With rapid development of IT technology and biotechnology, human lifespan is extended rapidly, and we are living in the era where aging becomes the social issue. Due to this aging problem, manpower is mainly replaced by Automated Guided Vehicles (AGV) in manufacturing factories or warehouse logistics transportation. Rate of AGV use increases sharply every year. AGVs, which were used only in Smart Factories, extends its usage into indoor and outdoor operation by changing their usages to container transportation that can carry huge containers in the harbor. With the expansion of AGVs usage, the importance of RCS (Remote Control System) is also increased. In this study, we surveyed and analyzed the characteristics and technology trends of technical features of AGV's RCS that are developing in various ways to establish quality evaluation system of AGV RCS. Based on this, and by referring to international quality assessment standards, ISO/IEC 25000 series, we derived evaluation items on functional suitability and usability to secure reliability of AGV RCS. Also, it is our intention to develop evaluation model using those derived usability and reliability evaluation items.
Since the failure behavior of transversely isotropic rocks is significantly different from that of isotropic rocks, it is necessary to develop a transversely isotropic rock failure function in order to evaluate the stability of rock structures constructed in transversely isotropic rock masses. In this study, a spatial distribution function for strength parameters of transversely isotropic rocks is proposed, which is based on the Cassini oval curve proposed by 17th century astronomer Giovanni Domenico Cassini to model the orbit of the Sun around the Earth. The proposed distribution function consists of two model parameters which could be identified through triaxial compression tests on transversely isotropic rock samples. The original Mohr-Coulomb (M-C) failure function is extended to a three-dimensional transversely isotropic M-C failure function by employing the proposed strength parameter distribution function for the spatial distributions of the friction angle and cohesion. In order to verify the suitability of the transversely isotropic M-C failure function, both the conventional triaxial compression and true triaxial compression tests of transversely isotropic rock samples are simulated. The predicted results from the numerical experiments are consistent with the failure behavior of transversely isotropic rocks observed in the actual laboratory tests. In addition, the simulated result of true triaxial compression tests hints that the dependence of rock strength on intermediate principal stress may be closely related to the distribution of the microstructures included in the rock samples.
Park, In-Hwan;Jang, Gab-Sue;Lee, Geun-Sang;Seo, Dong-Jo
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.15
no.1
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pp.1-12
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2006
Changes in the soil physical property and the topographic condition derived from agricultural activities like as farming activities, land clearance and cutting down resulted in environmental and economic problems including the outflow of nutrient from farms and the water pollution. Several theories on the soil conservation have been developed and reviewed to protect soil erosion in the regions having a high risk of erosion. This study was done using the USLE model developed by Wischmeier and Smith (1978), and model for the slope length and steepness made by Desmet and Govers (1996), and Nearing (1997) to evaluate the potential of the soil erodibility. Therefore, several results were obtained as follows. First, factors affecting the soil erosion based on the USLE could be extracted to examine the erosion potential in farms. Soil erodibility (K), slope length (L), and slope steepness (S) were used as main factors in the USLE in consideration of the soil, not by the land use or land cover. Second, the soil erodibility increased in paddy soils where it is low in soil content, and the very fine sandy loam exists. Analysis of the slope length showed that the value of a flat ground was 1, and the maximum value was 9.17 appearing on the steep mountain. Soil erodibility showed positive relationship to a slope. Third, the potential soil erodibility index (PSEI) showed that it is high in the PSEI of the areas of steep upland and orchard on the slope of mountainous region around Dokjigol mountain, Dunji mountain, and Deummit mountain. And the PSEI in the same land cover was different depending on the slope rather than on the physical properties in soil. Forth, the analysis of land suitability in soil erosion explained that study area had 3,672.35ha showing the suitable land, 390.88ha for the proper land, and 216.54ha for the unsuitable land. For unsuitable land, 8.71ha and 6.29ha were shown in fallow uplands and single cropping uplands, respectively.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.16
no.5
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pp.148-160
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2012
This study proposed more reasonable prediction models on compressive strength and carbonation of concrete structure and developed a more effective tunnel safety diagnosis and maintenance method through field application of the proposed prediction models. For this study, the Seoul Metro's Line 1 through Line 4 were selected as target structures because they were built more than 30 years ago and have accumulated numerous diagnosis and maintenance data for about 15 years. As a result of the analysis of compressive strength and carbonation, we were able to draw prediction models with accuracy of more than 80% and confirmed the prediction model's reliability by comparing it with the existing models. We've also confirmed field suitability of the prediction models by applying field, the average error of an estimate on compressive strength and carbonation depth was about 20%, which showed an accuracy of more than 80%. We developed a more effective maintenance method using durability prediction Map before field inspection. With the durability prediction Map, diagnostic engineers and structure managers can easily detect the vulnerable points, which might have failed to reach the standard of designed strength or have a high probability of corrosion due to carbonation, therefore, it is expected to make it possible for them to diagnose and maintain tunnels more effectively and efficiently.
