International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.241-244
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2015
Within the building industry, building information modelling has been widely applied among different organizations, disciplines and project phases. In order to achieve coordination and synergy collaborative effort, it demands organized information flow and communication for effective implementation of project management through the construction process. Although many BIM researches provides solutions for project management, few efforts have involved the whole life-cycle process of project. In this article, BIM-based project management relying on a series of applications of BIM technology was introduced by coupling management requirement of a project with BIM. Through adopting BIM to the life-cycle management of the project and incorporating BIM applications to project management practice, we have developed a BIM-based project management approach that specialize in integrated BIM chain and interface-supporting system. At the end, the developing process of BIM-based project management approach is concluded.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.3
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pp.175-186
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2008
For the success to PLM in manufacturing industries, the creation, management and coordination of all product-related information are essential, and the exchange of product information and data has become an important part of the product development. In this paper, we define the neutral schema, and it refers to PLM Services. Based on this neutral schema, we develop the PLM Integrator to exchange product information and data between diverse heterogeneous systems including PDM systems. We apply the PLM Integrator developed in this paper to commercial PDM systems such as SmarTeam, Teamcenter Engineering and MEMPHIS which is a data exchange middleware system for VR applications. By implementations, exchanges of product information and data can be done without loss of information. Also, the PLM Integrator can upload and download product information, data and related files. The result of this paper can not only reduce unnecessary efforts for data exchanging between different information systems including PDM/PLM systems but also provide a collaborative environment for PLM.
Viewpoint-dependent feature-based modelling in computer-aided design is developed for the purposes of supporting engineering design representation and automation. The approach of this paper uses a combination of a multi-level modelling approach. This has two stages of mapping between models, and the multi-level model approach is implemented in three-level architecture. Top of this level is a feature-based description for each viewpoint, comprising a combination of form features and other features such as loads and constraints for analysis. The middle level is an executable representation of the feature model. The bottom of this multi-level modelling is a evaluation of a feature-based CAD model obtained by executable feature representations defined in the middle level. The mappings involved in the system comprise firstly, mapping between the top level feature representations associated with different viewpoints, for example for the geometric simplification and addition of boundary conditions associated with moving from a design model to an analysis model, and secondly mapping between the top level and the middle level representations in which the feature model is transformed into the executable representation. Because an executable representation is used as the intermediate layer, the low level evaluation can be active. The example will be implemented with an analysis model which is evaluated and for which results are output. This multi-level modelling approach will be investigated within the framework aimed for the design automation with a feature-based model.
In this study, we developed a world map learning system for elementary education that uses Google Cloud platform STT, Dialog Flow, and fan holograms to recognize the voices of learners and to show and explain three-dimensional images of suitable results as holograms. As a result of the experiments and interviews, it is expected to be helpful for improving the learning effect by inducing students' interest and immersion and is expected to be effectively used for collaborative learning and education for students with disabilities.
Nuclear energy plays a crucial role in energy supply in the 21st century, and more and more Nuclear Power Plants (NPPs) will be in operation to contribute to the development of human society. However, as a typical complex system engineering, the operation and development of NPPs require efficient and stable control methods to ensure the safety and efficiency of nuclear power generation. Reinforcement learning (RL) aims at learning optimal control policies via maximizing discounted long-term rewards. The reward-oriented learning paradigm has witnessed remarkable success in many complex systems, such as wind power systems, electric power systems, coal fire power plants, robotics, etc. In this work, we try to present a systematic review of the applications of RL on these complex systems, from which we believe NPPs can borrow experience and insights. We then conduct a block-by-block investigation on the application scenarios of specific tasks in NPPs and carried out algorithmic research for different situations such as power startup, collaborative control, and emergency handling. Moreover, we discuss the possibilities of further application of RL methods on NPPs and detail the challenges when applying RL methods on NPPs. We hope this work can boost the realization of intelligent NPPs, and contribute to more and more research on how to better integrate RL algorithms into NPPs.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.2
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pp.9-15
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2017
According to a recent survey, most elementary and secondary school students nationwide are stressed out by their academic records. Furthermore most of high school students in Korea have to study under the great duress. Some of them who can't overcome the academic stress finalize their life by suiciding. A study has found that it is one of the leading causes of stimulating the thought of committing suicide in Korean high school students. So it is necessary to reduce the high school student's suicide rate. Main content of this research is to implement a personalized music recommendation system. Music therapy can help the student deal with the stress, anxiety and depression problems. Proposed system works as a therapist. The music choice and duration of the music is adjusted based on the student's current emotion recognized automatically from EEG. If the happy emotion is not induced by the current music, the system would automatically switch to another one until he or she feel happy. Proposed system is personalized brain music treatment that is making a brain training application running on smart phone or pad. That overcomes the critical problems of time and space constraints of existing brain training program. By using this brain training program, student can manage the stress easily without the help of expert.
