본 연구에서는 건설관리자 및 덤프트럭 운전자에게 효율적인 토사 운반경로 정보를 제공하기 위한 '덤프트럭 운반경로 탐색 시스템(DRES)'을 구축하였다. 이 시스템은 Esri사에서 제공하는 '네트워크 애널리스트(Network Analyst)'를 분석 엔진으로 탑재하고 있으며, 경로 데이터는 네트워크 데이터 모델을 활용한다. DRES는 사용자가 출발지(현장)와 목적지(사토장 혹은 토취장)를 선정하면 덤프트럭이 효율적으로 운행할 수 있는 경로를 도출해내도록 구현되었다. 이 경로는 덤프트럭의 운행이 금지된, 제한중량이 있는 교량이나 높이제한이 있는 육교 등을 우회하여 생성된다. 개발한 DRES를 사례 현장에 적용한 결과 운행 제약 조건들을 회피하는 경로를 도출하여 운전자에게 더욱 효율적인 경로 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 분산 안테나 시스템의 하향링크 다중 사용자 MIMO를 위한 프리코더 설계에 대해서 고려한다. 분산 안테나 시스템에서 RRH (Remote Radio Head)는 셀 영역 내에서 지리적으로 서로 다른 위치에 배치되게 되는데, RRH에서 적용하기 위한 세 가지 종류의 프리코더 설계 방법을 제안한다. 모든 RRH들의 전송 전력 합, 또는 각 RRH의 전송 전력에 대한 제약 조건 하에서, 개별 SLNR 또는, 결합 SLNR (Signal-to-Leakage plus Noise Ratio) 비용함수를 최대화시키도록 프리코더를 설계한다. 그리고, 각각의 최적화 문제에 대한 분석적 이론해를 제시한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 결합 SLNR 기반의 프리코더 설계 방법이 개별 SLNR 기반의 프리코더 설계 방식보다 더 높은 SINR (Signal-to-Interference plus Noise Ratio) 성능과 더 낮은 BER (Bit Error Rate) 성능을 갖는다는 것을 보인다. 또한, 모든 RRH들의 전력 합에 대한 제약 조건을 갖는 프리코더 설계 방법이 각 RRH 전송 전력 제약 조건을 갖는 방식보다 더 좋은 성능을 갖는다는 것을 보인다.
This research was conducted to develop a technology transfer and farmer's extension of newly released technology of Bokto seeding method for crop and vegetable production based on the theory of Asian and Pacific Center for Transfer of Technology(APCTT). This technology has recently transferred to not only Korea but also other countries like North Korea, China, Japan, Taiwan, Russia and Africa(Cameroon, Sudan and South Africa) since 2005. It has known as a highly reduction of production cost in terms of labors, chemical fertilizer and pesticides as well as environmental friendly due to a deep and side banded placement of chemical fertilizer at basal application. In addition this technology was proven to a precision farming on sowing depth and mechanism of chemical application method and also highly resistant against disasters like typhoon, flooding, low temperature, drought and lodging due to silicate application. It has improved a constraints such as a poor seedling establishment, weed occurrence, lodging, low yield and poor grain and eating quality in the previous direct seeding methods but still have a problem in occurrence of weedy rice and ununiformed operation of wet or flooded soil condition. Also this technology has a limit in marketing and A/S system. Based on a theory of APCTT evaluation and analysis this technology may be more concentrated on establishment of a special cooperation team among researcher and scientists, extension workers, industry sections and governmental sectors in order to rapidly transfer this technology to farmer's field. Also there will be needed to operate a web site for this newly released technology to inform and exchange an idea, experiences and newly improved information. A feed back system might be operated in this technology as well to improve a technology under way on users' operation. Also user's manual will be internationally released and provided for farmer's instruction and training at field site.
Hassan, Fahad ul;Le, Tuyen;Le, Chau;Shrestha, K. Joseph
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.304-311
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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.
