International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.634-639
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2013
The aim of the study is to develop the 3D visualization of Building Information Model and integrated 4D model for optimization of resources in the construction project. This study discuss the process of methodology and creation of 4D model of the project and simulate it to monitor the workflow at the site. Different stages of the construction process and activities are generated by using Revit and MS Project. MS project has been used for creation of the schedules and these are linked with the Revit for 3D modeling. The time used as the fourth dimension and 4D model created by using Navisworks Time liner software. Narges shopping center is presented as a case study to realize the actual uses and benefits of Building Information Model (BIM). Narges shopping mall is located in Tehran, Iran. As a part of Hekmat master plan, Narges shopping center is an 11 stores building with a total area of 30000 Sq.m. This shopping and entertainment center is comprised of 150 retails and two multi-use public halls with a capacity of 400 persons each and underground parking with total 400 parking space. The main purpose of architecture was to create an urban public center along with its revolving, spiral like form and an ever changing continuous façade by means of different colors, materials, which is in harmony with the other building of the master plan. The approximate cost of the project is $17 million and duration of the project schedule is 30 months. The developed Building Information Model enabled us to identify the potential collisions or clashes between various structural and architectural systems. 4D model has been used for limiting the interaction between subcontractors installing the different systems so rework could be avoided and productivity maximized. It is also observed that the utility of BIM for construction stimulation and clash detection is the best suitable method. Clash detection before the implementation of work is highly recommended to avoid rework.
In this study, some of the recently reported data processing strategies were evaluated and modified based on their capabilities and a brief workflow for data mining was redefined for Q-TOF LC-MS based untargeted metabolomics. Commercial pooled human plasma samples were used for this purpose. An ultrafiltration procedure was applied on sample preparation. Sample set was analyzed through Q-TOF LC/MS. A C18 column (Agilent Zorbax 1.8 µM, 50 × 2.1 mm) was used for chromatographic separation. Raw chromatograms were processed using XCMS - R programming language edition and Isotopologue Parameter Optimization (IPO) was used to optimize XCMS parameters. The raw XCMS table was processed using MS Excel to find reliable and reproducible peaks. Totally 1650 reliable and reproducible potential metabolite peaks were found based on the data processing procedures given in this paper. The redefined dataset was upload into MetaboAnalyst platform and the identified metabolites were matched with 86 metabolic pathways. Thus, two list were obtained and presented in this study as supplement files. The first list is to present the retention times and m/z values of detected metabolite peaks. The second list is the metabolic pathways related with the identified metabolites. The briefly described data processing strategies and dataset presented in this study could be beneficial for the researchers working on untargeted metabolomics for processing their data and validating their results.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.8
no.5
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pp.67-73
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2008
Recent trends in construction towards larger scale and taller buildings are causing problems by ineffective existing management approach in construction industry have emerged. Delivering necessary materials and mobilizing the human resources and equipment In a timely manner to keep labor on schedule have become a critical issue to be addressed. In particular, many specialty contractors carrying out multiple projects have been experiencing difficulties mobilizing the manpower on time and in right places due to poor communication at each stage of labor supply, resulting in waste of valuable resources. Hence, it's imperative for the specialty contractors to obtain specific information on labor demand so as to set up a communication and labor management system to ensure the right human resources will be mobilized in the right place at the right time. The study therefore is aimed at developing an optimal human resources management system for specialty contractors performing multiple projects. To that end, the study is focused on rebar and concrete work. The outcome of the study is expected to help allocate the right human resources to the right place in a timely fashion, thereby achieving an effective workflow at construction sites.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.7
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pp.2286-2304
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2022
Blockchain is a distributed ledger that combines technologies such as cryptography, consensus mechanism, peer-to-peer transmission, and time stamping. The rapid development of blockchain has attracted attention from all walks of life, but storage scalability issues have hindered the application of blockchain. In this paper, a scalable blockchain storage model based on Distributed Hash Table (DHT) and the InterPlanetary File System (IPFS) was proposed. This paper introduces the current research status of the scalable blockchain storage model, as well as the basic principles of DHT and the InterPlanetary File System. The model construction and workflow are explained in detail. At the same time, the DHT network construction mechanism, block heat identification mechanism, new node initialization mechanism, and block data read and write mechanism in the model are described in detail. Experimental results show that this model can reduce the storage burden of nodes, and at the same time, the blockchain network can accommodate more local blocks under the same block height.
