The number of old buildings in Korea is increasing. According to a report from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, the proportion of old buildings increased from 29.0% in 2005 to 37.8% in 2009. However, the ratio of repairs to improve usability and improve the environment through problem improvement The proportion of old buildings was 72% in 2010, but decreased to 38% in 2020 and does not exceed 40%. The reason is that the difficulty of remodeling old buildings is more difficult than repairing new ones, and business estimates are difficult to predict. Accurately reflecting the current condition of a building in a repair project has a huge impact on time and budget. Accurate and detailed measurements are essential. Current repair methodologies require a lot of manpower, time and money to remodel an old building. Therefore, it is necessary to improve the remodeling methodology applied in the field. In this study proposed a Digital-Twin-based remodeling process that introduced various digital technologies such as 3D Scanning, BIM, Reverse Engineering, and Digital Fabrictation in consideration of the latest technologies used in recent construction projects. In addition, the process proposed in this study was applied to an actual small-scale building remodeling project and the results were analyzed. In addition, useful basic data were provided for the establishment of plans related to the repair process of buildings in the future.
Purpose - Recent issues such as vessel enlargement, strengthening of environmental regulations, and port smartization are expected to increase costs and intensify competition in the port industry. In the new normal era, when external growth has reached its limit, the efficient operation of ports is becoming indispensable for achieving sustainable growth. This study aims to identify the determinants of inefficiency by examining the cost structure and efficiency of container terminals in Korea and furthermore propose the political implications to derive the maximization of efficiency. Design/methodology - This study estimates the cost function of container terminal operators and identifies the efficiency of container terminals using stochastic cost frontier (SCF) in the first stage. In the second step, the SCF results are compared with the data envelopment analysis (DEA). Last, this paper proposes efficiency determinants on container terminal operation to establish appropriate strategies. Out of the 29 container terminal operators in South Korea, 13 operators participated in the survey. The translog cost function was estimated utilizing a total of 116 observations collected over the 2007-2017 period. Findings - Empirical analysis shows that economies of scale exist in Korea's container ports, which provides a rationale for the government's policy to establish the global terminal operator by integrating small terminal operators to enhance competitiveness. In addition, as a result of the determinants analysis, container throughput, weight of direct employment costs, and labour cost share have positive effects on improving cost efficiency, while inefficiency increases as the length of quay increases. More specifically, cost efficiency improves as the proportion of direct employment costs to outsourcing service costs increases. Originality/value - This study contributes to analyzing the inefficiency factors of container terminals through efficiency analysis with respect to a cost function. In addition, this study proposes the practical and political implications, such as establishing a long-term manpower pool, the application of the hybrid liner terminal system, and the construction of a statistical data system, to improve the cost inefficiency of terminal operators.
Purposes: The purpose of this study was to analyze the factors associated with current smoking status in Wonju-si and Chuncheon-si, and to study the cause of difference in smoking rates between these two regions. Methodology: Data was from the National Health Insurance Service database from 2019 to 2020. Current smoking status was based on the response to the health examination questionnaire. Logistic regression analysis was conducted to identify factors associated with current smoking status. The study included 207,307 individuals from Wonju-si and 173,698 individuals from Chuncheon-si. Findings: The smoking rate of Wonju-si was 19.83%, and Chuncheon-si was 18.20%, showing a difference in the smoking rates between the two regions. Logistic regression analysis found that men, those aged 40-49, being a self-employed insured, a medical-aid beneficiary, having a lower income, working in construction, transport, storage, communication, or manufacturing industries, having a high-risk drinking level and being underweight were significantly associated with a higher likelihood of smoking(p<0.05). Additionally, having a chronic disease was associated with a lower likelihood of smoking in the case of Chuncheon-si(p<0.05). Practical Implication: This study found the differences of factors associated with smoking rates between the two regions and could provide implications for establishing intervention programs or policies that could contribute to lowering the smoking rate in areas with high smoking rates.
