Sun-Jin Lee;Tae-Rim Park;So-Hui Kim;Young-Eun Oh;Il-Gu Lee
Convergence Security Journal
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v.22
no.4
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pp.85-97
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2022
With the development of big data technology, data is rapidly entering a hyperconnected intelligent society that accelerates innovative growth in all industries. The convergence industry, which holds and utilizes various high-quality data, is becoming a new growth engine, and big data is fused to various traditional industries. In particular, in the medical field, structured data such as electronic medical record data and unstructured medical data such as CT and MRI are used together to increase the accuracy of disease prediction and diagnosis. Currently, the importance and size of unstructured data are increasing day by day in the medical industry, but conventional data security technologies and policies are structured data-oriented, and considerations for the security and utilization of unstructured data are insufficient. In order for medical treatment using big data to be activated in the future, data diversity and security must be internalized and organically linked at the stage of data construction, distribution, and utilization. In this paper, the current status of domestic and foreign data security systems and technologies is analyzed. After that, it is proposed to add unstructured data-centered de-identification technology to the guidelines for unstructured data and technology application cases in the industry so that unstructured data can be actively used in the medical field, and to establish standards for judging personal information for unstructured data. Furthermore, an object feature-based identification ID that can be used for unstructured data without infringing on personal information is proposed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1C
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pp.19-29
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2008
As a part of study to develop LRFD (Load and Resistance Factor Design) codes for foundation structures in Korea, reliability analyses for driven steel pipe piles are performed and the target reliability indices are selected carefully. The 58 data sets of static load tests and soil property tests conducted in the whole domestic area were collected and analyzed to determine the representative bearing capacities of the piles. The static bearing capacity formula and the Meyerhof method using N values are applied to calculate the expected design bearing capacity of the piles. The resistance bias factors were evaluated for the two static design methods by comparing the representative bearing capacities with the design values. Reliability analysis was performed by two types of advanced methods: First Order Reliability Method (FORM), and Monte Carlo Simulation (MCS) method using resistance bias factor statistics. The static bearing capacity formula exhibited relatively small variation, whereas the Meyerhof method showed relatively high inherent conservatism in the resistance bias factors. Reliability indices for safety factors in the range of 3 to 5 were evaluated respectively as 1.50~2.89 and 1.61~2.72 for both of the static bearing capacity formula and the Meyerhof method. The target reliability indices are selected as 2.0 and 2.33 for group pile case and 2.5 for single pile case, based on the reliability level of the current design practice and considering redundancy of pile group, acceptable risk level, construction quality control, and significance of individual structure.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.1C
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pp.37-44
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2010
Recently, urban retrofit and extension, development of new buildings and facilities, and construction of underground structures like subway tunnels in urban areas give rise to significance of site investigation at urban areas. However, ambient electric noises, traffic vibrations, embedded objects work as obstacles to high-quality and accuracy in site investigation at urban areas. In this paper, a new technique called the pseudo-DC resistivity survey (in brief, PDC-R) was proposed to minimize the adverse effect of ambient electrical noises in resistivity survey. PDC-R technique utilizes an AC current with frequency range of 0.1 to 1.0 Hz rather than DC current, which is used for conventional resistivity survey. The motivation of using low-frequency AC current is to avoid 60-Hz components or its multiples in the resistivity survey which ambient noises are mostly composed of. The implementation of PDC-R technique also included the parametric study on skin effect, frequency effect and current-level effect, which led to the determination of optimal values of frequency and current level for PDC-R survey. The reliability and feasibility of PDC-R technique was verified through field tests, accompanied by the comparison with DC resistivity survey and CapSASW tests.
A distribution survey was conducted from 2018 to 2020 to evaluate the distribution status, habitat characteristics, and extinction threat of the short ninespine stickleback Pungitius kaibarae (Gasterosteidae). Literature reports of P. kaibarae distribution have been sorted by each period, 1980~1996, 1997~2005, and 2007~2017, and the samples were collected in 32, 43, and 64 stations for each period. Among the 75 streams and 193 sampling sites investigated during the study period, 1,400 P. kaibarae individuals were collected from 26 streams at 39 sites. The main habitat of P. kaibarae was downstream or brackish water zones with a low altitude, slow water velocity, and many aquatic plants. The main reasons for the decline in population size were assumed to be drought and flood, river work for flood restoration and river maintenance, bridges construction, and predation by the exotic fish species Micropterus salmoides. Previous evidence reported a 42.6% reduction in occupancy within 10 years, a decline in habitat quality, and the spread and impact of the exotic fish species Micropterus salmoides. Therefore, P. kaibarae is now considered a Vulnerable (VU A2ace) species based on the IUCN Red List categories and criteria. Therefore, P. kaibarae should be redesignated as an endangered species by the Ministry of Environment and systematically managed.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.11
no.1
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pp.71-83
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2009
Shotcrete is an important primary support for tunnelling in rock. The quality control of shotcrete is a core issue in the safe construction and maintenance of tunnels. Although shotcrete may be applied well initially onto excavated rock surfaces, it is affected by blasting, rock deformation and shrinkage and can debond from the excavated surface, causing problems such as corrosion, buckling, fracturing and the creation of internal voids. This study suggests an effective non-destructive evaluation method of the tunnel shotcrete bonding state applied onto hard rocks using the impact-echo (IE) method and ground penetration radar (GPR). To verify previous numerical simulation results, experimental study carried out. Generally, the bonding state of shotcrete can be classified into void, debonded, and fully bonded. In the laboratory, three different bonding conditions were modeled. The signals obtained from the experimental IE tests were analyzed at the time domain, frequency domain, and time-frequency domain (i.e., the Short- Time Fourier transform). For all cases in the analyses, the experimental test results were in good agreement with the previous numerical simulation results, verifying this approach. Both the numerical and experimental results suggest that the bonding state of shotcrete can be evaluated through changes in the resonance frequency and geometric damping ratio in a frequency domain analysis, and through changes in the contour shape and correlation coefficient in a time-frequency analysis: as the bonding state worsens in hard rock condition, the autospectral density increases, the geometric damping ratio decreases, and the contour shape in the time-frequency domain has a long tail parallel to the time axis. The correlation coefficient can be effectively applied for a quantitative evaluation of bonding state of tunnel shotcrete. Finally, the bonding state of shotcrete can be successfully evaluated based on the process suggested in this study.
