Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.5
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pp.55-63
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2020
Earthwork automation has emerged as a promising technology in the construction industry, and the application of earthwork automation technology is starting from the acquisition and processing of point cloud data of the site. Point cloud data has more than a million data due to vast extent of the construction site, and the processing time of the original point cloud data is critical because it takes tens or hundreds of hours to generate a Digital Terrain Model (DTM), and enhancement of the processing time can largely impact on the efficiency of the modeling. Currently, a benchmark program (BP) is actively used for the purpose of both point cloud data processing and BIM design as an integrated program in Korea, however, there are some aspects to be modified and refined. This study modified the BP, and developed an updated program by adopting a compile-based development environment, newly designed UI/UX, and OpenGL while maintaining existing PCD processing functions, and expended compatibility of the PCD file formats. We conducted a comparative test in terms of loading speed with different number of point cloud data, and the results showed that 92 to 99% performance increase was found in the developed program. This program can be used as a foundation for the development of a program that reduces the gap between design and construction by integrating PCD and earthwork BIM functions in the future.
Is the development of linguistic competence due to the learning process or the maturational process? According to Piaget, its development is a genuine learning process involving authentic constructions with gradual disclosure of new possibilities. But According to Chomsky, the acquisition of linguistic competence is due to a genetically conditioned maturational process. So it merely involves the actualization of a set of possibilities existing from the beginning Consequently, Piaget supposes that interaction with the environment plays a shaping role, while Chomsky allows it to have a mere triggering role. In broad respective, Chomsky supposes the rationalism that knowledge is largely inborn, while Piaget in the constructivist position which strives to find a middle course between radical rationalism and radical empiricism. In the one hand, an ultra-rationalistic concept such as 'fixed nucleus' supposed by Chomsky is, in my eye, nor plausible. In the other hand, if Piagetian constructivism is to be sustained, it must be sustained independently of its dubious biological fundament, and merely as a developmental psychological theory. In one word, we need to synthesize Piagetian cognitive approach and Chomskian syntactical, in order to explain exactly the source of human linguistic competence.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.273-281
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2019
The energy consumed by buildings among the total national energy consumption is more than 10% of the total. For this reason, Korea has adopted the zero energy building policy since 2025, and research on the energy saving technology of buildings has been demanded. Analysis of buildings' energy consumption patterns shows that lighting, heating and cooling energy account for more than 60% of total energy consumption, which is directly related to solar power acquisition and window opening and closing operation. In this paper, we have developed a low - power IoT sensor module for window system to transfer acquired information to building energy management system. This module transmits the external environment and window opening / closing status information to the building energy management system in real time, and constructs the network to actively take energy saving measures. The power used in the module is designed as an independent power source using solar power among the harvest energy. The topology of the power supply is a Buck converter, which is charged at 4V to the lithium ion battery through MPPT control, and the efficiency is about 85.87%. Communication is configured to be able to transmit in real time by applying WiFi. In order to reduce the power consumption of the module, we analyzed the hardware and software aspects and implemented a low power IoT sensor module.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.6
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pp.472-482
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2019
This paper describes the stabilization of underwater TAS winch system Deploy/Recover operation performance. TAS winch installed on the stern of submarine performs to deploy/recover sensor, towing cable and rope tail which is deployed from the stern and separated from submarine itself. Also TAS winch provides transmission path of power to the sensor and data transmitting/receiving path which data are acquired from underwater environment like sound, depth and temperature. At the step of TAS winch evaluation test, sporadic standstill and rotating speed oscillation phenomenon were occurred. Winch motor provides the available torque to deploy/recover TAS and root cause analysis to the winch motor was done to find exact reason to sporadic malfunction. When winch motor was disassembled, eccentricity of rotor, slip-ring and the other composition part for winch motor were found. These might cause magnetic field distortion. To make TAS winch system more stable and block magnetic field distortion, this paper suggests methods to enhance fixing status installed in winch motor. For reliable data acquisition for TAS winch operation, the deploy/recover function of the improved type of TAS winch was verified in LBTS making similar condition with sea status. At the end of stage, improved type of TAS winch was tested on some functions not only deploy/recover function, but sustainability of TAS operation on specific velocity, steering angle of submarine in the sea trial. Improved type of TAS winch was verified in accordance with design requirement. Also, validity of suggested methods were verified by the sea trial.
Recently, foreign direct investment of Korea has increased significantly. Foreign direct investment is motivated by various reasons and renewable energy investments in foreign countries can be performed by many causes. Korean companies can enjoy the export of products, related EPC contracts, acquisition of the knowledge of the project management technique, pre-occupying effect of the market and profit itself. Wind power projects have biggest share in the investment amounts among the renewable energy business. So, in this study, one wind farm project was selected and supposed to be invested in China, USA, Germany and UK at the same time and the effect of electricity price, corporate income tax, inflation rate and interest rate of debt were analyzed. The result showed that investing in Germany is most profitable because of the highest electricity price and electricity price and debt interest rate are the most sensitive factors for IRR. This approach would be helpful to make decisions in investing foreign wind power projects.
