Enterprises utilize software development strategically within digital convergence of information technology. Software development direction of IT takes advantage of new technology through integration of across-the-board data and business process standardization and integration. But, software development environment of enterprises which globalization is accelerated gradually is doing cost-cutting effort with controls and administration about various reform activity. Nevertheless, have not normalized in customer's requirement according to project, there is visual point that excessive software development integration work and administration are necessary according as connection is not harmonious with new system. Therefore, in this study, to construct these real-time integration environment, do to propose database implementation that have productivity by deent,ing N-Tiers platform for building enterprise framework with development productivity presentation, middle(business) and data(EIS) tier that take advantage of MVC design pattern.
Building on the framework of language socialization [10] in language learning and use, the present study examines the environmental factors involved in four college students' English learning in the situated place of the home during the COVID-19 pandemic. Using narrative inquiry, this study implements a time-series analysis to investigate undergraduates' online English learning in a rural area of northwest China. The data were collected via oral and written narration, semi-structured interviews, and class documents. Leveraging the field-habitus theories, the findings reveal that each of the students had a different habitus in the family field that influenced their English learning at home between March to July of 2020. Ultimately, all four students felt that their habitus made their online English learning ineffective and expressed that they did not wish to continue learning at home. The findings imply that it is important for rural parents to pay more attention to building college students' learning environments and helping students cultivate a strong learning habitus in the family field in northwest China.
Park, Jin-Sang;Kim, Dong-Bum;Park, Wan-Goo;Kim, Byoung-Il;Oh, Sang-Keun
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.19
no.1
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pp.19-29
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2019
In this study, a revised oil leakage evaluation method for assessing oil leakage stability of asphalt mastics used in upper slabs of below-grade residential parking lots was developed and presented. In order to verify the reliability and reproducibility of leakage results, the parameters the revised evaluation was carried out for three products with actual leakage history, and it was confirmed the leaks could be reproduced whereas the existing methods could not. To quantitatively verify the reproducibility, the filler content of the leaked samples was derived and the maximum filler content was 64% lower than that of the normal sample. The same results was found with the samples from the actual leakage site, thus verifying the reliability of the revised evaluation method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.115-123
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2021
Manufacturing execution system is a factory information system that handles production-related quality data as well as executes production plans of process unit for all resources in the production process on site. As the 4th industrial revolution, which maximizes an automation and connectivity with artificial intelligence, has become a hot topic, manufacturers are showing interest in building a smart factories, but enormous construction costs and unstandardized production processes are obstacles to smart factory construction. Therefore, this paper designs and implements a manufacturing execution system for building a smart factory in a deterioration factory. we propose a Web-based manufacturing execution system aiming at a smart factory at the basic level for steel wire processing. The proposed system will smoothly support interworking with the existing ERP system using REST APIs, and will consider extensibility so that it can be used in various devices and browsers. We will show practicality by implementing the proposed WoT-based manufacturing execution system.
BIM Technology contains data from the life cycle of facility through 3D modeling. For these, one building products the huge file because of massive data. One of them is IFC which is the standard format, and there are issues that large scale data processing based on geometry and property information of object. It increases the rendering speed and constitutes the graphic card, so large scale data is inefficient for screen visualization to user. The light weighting of large scale BIM data has to solve for process and quality of program essentially. This paper has been searched and confirmed about light weight techniques from domestic and abroad researches. To control and visualize the large scale BIM data effectively, we proposed and verified the technique which is able to optimize the BIM character. For operating the large scale data of facility on web based GIS platform, the quality of screen switch from user phase and the effective memory operation were secured.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.5
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pp.261-265
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2012
The applications of augmented reality technology is increasing in the several field by IT convergence and we find augmented reality application easily in the smart device application area. And then, to attempt to use augmented reality technology in advantage, exhibitions and performances was activated. However, it less than other fields of augmented reality technology expertise yet. Among them services to Use in fusion with monitoring are lacking. In this paper, we proposed the augmented reality monitoring technology based on smart device. It is able to incorporate QR-code which is already building for the purpose of advertising promotional materials with augmented reality technology in many areas. Therefore, it is able to utilize unattended building or automation equipment facilities using QR-code and environmental monitoring sensor in the industry.
