Recent technological improvements have made abundant changes in construction industry. In specific, some technical applications, such as Building Information Modeling (BIM) opens up many possibilities. Some studies have articulated the use of BIM and its advantages in construction, but most of them are theoretical, not practical. This study is to provide an insight to such obstacles in BIM research. By investigating a real project that could utilize BIM in planning and construction phases, the authors try to investigate a possible outline of advantages in BIM implementation. The study area was set to a railway construction site in South Korea. The site covers a multiple railway tracks, stations, telecommunication facilities, infrastructure facilities, railway structures, and so numerous. In the site, the authors have identified 12 errors in 7 projects that could be prevented if BIM was utilized before the construction.
The creation of academic start-up firms is an important and practical issue in the management of technology in Japan. The present study designs a model for creating academic start-up firms that fits into the social context. It focuses on the case of FIRST Program, an initiative that consists of 30 projects in innovative arenas, analyses the presence of large-scale public funding, and investigates the role of venture capitalists as support personnel in each project. As a result, the presence and significance of 'long-term escort' by an 'entrepreneurial venture capitalist (EP-VCist)' were confirmed as common features across the cases observed. EP-VCist refers to a person who can maintain and fulfil dual roles at a university and a venture capital firm, and who can take the lead throughout the venturing process as a risk taker. 'Long-term escort' is a form of support that reduces risks in the venturing process by supporting university researchers in the pre-entrepreneurial stage and by exerting a robust bridging role between a university and an industry.
This study focuses on the necessity of MOT methods in companies, especially the utilization level. Based on the analysis structure of the previous study (2012), this study was conducted to compare the results with the previous results. We investigated the settlement level of MOT, the degree of necessity for MOT methods, the degree of actual use, and the Product Realization Process (PRP) for MOT-related researchers in electronic companies (n=184). It was confirmed that the higher the demand for MOT methods in the corporate field, the higher the utilization level (ratio). In particular, the need for and utilization of techniques such as Environmental Analysis, Business Opportunity Analysis, Project Feasibility Review, Roadmap, Risk Management was high. These methods were beneficial along with cost management and quality management techniques. The most challenging part of using MOT methods was the lack of systematic use, the absence of experts, and the difficulty in selecting suitable techniques. The necessity of opening subjects such as Creative Thinking, Communication, Teamwork, and Professional Ethics was high among the PRP subjects. Furthermore, the necessity of opening courses in Cost and Safety Design and Applied Statistics was higher than in the previous study.
There is an increasing interest in monitoring of specific biomarker for determining progression of a disease or efficacy of a treatment. Conventional method for quantification of specific biomarkers as enzyme linked immunosorbent assay (ELISA) has high material costs, long incubation periods, requires large volume of samples and involves special instruments, which necessitates clinical samples to be sent to a lab. This paper reports on the development of an electrochemical biosensor to measure total immunoglobulin E (IgE), a marker of asthma disease that varies with age, gender, and disease in concentrations from 0.3-1000 ng/mL with consuming 20 µL volume of whole blood sample. The sensor provides rapid, accurate, easy, point-of-care measurement of IgE, also, sequential monitoring of total IgE with ovalbumin (OVA) induced mice is another application of sensor. Taken together, these results provide an alternative way for detection of biomarkers in whole blood with low volumes and long-term ex-vivo assessments for understanding the progression of a disease.
Total joint arthroplasty is a successful joint replacement treatment that improves joint function and overall quality of life and provides pain relief. However, the prevalence of periprosthetic joint infection (PJI) has become prevalent with the rise in the incidence of arthroplasty surgery. PJI occurs rarely following arthroplasty however presents with serious complications, including high morbidity. The identification of causative microorganisms is essential for the treatment of PJI. Managing PJI requires complex treatment strategies, including long-term antibacterial treatment, and significant medical costs can be incurred. The American Academy of Orthopedic Surgeons, the Centers for Disease Control and Prevention, and Surgical Care Improvement Project guidelines recommend that prophylactic antibiotics such as first-generation cephalosporins be infused completely 1 hour before surgical incision. However, these preventative antibiotics are very limited, therefore risk factors must be identified to diagnosis and treat patients effectively. Moreover, determining antimicrobial susceptibility during artificial joint surgery and choosing the most appropriate treatment strategy following an accurate diagnosis of microbial infections are essential. In the present review, we describe the management, including the etiology, diagnosis, and classification of PJI, and approaches to its diagnosis using the available novel molecular diagnostic methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.171-176
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2022
A dramatic rise in the number of people dying from heart disease has prompted efforts to find a way to identify it sooner using efficient approaches. A variety of variables contribute to the condition and even hereditary factors. The current estimate approaches use an automated diagnostic system that fails to attain a high level of accuracy because it includes irrelevant dataset information. This paper presents an effective neural network with convolutional layers for classifying clinical data that is highly class-imbalanced. Traditional approaches rely on massive amounts of data rather than precise predictions. Data must be picked carefully in order to achieve an earlier prediction process. It's a setback for analysis if the data obtained is just partially complete. However, feature extraction is a major challenge in classification and prediction since increased data increases the training time of traditional machine learning classifiers. The work integrates the CNN-MDRP classifier (convolutional neural network (CNN)-based efficient multimodal disease risk prediction with TANFIS (tuned adaptive neuro-fuzzy inference system) for earlier accurate prediction. Perform data cleaning by transforming partial data to informative data from the dataset in this project. The recommended TANFIS tuning parameters are then improved using a Laplace Gaussian mutation-based grasshopper and moth flame optimization approach (LGM2G). The proposed approach yields a prediction accuracy of 98.40 percent when compared to current algorithms.