Purpose - This study will investigate and identify the relationship between brand image, brand attitude and intent to purchase based on subjects that have remembered or watched more than one storytelling marketing ad related to airlines. The purpose of the project is to secure market competitiveness by presenting the basis for and use of the marketing strategy using storytelling, which can capture the goodwill of the aerospace competition market in the future. Research, design, data, and methodology - Prior to the research model and hypothesis testing phase, a verification factor analysis was conducted to assess internal consistency among each measurement item and to ensure reliability and validity of the measurement tool. Further, the organization was assessed for validity by calculating the mean variance estimation (AVE) and the construction concept reliability (CCR) through a positive factor analysis. Hypothesis verification was analyzed through a structural equation model, and each concept set in the hypothesis was entered as a potential variable, and each measurement item was entered as an observation variable. Results - Airline's storytelling marketing has a significant impact on the brand image and two emotional and cognitive responses have been shown to influence the brand image. In addition, airline storytelling marketing has a significant impact on brand attitudes and airline storytelling marketing derived from factor analysis has shown two emotional and cognitive responses to brand attitudes. Conclusions - The parts derived based on the research results show that storytelling marketing has a strong influence on the airline's brand image and attitude, and that it is necessary for airlines to have a brand image and attitude. Also, forming a favorable brand image has a significant impact on brand attitudes. We believe that by presenting basic data to the aviation industry in future research on airline storytelling, we will be able to increase understanding and contribution to development of storytelling marketing in aviation.
Purposes: It is very important to establish a clinical data warehouse based on a common data model to offset the different data characteristics of each medical institution and for drug surveillance. This study attempted to establish a clinical data warehouse for Dankook university hospital for drug surveillance, and to derive the main items necessary for development. Methodology/Approach: This study extracted the electronic medical record data of Dankook university hospital tracked for 9 years from 2013 (2013.01.01. to 2021.12.31) to build a clinical data warehouse. The extracted data was converted into the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (Version 5.4). Data term mapping was performed using the electronic medical record data of Dankook university hospital and the standard term mapping guide. To verify the clinical data warehouse, the use of angiotensin receptor blockers and the incidence of liver toxicity were analyzed, and the results were compared with the analysis of hospital raw data. Findings: This study used a total of 670,933 data from electronic medical records for the Dankook university clinical data warehouse. Excluding the number of overlapping cases among the total number of cases, the target data was mapped into standard terms. Diagnosis (100% of total cases), drug (92.1%), and measurement (94.5%) were standardized. For treatment and surgery, the insurance EDI (electronic data interchange) code was used as it is. Extraction, conversion and loading were completed. R language-based conversion and loading software for the process was developed, and clinical data warehouse construction was completed through data verification. Practical Implications: In this study, a clinical data warehouse for Dankook university hospitals based on a common data model supporting drug surveillance research was established and verified. The results of this study provide guidelines for institutions that want to build a clinical data warehouse in the future by deriving key points necessary for building a clinical data warehouse.
본 연구는 한국어 Vision-Language Pre-training 모델 학습을 위한 대규모 시각-언어 멀티모달 데이터셋 구축에 대한 필요성을 연구한다. 현재, 한국어 시각-언어 멀티모달 데이터셋은 부족하며, 양질의 데이터 획득이 어려운 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 기계 번역을 활용하여 외국어(영문) 시각-언어 데이터를 한국어로 번역하고 이를 기반으로 생성형 AI를 활용한 데이터셋 구축 방법론을 제안한다. 우리는 다양한 캡션 생성 방법 중, ChatGPT를 활용하여 자연스럽고 고품질의 한국어 캡션을 자동으로 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 기계 번역 방법보다 더 나은 캡션 품질을 보장할 수 있으며, 여러가지 번역 결과를 앙상블하여 멀티모달 데이터셋을 효과적으로 구축하는데 활용한다. 뿐만 아니라, 본 연구에서는 의미론적 유사도 기반 평가 방식인 캡션 투영 일치도(Caption Projection Consistency) 소개하고, 다양한 번역 시스템 간의 영-한 캡션 투영 성능을 비교하며 이를 평가하는 기준을 제시한다. 최종적으로, 본 연구는 ChatGPT를 이용한 한국어 멀티모달 이미지-텍스트 멀티모달 데이터셋 구축을 위한 새로운 방법론을 제시하며, 대표적인 기계 번역기들보다 우수한 영한 캡션 투영 성능을 증명한다. 이를 통해, 우리의 연구는 부족한 High-Quality 한국어 데이터 셋을 자동으로 대량 구축할 수 있는 방향을 보여주며, 이 방법을 통해 딥러닝 기반 한국어 Vision-Language Pre-training 모델의 성능 향상에 기여할 것으로 기대한다.
