Christian education for the world after COVID-19 needs to use rapid changes in the surrounding situation as an opportunity to overcome a new crisis so that the church can achieve its educational mission. If the biggest dilemma in the post-Corona era is that there is no authoritative educational prescription anywhere, the most reasonable option for church education in this situation is to emphasize and cultivate learners' ability to flexibly cope with rules that are completely different than before COVID-19. As a natural result of the crisis, Christian education needs to be more interested in the trend of social change in the pandemic era(glocalization, digital transformation, economic inequality, educational environment change, church crisis) and actively reflect its contents in education. In addition, while operating a mobile(or online) church school that combines offline and online, there is an urgent need for an innovative transition to a core church school where certain church schools and churches cooperate with each other, a church school that guarantees a safe learning space, and an ecological church school that is interested in education dealing with climate change and ecology.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1A
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pp.143-153
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2006
In design of bridges, estimation of actions and loadings is very important for the safety and maintenance of bridges. In general, effect of traffic loading on the bridge can be modeled as live load (including impact load) and fatigue load. For estimation of traffic loading, it is important to get reliable and comprehensive truck statistical data such as the traffic and weight information. To get statistical data, Bridge Weigh-In-Motion (BWIM), which measures the truck weights without stopping the traffic, is need to be developed. In this study, BWIM system with various functions is developed first. Then this system is used to get comprehensive truck data. Traffic loadings including fatigue and live loading are formulated from the truck data acquired from the bridges. Objectives of this study are to develop the BWIM system, to apply the system in test bridge in Highway, and to formulate the live and fatigue loading for bridge design.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4D
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pp.433-442
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2010
Recent decrease in the availability of experienced skilled labor and a corresponding lack of new entrants has required the need for automating many of the construction equipment used in the construction industry. In particular, excavators are widely used throughout earthwork operations and automating its tasks enables work to be performed with higher productivity and safety. This paper introduces an optimal path generation method which is one of the core technologies required to make "Intelligent" excavators a reality. The method divides a given earthwork area into unit cells, identifies networks created by linking these cells, and identifies the optimal path an excavator should follow to minimize its total transportation costs. In addition, the method also accounts for drainage direction and path continuity to ensure that the generated path considers site specific conditions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3D
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pp.363-371
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2009
The purpose of this study is to verify the safety issue of the tinted vehicle based on the field study as well as the issue of the capacity reduction from the tinted vehicle. Through this study, an innovative experimental method to verify the issues was developed using RTK GPS receivers, and a data collection was conducted using the developed experimental method. Using the collected data, the effects of the ahead vehicle with the windows tinted on the traffic condition such as headways and acceleration noise were analyzed to test that the ahead vehicle with windows tinted too darkly affects the increasing vehicle maneuver as following the degree of tinting. This study was conducted as a frontier study and more studies, for example, full scale analyses considering various road and vehicle conditions need to be conducted in the future.
Choi, Bong Seok;Sa, Jae-Hwan;Kim, Min Wook;Jeon, Eui Chan
Korean Journal of Hazardous Materials
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v.2
no.1
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pp.12-17
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2014
With a rapid growth of domestic industry in korea, now about 25,000 kinds of chemicals are being distributed, and it has been known that just about 15% of them has toxic substances. Recently, South Koreans have an anxiety about the stability and accidents of chemicals because chemical accidents like Gumi hydrofluoric acid accident have occurred. The U.S. has adopted the systems like EPCRA (Emergency Planning and Community Right-to-Know Act), TRI (Toxic Release Inventory) and TSCA (Toxic Substances Control Act), and is also managing the hazardous chemicals by providing the information about them to its people and site workers. Japan's Ministry of Health, Labor and Welfare also has adopted J-CHECK system and is implementing it to let Japanese people know the information of safety of chemicals about REACH. However, the Korean government has a difficult situation to mediate the different idea with the Korean industry to make lower statute of Pre-legislation registration & evaluation of chemicals that will be implemented and Chemical Material Control Association that is being implemented. Especially city and country areas located in the industrial areas need political improvement focusing on vulnerable area through the check about current situation of hazardous chemicals of jurisdiction and management method, but the information about the management situation of small scale work places is insufficient. Therefore this study set up the urgent management area in Ansan Smart Hub through NFPA code according to the types of accident and dander characteristics of each chemical being used in the companies that have less than 50 workers and deal with chemicals located in Ansan Smart Hub in Gyeonggi-do.