The subjects of the study are the sedimentary rock slope of the Mesozoic Gyeongsang Supergroup, which has a high risk of failure. The orientation of the slope-face represents a variety of changing characteristics. The rocks of the slope shall be sandstone, siltstone and dacite, and discontinuities shall develop beddings, shear joints, extension joints, and dacite dyke boundary planes. The type and scale of failure varies depending on the type of rock and the strike/dip of the discontinuities, but the toppling failure prevails. Based on the face-mapping data, SMR, physical and mechanical testing of rocks, analysis and review of the stereonet projections and the critical equilibrium analysis, all four representative sections required a countermeasure method because the acceptable safety factor during dry and rainy seasons were far below Fs = 1.5 and Fs = 1.2. After applying the countermeasure method, both the dry and wet conditions of the slope exceeded the allowable safety factor. In particular, the face-mapping data of the slope-face, the geological cross-sections of several representative sections perpendicular to the slope-face, and the critical equilibrium analysis and the presentation of countermeasure methods that have been reviewed based on them are expected to be reasonable tools for the slope stability. In addition, it will be possible to use it as basic data for performance evaluation for slope maintenance.
Carbon neutrality is emerging as a new paradigm for the international society by transiting from climate change to climate risk. This study proposes evaluation methods for the carbon reduction contribution of climate-related national R&D projects in order to introduce a green budget system in the agricultural sector. We considered the domestic and foreign green budget systems and classified national R&D projects into positive, negative, and neutral from the perspective of carbon reduction. The results of this study propose three methods to estimate the monetary costs and carbon benefits by adopting the framework for the economic evaluation of national R&D projects conducted by the Rural Development Administration. These methods support to evaluate the potential contribution to carbon reduction of national R&D projects in the agricultural sector. Finally, the proposed methods were tested and verified for the efficiency and validity of evaluating carbon reduction contribution. These evaluation methods of the carbon reduction contribution can be used as a basic methodology for the pre-budget calculations of national R&D projects and the contribution for the greenhouse gas reduction budget.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1534-1539
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2009
During the last ten years, there have been many studies related with settlement and reinvigoration of CM. These researches have shown that the application of CM has been not reinvigorated in Korean construction industry yet, because of some problems such as the insufficient application of the public sector, the policy matters and the CM fee estimates. But the present condition data of the Korean CM Market shown in these studies was insufficient for the standpoint of Market itself. Also, some of these studies compared the Korean CM Market with The America CM Market, to study the foreign CM markets. However, because the Korea CM Market only has the CM for Fee Market but the American CM Market has the CM for Fee and the CM at Risk, the Korea CM Market must be not only compared with the America CM Market but also compared with the America CM for Fee Market. Therefore, the purpose of this study is to determine the present condition of the Korea CM Market through the compare and contrast of the Korean CM Market, American CM Market and American CM for Fee Market, by the Market Growth rate and Market Share. This study further aims to verify whether Korean CM market was implemented.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.83-90
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2009
Natural disasters, such as the recent floods in the Midwest, Hurricane Ike in the Gulf coast region (U.S.), and the earthquake in Sichuan (China), cause severe damage to the infrastructure as well as the associated industries and communities that rely on the infrastructure. The estimated damages due to Hurricane Ike in 2008 were a staggering $27 billion, the third worst in U.S. history. In addition, the worst earthquake in three decades in Sichuan resulted in about 90,000 people dead or missing and $20 billion of the estimated loss. A common observation in the analyses of these natural disaster events is the inadequacy of critical infrastructure to withstand the forces of natural calamities and the lack of mitigation strategies when they occur on the part of emergency-related organizations, industries, and communities. If the emergency-related agencies could identify and fortify the vulnerable critical infrastructure in the preparedness stage, the damage and impacts can be significantly reduced. Therefore, it is important to develop a decision support system (DSS) for identifying region-specific mitigation strategies based on the inter-relationships between the infrastructure and associated industries and communities in the affected region. To establish effective mitigation strategies, relevant data were collected from the affected areas with respect to the technical, social, and economic impact levels. The data analysis facilitated identifying the major factors, such as vulnerability, criticality, and severity, for developing a DSS. Customized mitigation strategies that will help agencies prepare, respond, and recover according to the disaster response were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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