The goal of data mining is to extract new and useful knowledge from large scale datasets. As the amount of available data grows explosively, it became vitally important to develop faster data mining algorithms for various types of data. Recently, an interest in developing data mining algorithms that operate on graphs has been increased. Especially, mining frequent patterns from structured data such as graphs has been concerned by many research groups. A graph is a highly adaptable representation scheme that used in many domains including chemistry, bioinformatics and physics. For example, the chemical structure of a given substance can be modelled by an undirected labelled graph in which each node corresponds to an atom and each edge corresponds to a chemical bond between atoms. Internet can also be modelled as a directed graph in which each node corresponds to an web site and each edge corresponds to a hypertext link between web sites. Notably in bioinformatics area, various kinds of newly discovered data such as gene regulation networks or protein interaction networks could be modelled as graphs. There have been a number of attempts to find useful knowledge from these graph structured data. One of the most powerful analysis tool for graph structured data is frequent subgraph analysis. Recurring patterns in graph data can provide incomparable insights into that graph data. However, to find recurring subgraphs is extremely expensive in computational side. At the core of the problem, there are two computationally challenging problems. 1) Subgraph isomorphism and 2) Enumeration of subgraphs. Problems related to the former are subgraph isomorphism problem (Is graph A contains graph B?) and graph isomorphism problem(Are two graphs A and B the same or not?). Even these simplified versions of the subgraph mining problem are known to be NP-complete or Polymorphism-complete and no polynomial time algorithm has been existed so far. The later is also a difficult problem. We should generate all of 2$^n$ subgraphs if there is no constraint where n is the number of vertices of the input graph. In order to find frequent subgraphs from larger graph database, it is essential to give appropriate constraint to the subgraphs to find. Most of the current approaches are focus on the frequencies of a subgraph: the higher the frequency of a graph is, the more attentions should be given to that graph. Recently, several algorithms which use level by level approaches to find frequent subgraphs have been developed. Some of the recently emerging applications suggest that other constraints such as connectivity also could be useful in mining subgraphs : more strongly connected parts of a graph are more informative. If we restrict the set of subgraphs to mine to more strongly connected parts, its computational complexity could be decreased significantly. In this paper, we present an efficient algorithm to mine frequent subgraphs that are more strongly connected. Experimental study shows that the algorithm is scaling to larger graphs which have more than ten thousand vertices.
효과적인 수질관리를 위해서는 수질정보의 기대수준에 맞는 신뢰성 있는 수질자료가 확보되어야 한다. 이런 점에서 볼 때 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정주기 등이 성패의 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해지고 있었기 때문에 수질 대표성이 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축 시 문제점을 과학적인 통계기법을 적용하여 개선한최적수질측정망구축시스템으로제시하였다. 구축된 최적수질측정망 구축시스템은 SAS 프로그램 버전 9.2를 기반으로 만들었으며, 이용자의사용편의성을 고려하여 간단한 입력으로 측정망을 구축할 수 있는 체계로 구성하였다. 분석 데이 터형식은 자료 입출력 및 관리가 용이한 엑셀데이터를 사용하도록 하였으며, 관측지점별 데이터는 시트로만 구별하게 하였다. 시스템에서는 시계열 분석과 유사성계산을 하여, 각 수질의 변화패턴을 고려할 수 있는 상관계수를 활용한 다차원척도법을 적용하여 그 결과를 덴드로그램으로 제시하며, 그 결과를 활용하여 군집 개수를 결정한다. 이용자가 최종 산점도 출력시스템에 원하는 군집의 개수를 입력하면 수질 특성 파악이 가능한 주성분 산점도가 출력되며, 군집 내 관측지점의 중심점을 대표지점으로 선정하면 된다.
In general, the line balancing problem is defined as of finding an assignment of the given jobs to the workstations under the precedence constraints given to the set of jobs. Usually, the objective is either minimizing the cycle time under the given number of workstations or minimizing the number of workstations under the given cycle time. In this paper, we present a new type of an assembly line balancing problem which occurs in an electronics company manufacturing home appliances. The main difference of the problem compared to the general line balancing problem lies in the structure of the precedence given to the set of jobs. In the problem, the set of jobs is partitioned into two disjoint subjects. One is called the set of fixed jobs and the other, the set of floating jobs. The fixed jobs should be processed in the linear order and some pair of the jobs should not be assigned to the same workstations. Whereas, to each floating job, a set of ranges is given. The range is given in terms of two fixed jobs and it means that the floating job can be processed after the first job is processed and before the second job is processed. There can be more than one range associated to a floating job. We present a procedure to find an approximate solution to the problem. The procedure consists of two major parts. One is to find the assignment of the floating jobs under the given (feasible) assignment of the fixed jobs. The problem can be viewed as a constrained bin packing problem. The other is to find the assignment of the whole jobs under the given linear precedence on the set of the floating jobs. First problem is NP-hard and we devise a heuristic procedure to the problem based on the transportation problem and matching problem. The second problem can be solved in polynomial time by the shortest path method. The algorithm works in iterative manner. One step is composed of two phases. In the first phase, we solve the constrained bin packing problem. In the second phase, the shortest path problem is solved using the phase 1 result. The result of the phase 2 is used as an input to the phase 1 problem at the next step. We test the proposed algorithm on the set of real data found in the washing machine assembly line.