The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.455-462
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2020
Noise which is unwanted sound is a serious pollutant that can affect human health, as well as the working and living environment if exposed to humans. However, current noise management on the construction project is generally conducted after the noise exceeds the regulation standard, which increases the conflicts with inhabitants near the construction site and threats to the safety and productivity of construction workers. To overcome the limitations of the current noise management methods, the activities of construction equipment which is the main source of construction noise need to be managed throughout the construction period in real-time. Therefore, this paper proposed a framework for automatically detecting noise sources in construction sites in real-time based on convolutional neural networks (CNNs) according to the following four steps: (i) Step 1: Definition of the noise sources; (ii) Step 2: Data preparation; (iii) Step 3: Noise source classification using the audio CNN; and (iv) Step 4: Noise source detection using the visual CNN. The short-time Fourier transform (STFT) and temporal image processing are used to contain temporal features of the audio and visual data. In addition, the AlexNet and You Only Look Once v3 (YOLOv3) algorithms have been adopted to classify and detect the noise sources in real-time. As a result, the proposed framework is expected to immediately find construction activities as current noise sources on the video of the construction site. The proposed framework could be helpful for environmental construction managers to efficiently identify and control the noise by automatically detecting the noise sources among many activities carried out by various types of construction equipment. Thereby, not only conflicts between inhabitants and construction companies caused by construction noise can be prevented, but also the noise-related health risks and productivity degradation for construction workers and inhabitants near the construction site can be minimized.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.132-133
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2023
The safe evacuation of people during disasters is of utmost importance. Various life safety evacuation simulation tools have been developed and implemented, with most relying on algorithms that analyze maps to extract the shortest path and guide agents along predetermined routes. While effective in predicting evacuation routes in stable disaster conditions and short timeframes, this approach falls short in dynamic situations where disaster scenarios constantly change. Existing algorithms struggle to respond to such scenarios, prompting the need for a more adaptive evacuation route algorithm that can respond to changing disasters. Artificial intelligence technology based on reinforcement learning holds the potential to develop such an algorithm. As a fundamental step in algorithm development, this study aims to evaluate whether an evacuation algorithm developed by reinforcement learning satisfies the performance conditions of the evacuation simulation tool required by IMO MSC.1/Circ1533.
Jaehee Jeong;Yeoung-Hoon Lee;Eom-Ji Hwang;Tae-Joung Ha;Youjin Park
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.147-147
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2022
Various types of cropping systems have been developed, such as a highly profitable cropping system, and there is a need to develop for each region. Jack bean [Canavalia ensiformis (L.)] is widely consumed for tea in which young seedpods are dried, roasted, and boiled in water. Jack bean is rich in histidine and urease that improve allergic rhinitis and they are effective in alleviating inflammation. Thus, young dried and roasted seedpods are very profitable. However, only 'young pods (soft, pre-swelling)' should be used for tea processing according to the 'Food Code' (Ministry of Food and Drug Safety). Therefore, the pods to be harvested were set based on a length of more than 20 cm and a thickness of less than 2 cm. In the southern region of Korea, onion and garlic are grown as primary crops in winter. Therefore, the possibility of a cropping system linked with Jack bean in summer was studied. Onion and garlic were sown and transplanted on October 25, 2021. Garlic was harvested on May 23,2022, followed by onion on May 31,2022. After that, the jack bean was transplanted on May 31, June 7, June 17, and June 27 to determine the appropriate period for the transplanting. The young seedpods were harvested 100-110 days after the transplant. Compared to the yield of young seedpods, there was no significant difference according to the transplantation period. Given that young seedpods are harvested before planting onion and garlic, 'Onion - Jack bean' and 'Garlic - Jack bean' cropping systems will be advantageous for income improvement.
Gustav Gbeddy;Yaw Adjei-Kyereme;Eric T. Glover;Eric Akortia;Paul Essel;Abdallah M.A. Dawood;Evans Ameho;Emmanuel Aberikae
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.21
no.3
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pp.371-381
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2023
Evaluating the effectiveness of the radiation protection measures deployed at the Centralized Radioactive Waste Management Facility in Ghana is pivotal to guaranteeing the safety of personnel, public and the environment, thus the need for this study. RadiagemTM 2000 was used in measuring the dose rate of the facility whilst the personal radiation exposure of the personnel from 2011 to 2022 was measured from the thermoluminescent dosimeter badges using Harshaw 6600 Plus Automated TLD Reader. The decay store containing scrap metals from dismantled disused sealed radioactive sources (DSRS), and low-level wastes measured the highest dose rate of 1.06 ± 0.92 µSv·h-1. The range of the mean annual average personnel dose equivalent is 0.41-2.07 mSv. The annual effective doses are below the ICRP limit of 20 mSv. From the multivariate principal component analysis biplot, all the personal dose equivalent formed a cluster, and the cluster is mostly influenced by the radiological data from the outer wall surface of the facility where no DSRS are stored. The personal dose equivalents are not primarily due to the radiation exposures of staff during operations with DSRS at the facility but can be attributed to environmental radiation, thus the current radiation protection measures at the Facility can be deemed as effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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