International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.516-523
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2024
This study introduces a comprehensive framework for 4D safety analysis in construction site layout planning (CSLP), using a Site Information Model (SIM) environment to enhance spatial hazard identification and effectively integrate it with activity-based safety management. The framework, grounded in a continuous-space layout approach, accurately positions objects to mirror temporary facilities' actual boundaries, incorporating spatial relationships and inherent safety hazards. It also features rasterization to translate layouts into a grid system. Central to this framework are three modules for spatial hazard identification: Visibility Analysis, Spatial Hazard Mapping, and Travel Path Analysis, designed to identify less visible spaces, assess spatial hazards, and simulate optimal travel paths considering safety aspects. By applying this framework to case studies of a residential complex and a commercial office project, the research demonstrates its practical utility in improving visibility and spatial hazard assessment, despite the inherently complex dynamics of construction sites. The study acknowledges challenges, such as the reliance on safety managers' experiential knowledge for setting hazard parameters and the need for further development in integrating these insights with activity-based safety management. It underscores the framework's significant potential to advance construction safety management by offering a method to preemptively recognize and mitigate spatial hazards. The approach promises not only to contribute to accident prevention but also to enhance overall project performance by incorporating spatial and temporal dimensions of safety into CSLP. This research marks a significant step toward a more holistic and integrated approach to construction safety, highlighting the importance of continuous improvement and adaptation in safety practices.
Landslides are caused by complex interaction among a large number of interrelated factors such as topography, geology, forest and soils. In this study, a comparative study was carried out using fuzzy relationship method and artificial neural network to evaluate landslide susceptibility. For landslide susceptibility mapping, maps of the landslide occurrence locations, slope angle, aspect, curvature, lithology, soil drainage, soil depth, soil texture, forest type, forest age, forest diameter and forest density were constructed from the spatial data sets. In fuzzy relation analysis, the membership values for each category of thematic layers have been determined using the cosine amplitude method. Then the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by Cartesian product operation. In artificial neural network analysis, the relative weight values for causative factors were determined by back propagation algorithm. Landslide susceptibility maps prepared by two approaches were validated by ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under the Curve). Based on the validation results, both approaches show excellent performance to predict the landslide susceptibility but the performance of the artificial neural network was superior in this study area.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.3
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pp.96-106
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2005
The ability of remote sensing and GIS technique, which used to provide valuable informations in the time and space domain, has been known to be very useful in providing permanent records by mapping and monitoring flooded area. In 2000, floods were at the worst stage of devastation in Tonle Sap Lake, Mekong River Basin, for the second time in records during July and October. In this study, Landsat ETM+ and RADARSAT imagery were used to obtain the basic information on computation of the inundation area and volume using ISODATA classifier and segmentation technique. However, the extracted inundatton area showed only a small fraction than the actually inundated area because of clouds in the imagery and complex ground conditions. To overcome these limitations, the cost-distance method of GIS was used to estimate the inundated area at the peak level by integrating the inundated area from satellite imagery in corporation with digital elevation model (DEM). The estimated inundation area was simply converted with the inundation volume using GIS. The inundation volume was compared with the volume based on hydraulic modeling with MIKE 11. which is the most poppular among the dynamic river modeling system. The method is suitable for estimating inundation volume even when Landsat ETM+ has many clouds in the imagery.
Most of low cost digital cameras reveal relatively high lens distortion. The purpose of this research is to compensate the degradation of image quality due to the geometrical distortion of a lens system. The proposed method consists of two stages : calculation of a lens distortion coefficient by a simplified version of Tsai´s camera calibration and subsequent image warping of the original distorted image to remove geometrical distortion based on the calculated lens distortion coefficient. In the lens distortion coefficient calculation stage, a practical method for handling scale factor ratio and image center is proposed, after which its feasibility is shown by measuring the performance of distortion correction using a quantitative image quality measure. On the other hand, in order to apply image warping via inverse spatial mapping using the result of the lens distortion coefficient calculation stage, a cubic polynomial derived from an adopted radial distortion lens model must be solved. In this paper, for the purpose of real-time operation, which is essential for embedding into an information device, an approximated solution to the cubic polynomial is proposed in the form of a solution to a quadratic equation. In the experiment, potential for real-time implementation and equivalence in performance as compared with that from cubic polynomial solution are shown.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.2
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pp.183-191
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2011
The objective of this study is 10 investigate the method to produce urban climate map so as to cope with climate change and efficiently control greenhouse gas in the city by using GIS. To produce urban climate map by using GIS, statistical data and spatial data of greenhouse gases related to climate change were collected and analyzed and the correlation between the type of urban climatop and urban climate change was analyzed by establishing GIS framework data construction method to prepare urban climate map and preparing and analyzing urban climate map related to the demonstration area. It was found that exact greenhouse gases emission quantity and absorption quantity can be calculated for each type of urban climatop by preparing urban climate map and the temperature is high in residential area, commercial area and industrial area and the emission quantity per unit area is high in the traffic area and industrial area. It seems that the influence of climate change can be presented for urban development by suggesting urban climate change for type of urban climatop and they can be utilized to save energy in urban area and to establish greenhouse gases reducing policy.