In recent years, artificial intelligence, especially object detection-based deep learning in computer vision, has made significant advancements, driven by the development of computing power and the widespread use of graphic processor units. Object detection-based deep learning techniques have been applied in various fields, including the medical imaging domain, where remarkable achievements have been reported in disease detection. However, the application of deep learning does not always guarantee satisfactory performance, and researchers have been employing trial-and-error to identify the factors contributing to performance degradation and enhance their models. Moreover, due to the black-box problem, the intermediate processes of a deep learning network cannot be comprehended by humans; as a result, identifying problems in a deep learning model that exhibits poor performance can be challenging. This article highlights potential issues that may cause performance degradation at each deep learning step in the medical imaging domain and discusses factors that must be considered to improve the performance of deep learning models. Researchers who wish to begin deep learning research can reduce the required amount of trial-and-error by understanding the issues discussed in this study.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.25-28
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2001
Today enterprises are bringing forward the strong needs for the Global Work Space that is able to realize the collaboration of the virtual enterprise in order to achieve the rapid entrance to market, the quality improvement as well as the cost reduction of their new products. Especially, they are building the efficient Product Management Infrastructure in parallel with the real-time knowledge management for the information generated in the course of a product lifecycle and the Process Innovation making the Concurrent Engineering possible. Building a system in the web environment cannot be the entire effort to realize the Global Work Space within an enterprise that is an essential factor for the reduction of a product development period which in turn contributes to Time to Market. Various work models and processes are found in enterprises and many different application programs are developed and utilized to support these. This study proposes a scheme for the optimized Collaborative Workflow System Architecture that is able to take in and apply various application programs accompanied by the product development work process. Through this, we are to examine various limits and problems existing in the real-time collaborative system between enterprises and to reform these.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.361-369
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2023
Achieving realistic visual quality while maintaining optimal real-time rendering performance is a major challenge in evolving computer graphics and interactive 3D applications. Normal mapping, as a core technology in 3D, has matured through continuous optimization and iteration. Hybrid normal mapping as a new mapping model has also made significant progress and has been applied in the 3D asset production pipeline. This study comprehensively explores the hybrid normal techniques, analyzing Linear Blending, Overlay Blending, Whiteout Blending, UDN Blending, and Reoriented Normal Mapping, and focuses on how the various hybrid normal techniques can be used to achieve rendering performance and visual fidelity. performance and visual fidelity. Under the consideration of computational efficiency, visual coherence, and adaptability in different 3D production scenes, we design comparative experiments to explore the optimal solutions of the hybrid normal techniques by analyzing and researching the code, the performance of different hybrid normal mapping in the engine, and analyzing and comparing the data. The purpose of the research and summary of the hybrid normal technology is to find out the most suitable choice for the mainstream workflow based on the objective reality. Provide an understanding of the hybrid normal mapping technique, so that practitioners can choose how to apply different hybrid normal techniques to the corresponding projects. The purpose of our research and summary of mixed normal technology is to find the most suitable choice for mainstream workflows based on objective reality. We summarized the hybrid normal mapping technology and experimentally obtained the advantages and disadvantages of different technologies, so that practitioners can choose to apply different hybrid normal mapping technologies to corresponding projects in a reasonable manner.
Fabio Mancino;Andreas Fontalis;Ahmed Magan;Ricci Plastow;Fares S. Haddad
Hip & pelvis
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v.36
no.1
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pp.26-36
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2024
Total hip arthroplasty (THA) is a frequently performed procedure; the objective is restoration of native hip biomechanics and achieving functional range of motion (ROM) through precise positioning of the prosthetic components. Advanced three-dimensional (3D) imaging and computed tomography (CT)-based navigation are valuable tools in both the preoperative planning and intraoperative execution. The aim of this study is to provide a thorough overview on the applications of CT scans in both the preoperative and intraoperative settings of primary THA. Preoperative planning using CT-based 3D imaging enables greater accuracy in prediction of implant sizes, leading to enhancement of surgical workflow with optimization of implant inventory. Surgeons can perform a more thorough assessment of posterior and anterior acetabular wall coverage, acetabular osteophytes, anatomical landmarks, and thus achieve more functional implant positioning. Intraoperative CT-based navigation can facilitate precise execution of the preoperative plan, to attain optimal positioning of the prosthetic components to avoid impingement. Medial reaming can be minimized preserving native bone stock, which can enable restoration of femoral, acetabular, and combined offsets. In addition, it is associated with greater accuracy in leg length adjustment, a critical factor in patients' postoperative satisfaction. Despite the higher costs and radiation exposure, which currently limits its widespread adoption, it offers many benefits, and the increasing interest in robotic surgery has facilitated its integration into routine practice. Conducting additional research on ultra-low-dose CT scans and examining the potential for translation of 3D imaging into improved clinical outcomes will be necessary to warrant its expanded application.
Objective: To make the clinical evaluation of a solid-state human papillomavirus (HPV) sampling medium in combination with an economical HPV testing method ($careHPV^{TM}$) for cervical cancer screening. Methods: 396 women aged 25-65 years were enrolled for cervical cancer screening, and four samples were collected. Two samples were collected by woman themselves, among which one was stored in DCM preservative solution (called "liquid sample") and the other was applied on the Whatman Indicating FTA $Elute^{(R)}$ card (FTA card). Another two samples were collected by physician and stored in DCM preservative solution and FTA card, respectively. All the samples were detected by $careHPV^{TM}$ test. All the women were administered a colposcopy examination, and biopsies were taken for pathological confirmation if necessary. Results: FTA card demonstrated a comparable sensitivity of detecting high grade Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN) with the liquid sample carrier for self and physician-sampling, but showed a higher specificity than that of liquid sample carrier for self-sampling (FTA vs Liquid: 79.0% vs 71.6%, p=0.02). Generally, the FTA card had a comparable accuracy with that of Liquid-based medium by different sampling operators, with an area under the curve of 0.807 for physician &FTA, 0.781 for physician &Liquid, 0.728 for self & FTA, and 0.733 for self &Liquid (p>0.05). Conclusions: FTA card is a promising sample carrier for cervical cancer screening. With appropriate education programmes and further optimization of the experimental workflow, FTA card based self-collection in combination with centralized $careHPV^{TM}$ testing can help expand the coverage of cervical cancer screening in low-resource areas.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.3
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pp.48-66
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2024
According to the three amended Laws of the Data Economy and the Data Industry Act of Korea, systems for pseudonymous data integration and Data Safe Zones have been operated separately by selected agencies, eventually causing a burden of use in SMEs, startups, and general users because of complicated and ineffective procedures. An over-stringent pseudonymization policy to prevent data breaches has also compromised data quality. Such trials should be improved to ensure the convenience of use and data quality. This paper proposes a prototype system of the Integrated Data Safe Zone based on redesigned and optimized pseudonymization workflows. Conventional workflows of pseudonymization were redesigned by applying the amended guidelines and selectively revising existing guidelines for business process redesign. The proposed prototype has been shown quantitatively to outperform the conventional one: 6-fold increase in time efficiency, 1.28-fold in cost reduction, and 1.3-fold improvement in data quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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