This study investigates the virtual reality (VR) simulation to train construction workers for modular construction. Recently, the construction industry has been experiencing a growing demand for modular construction due to a shortage of labors and an increasing social need for safety. While the demand for modular construction has been increasing, construction labors suffer a basic knowledge regarding modular construction. The users of the simulation, developed by Unity program and Oculus Quest 2, experience the removal of hazardous elements at the location whether the modular unit suspended by a crane is lowered, the lowering and assembly of units through crane operation, and the fall from the roof which is the most frequent accidents in modular construction. The simulation was tested by 15 subjects. The effectiveness of the education was measured through a survey on self-efficacy, perceived usefulness, usability, and presence. It was found that the VR training is suitable for educating on the modular construction activities and safety issues related to them. This study also found that perceived usefulness is the factor that has the greatest impact on self-efficacy. This study can contribute to resolving the labor education issues for the deployment of modular construction.
Paul Wrigley;Paul Wood;Daniel Robertson;Jason Joannou;Sam O'Neill;Richard Hall
Nuclear Engineering and Technology
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제56권1호
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pp.222-232
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2024
New modular factory-built methodologies implemented in the construction and industrial plant industries may bring down costs for modular reactors. A factory-built environment brings about benefits such as; improved equipment, tools, quality, shift patterns, training, continuous improvement learning, environmental control, standardisation, parallel working, the use of commercial off shelf equipment and much of the commissioning can be completed before leaving the factory. All these benefits combine to reduce build schedules, increase certainty, reduce risk and make financing easier and cheaper.Currently, the construction and industrial chemical plant industries have implemented successful modular design and construction techniques. Therefore, the objectives of this paper are to understand and analyse the state of the art research in these industries through a systematic literature review. The research can then be assessed and applied to modular reactors.The literature review highlighted analysis methods that may prove to be useful. These include; modularisation decision tools, stakeholder analysis, schedule, supply chain, logistics, module design tools and construction site planning. Applicable research was highlighted for further work exploration for designers to assess, develop and efficiently design their modular reactors.
A modular platform development technique was proposed to minimize development cost and development period by utilizing the already developed unmanned Aerial target AVT, which has been operated and verified for many years. New Mission Profile was designed and structural analysis was performed through finite element analysis (FEA) by analyzing mission requirements for visual short-range, non-visible mid-range, and long-range targets. The targets are used for guided missile anti-aircraft training. In addition, avionics systems including flight control computers for autonomous flights were developed to verify their conformance by performing launcher take-off tests with rapid acceleration changes and autonomous flight tests at a maximum speed of 300km per hour.
In this paper, consolidation settlements with time at vertical drain sites were predicted by artificial neural networks. Laboratory test results and field measurements of two vertical drain sites were used for training and testing neural networks. Predicted consolidation settlements by trained artificial neural networks were compared with measured settlements by field instrumentation. To improve the prediction accuracy, modular artificial neural networks were studied. From the results of applying artificial neural networks to the same situation, it was shown that modular artificial neural network model was more accurate for the prediction of the consolidation settlements than the general model.
본 논문에서는 로봇의 endeffector를 인식하기 위하여 모듈라 신경회로망인식 시스템을 제안 및 구현하였다. 본 논문에서 제안한 로봇 endeffector 인식시스템은 영상을 획득하고 획득한 영상에서 전처리를 이용하여 로봇의 enddffector를 검색하기 위한 특징 값들을 구한다. 3차원 공간에서 로봇의 endeffector는 움직임에 따라 다양한 형태로 변화하므로 빠르고 정확하게 endeffector를 인식하기 위하여 위치검출 신경회로망 모듈과 크기 검출 신경회로망 모듈로 이루어진 다중모듈신경회로망(MNN; Modular Neural Network)을 이용한다. 이렇게 함으로써 각각의 모듈들에 신경회로망의 인식 능력을 이용하여 로봇 endeffector를 인식하고 좀더 빠른 시간 내에 위치 및 크기를 검출하도록 하는 로봇 endeffector 인식시스템을 구성하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 인식 시스템은 잡음에 덜 민감하며 로봇의 endfeector를 인식하는데 좋은 성능을 보임을 알 수 있다. 다중 모듈 신경회로망을 이용한 방법은 기존의 단일 신경회로망보다 14% 향상된 94%의 인식률을 보이며 원격지에 있는 운영자의 편의를 위해 로봇의 endeffector를 인식하여 화면의 정 중앙에 정확히 위치시킬 수 있다.
Recently, due to the casualties and property damage caused by disasters, it became important to evacuate the victims to a safe place and come up with a space for them to inhabit for a certain period of time. Therefore, this study aims to design and develop a temporary housing system that would quickly provide a safe and comfortable living space until the displaced persons can return to a normal life again when a disaster occurs. As a result, a system of a BIM-based modular housing, a modular town through automatic placement, and a method to calculate the capacity and the total cost was developed. As this system provides the temporary housing facilities and the site in 3D, it can be utilized as a training material on a normal basis, as well as the first case material for rapid decision making when there is a disaster.
The field of Artificial Intelligence (AI) is growing, and many firms are investing in expert system, one of AI's subfields. An expert system is defined as a computer program designed to replicate some aspect of the decision making of one or more experts and to be used by nonexperts. The kernel of an expert system is the knowledge base, which consists of the facts and rules that represent the expert's knowledge. Firms need expert systems for training employees to provide competitive advantage. This paper describes the model of an instructional expert training system which interfaces to external programs, such as an ASCII file, a work-sheet program, and a database program. A model for such an expert training system, and its prototype have been developed to demonstrate its functionality. A modular knowledge base has been developed and implemented in support of this study. The modularized knowledge base offers the user an easy and quick maintenance of facts and rules, which are frequently required to change in future.
Theoretically, a multi-layered feedforward network has been known to be able to approximate a continuous function to an arbitrary degree of accuracy. However, these networks fail to approximate discontinuous functions when they are trained by well-known training algorithms. This paper presents a training algorithm which doesn't work consists of one or more modules, which are trained in a sequential order within subspaces of the input space, and is trained very rapidely once all modules are trained and merged. The experimantal results of applying this method indicates the proposed training algorithm is superior to traditional ones such as baskpagation.
Since telephone channel has bandlimited frequency characteristics, speech signal over the telephone channel shows degraded speech quality. In this paper, we propose an algorithm using neural network to reconstruct wideband speech from its narrowband version. Although single neural network is a good tool for direct mapping, it has difficulty in training for vast and complicated data. To alleviate this problem, we modularize the neural networks based on appropriate clustering of the acoustic space. We also introduce fuzzy computing to compensate for probable misclassification at the cluster boundaries. According to our simulation, the proposed algorithm showed improved performance over the single neural network and conventional codebook mapping method in both objective and subjective evaluations.
The purpose of this study is to develop vocational English textbooks for vocational high school, especially marine production high school. Vocational English is intended to increase English proficiency in the area of specific industry or jobs. Based on the review of the literature, the study established developed vocational English textbooks for marine production high school based on the modular system. The developing process includes analysis for marine production job, marine production high school and current English textbook for marine production. Based on the analysis, this study developed English contents which marine production students utilize in not only school but also workplace. Also, this study suggests future research directions for effective development and use of the textbooks in the vocational high schools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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