Recently, consumers have shown an increasing tendency to seek information related to environmental, social, and governance (ESG) aspects in order to choose products with higher social value and environmental friendliness. In this paper, we proposes a product recommendation system applying ESG indicators tailored to the recent consumer trend of value-based consumption, utilizing a model called MultiSAGE that combines GraphSAGE and GAT. To achieve this, ESG rating data for 1,033 companies in 2022 collected from the Korea ESG Standard Institute and actual product data from N companies were transformed into a Heterogeneous Graph format through a data processing pipeline. The MultiSAGE model was then applied in machine learning to implement a recommendation system that, given a specific product, suggests eco-friendly alternatives. The implementation results indicate that consumers can easily compare and purchase products with ESG indicators applied, and it is anticipated that this system will be utilized in recommending products with social value and environmental friendliness.
When an aircraft is landing, it is expected that the aircraft will follow a specified approach procedure and then land at the airport. However, depending on the airport situation, neighbouring aircraft or the instructions of the air traffic controller, there can be a deviation from the specified approach. Detecting aircraft approach patterns is necessary for traffic flow and flight safety, and this paper suggests clustering techniques to identify aircraft patterns in the approach segment. The Gaussian Mixture Model (GMM), one of the machine learning techniques, is used to cluster the trajectories of aircraft, and ADS-B data from aircraft landing at the Gimhae airport in 2019 are used. The aircraft trajectories are clustered on the plane, and a total of 86 approach trajectory patterns are extracted using the centroid value of each cluster. Considering the correlation between the approach procedure pattern and overshoots, the distribution of overshoots is calculated.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.19
no.2
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pp.19-30
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2013
Purpose: The planning and design of hospital generally requires the participation and consultation of skilled experts since it has more complex space program than any other buildings. Therefore, the BIM systems for the planning of hospital have been tried continuously. The purpose of this study is to identify the precondition for space Program validation of healthcare architecture based on BIM, which is recently receiving wide attention. Method: For this study, United States, Australia and Finland's guidelines were analyzed among the description space program validation system in 14 overseas BIM Guidelines. And the propose precondition that can be applied to healthcare architecture from among these description of space program validation items, target, process etc for General building. Result: 1) spatial program validation is the following four evaluation phase. Step 1: Standard setting phase Step 2: BIM model accuracy assessment phase Step 3: space validation phase Step 4: Performance evaluation phase 2) The standards for the building elements at Standards Setting stage is considered to the standards for the architectural elements of General building. 3) Healthcare Architecture Area calculation method is considered to be reasonable that borrowing the area calculation standard of general architecture according to the UIA of international standards. However, Be proposed of measuring method that reflect the efficiency of the design process step-by-step area calculation method. The performance assessment indicators of reflect the Hospital uniqueness have to developed. And the research needs to be carried out continuously according to the purpose for healthcare architecture of feature-oriented. Implications: In this paper like to understanding that precondition of space program validation considering the BIM. As a result, understanding to condition about step of the evaluation, the evaluation standards. Is expected to keep the focus on the development of performance indicators that reflect the uniqueness of the hospital for the efficient evaluation of the Hospital building.
Spectroscopic measurement method based on visible and near-infrared wavelengths was prominent technology for rapid and non-destructive evaluation of internal quality of fruits. Reflectance measurement was performed to evaluate firmness, soluble solid content, and acid content of truss tomatoes by hyperspectral reflectance imaging system. The Vis/NIR reflectance spectra was acquired from truss tomatoes sorted by 6 ripening stages. The multivariable analysis based on partial least square (PLS) was used to develop regression models with several preporcessing methods, such as smoothing, normalization, multiplicative scatter correction (MSC), and standard normal variate (SNV). The best model was selected in terms of coefficient of determination of calibration ($R_c^2$) and full cross validation ($R_{cv}^2$), and root mean standard error of calibration (RMSEC) and full cross validation (RMSECV). The results of selected models were 0.8976 ($R_p^2$), 6.0207 kgf (RMSEP) with gaussian filter of smoothing, 0.8379 ($R_p^2$), $0.2674^{\circ}Bx$ (RMSEP) with the mean of normalization, and 0.7779 ($R_p^2$), 0.1033% (RMSEP) with median filter of smoothing for firmness, soluble solid content (SSC), and acid content, respectively. Results show that Vis / NIR hyperspectral reflectance imaging technique has good potential for the measurement of internal quality of truss tomato.
This study aims to perform damage identification for Da-Sheng-Guan (DSG) high-speed railway truss arch bridge using fuzzy clustering analysis. Firstly, structural health monitoring (SHM) system is established for the DSG Bridge. Long-term field monitoring strain data in 8 different cases caused by high-speed trains are taken as classification reference for other unknown cases. And finite element model (FEM) of DSG Bridge is established to simulate damage cases of the bridge. Then, effectiveness of one fuzzy clustering analysis method named transitive closure method and FEM results are verified using the monitoring strain data. Three standardization methods at the first step of fuzzy clustering transitive closure method are compared: extreme difference method, maximum method and non-standard method. At last, the fuzzy clustering method is taken to identify damage with different degrees and different locations. The results show that: non-standard method is the best for the data with the same dimension at the first step of fuzzy clustering analysis. Clustering result is the best when 8 carriage and 16 carriage train in the same line are in a category. For DSG Bridge, the damage is identified when the strain mode change caused by damage is more significant than it caused by different carriages. The corresponding critical damage degree called damage threshold varies with damage location and reduces with the increase of damage locations.