This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.7-12
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2012
Recently the medical field to efficiently process the vast amounts of information to decision trees, neural networks, Bayesian Networks, including the application method of various data mining techniques are investigated. In addition, the basic personal information or patient history, family history, in addition to information such as MRI, HRCT images and additional information to collect and leverage in the diagnosis of disease, improved diagnostic accuracy is to promote a common status. But in real world situations that affect the results much because of the variable exists for a particular data mining techniques to obtain information through the enemy can be seen fairly limited. Medical images were taken as well as a minor can not give a positive impact on the diagnosis, but the proportion increased subjective judgments by the automated system is to deal with difficult issues. As a result of a complex reality, the situation is more advantageous to deal with the relative probability of the multivariate model based on Bayesian network, or TAN in the K2 search algorithm improves due to expansion model has been proposed. At this point, depending on the type of search algorithm applied significantly influenced the performance characteristics of the extended Bayesian network, the performance and suitability of each technique for evaluation of the facts is required. In this paper, we extend the Bayesian network for diagnosis of diseases using the same data were carried out, K2, TAN and changes in search algorithms such as classification accuracy was measured. In the 10-fold cross-validation experiment was performed to compare the performance evaluation based on the analysis and the onset of high-risk classification for patients with HRCT images could be possible to identify high-risk data.
Park, Joon-Hyung;Jung, Su-Young;Lee, Kwang-Soo;Lee, Ho-Sang
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.108
no.4
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pp.513-521
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2019
With rapid climate change and increasing global warming, the distribution of evergreen broad-leaved trees (EBLTs) is gradually expanding to the inland regions of Korea. The aim of the present study was to analyze the survival rate of 148 EBLT plantations measuring 180 ha and to determine the optimal plantation size that would help in coping with climate change in the warm, temperate climate zone of the Korean peninsula. For enhancing the reliability of our estimated survival model, we selected a set of 11 control variables that may have also influenced the survival rates of the EBLTs in the 148 plantations. The results of partial correlation analysis showed that the survival rate of 67.0±26.9 of the EBLTs in the initial plantation year was primarily correlated with plantation type by the crown closure of the upper story of the forest, wind exposure, and precipitation. For predicting the probability of survival by quantification theory, 148 plots were surveyed and analyzed with 11 environmental site factors. Survival rate was in the order of plantation type by the crown closure of upper story of the forest, wind exposure, total cumulative precipitation for two weeks prior to planting, and slope stiffness in the descending order of score range in the estimated survival model for the EBLTs with the fact that survival rate increased with shade rate of upper story to some extent.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.16
no.1
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pp.11-20
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2010
Oyster production is playing an important role in domestic aquaculture, but facing some problems such as exports decrease, a slowdown in domestic demand and marine environmental deterioration. In order to obtain the suitable and sustainable oyster production, suitable sites selection is an important step in oyster aquaculture. This study was conducted to identify the suitable sites for lunging culture of oyster using Geographic Information System(GIS)-based multi-criteria evaluation methods. Most of the parameters were extracted by Inverse Distance Weighted(IDW) methods in GIS and eight parameters were grouped into two basic sub-models for oyster aquaculture, namely oyster growth sub-model(Sea Temperature, Salinity, Hydrodynamics, Chlorophyll-a) and environment sub-model(Bottom DO, TOC, Sediment AVS, Benthic Diversity). Suitability scores were ranked on a scale from 1(leased suitable) and 8(most suitable), and about 80.1% of the total potential area had the highest scores 5 and 6. These areas were shown to have the optimum condition for oyster culture in GeojeHansan Bay. This method to identify suitable sites for oyster culture may be used to develop bivalve culture management system for supporting a decision making.
Park, Seong-Bum;Sung, Hyun-Je;Shim, Dong-Min;Kim, Nack-Joo
Journal of Energy Engineering
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v.23
no.2
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pp.62-73
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2014
This research was focused to apply response surface methodology for optimization of bio-methane production by biogas upgrading process. Methane concentration(Y1) and methane efficiency(Y2) on biogas upgrading process were mathematically described as being modeled by the use of the Box-Behnken design on response surface methodology. The results of ANOVA(analysis of variance) about models, the probability value of the methane concentration and methane recovery response surface model are 0.0001 and 0.0001, respectively and coefficient of determination($R^2$) are 0.9788 and 0.9710, respectively. The response surface model is proved of high reliability and suitability. The operation pressure had the greatest influence to methane concentration than other operation parameters and the PSA rotary valve velocity had the greatest influence to methane recovery than other operation parameters. Optimal condition of biogas upgrading process for production of $100Nm^3/hr$ bio-methane were operation pressure 8.0bar and outlet flow rate 31.55RPM, respectively. At that operation condition the methane concentration of bio-methane was 97.13% and methane recovery in biogas upgrading process was 75.89%.
Predicting the changes in the potential distribution of invasive alien plants under climate change is an important and challenging task for the conservation of biodiversity and management of the ecosystems in streams and reservoirs. This study explored the effects of climate change on the potential future distribution of Paspalum distichum var. indutum in the Korean Peninsula. P. distichum var. indutum is an invasive grass species that has a profound economic and environmental impact in the waterfronts of freshwater ecosystems. The Maxent model was used to estimate the potential distribution of P. distichum var. indutum under current and future climates. A total of nineteen climatic variables of Worldclim 1.4 were used as current climatic data and future climatic data predicted by HadGEM2-AO with both RCP 2.6 and RCP 8.5 scenarios for 2050. The predicted current distribution of P. distichum var. indutum was almost matched with actual positioning data. Major environmental variables contributing to the potential distribution were precipitation of the warmest quarter, annual mean temperature and mean temperature of the coldest quarter. Our prediction results for 2050 showed an overall reduction in climatic suitability for P. distichum var. indutum in the current distribution area and its expansion to further inland and in a northerly direction. The predictive model used in this study appeared to be powerful for understanding the potential distribution, exploring the effects of climate change on the habitat changes and providing the effective management of the risk of biological invasion by alien plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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