As information technology of constructional area develops recently, web-based on-line system is rapidly increasing to provide information on diverse constructional materials so as to enhance productivity of constructional business and to reduce cost. Since the constructional materials information provided by these systems, i.e., quality, specification, etc are not standardized, however, the staffs on the constructional site suffer considerable difficulties in using materials information when acquiring information on specific materials, e.g., using diverse information systems or repeating similar jobs. Thus, this research typified information items of constructional materials on the basis of GDAS and designed multi system model to control integrated information on constructional materials. This system can efficiently control and utilize materials information by supporting automatic classification of constructional materials to which OmniClass Part-22 and UNSPSC are applied, conditional complex retrieval of materials information, real-time automatic embodiment of electronic catalog and retrieving/controlling RFID.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.8
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pp.1903-1910
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2009
In this paper, we were researched decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transferring it to the user. The applied model of release time exploited infinite failure non-homogeneous Poisson process This infinite failure non-homogeneous Poisson process is a model which reflects the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. The failure life-cycle distribution used the Weibull distribution which has the efficient various property which has the place efficient quality. Thus, optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement becomes an optimal release policies. In a numerical example, after trend test applied and estimated the parameters using maximum likelihood estimation of inter-failure time data, estimated software optimal release time.
S. Korean Government has accelerating its efforts to enhance the quality of the drinking water. The Ministry of Environment has declared the law of securing water-pollutant buffering zone to minimize the inflow of the point and nonpoint sources into the drinking water sources. As a first phase of installing nationa-wide water-pollutant buffering zone, approximately 300km buffering zone has been delineated along the South and North Han river, the major drinking water sources for the capital area of S. Korea, which has the population of more than 12 millions. The buffering zone has the width of 1,000 meter for the special protection area, and 500 meter for the remaining area from both ends of the river. The major works have been done in three stages. Firstly, the boundaries lines of the buffering zone was delineated on the digital topographic maps. Secondly, the maps were overlayed with the cadastral maps to identify individual land parcels, the street address of the major pollutant discharging facilities, and all different types of pollutants including livestocks. Thirdly, the field work has been done as a verification. Once the buffering zone was generated, all the information for the buffering gone were created or imported from other government agencies including official land price, details of the major manufacturing facilities discharging considerable amount of pollutants, major motels and resorts, not to mention of restaurants, etc. Also, major livestock houses were located to identify the path of the pollutant inflow to the drinking water source. Further works need to be continued such as purchasing private lands within the buffering zone and change the land use in the efforts to decrease the pollutant amount and to provide more environmentally friendly space. Also, high resolution satellite imagery should be utilized in the near future as a cost-effective data source to update all the landuse activities within buffering zone.
Shim, Jee-Seon;Lee, Jung-Sug;Kim, Ki Nam;Lee, Hyun Sook;Kim, Hye Young;Chang, Moon-Jeong
Nutrition Research and Practice
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v.11
no.6
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pp.500-506
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2017
BACKGROUND/OBJECTIVES: Food composition databases are necessary for assessing dietary intakes. Developing and maintaining a high quality database is difficult because of the high cost of analyzing nutrient profiles and the recent fast-changing food marketplace. Thus, priorities have to be set for developing and updating the database. We aimed to identify key foods in the Korean diet to set priorities for future analysis of foods. SUBJECTS/METHODS: The food consumption data of the Korea National Health and Nutrition Examination Surveys 2013-2014 were used. We modified the US Department of Agriculture's key food approach. First, major foods were analyzed, contributing to 75%, 80%, 85%, or 90% of each nutrient intake. Second, the cumulative contributions to nutrient intakes were compared before and after excluding the foods least commonly consumed by individuals. Third, total nutrient score for each food was calculated by summing all percent contributions times 100 for nutrients. To set priorities among the foods in the list, we sorted the score in descending order and then compared total percent contributions of foods, within the 100, 90, 85, 80, and 75 percentiles of the list. Finally, we selected the minimum list of foods contributing to at least 90% of the key nutrient intake as key items for analysis. RESULTS: Among the 1,575 foods consumed by individuals, 456 were selected as key foods. Those foods were chosen as items above the 80 percentile of the total nutrient score, among the foods contributing at least 85% of any nutrient intake. On an average, the selected key foods contributed to more than 90% of key nutrient intake. CONCLUSIONS: In total, 456 foods, contributing at least 90% of the key nutrient intake, were selected as key foods. This approach to select a minimum list of key foods will be helpful for systematically updating and revising food composition databases.
