Operation and Maintenance (O&M) phase is the main contributor to the total lifecycle cost of a building. Previous studies have described that Building Information Models (BIM), if available with detailed asset information and their properties, can enable rapid troubleshooting and execution of O&M tasks by providing the required information of the facility. Despite the potential benefits, there is still rarely BIM with Mechanical, Electrical and Plumbing (MEP) assets and properties that are available for O&M. BIM is usually not in possession for existing buildings and generating BIM manually is a time-consuming process. Hence, there is a need for an automated approach that can reconstruct the MEP systems in BIM. Previous studies investigated automatic reconstruction of BIM using architectural drawings, structural drawings, or the combination with photos. But most of the previous studies are limited to reconstruct the architectural and structural components. Note that mechanical components in the building typically require more frequent maintenance than architectural or structural components. However, the building mechanical drawings are relatively more complex due to various type of symbols that are used to represent the mechanical systems. In order to address this challenge, this paper proposed a symbol recognition framework that can automatically recognize the different type of symbols in the building mechanical drawings. This study applied vector-based computer vision techniques to recognize the symbols and their properties (e.g., location, type, etc.) in two vector-based input documents: 2D drawings and the symbol description document. The framework not only enables recognizing and locating the mechanical component of interest for BIM reconstruction purpose but opens the possibility of merging the updated information into the current BIM in the future reducing the time of repeated manual creation of BIM after every renovation project.
Objectives: Both the valence and arousal components of affect are important considerations when managing mental healthcare because they are associated with affective and physiological responses. Research on arousal and valence analysis, which uses images, texts, and physiological signals that employ deep learning, is actively underway; research investigating how to improve the recognition rate is needed. The goal of this research was to design a deep learning framework and model to classify arousal and valence, indicating positive and negative degrees of emotion as high or low. Methods: The proposed arousal and valence classification model to analyze the affective state was tested using data from 40 channels provided by a dataset for emotion analysis using electrocardiography (EEG), physiological, and video signals (the DEAP dataset). Experiments were based on 10 selected featured central and peripheral nervous system data points, using long short-term memory (LSTM) as a deep learning method. Results: The arousal and valence were classified and visualized on a two-dimensional coordinate plane. Profiles were designed depending on the number of hidden layers, nodes, and hyperparameters according to the error rate. The experimental results show an arousal and valence classification model accuracy of 74.65 and 78%, respectively. The proposed model performed better than previous other models. Conclusions: The proposed model appears to be effective in analyzing arousal and valence; specifically, it is expected that affective analysis using physiological signals based on LSTM will be possible without manual feature extraction. In a future study, the classification model will be adopted in mental healthcare management systems.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Although a lot of effort has been put into increasing fruit and vegetable intakes in preschool children, vegetable intake in this group is still low. This study investigated whether nutrition education focusing on fruit and vegetable intakes can affect preschoolers' fruit and vegetable intakes as well as their behavioral outcomes. SUBJECTS/METHODS: Thirty-five preschoolers (54.3% boys, n = 19) aged 4-6 years residing in Seoul underwent weekly nutrition education intervention (8 sessions) between May and July 2016. Intakes of fruits and vegetables were measured during pre and post-intervention. At snack time, fresh fruit (150 g) and vegetable (120 g) snacks were distributed to each child by teachers. The remaining portions of the snacks were weighed and recorded for each child. Behavioral outcomes were measured by applying Child behavior checklist 1.5-5 and the Diagnostic and statistical manual of mental disorders. RESULTS: During post intervention, vegetable intake increased from $36.15{\pm}30.64g$ to $48.01{\pm}31.23g$ (P = 0.010). Among the emotional and behavioral problems measured by parents, levels of total problems (P = 0.001), internalizing (P = 0.004), externalizing (P = 0.003), anxiety and depression (P = 0.001), and aggressive behavior (P = 0.005) decreased. Anxiety (P = 0.026) score, as measured by teachers, also decreased. CONCLUSIONS: Nutrition education of preschoolers regarding the intakes of fruits and vegetables had a positive effect on preschoolers' vegetable intake as well as on their emotional and behavioral outcomes. A long-term, large-scale study with a broader study design is warranted to further investigate the role of fruit and vegetable intake in cognitive development and behavior of preschoolers.