This investigation delves into the adverse repercussions stemming from the impact of arsenic on steel pipes concealed within soil designated for rice cultivation. Simultaneously, the study aims to ascertain effective techniques for detecting arsenic in the soil and to provide strategies for mitigating the corrosion of steel pipes. The realm of nanotechnology presents promising avenues for addressing the intricate intersection of renewable energy, oil, and environmental pollution from a novel perspective. Nanostructured materials, characterized by distinct chemical and physical attributes, unveil novel pathways for pioneering materials that exert a substantial impact across diverse realms of food production, storage, packaging, and quality control. Within the scope of the food industry, the scope of nanotechnology encompasses processes, storage methodologies, packaging paradigms, and safeguards to ensure the safety of consumables. Of particular note, silver nanoparticles, in addition to their commendable antibacterial efficacy, boast anti-fungal and anti-inflammatory prowess, environmental compatibility, minimal irritability and allergenicity, resilience to microbial antagonism, thermal stability, and robustness. Confronting the pressing issue of arsenic contamination within both environmental settings and the food supply is of paramount importance to preserve public health and ecological equilibrium. In response, this study introduces detection kits predicated upon silver nanoparticles, providing an expeditious and economically feasible avenue for identifying arsenic concentrations ranging from 0.5 to 3 ppm within rice. Subsequent quantification employs Hydride Atomic Absorption Spectroscopy (HG-AAS), which features a detection threshold of 0.05 ㎍/l. A salient advantage inherent in the HG-AAS methodology lies in its capacity to segregate analytes from the sample matrix, thereby significantly reducing instances of spectral interference. Importantly, the presence of arsenic in the soil beneath rice cultivation establishes a causative link to steel pipe corrosion, with potential consequences extending to food contamination-an intricate facet embedded within the broader tapestry of renewable energy, oil, and environmental pollution.
Md. Abu Ayub Siddique;Hyeon-Ho Jeon;Seok-Pyo Moon;Sang-Hee Lee;Jang-Young Choi;Yong-Joo Kim
드라이브 ㆍ 컨트롤
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제21권1호
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pp.38-45
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2024
The power delivery is crucial to designing agricultural machinery. Therefore, the tractor-mounted potato harvester was used in this study to conduct the field experiment and analyze the power delivery for each step. This study was focused on an analysis of power delivery from the engine to the hydraulic components for the tractor-mounted harvester during potato harvesting. Finally, the simulation model of a self-propelled potato harvester was developed and validated using the experimental dataset of the tractor-mounted potato harvester. The power delivery analysis showed that approximately 90.22% of the engine power was used as traction power to drive the tractor-mounted harvester, and only 5.10% of the engine power was used for the entire hydraulic system of the tractor and operated the harvester. The statistical analysis of the simulation and experimental results showed that the coefficient of determinations (R2) ranged from 0.80 to 0.96, which indicates that the simulation model was performed with an accuracy of over 80%. The regression models were correlated linearly with the simulation and experimental results. Therefore, we believe that this study could contribute to the design methodology and performance test procedure of agricultural machinery. This basic study would be helpful in the design of a self-propelled potato harvester.
소음에 대한 인간의 심리적 인지는 소음의 여러 가지 물리적 요인에 의하여 영향을 받는다. 그러나 현재의 환경소음 평가는 A 가중치 등가 소음 수준을 기준으로 평가되고 있으며 인간의 다양한 감성적 요인을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 환경소음 평가를 위하여 환경소음원 43개에 대하여 주관평가와 통계적 분석방법을 사용하여 인간의 감성에 영향을 주는 음질인자 (Sound quality factor)를 분석하였다. 분석방법은 먼저 다양한 환경소음원에 대한 음질물리량 (Sound quality metrics)을 분석하여 음원을 분류하였으며 분류된 음원의 주된 음질 물리량을 고찰하였다. 그리고 쌍대비교법 (Paired comparisons method)과 어의분별척도법 (Semantic differential method)을 사용하여 주관 평가를 실시하고 음질의 요인을 분석하였으며 물리량과의 관계를 규명하였다. 마지막으로 요인에 대한 물리량의 기여도를 분석함으로써 환경소음의 감성적 인지에 대한 기초 물리량을 설정하였다.
건물 정보 모델(BIM: Building Information Model)은 관련 기업의 개별화된 프로젝트와 학습 데이터양 부족으로 인해 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기반 BIM 애플리케이션 개발이 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터가 제한적인 상황에서 BIM의 강구조물 부재 중량비를 예측하기 위해 사전 학습이 된 대형 언어 모델을 기반으로 신경망을 학습하는 방법을 제시하고 실험하였다. 제안된 모델은 대형 언어 모델을 활용하여 BIM에 내재하는 데이터 부족 문제를 극복할 수 있어 데이터의 양이 부족한 상황에서도 성공적인 학습이 가능하며 대형 언어 모델과 연계된 신경망을 활용하여 자연어와 더불어 숫자 데이터까지 처리할 수 있다. 실험 결과는 제안된 대형 언어 모델 기반 신경망이 기존 소형 언어 모델 기반보다 높은 정확도를 보였다. 이를 통해, 대형 언어 모델이 BIM에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었으며, 향후 건물 사고 예방 및 건설 비용의 효율적인 관리가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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