This article aims to summarize the development and application of menu engineering technique, 'Menu Engineering Modified by Preference (MEMP)'. The site selected for this project was a foodservice operation in Yonsei University residence hall. Sales and food costs data were collected from the daily sales reports for 1 month, and the survey of food preference was conducted during May, 1999. Statistical data analysis was completed using the SAS/Win 6.12 for descriptive analysis. The calculation for menu analysis were carried out with MS 2000 Excel spreadsheet program. This MEMP technique developed had 6 category criteria and 2 dimensions of the contribution margin (CM) and the menu mix modified% (MMM%) . The MMM% was calculated by the sales volumes and also weighted by food preference. The CM and MMM% for each item were compared with a mean menu CM as well as a 70% rule. Four possible classifications by MEMP were fumed out as 'STAR', 'PLOWHORSE', 'PUZZLE', 'DOG'. 'STAR' items were the most popular and profitable items and required to maintain rigid specifications for quality. The decision actions for 'PLOWHORSE' menu items which were relatively popular, but yield a low menu average CM included combining a plowhorse item with lower cost products and reducing the frequency of serving or serving size. There was a need for 'PUZZLE' items to be changed in the menu combination, improve recipe, and promote menu. The last DOG' items were desired to be deleted. This study demonstrates that menu information can be interpreted more easily with MEMP. The use of MEMP is therefore an effective way to improve management decisions about menu of university residence hall foodservice.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.1
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pp.1-7
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2019
In the modern industrial period, the introduction of mass production was most important progress in civilization. Die-casting process is one of main methods for mass production in the modern industry. The aluminum die-casting in the mold filling process is very complicated where flow momentum is the high velocity of the liquid metal. Actually, it is almost impossible in complex parts exactly to figure the mold filling performance out with the experimental knowledge. The aluminum die-castings are important processes in the automotive industry to produce the lightweight automobile bodies. Due to this condition, the simulation is going to be more critical role in the design procedure. Simulation can give the best solution of a casting system and also enhance the casting quality. The cost and time savings of the casting layout design are the most advantage of Computer Aided Engineering (CAE). Generally, the relations of casting conditions such as injection system, gate system, and cooling system should be considered when designing the casting layout. Due to the various relative matters of the above conditions, product defects such as defect extent and location are significantly difference. In this research by using the simulation software (AnyCasting), CAE simulation was conducted with three layout designs to find out the best alternative for the casting layout design of an automotive Oil Pan_BJ3E. In order to apply the simulation results into the production die-casting mold, they were analyzed and compared carefully. Internal porosities which are caused by air entrapments during the filling process were predicted and also the results of three models were compared with the modifications of the gate system and overflows. Internal porosities which are occurred during the solidification process are predicted with the solidification analysis. And also the results of the modified gate system are compared.
Objectives: The purpose of this study was to provide the basic data that can help the development and quality management of effective continuing education programs by analyzing the status and demand of continuing education contents for dental hygienists. Methods: The questionnaire had 30 questions, which included 5 questions on general characteristics, 4 on continuing education status, 3 on online continuing education, and 18 on desired continuing education. The survey was conducted for the members attending continuing education programs in 2018. Results: The mean age of the participants was 30.08 years, with an average career of 8.19 years. The continuing education was highly recognized, through the homepage of the association (52.5%); as speakers for continuing education, dental hygienists in the field of specialization were preferred (45.8%). Additionally, the preferred frequency of programs was twice a year (45.7%). For promoting continuing education, the use of mobile phone letter was preferred (65.8%). Moreover, 92.9% of respondents were aware of online continuing education, 49.9% had experience in online continuing education, and 59.9% said that they will actively use smart devices in the future. The requirement for the contents of continuing education was the highest at 4.34 points for health insurance cost and the lowest at 2.75 points for liberal arts classes. Conclusions: To provide effective continuing education, it is necessary to develop a customized continuing education program considering various variables, such as career, work place, and career break experience, thus reflecting the systematic requirement of surveys according to each characteristic.
Recently, it is expected for requirement for more scientific research of weapon systems acquisition alternatives with reliability and objectivity. For these needs, study on methodology of weapon systems acquisition alternatives is but on-going, but it is still in its early stages and is unprofessional. We compared general decision making methods, government development program decision making methods, methodologies of weapon systems acquisition alternatives research such as AHP, ANP, KAAM and proposed AHP as weapon acquisition analysis. This study guarantees objectivity and derives scientific research results reliability by analyzing and comparing comprehensive elements such as cost, effectiveness, deployment schedule, program management risk. Further study on AHP weight and other decision making methods is needed considering category of weapon systems and program characteristics.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.4
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pp.559-569
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2022
Infrastructure engineering is a field that supports construction (assembly) as a representative industry that creates high added value and jobs by combining science and technology with knowledge, though its importance is underestimated. According to a report from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (Korea), the value-added rate (65.3%) of the engineering industry and the employment inducement coefficient (14 employees per billion won) are three times higher than in manufacturing. In particular,the forward value chain (such as project management and basic design) accounts for less than 10~15% of the total project cost but determines the overall price and quality of the infrastructure facilities. In this study, a work break-down system, design support module and database development method for road design projects for design platform development is presented. Based on the presented development method, a cloud-based infrastructure design platform's prototype is developed. The developed infrastructure engineering platform is expected to provide a web-based design work environment without time/space restrictions and greatly contribute to winning overseas business orders and securing competitiveness.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1720-1728
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2022
The industrial 4.0 era has been opened with the development of artificial intelligence technology, and the realization of smart farms incorporating ICT technology is receiving great attention in the livestock industry. Among them, the quality management technology of livestock products and livestock operations incorporating computer vision-based artificial intelligence technology represent key technologies. However, the insufficient number of livestock image data for artificial intelligence model training and the severely unbalanced ratio of labels for recognizing a specific defective state are major obstacles to the related research and technology development. To overcome these problems, in this study, combining oversampling and adversarial case generation techniques is proposed as a method necessary to effectively utilizing small data labels for successful defect detection. In addition, experiments comparing performance and time cost of the applicable techniques were conducted. Through experiments, we confirm the validity of the proposed methods and draw utilization strategies from the study results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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