Beom-Su Kim;Jong-Hyeok Park;Soo-Hee Han;Kyung-Jun Kim
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.107-114
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2023
This study described a method of designing and implementing an artificial intelligence-based learning model for predicting the usage of building members. Artificial intelligence (AI) is widely used in various fields thanks to the development of technology, but in the field of building information management (BIM), the case of utilizing AI technology is very low due to the specificity of the data in the field and the difficulty of collecting big data. Therefore, AI problems for BIM were discovered, and a new preprocessing technique was devised to solve the specificity of data in the field. An artificial intelligence model was implemented based on the designed preprocessing technique, and it was confirmed that the accuracy of predicting the construction component usage of the implemented artificial intelligence model is at a level that can be used in the actual industry.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.6_2
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pp.1043-1050
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2020
In this study, a study was presented on the monitoring technique of landslide area using UAV. In the case of disaster investigation using drone mapping, it can be used at various disaster sites. The mission can be carried out at various disaster sites, including surveys of damage to mountainous areas caused by landslides, building collapses surveys of flood damage, typhoons, earthquakes. The damage investigation plan using drone mapping is expected to be highly utilized at disaster sites where investigators cannot access it like in mountainous areas and where it is difficult to conduct direct damage investigations at the site. Drone mapping technology has many advantages in terms of disaster follow-up, such as recovery. Compared to the existing survey system, which was mainly carried out manually, the investigation time can be drastically reduced, and it can also respond to disaster sites that are difficult to carry out or are difficult to access directly. In addition, it is possible to establish and guide spatial data at the disaster site based on accurate mapping data from the time of the disaster, which has considerable strength in managing the situation of the disaster site, selecting priority areas for recovery, and establishing recovery plans. As such, drone mapping is a technology that can be used in a wide range of sites along with natural disasters and social disasters. If a damage investigation system is established through this, it is believed that it will contribute significantly to the rapid establishment of recovery plans along with the investigation of disaster response time and extent of damage recovery.
WHO declared a global pandemic on March 11th for Corona 19. However, there is a situation where you have to go to building for face-to-face education or seminars for economic and social activities. The first check method of COVID-19 infection is to measure body temperature, so the primary entrance and exit is blocked for near-field body temperature measurement. However, since it is troublesome to check directly, thermal camera is installed at the entrance of the building, and body temperature is measured indirectly using the infrared camera to control access. In case of middle and high schools, universities, and lifelong education center, we need a system that is possible to interoperate with attendance checks and automatically recognizes whether to wear masks and can authenticate students. We proposed the system that is to confirm whether to wear a mask with a camera that is embedded in a smart mirror, and that authenticates the user through voice recognition of the user who wants to enter the building by using voice recognition technology and determines whether to enter them or not. The proposed system can check attendance if it is linked with near-field temperature measurement and attendance check APP of student's smart phone.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.20
no.6
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pp.1161-1175
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2018
An unexpected event could be easily followed by a large secondary accident due to the limitation in sight of drivers in road tunnels. Therefore, a series of automated incident detection systems have been under operation, which, however, appear in very low detection rates due to very low image qualities on CCTVs in tunnels. In order to overcome that limit, deep learning based tunnel incident detection system was developed, which already showed high detection rates in November of 2017. However, since the object detection process could deal with only still images, moving direction and speed of moving vehicles could not be identified. Furthermore it was hard to detect stopping and reverse the status of moving vehicles. Therefore, apart from the object detection, an object tracking method has been introduced and combined with the detection algorithm to track the moving vehicles. Also, stopping-reverse discrimination algorithm was proposed, thereby implementing into the combined incident detection processes. Each performance on detection of stopping, reverse driving and fire incident state were evaluated with showing 100% detection rate. But the detection for 'person' object appears relatively low success rate to 78.5%. Nevertheless, it is believed that the enlarged richness of image big-data could dramatically enhance the detection capacity of the automatic incident detection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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