본 논문은 인공위성의 자세명령을 해석적으로 생성하는 기법을 제안한다. 실제 위성에서는 1) 구동기 성능, 2) 위성체 유연구조, 3) 원격명령 데이터크기 등과 같은 제한조건들이 존재하고, 이로 인해 해석적인 자세명령 해를 구하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 고유축 회전, 프로파일 형상화를 통해 문제를 단순화하는 방법을 제안하고, 최종적으로 해석적 해를 유도하였다. 생성된 자세명령은 온-보드 자세제어기의 피드포워드 입력 형태로 사용되어 위성의 기동성을 높일 수 있다. 각속도 경계조건에 따라 rest-to-rest 기동과 spin-to-spin 기동으로 나누어 자세명령 해를 유도하였다. 시뮬레이션 예제를 통해 제안된 자세명령생성 기법이 구동기 제한조건을 지키면서 초기/최종 시간에서의 경계조건도 잘 만족하는 것을 확인하였다. 제안된 해석 해는 자세명령을 비교적 적은 수의 파라미터로 구현할 수 있어 원격명령 데이터크기 측면에서 경쟁력이 있다. 또한, 해석 해로 반복계산이 필요없어 온-보드 자세명령생성 자동화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
통상적으로 데이터베이스 어플리케이션을 구현하는 과정은 ERD(Entity Relationship Diagram)와 프로세스 모델을 산출하는 분석 과정을 거쳐 코딩, 테스팅 (testing)으로 프로젝트를 완성한다. 이 과정에서 가장 정형화되지 못한 부분이 분석과정으로 (1) 고객이 자신이 원하는 시스템의 세부 사항까지 알지 못한다; (2) 고객의 비즈니스 (business) 로직을 개발자가 이해하기 어렵다; (3) 분석 산출물인 ERD와 프로세스 모델을 고객이 이해하기 어렵다 등의 이유 때문이다. 본 논문은 분석 과정을 효과적으로 수행하기 위하여 가장 중요한 분석 산출물인 ERD (Entity Relationship Diagram)를 고객이 이해하기 쉬운 폼 형태로 제시할 것을 제안한다. 이 폼들은 데이터를 입력할 수 있게 하여 고객이 입체적으로 모델을 평가할 수 있어야 하며 분석 과정에서 발견되는 비즈니스 로직을 즉각 구현하여 고객이 이 폼들을 실행하면서 구현되는 로직을 평가, 이해하여 비즈니스 로직을 세부적으로 제공할 수 있게 하여야 한다. 이 목적을 위하여 고객이 제공하는 비즈니스 로직을 폼과 폼끼리의 참조를 포함하는 데이터 플로우(data flow) 형태로 우리의 폼 시스템에서 구현할 수 있어야 한다. 고객은 추상적인 ERD 대신에 데이터를 포함하고, 데이터 플로우 로직이 구현되어 있는 폼들을 실행 시켜 보면서 자신이 제공한 비즈니스 로직을 검토할 수 있으며 새로운 로직을 발견할 수 있다. 이러한 과정을 반복적으로 수행하면서 고객과 개발자는 충분히 세부적이고 모순이 없는 분석 과정을 성공적으로 수행할 수 있게 된다.
본 논문에서는 ASIC 설계 회로를 빠른 시간 내에 구현 및 검증할 수 있는 에뮬레이션 시스템 ACE(ASIC Emulator)를 제안한다 ACE는 EDIF 번역기, 라이브러리 변환기, 기술 맵퍼, 회로 분할기, LDF 생성기를 포함하는 에뮬레이션 소프트웨어와 에뮬레이션 보드, 논리 분석기를 포함하는 에뮬레이션 하드웨어로 구성된다. 기술 맵퍼는 회로 분할과 논리 함수식 추출, 논리 함수의 최소화, 논리 함수식의 그룹핑의 세 과정으로 이루어지며, 같은 기본 논리 블록에 할당되는 출력의 적항과 변수들을 많이 공유하게 하여 기본 논리 블록 수와 최대 레벨 수를 최소화한다. 에뮬레이션 보드의 배선 구조와 FPGA 칩이 갖는 제한 조건들을 만족시키면서 서로 다른 칩 사이에 연결된 신호선 뿐만 아니라 서로 다른 그룹 사이에 연결된 신호선 수의 최소화를 목적 함수로 하는 새로운 회로 분할 알고리듬을 제안한다 여러 FPGA 칩으로 구성된 에뮬레이션 보드는 완전 그래프와 부분 그래프를 결합한 새로운 배선 구조로 회로의 크기에 관계없이 칩 사이의 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다. 논리 분석기를 이용하여 구현된 회로에서 검증을 원하는 내부신호에 대한 파형을 PC의 모니터로부터 관측할 수 있다. 제안한 에뮬레이션 시스템의 성능을 평가하기 위하여 상용 회로중 하나인 화면4분할기 회로를 에뮬레이션 보드상에 설계하여 동작 시간과 기능을 확인한 결과, 14.3MHz의 실시간 동작과 함께 기능이 완전함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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