Due to the change in the demographic structure, the problem of low birth rate and aging population leads to a serious decrease in human resources, and the necessity of introducing foreign workers is increasing. This study believes that the introduction of foreign workforce is the most effective to expand the working-age population in the era of low birthrate and aging, when demographic changes begin in earnest, and to this end, it sought to devise measures to improve the legal system for migrant workers. As a result of this study, first, the legal system for migrant workers should be unified and improved. It is necessary to establish or unify management agencies so that the 「Immigration Control Act」 and the 「Labor Act」 can establish a cooperative relationship. Second, the 「Immigration Control Act」 should be revised to make it easier for migrant workers to find employment. It is necessary to positively review the employment permit system and acquisition of nationality. Third, there should be no equity or discrimination against migrant workers. Under the principle of mutual benefit, employers and migrant workers should not be equally discriminated against. Fourth, the social insurance system must be added to the legal system of migrant workers. Therefore, the legal system should be reorganized so that migrant workers are not discriminated against in various insurance systems including the four major social insurance systems. In conclusion, the problem of low birthrate and aging population has become a serious social problem due to changes in the demographic structure, and the decrease in the possible generation population has reached a level of concern. The importance of migrant workers' employment and work environment is increasing. Nevertheless, related legal and institutional problems still exist, and measures to improve the legal system for migrant workers are needed.
The land cover map is a very important data that is used as a basis for decision-making for land policy and environmental policy. The land cover map is mapped using remote sensing data, and the classification results may vary depending on the acquisition time of the data used even for the same area. In this study, to overcome the classification accuracy limit of single-period data, multi-series satellite images were used to learn the difference in the spectral reflectance characteristics of the land surface according to seasons on a U-Net model, one of the deep learning algorithms, to improve classification accuracy. In addition, the degree of improvement in classification accuracy is compared by comparing the accuracy of single-period data. Seoul, which consists of various land covers including 30% of green space and the Han River within the area, was set as the research target and quarterly Sentinel-2 satellite images for 2020 were aquired. The U-Net model was trained using the sub-class land cover map mapped by the Korean Ministry of Environment. As a result of learning and classifying the model into single-period, double-series, triple-series, and quadruple-series through the learned U-Net model, it showed an accuracy of 81%, 82% and 79%, which exceeds the standard for securing land cover classification accuracy of 75%, except for a single-period. Through this, it was confirmed that classification accuracy can be improved through multi-series classification.
Kim, Do Hyung;Mun, Jong Hyeok;Park, Yoo Sang;Choi, Jong Sun;Choi, Jae Young
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.3
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pp.59-70
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2021
With the recent advancements in the Internet of Things, context-aware system that provides customized services become important to consider. The existing context-aware systems analyze data generated around the user and abstract the context information that expresses the state of situations. However, these datasets is mostly unstructured and have difficulty in processing with simple approaches. Therefore, providing context-aware services using the datasets should be managed in simplified method. One of examples that should be considered as the unstructured datasets is a deep learning application. Processes in deep learning applications have a strong coupling in a way of abstracting dataset from the acquisition to analysis phases, it has less flexible when the target analysis model or applications are modified in functional scalability. Therefore, an abstraction model that separates the phases and process the unstructured dataset for analysis is proposed. The proposed abstraction utilizes a description name Analysis Model Description Language(AMDL) to deploy the analysis phases by each fat client is a specifically designed instance for resource-oriented tasks in edge computing environments how to handle different analysis applications and its factors using the AMDL and Fat client profiles. The experiment shows functional scalability through examples of AMDL and Fat client profiles targeting a vehicle image recognition model for vehicle access control notification service, and conducts process-by-process monitoring for collection-preprocessing-analysis of unstructured data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.689-699
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2022
Recently, high productivity capabilities have been improved due to the application of advanced technologies in various industries, but in the construction industry, productivity improvements have been relatively low. Research on advanced technology for the construction industry is being conducted quickly to overcome the current low productivity. Among advanced technologies, 3D scan technology is widely used for creating 3D digital terrain models at construction sites. In particular, the 3D digital terrain model provides basic data for construction automation processes, such as earthwork machine guidance and control. The quality of the 3D digital terrain model has a lot of influence not only on the performance and acquisition environment of the 3D scanner, but also on the denoising, registration and merging process, which is a preprocessing process for creating a 3D digital terrain model after acquiring terrain scan data. Therefore, it is necessary to improve the terrain scan data processing performance. This study seeks to solve the problem of density inhomogeneity in terrain scan data that arises during the pre-processing step. The study suggests a 'pixel-based point cloud comparison algorithm' and verifies the performance of the algorithm using terrain scan data obtained at an actual earthwork site.
Kim, Ju-eun;Seo, Seung-hee;Cha, Hae-seong;Kim, Yeok;Lee, Chang-hoon
Journal of Internet Computing and Services
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v.23
no.5
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pp.69-78
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2022
As the use of Internet of Things (IoT) devices has expanded, digital forensics coverage of the National Police Agency has expanded to smart home areas. Accordingly, most of the existing studies conducted to acquire smart home platform data were mainly conducted to analyze local data of mobile devices and analyze network perspectives. However, meaningful data for evidence analysis is mainly stored on cloud storage on smart home platforms. Therefore, in this paper, we study how to acquire stored in the cloud in a Hey Home Air environment by extracting accessToken of user accounts through a cookie database of browsers such as Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, and Opera, which are recorded on a PC when users use the Hey Home app-based "Hey Home Square" service. In this paper, the it was configured with smart temperature and humidity sensors, smart door sensors, and smart motion sensors, and artifacts such as temperature and humidity data by date and place, device list used, and motion detection records were collected. Information such as temperature and humidity at the time of the incident can be seen from the results of the artifact analysis and can be used in the forensic investigation process. In addition, the cloud data acquisition method using OpenAPI proposed in this paper excludes the possibility of modulation during the data collection process and uses the API method, so it follows the principle of integrity and reproducibility, which are the principles of digital forensics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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