Recently, not only domestic businesses but also overseas businesses are expanding development and investment in automated warehouses as domestic and foreign logistics environments undergo drastic change. In such an environment, automated warehouse systems are being rapidly changed, and automated warehouse systems equipped with diversified functions are being developed accordingly. But the assessment systems of developed automated warehouse system is at a standstill. In the present article, characteristics of the automated warehouse systems in diversified development and trends of technology were analyzed, based on which evaluation items of functional suitability and reliability were derived by referring to ISO/IEC 25000 as the international quality assessment standard to secure reliability of the automated warehouse system, and an evaluation model was developed through the derived evaluation items. Through the present article, evaluation standards of functional suitability and reliability to enhance quality levels of automated warehouse systems are considered to be secured.
This paper presents an attempt to apply Deep Learning technology to solve the problem of forecasting floods in urban areas. We employ Recurrent Neural Networks (RNNs), which are suitable for analyzing time series data, to learn observed data of river water and to predict the water level. To test the model, we use water observation data of a station in the Trinity river, Texas, the U.S., with data from 2013 to 2015 for training and data in 2016 for testing. Input of the neural networks is a 16-record-length sequence of 15-minute-interval time-series data, and output is the predicted value of the water level at the next 30 minutes and 60 minutes. In the experiment, we compare three Deep Learning models including standard RNN, RNN trained with Back Propagation Through Time (RNN-BPTT), and Long Short-Term Memory (LSTM). The prediction quality of LSTM can obtain Nash Efficiency exceeding 0.98, while the standard RNN and RNN-BPTT also provide very high accuracy.
Membrane bioreactor (MBR) technology has previously been used by water industry to treat high salinity wastewater. In this study, an anoxic-oxic biofilm-membrane bioreactor (AOB-MBR) system has been developed to treat mustard tuber wastewater of 10% salinity (calculated as NaCl). To figure out the effects of operating conditions of the AOB-MBR on membrane fouling rate ($K_V$), response surface methodology was used to evaluate the interaction effect of the three key operational parameters, namely time interval for pump (t), aeration intensity ($U_{Gr}$) and transmembrane pressure (TMP). The optimal condition for lowest membrane fouling rate ($K_V$) was obtained: time interval was 4.0 min, aeration intensity was $14.6 m^3/(m^2{\cdot}h)$ and transmembrane pressure was 19.0 kPa. And under this condition, the treatment efficiency with different influent loads, i.e. 1.0, 1.9 and $3.3kgCODm^{-3}d^{-1}$ was researched. When the reactor influent load was less than $1.9kgCODm^{-3}d^{-1}$, the effluent could meet the third discharge standard of "Integrated Wastewater Discharge Standard". This study suggests that the model fitted by response surface methodology can predict accurately membrane fouling rate within the specified design space. And it is feasible to apply the AOB-MBR in the pickled mustard tuber factory, achieving satisfying effluent quality.
Mucus is an aqueous gel complex with a constitution of about 95% water, high molecular weight glycoprotein (mucin), lipid, salts etc. Mucus appears to represent a significant barrier to the absorption of some compounds. Natural mucoadhesive agent was isolated and purified from the aqueous extract of the seeds of prosopis pallida (PP). Formulated tablet with the isolated material by wet granulation method. Some natural edible substances are in consideration for candidates as mucoadhesive agents to claim more effective controlled drug delivery as an alternative to the currently used synthetic mucoadhesive polymers. Subjected the materials obtained from natural source i.e. PP and standard synthetic substance, sodium carboxymethyl cellulose for evaluation of mucoadhesive property by various in vitro and in vivo methods. Through standard dissolution test and a model developed with rabbit, evaluated in vitro controlled release and bioadhesive property of theophylline formulation. Mucoadhesive agent obtained from PP showed good mucoadhesive potential in the demonstrated in vitro and in viνo models. The results suggest that the mucoadhesive agent showed controlled release properties by their application, substantially. In order to assess the gastrointestinal transit time in vivo, a radio opaque X-ray study performed in healthy rabbit testing the same controlled release formulation with and without bioadhesive polymer. Plasma levels of theophylline determined by the HPLC method and those allowed correlations to the in vitro mucoadhesive study results. Better correlation found between the results in different models. PP may acts as a better natural mucoadhesive agent in the extended drug delivery system.
Recently, non-standard techniques of web like Active-X caused not only user inconvenience but also barriers to the business of Internet. The government recognized that the serious environmental situation of using Internet is needed to be improved. Especially, HTML5 convergence technology is meant to be a specific platform over the devices, users, and systems. It also means web standards to support more creative business service model and emerging market. In this paper, we performed a survey on Web standards compliance and web development professional level of domestic web developers. In addition, we present the basic direction of government policy of software and software-positive human resources policy, that is based on the analysis of the survey results. Our study will be able to contribute to construct policies to support digital convergence industry and to strengthen technical assistance and expertise to build training programs for the spread of global Web standards (HTML5).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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