Sung-Wook Choi;Young-Woong Song;Yoon-Ki Choi;Dong-Woo Shin;Jae-Youl Chun
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.1150-1153
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2005
The orders of Design-Build Delivery System (DBDS) in a large and public construction project have been increasing. Single Source Responsibility (SSR) for design and construction, which contributes to quality improvement of design and construction, has been performed. The DBDS performs SSR for design and construction, but, it has not maximized effect because of the dissatisfied alternative analysis procedures which are based on constructability evaluation and the information system in the design step. In this research, Constructability Evaluation Factors (CEFs) that must be evaluated, investigated, and reflected in the basic design step for design-build projects. The CEF proposed and the business process of each conductor has been systematized. To propose constructability evaluation factors, first classify drawing information by the constructability evaluation sphere. CEFs must be proposed to evaluate factors according to interference among work items. Second, applicable CEFs must be classified by preference ranking and weight. Third, the values of constructability factors in accordance with building elements and work items, need to be calculated. Finally, the CEFs proposal will support rational decision making, design cost reduction, and quality improvement through the values for constructability of building elements and work items.
Based on Artificial Intelligence technology, AI-enabled warfare is expected to become the main issue in the future warfare. Natural language processing technology is a core technology of AI technology, and it can significantly contribute to reducing the information burden of underrstanidng reports, information objects and intelligences written in natural language by commanders and staff. In this paper, we propose a Language model-based Multi-source Information Integration (LAMII) framework to reduce the information overload of commanders and support rapid decision-making. The proposed LAMII framework consists of the key steps of representation learning based on language models in self-supervsied way and document integration using autoencoders. In the first step, representation learning that can identify the similar relationship between two heterogeneous sentences is performed using the self-supervised learning technique. In the second step, using the learned model, documents that implies similar contents or topics from multiple sources are found and integrated. At this time, the autoencoder is used to measure the information redundancy of the sentences in order to remove the duplicate sentences. In order to prove the superiority of this paper, we conducted comparison experiments using the language models and the benchmark sets used to evaluate their performance. As a result of the experiment, it was demonstrated that the proposed LAMII framework can effectively predict the similar relationship between heterogeneous sentence compared to other language models.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
This paper presents the development and application of a riparian buffer zone design model(RBZDM). The model was developed as a decision-making tool for watershed management, by integrating geographic information system(GIS) and analytical hierarchy process(AHP) theory. Several factors for watershed management, such as pollution removal capacity, land aquisition cost, distribution of point and non-point pollution sources, and possibility of new pollution source location, were analyzed based on AHP theory. The vegetated buffer zone width was designed using GIS-based riparian buffer analysis. The developed model was applied to the Kyoungan Stream watershed, which is an important part of Paldang lake catchment area. The Kyoungan stream watershed was divided into sixteen subbasins. Six of them belong to the main stem, where the model was applied. Ten alternatives of buffer zone width and five hierarchial levels were designed. The relative importance and the relative preference were computed by pair-wise comparison of evaluation criteria given in hierarchial levels. The buffer zone width was determined by linear function of the given alternatives and relative preferences. From this study, it was determined that the six buffer zone widths of Kyoungan main stems would be 1,594, 1,744, 1,856, 1,782, 1,338, 1,780 meter, from upstream to downstream.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.41
no.2
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pp.237-256
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2007
This study examined DEA(Data Envelopment Analysis) and how it measures the efficiency of library units. DEA is a useful nonparametric method to evaluate the relative efficiency of a set of decision making units(DMUs) with multiple inputs and outputs. This study evaluated 102 different public libraries utilizing 4 inputs and 4 outputs focussing on the year 2005. For inefficient libraries, the study analysed the potential improvement and the source of inefficiency comparing the peer groups. The result of this study shows that efficiency of public libraries varies in different localities and forms of operation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.8A
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pp.1265-1272
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2000
A data warehouse is able to accommodate efficient data mining query processing and subsequent response by providing information needed for decision making. In such an environment, the data warehouse stores materialized view derived from various sources to enhance query processing. The compensating algorithm to maintain materialized view is well known for a single source site environment. In the compensating algorithm, several problems arise to get results in view maintenance. The problems are due to the overhead in query management within the data warehouse, increased complexity to manage queries in the warehouse as updates occur and increased volume of message traffic between the data source and the warehouse. In this paper, we propose a new algorithm that reduces the overhead in managing queries for new maintenance and that enhances the correctness. We also measured the performance of the new algorithm by evaluating the performance of the existing recomputing view and compensating algorithm and comparing the results with the proposed algorithm.