Kim, Mijoo;Kim, Jaewon;Mai, Hang-Nga;Kwon, Tae-Yub;Choi, Yong-Do;Lee, Cheong-Hee;Lee, Du-Hyeong
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.11
no.5
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pp.280-285
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2019
PURPOSE. The present study was designed to examine the clinical fit of fixed dental prosthesis fabricated by the milling-sintering method using a presintered cobalt-chromium alloy. MATERIALS AND METHODS. Two single metal-ceramic crowns were fabricated via milling-sintering method and casting method in each of the twelve consecutive patients who required an implant-supported fixed prosthesis. In the milling-sintering method, the prosthetic coping was designed in computer software, and the design was converted to a non-precious alloy coping using milling and post-sintering process. In the casting method, the conventional manual fabrication process was applied. The absolute marginal discrepancy of the prostheses was evaluated intraorally using the triple-scan technique. Statistical analysis was conducted using Mann-Whitney U test (${\alpha}=.05$). RESULTS. Eight patients (66.7%) showed a lower marginal discrepancy of the prostheses made using the milling-sintering method than that of the prosthesis made by the casting method. Statistically, the misfit of the prosthesis fabricated using the milling-sintering method was not significantly different from that fabricated using the casting method (P=.782). There was no tendency between the amount of marginal discrepancy and the measurement point. CONCLUSION. The overall marginal fit of prosthesis fabricated by milling-sintering using a presintered alloy was comparable to that of the prosthesis fabricated by the conventional casting method in clinical use.
In this study, a $480m^3/day$ pilot device was constructed through laboratory experiments based on the Ministry of Environment manual. The purpose of this study was to analyze the characteristics of CSO treatment and backwashing characteristics by applying the pilot device to the field. The purpose of this study was to acquire the basic data necessary for the design and operation management of the real scale filtration type non-point pollution control system. The filtration was conducted while maintaining the linear velocity of 20m/hour. The CSO treatment efficiencies of the pilot devices were 0.4-76.1%(mean 49.0 %), SS 51.4-91.6%(mean 77.8%), COD 22.2-59.4% (mean 38.3%) and TP 14.5-52.6%(mean 38.1%),respectively. The correlation coefficient between SS and the turbidity of influent water was 0.90, higher than that of CSO. To operate the treatment system effectively, the turbidity can be easily measured in real time as the monitoring item is the most appropriate because SS is the main target substance of the non-point source. As a result of analyzing the adsorbent treatment characteristics of PP filter material applied to this pilot device, the average particle diameter range of influent was $4.6-40.1{\mu}m$(mean $21.2{\mu}m$) and the treated water was $0.9-24.5{\mu}m$(mean $6.4{\mu}m$), respectively. Particles of approximately 10m or less are leached out, and so it is necessary to compensate for the raw water containing micro particulate matter.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1761-1777
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2021
An image with infrared features and visible details is obtained by processing infrared and visible images. In this paper, a fusion method based on Laplacian pyramid and generative adversarial network is proposed to obtain high quality fusion images, termed as Laplacian-GAN. Firstly, the base and detail layers are obtained by decomposing the source images. Secondly, we utilize the Laplacian pyramid-based method to fuse these base layers to obtain more information of the base layer. Thirdly, the detail part is fused by a generative adversarial network. In addition, generative adversarial network avoids the manual design complicated fusion rules. Finally, the fused base layer and fused detail layer are reconstructed to obtain the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method can obtain state-of-the-art fusion performance in both visual quality and objective assessment. In terms of visual observation, the fusion image obtained by Laplacian-GAN algorithm in this paper is clearer in detail. At the same time, in the six metrics of MI, AG, EI, MS_SSIM, Qabf and SCD, the algorithm presented in this paper has improved by 0.62%, 7.10%, 14.53%, 12.18%, 34.33% and 12.23%, respectively, compared with the best of the other three algorithms.