Ground penetrating radar (GPR) experiments were performed in a sand tank to study the ability of detection of buried pipes and to characterize the signal of the reflection wave. The ratios of diameter of buried pipes to the depth were set 4 up to 24 % and materials were metal, synthetic resin, and wood. In case of groundwater table below buried materials, strong reflection signals were observed irrespective of diameter and depth except for wood. While it is very difficult to detect the reflection signals in case that the groundwater table is set to higher than buried materials. The reflection signals from the bottom of the sand tank, however, were clearly observed even in case of higher groundwater table. This implies that the weak reflection signals from the buried materials are not all due to the wave attenuation. The vertical reflection profiling method is recommended in case that the object of the survey is to find horizontal position of buried material because this method has the advantage in cost and time of survey. However, the full or partial CMP gather method is recommended in case that the objects of the survey are to get the detailed subsurface information, i.e. the depth to buried material, interval velocity of geological layer, and mapping the groundwater table.
Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.5
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pp.139-152
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2015
Along with climate change, it is reported that the scale and frequency of extreme climate events show unstable tendency of increase. Thus, to comprehend the change characteristics of precipitation data, it is needed to consider non-stationary. The main objectives of this study were to estimate future design floods for Wonpyeongcheon watershed based on RCP (Representative Concentration Pathways) scenario. Wonpyeongcheon located in the Keum River watershed was selected as the study area. Historical precipitation data of the past 35 years (1976~2010) were collected from the Jeonju meteorological station. Future precipitation data based on RCP4.5 were also obtained for the period of 2011~2100. Systematic bias between observed and simulated data were corrected using the quantile mapping (QM) method. The parameters for the bias-correction were estimated by non-parametric method. A non-stationary frequency analysis was conducted with moving average method which derives change characteristics of generalized extreme value (GEV) distribution parameters. Design floods for different durations and frequencies were estimated using rational formula. As the result, the GEV parameters (location and scale) showed an upward tendency indicating the increase of quantity and fluctuation of an extreme precipitation in the future. The probable rainfall and design flood based on non-stationarity showed higher values than those of stationarity assumption by 1.2%~54.9% and 3.6%~54.9%, respectively, thus empathizing the necessity of non-stationary frequency analysis. The study findings are expected to be used as a basis to analyze the impacts of climate change and to reconsider the future design criteria of Wonpyeongcheon watershed.
Kim, Hyojin;Kim, Hyi Jin;Park, Chang Won;Lee, Eun-Hee;Kim, Hee Ju;Ryu, Jungmook
Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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v.19
no.4
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pp.493-498
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2014
Purpose: This study utilized the Geographic Information System (GIS) which is one of the representative methods for describing visual distribution, to show the distribution of visions of middle and high school students in 16 cities or provinces in Korea. Method: The data of National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) were analysed from 2009 to 2011 and designed a population-based cross-sectional study. The subjects were total 1,049 students at the age of 13 to 18 and uncorrected vision was provided. Male subjects were 549 (52.3%) and female subjects were 500 (47.7%). Subjects were divided into 16 cities or provinces and average vision of regions were analysed. the differentials of vision among the regions were analysed by as a spatial analysis method. Results: The average uncorrected vision were significant difference by sex (p=0.001). However male and female student groups' average vision indicated no statistically significant difference by region in those 16 cities and provinces. In order to show the differentials of middle and high school students' vision by region with a visual distribution method, the GIS was utilized for mapping. Conclusions: The differentials of vision among regions by GIS provide a visually effective distribution map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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