International conference on construction engineering and project management
/
2022.06a
/
pp.353-360
/
2022
Due to the dense and complicated working environment, the construction industry is susceptible to many accidents. Worker's fall is a severe problem at the construction site, including falling into holes or openings because of the inadequate coverings as per the safety rules. During the construction or demolition of a building, openings and holes are formed in the floors and roofs. Many workers neglect to cover openings for ease of work while being aware of the risks of holes, openings, and gaps at heights. However, there are safety rules for worker safety; the holes and openings must be covered to prevent falls. The safety inspector typically examines it by visiting the construction site, which is time-consuming and requires safety manager efforts. Therefore, this study presented a worker-driven approach (the worker is involved in the reporting process) to facilitate safety managers by developing integrated computer vision and inertia sensors-based mobile applications to identify openings. The TensorFlow framework is used to design Convolutional Neural Network (CNN); the designed CNN is trained on a custom dataset for binary class openings and covered and deployed on an android smartphone. When an application captures an image, the device also extracts the accelerometer values to determine the inclination in parallel with the classification task of the device to predict the final output as floor (openings/ covered), wall (openings/covered), and roof (openings / covered). The proposed worker-driven approach will be extended with other case scenarios at the construction site.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
v.27
no.1
/
pp.1-13
/
2020
This study aims to measure the efficiency and productivity change of 30 domestic construction companies from 2010 to 2018 using data envelopment analysis(DEA) and Malmquist productivity index (MI). In particular, we used the number of employees, capital stock, and non-current assets as input variables, and sales and net income as ouput variables for the analysis. The dataset used for the analysis of efficiency and productivity changes is the employee profile and financial statements for the companies from 2010 to 2018. We found that the MI of the 30 companies is greater than one since 2013. This is because many years of TEC (Technical Efficiency Change) is greater than 1, which means that the productivity index increases as the TEC increases. In addition, the MI value was less than 1, which lowered the productivity of construction firms in 2018. The results of the study may help decision makers to find effective future management plans by analyzing the internal and external factors.
The Four Major Rivers Restoration Project started in 2009 and completed in early 2013 is a large-scale inter-ministry SOC project investing ₩22.2 $10^{12}$ and one of the Project's objectives was to enhance the water-quality grade through recovering the river eco-system and environment. The average concentration and probability distribution of water-quality constituents at given and selected sampling sites are very significant elements for analyzing and controlling the water-quality of rivers or reservoirs effectively. Average concentration can be estimated by point estimator, distribution function of water-quality constituents or Bootstrap method, in which the distribution function estimated with more data in case of insufficient dataset, is applied. Ipo and Gangcheon water-quality monitoring stations in South Han River were selected to compare and analyze the variation of concentration before and after Ipo and Gangcheon Weirs construction, using the whole 4-year's data, from 2005 to 2008 and from 2014 to 2017. Water-quality constituents such as BOD and COD relating to oxygen demanding wastes and TP and Chlorophyll-a relating to the process of nutrient enrichment called eutrophication were also selected. The guidelines for water-quality control and management after weir construction including evaluation of water-quality constituents' variations can be presented by this paper.
Many studies have been conducted on developing automatic plant identification algorithms using machine learning to various plant features, such as leaves and flowers. Unlike other plant characteristics, barks show only little change regardless of the season and are maintained for a long period. Nevertheless, barks show a complex shape with a large variation depending on the environment, and there are insufficient materials that can be utilized to train algorithms. Here, in addition to the previously published bark image dataset, BarkNet v.1.0, images of barks were collected, and a dataset consisting of 53 tree species that can be easily observed in Korea was presented. A convolutional neural network (CNN) was trained and tested on the dataset, and the factors that interfere with the model's performance were identified. For CNN architecture, VGG-16 and 19 were utilized. As a result, VGG-16 achieved 90.41% and VGG-19 achieved 92.62% accuracy. When tested on new tree images that do not exist in the original dataset but belong to the same genus or family, it was confirmed that more than 80% of cases were successfully identified as the same genus or family. Meanwhile, it was found that the model tended to misclassify when there were distracting features in the image, including leaves, mosses, and knots. In these cases, we propose that random cropping and classification by majority votes are valid for improving possible errors in training and inferences.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
/
v.19
no.6
/
pp.857-870
/
2017
The use of shield TBM is gradually increasing due to the urbanization of social infrastructures. Reliable estimation of advance rate is very important for accurate construction period and cost. For this purpose, it is required to develop the prediction model of advance rate that can consider the ground properties reasonably. Based on the database collected from field, statistical prediction procedure for field penetration index (FPI) was modularized in this study to calculate penetration rate of shield TBM. As output parameter, FPI was selected and various systems were included in this module such as, procedure of eliminating abnormal dataset, preprocessing of dataset and ridge regression with best subset selection. And it was finally validated by using field dataset.
