The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.505-509
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2020
Twitter is a useful medium to grasp various damage situations that have occurred in society. However, it is a laborious task to spot damage-related topics according to time in the environment where information is constantly produced. This paper proposes a methodology of constructing a knowledge structure by combining the BERT-based classifier and the community detection techniques to discover the topics underlain in the damage information. The methodology consists of two steps. In the first step, the tweets are classified into the classes that are related to human damage, infrastructure damage, and industrial activity damage by a BERT-based transfer learning approach. In the second step, networks of the words that appear in the damage-related tweets are constructed based on the co-occurrence matrix. The derived networks are partitioned by maximizing the modularity to reveal the hidden topics. Five keywords with high values of degree centrality are selected to interpret the topics. The proposed methodology is validated with the Hurricane Harvey test data.
지하공간은 불특정 다수가 이용하는 폐쇄적인 공간이라는 특성 때문에 재해 시 큰 인명피해를 초래한다. 그래서 재해 시인명피해를 최소하기 위해 여러 종류의 방재 장비가 구비되어 있다. 본 논문에서는 이를 관리 하는 관리자의 측면에서 관리의 효율성을 높이고 체계적인 장비의 관리를 위해서 장비의 속성 정보와, 공간 정보로 검색할 수 있는 검색 시스템을 제안한다.
Risk management of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station decommissioning is a great challenge. In the present study, a risk management framework has been developed for the decommissioning work. It is applied to fuel assembly retrieval from Unit 3 spent fuel pool. Whole retrieval work is divided into three phases: preparation, retrieval, and transportation and storage. First of all, the end point has been established and the success path has been developed. Then, possible threats, which are internal/external and technical/societal/management, are identified and selected. "What can go wrong?" is a question about the failure scenario. The likelihoods and consequences for each scenario are roughly estimated. The whole decommissioning project will continue for several decades, i.e., long-term perspective is important. What should be emphasized is that we do not always have enough knowledge and experience of this kind. It is expected that the decommissioning can make steady and good progress in support of the proposed risk management framework. Thus, risk assessment and management are required, and the process needs to be updated in accordance with the most recent information and knowledge on the decommissioning works.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4641-4657
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2017
Named Data Networking (NDN) has emerged and become one of the most promising architectures for future Internet. However, like traditional IP-based networking paradigm, NDN may not evade some typical network threats such as malicious data aggregates (MDA), which may lead to bandwidth exhaustion, traffic congestion and router overload. This paper firstly analyzes the damage effect of MDA using realistic simulations in large-scale network topology, showing that it is not just theoretical, and then designs a fine-grained MDA mitigation mechanism (MDAM) based on the cooperation between routers via alert messages. Simulations results show that MDAM can significantly reduce the Pending Interest Table overload in involved routers, and bring in normal data-returning rate and data-retrieval delay.
An automated storage and retrieval machinery for high rack warehouse systems is developed in order to stack the various kinds of productions. However, according to increase in the rack height, the long lead time should be taken. In stacker crane systems, the variations of the lifting height and the load generate the vibration of lifting machine, and it makes a Position control to be difficult Therefore, the reduction of vibration will be important factor for saving the lead time and the damage of Productions. This paper deals with a position control of stacker crane in automated high rack warehouse system by using a gain-scheduled control algorithm via a LMI method, where the variations of elastic coefficient of the stacker crane's post are considered.
본 논문에서는 차세대 마크업 언어로 각광받고 있는 XML(extensible Markup Language)의 그래픽 표준인 SVG(Scalable Vector Graphic)를 이용하여 어떤 단말기에서도 같은 형식으로 디스플레이 되고, 사용자가 원하는 형태로 이미지의 손상없이 수정이 가능하여 각 부분 요소의 재사용성을 크게 높인 아바타(웹 캐릭터) 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. SVG는 텍스트로 기술되기 때문에 그래픽에 대한 검색이 편리하고, 어플리케이션들이 SVG문서를 쉽게 사용할 수 있으며, 선, 폴리곤, 텍스트, 이미지 등의 모든 그래픽 요소에 쉽게 접근할 수 있으므로 데이터베이스와 연동하여 웹 그래픽 문서를 동적으로 생성할 수 있다. 또한 연구 결과를 이용하여 웹 상에서 발생할 수 있는 어떠한 컨텐츠에도 사용할 수 있는 기술을 구현할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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