migrate rapidly through the curvature of the water table. The removal efficiency of DNAPL is estimated to be higher than that of LNAPL due to the gravity. The results also show that the fluctuation or cone-shaped depression of the water table enhances the removal efficiency of NAPLs in saturated zones. The simulation results could provide a basis of the PTS design for the removal of NAPLs in saturated zones.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.9
no.1
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pp.51-56
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2003
The prevention of marine accidents has been a major topic in marine society for long time and various safety policies and Countermeasures have been developed and applied to prevent those accidents. In spite of these efforts, however significant marine accidents have taken place intermittently. Ship is being operated under a highly dynamic environments and many factors are related with ship's collision and those factors are interacting. So, the analysis on ship's collision rouses are very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This study analysed the ship's collision data over the past 10 years(1991-2000), which is compiled by Korea Marine Accidents Inquiry Agency. The analysis confirmed that ‘ship's collision’ is occurred most frequently and the cause is closely related with human factor. The main purpose if this study is to propose risk control countermeasures of ship's collision. For this, the structure of human factor is analysed by the questionnaire methodology. Marine experts were surveyed based on major elements that were extracted from the human factor affecting to ship's collision FSM has been widely adopted in modeling a dynamic system which is composed of human factors. Then, the structure analysis on the rouses of ship's collision using FSM are performed. This structure model could be used in understanding and verifying the procedure of real ship's collision. Furthermore it could be used as the model to prevent ship's collision and to reduce marine accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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