Kim, Jin Yeop;Hwang, Ho Seong;Lee, Joo Byung;Choi, Yong Jin;Lee, Kang Seok;Kim, Ho Chul
Journal of Biomedical Engineering Research
/
v.43
no.4
/
pp.290-297
/
2022
During surgery, Surgical instruments are often left behind due to accidents. Most of these are surgical gauze, so radioactive non-permeable gauze (X-ray gauze) is used for preventing of accidents which gauze is left in the body. This gauze is divided into wire and pad type. If it is confirmed that the gauze remains in the body, gauze must be detected by radiologist's reading by imaging using a mobile X-ray device. But most of operating rooms are not equipped with a mobile X-ray device, but equipped C-Arm equipment, which is of poorer quality than mobile X-ray equipment and furthermore it takes time to read them. In this study, Use C-Arm equipment to acquire gauze image for detection and Build dataset using artificial intelligence and select a detection model to Assist with the relatively low image quality and the reading of radiology specialists. mAP@50 and detection time are used as indicators for performance evaluation. The result is that two-class gauze detection dataset is more accurate and YOLOv5 model mAP@50 is 93.4% and detection time is 11.7 ms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.12
/
pp.3242-3265
/
2023
Ensuring reliability of a machinery system involve the prediction of remaining useful life (RUL). In most RUL prediction approaches, noise is always considered for removal. Nevertheless, noise could be properly utilized to enhance the prediction capabilities. In this paper, we proposed a novel RUL prediction approach based on noise injection and a Kalman filter ensemble of modified bagging predictors. Firstly, we proposed a new method to insert Gaussian noises into both observation and feature spaces of an original training dataset, named GN-DAFC. Secondly, we developed a modified bagging method based on Kalman filter averaging, named KBAG. Then, we developed a new ensemble method which is a Kalman filter ensemble of KBAGs, named DKBAG. Finally, we proposed a novel RUL prediction approach GN-DAFC-DKBAG in which the optimal noise-injected training dataset was determined by a GN-DAFC-based searching strategy and then inputted to a DKBAG model. Our approach is validated on the NASA C-MAPSS dataset of aero-engines. Experimental results show that our approach achieves significantly better performance than a traditional Kalman filter ensemble of single learning models (KESLM) and the original DKBAG approaches. We also found that the optimal noise-injected data could improve the prediction performance of both KESLM and DKBAG. We further compare our approach with two advanced ensemble approaches, and the results indicate that the former also has better performance than the latters. Thus, our approach of combining optimal noise injection and DKBAG provides an effective solution for RUL estimation of machinery systems.
Hassan, Fahad ul;Le, Tuyen;Le, Chau;Shrestha, K. Joseph
International conference on construction engineering and project management
/
2022.06a
/
pp.304-311
/
2022
Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.
Outliers detection and elimination included in field monitoring datum are essential for effective foundation of unusual movement, long and short range forecast of stability and future behavior to various structures. Integrated outlier analysis system for assessing long term time series data was developed in this study. Outlier analysis could be conducted in two step of primary analysis targeted at single dataset and second multi datasets analysis using synthesis value. Integrated outlier analysis system presents basic information for evaluating stability and predicting movement of structure combined with real-time safety management platform. Field application results showed increased correlation between synthesis value including similar sort of sensor showing constant trend and each single dataset. Various monitoring data in case of showing different trend can be used to analyse outlier through correlation-weighted value.
Lucas, Devin L.;Lee, Jennifer R.;Moller, Kyle M.;O'Connor, Mary B.;Syron, Laura N.;Watson, Joanna R.
Safety and Health at Work
/
v.11
no.2
/
pp.165-172
/
2020
Background: To gain a better understanding of nonfatal injuries in Alaska, underutilized data sources such as workers' compensation claims must be analyzed. The purpose of the current study was to utilize workers' compensation claims data to estimate the risk of nonfatal, work-related injuries among occupations in Alaska, characterize injury patterns, and prioritize future research. Methods: A dataset with information on all submitted claims during 2014-2015 was provided for analysis. Claims were manually reviewed and coded. For inclusion in this study, claims had to represent incidents that resulted in a nonfatal acute traumatic injury, occurred in Alaska during 2014-2015, and were approved for compensation. Results: Construction workers had the highest number of injuries (2,220), but a rate lower than the overall rate (34 per 1,000 construction workers, compared to 40 per 1,000 workers overall). Fire fighters had the highest rate of injuries on the job, with 162 injuries per 1,000 workers, followed by law enforcement officers with 121 injuries per 1,000 workers. The most common types of injuries across all occupations were sprains/strains/tears, contusions, and lacerations. Conclusion: The successful use of Alaska workers' compensation data demonstrates that the information provided in the claims dataset is meaningful for epidemiologic research. The predominance of sprains, strains, and tears among all occupations in Alaska indicates that ergonomic interventions to prevent overexertion are needed. These findings will be used to promote and guide future injury prevention research and interventions.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.