Kim, J.H.;Yi, J.S.;Ko, S.H.;Kim, C.;Kim, Y.H.;Moon, J.B.;Cho, K.W.
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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2008.03b
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pp.212-215
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2008
e-AIRS, an abbreviation of 'e-Science Aerospace Integrated Research System,' is a virtual organization supporting CFD(computational fluid dynamics) simulations, remote experimental service, and collaborative and integrative study between computation and experiment. e-AIRS works on the e-Science environment and research process is accomplished through the web portal. By the system development since 2005, a stable education system with the full support on fluid dynamics is successfully established and utilized to various fluid dynamic lectures in universities. By using e-AIRS system during a lecture, students can conduct the full CFD simulation process on the web and inspect the wind tunnel experiment via Access Grid. This kind of interactive lecture makes students to have a deeper understanding on the physics of fluid, as well as the characteristics of numerical techniques. The current paper will describe system components of e-AIRS and its utilization on education.
As personalized recommendation of products and services is rapidly growing in importance, a number of studies provided fundamental knowledge and techniques for developing recommendation systems. Among them, the CF technique has been most widely used and has proven to be useful in many practices. However, current collaborative filtering (CF) technique has still considerable rooms for improving the effectiveness of recommendation systems: 1) a similarity function most systems use to find so-called like-minded people is not well defined in that similarity is computed from a single perspective of similarity concept; and 2) temporal information that contains the changing preference of customers needs to be taken into account when making recommendations. We hypothesize that integration of multiple aspects of similarity and utilization of temporal information will improve the accuracy of recommendations. The objective of this paper is to test the hypothesis through a series of experiments using MovieLens data. The experimental results show that the proposed recommendation system highly outperforms the conventional CF-based systems, confirming our hypothesis.
Character images for the background screen of cell phones are one of the fast growing sectors of the mobile content market. However, character image buyers currently experience tremendous difficulties in searching for desired images due to the awkward image search process. Content-based image retrieval (CBIR) widely used for image retrieval could be a good candidate as a solution to this problem, but it needs to overcome the limitation of the mobile Internet environment where an initial query set (IQS) cannot be easily provided as in the PC-based environment. We propose a new approach, IQS-AutoGen, which automatically generates an initial query set for CBIR on the mobile Internet. The approach applies the collaborative filtering (CF), a well-known recommendation technique, to the CBIR process by using users' preference information collected during the relevance feedback process of CBIR. The results of the experiment using a PC-based prototype system show that the proposed approach successfully satisfies the initial query requirement of CBIR in the mobile Internet environment, thereby outperforming the current image search process on the mobile Internet.
Do-Kyun Kim;Jeong-Hyeon Kim;Hui-Hun Son;Si-Woong Choi;Dong-Han Kim;Chan Young Yeo;Jong-Yong Park
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.61
no.5
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pp.324-333
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2024
This paper focuses on the cooperation between Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Unmanned Surface Vessel (USV). It aims to develop efficient guidance and control algorithms for USV based on obstacle identification and path planning from aerial images captured by UAV. Various obstacle scenarios were implemented using the Robot Operating System (ROS) and the Gazebo simulation environment. The aerial images transmitted in real-time from UAV to USV are processed using the computer vision-based deep learning model, You Only Look Once (YOLO), to classify and recognize elements such as the water surface, obstacles, and ships. The recognized data is used to create a two-dimensional grid map. Algorithms such as A* and Rapidly-exploring Random Tree star (RRT*) were used for path planning. This process enhances the guidance and control strategies within the UAV-USV collaborative system, especially improving the navigational capabilities of the USV in complex and dynamic environments. This research offers significant insights into obstacle avoidance and path planning in maritime environments and proposes new directions for the integrated operation of UAV and USV.
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