This case intorduced E-mart's business philosophy and vision, analyzed E-mart's outline of marketing strategy, and discussed its performance and future task. E-mart took the role of market pioneer by developing discount store market in Korea. It's mission was to provide substantial benefits to the customers by selling quality products at the lowest price in the market. For this purpose, E-mart has conducted a slogan of 'everyday low price discount store-E-mart'. Objective of E-mart's brand strategy was to be No. 1 discount store in Korea or to be a representative brand in the discount store market. To achieve this objective, E-mart has conducted various efforts such as construction of national network, realization of the lowest price, formation of the most reliable discount store image, establishment of competitive edge and so on. E-mart settled a new model for discount store in Korea and took the lead in expanding market potential. With these efforts, E-mart has maintained secure position as a leading company in the discount store market.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.51
no.6
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pp.61-74
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2023
The concept of "green infrastructure" emphasizes the close relationship between natural and urban social systems, thereby providing services that protect the ecological environment and improve the quality of human life. The Green View Index(GVI) is an important indicator for measuring the supply of urban green space and contains more 3D spatial elements concerning the green space ratio. This study focused on an area within the Third Ring Road in the city of Chengdu, Sichuan Province, China. The purposes of this study were three-fold. First, this study analyzed the spatial distribution characteristics of the GVI in urban streets and its correlation with the urban park green space system using Street View image data. Second to analyze the characteristics of low GVI streets were analyzed. Third, to analyze the connectivity between road traffic and street GVI using space syntax were analyzed. This study found that the Street GVI was higher in the southwestern part of the study area than in the northeastern part. The spatial distribution of the street GVI correlated with urban park green space. Second, the street areas with low GVI are mainly concentrated in areas with dense commercial facilities, areas with new construction, areas around elevated roads, roads below Class 4, and crossroads areas. Third, the high integration and low GVI areas were mainly concentrated within the First Ring Road in the city as judged by the concentration of vehicles and population. This study provides base material for future programs to improve the GVI of streets in Chengdu, Sichuan Province.
Ju-Duk Yoon;Keun-Sik Kim;Chang-Deuk Park;Dong-Won Kang;Heung-Heon Lee;Chi-Hong Lim;Nam-Shin Kim
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.56
no.3
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pp.229-241
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2023
Microphysogobio rapidus is designated as endangered species class I by Ministry of Environment, and its distribution and population have been gradually declining, and it is now limited to the Nam River and some tributary streams of the Nakdong River Watershed. For the restoration of this highly endangered species, it is important to identify the causes of the decline and establish appropriate restoration plans. However, due to lack of basic data and ecological research, most steps are stagnant. Therefore, in this study, we identified the differences in the physical, biological, and sociological habitats between current and past distributed sites through field surveys and literature reviews. As a result of the field survey, there were differences in conductivity between the current and past distributed sites, and fish communities were also showed differences. The literature data also showed that the physico-chemical values of the past distributed sites were generally unfavorable, which generated negative consequences on biological factors. In particular, the effects of urbanization were found to be a major factor affecting the habitat of M. rapidus. Habitat stabilization is crucial for the recovery of this endangered species. However, in the past distributed sites, disturbances such as stream development and weir construction have altered streams physico-chemically and result in changes of M. rapidus. Therefore, a comprehensive plan that considers both stream connectivity and water quality is needed to manage and restore the habitat of M. rapidus.
Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier's abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.1
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pp.49-56
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2024
An automated dynamic structural analysis module stands as a crucial element within a structural integrated mitigation system. This module must deliver prompt real-time responses to enable timely actions, such as evacuation or warnings, in response to the severity posed by the structural system. The finite element method, a widely adopted approximate structural analysis approach globally, owes its popularity in part to its user-friendly nature. However, the computational efficiency and accuracy of results depend on the user-provided finite element mesh, with the number of elements and their quality playing pivotal roles. This paper introduces a computationally efficient adaptive mesh generation scheme that optimally combines the h-method of node movement and the r-method of element division for mesh refinement. Adaptive mesh generation schemes automatically create finite element meshes, and in this case, representative strain values for a given mesh are employed for error estimates. When applied to dynamic problems analyzed in the time domain, meshes need to be modified at each time step, considering a few hundred or thousand steps. The algorithm's specifics are demonstrated through a standard cantilever beam example subjected to a concentrated load at the free end. Additionally, a portal frame example showcases the generation of various robust meshes. These examples illustrate the adaptive algorithm's capability to produce robust meshes, ensuring reasonable accuracy and efficient computing time. Moreover, the study highlights the potential for the scheme's effective application in complex structural dynamic problems, such as those subjected to seismic or erratic wind loads. It also emphasizes its suitability for general nonlinear analysis problems, establishing the versatility and reliability of the proposed adaptive mesh generation scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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