The On-Line Analytical Processing (OLAP) tools access data from the data warehouse for complex data analysis, such as multidimensional data analysis, and decision support activities. Current research has lead to new developments in all aspects of data warehousing, however, there are still a number of problems that need to be solved for making data warehousing effective. View maintenance, one of them, is to maintain view in response to updates in source data. Keeping the view consistent with updates to the base relations, however, can be expensive, since it may involve querying external sources where the base relations reside. In order to reduce maintenance costs, it is possible to maintain the views using information that is strictly local to the data warehouse. This process is usually referred to as "self-maintenance of views". A number of algorithm have been proposed for self maintenance of views where they keep some additional information in data warehouse in the form of auxiliary views. But those algorithms did not consider a consistency of materialized views using view self-maintenance. The purpose of this paper is to research consistency problem when self-maintenance of views is implemented. The proposed "conveyor algorithm" will resolved a complete consistency of materialized view using self-maintenance with considering network delay. The rationale for conveyor algorithm and performance characteristics are described in detail.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1337-1342
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2019
Medical institutions face the challenge of securing competitiveness among medical institutions due to the rapid spread of ICT convergence, and managing data that is growing at an enormous rate due to the emergence of big data and the emergence of the Internet of Things. The big data paradigm of the medical community is not just about large data or tools and processes for processing and analyzing it, but also means a computerized shift in the way people live, think and study. As the medical data is recently released, the demand for the use of medical data is increasing. Therefore, the research on disease detection system based on public data using open source that can help rational and efficient decision making was conducted. As a result of the experiment, unlike a simple disease inquiry or a symptom inquiry about a single disease provided by a public institution, related diseases are searched by a symptom or a cause.
Background: Elements of informed consent including capacity, disclosure, understanding, voluntariness, and permission of the participant, are all crucial for clinical trials to be legally and ethically valid. During the informed consent process, the patient information leaflet is an important information source which prospective research subjects can utilize in their decision-making. In the adequate provision of information, KGCP guideline necessitate 20 specific items, as well as the use language that individuals can understand. This study measures the vocabulary level of patient information leaflets in an effort to provide an objective evaluation on the readability of such material. Methods: The word difficulty of 13 leaflets was quantitatively evaluated using Kim kwang Hae's vocabulary grading framework, which was compared to the difficulty level of words found in the $6^{th}$ grade Korean textbook. The quantitative outcomes were statistically analyzed using chi-squared tests and linear by linear association for ordinal data. Results: There was a statistically significant difference between the vocabulary level and frequency of words in leaflets and the 6th Korean textbook. The leaflets were on average 260 sentences and about roughly 15 pages long, including lay language (easier or equal to language used in primary school) of around 12% less; technical language of around 4.5% more. As the vocabulary grades increase, there was a distinct difference in vocabulary level between Korean textbook and each information leaflet (p < 0.001). Conclusion: Patient information leaflets may fail to provide appropriate information for self-determination by clinical trial subject through the difficulty level of its wording. Improvements in the degree of patients' understanding and appropriate use of information leaflets are collaboratively equipped to strengthen patient's autonomy and therefore guaranteeing participant's rights.
The purpose of this study was to evaluate the display as an information source use, and to find out the reaction of adult women to dis-play and perceived risk and influence of it in apparel buying. 511 college students, housewives and work-ing women living in Masan, Jinju and Sam-chunpo were selected as samples for this re-search. The result of this research can be sum-marized as follows : 1. Display was in the second place as infor-mation sources use exercising influence on ap-parel buying. The most important imformation sources use was the apparels of other persons. The other's apparels provide valuable aid as an imformation sources use for housewives, and display are important for college students and working women. 2. The ways of response were different ac-cording to the sample. Working women said that looking at the display gives pleasure to them, and they were attracted to sight of dis-play and housewives usually walk into the dis-play room. The point of interest in display were also different according to the samples. 3. All respondent said they perceived some kinds of risks in display. Howsewives reco-gnized social and psycological risk and working women recognized the economic risk and fashionability loss. 4. In apparel buying, college students showed impulsive purchase, but housewives and working women made comparision with other shopping place before they buy it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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