Lee, In Wook;Han, Sung Gil;Gwak, Beom-Seop;Lee, Ho Sung;Song, Chul Ki
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.3
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pp.40-46
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2021
An automatic transmission of automobiles enables comfortable driving experience with lower transmission shifting jerks. However, the assembly structure is more complicated and requires additional components with lower efficiency than the manual transmission system. Extensive research has been conducted to improve the overall transmission efficiency by optimizing each component of the automatic transmission assembly. This study focuses on enhancing the friction torque of double angular contact ball bearings used in automatic transmission. The friction torque of the bearing varies with the operating conditions such as the operational load and rotating speed. Since reducing the friction torque of the bearing tends to deteriorate the durability of the bearing, it is necessary to design the bearing having a minimum required friction torque by determining the durability life of an automatic transmission assembly, In this study, the theoretical life and friction torque of conventional and newly-developed bearings are calculated. The difference in the friction torque between the new and existing bearings are also evaluated.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.143-150
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2021
In the recent power industry, a change is taking place from manual meter reading to remote meter reading using AMI(Advanced Metering Infrastructure). If such the power data generated from the AMI is recorded on the blockchain, integrity is guaranteed by preventing forgery and tampering. As data sharing becomes transparent, new business can be created. However, Ethereum blockchain is not suitable for processing large amounts of transactions due to the limitation of processing speed. As a solution to overcome such the limitation, various On/Off-Chain methods are being investigated. In this paper, we propose a interface server using data sharding as a solution for storing large amounts of power data in Etherium blockchain environments. Experimental results show that our power-data processing system with sharding method lessen the data omission rate to 0% that occurs when the transactions are transmitted to Ethereum and enhance the processing speed approximately 9 times.
Kim, Minjeong;Park, Chaehyun;Jun, Hyejin;Park, Jae-Woo;Ko, Seok-Jae
The Journal of Internal Korean Medicine
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v.43
no.4
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pp.567-581
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2022
Objectives: The purpose of this study was to summarize current clinical study trends and results regarding acupuncture treatments for hiccups. Methods: Studies published from 2012 to 2022 were searched on PubMed and domestic databases (OASIS, scienceON, RISS, KISS, KCI) using the keywords "hiccup*", "singultus", "singultation", "hiccupping", "intractable hiccup*", "acupuncture", "auricular acupuncture", "scalp acupuncture", "acupuncture point", "acupoint", "needle", "dry needle", "딸꾹질", and "침." The studies were analyzed according to the year, language, study design, characteristics of patients, and acupuncture intervention. Results: In total, 12 studies were selected: 8 case series, 2 case-control studies, and 2 case reports. Manual acupuncture was administered with more than 15 minutes of retention time, most frequently using ST36 and CV12. The acupuncture treatment was effective for hiccup symptoms in all studies, as assessed by clinical symptoms, such as duration time, number of episodes, and recurrence. Conclusions: Acupuncture treatment can be an effective and safe method for treating hiccups and can be used in clinical practice.
Purpose - This is an exploratory study that aims to apply text mining techniques, which computationally extracts words from the large-scale text data, to legal documents to quantify trade claim contents and enables statistical analysis. Design/methodology - This is designed to verify the validity of the application of text mining techniques as a quantitative methodology for trade claim studies, that have relied mainly on a qualitative approach. The subjects are 81 cases of arbitration and court judgments from China published on the website of the UNCITRAL where the CISG was applied. Validation is performed by comparing the manually analyzed result with the automatically analyzed result. The manual analysis result is the cluster analysis wherein the researcher reads and codes the case. The automatic analysis result is an analysis applying text mining techniques to the result of the cluster analysis. Topic modeling and semantic network analysis are applied for the statistical approach. Findings - Results show that the results of cluster analysis and text mining results are consistent with each other and the internal validity is confirmed. And the degree centrality of words that play a key role in the topic is high as the between centrality of words that are useful for grasping the topic and the eigenvector centrality of the important words in the topic is high. This indicates that text mining techniques can be applied to research on content analysis of trade claims for statistical analysis. Originality/value - Firstly, the validity of the text mining technique in the study of trade claim cases is confirmed. Prior studies on trade claims have relied on traditional approach. Secondly, this study has an originality in that it is an attempt to quantitatively study the trade claim cases, whereas prior trade claim cases were mainly studied via qualitative methods. Lastly, this study shows that the use of the text mining can lower the barrier for acquiring information from a large amount of digitalized text.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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