The study is to investigate research trends and knowledge structures in the Smart Farm field. To achieve the research purpose, keywords and the relationship among keywords were analyzed targeting 104 Korean academic journals related to the Smart Farm in KCI(Korea Citation Index), and topics were analyzed using the LDA Topic Modeling technique. As a result of the analysis, the main keywords in the Korean Smart Farm-related research field were 'environment', 'system', 'use', 'technology', 'cultivation', etc. The results of Degree, Betweenness, and Eigenvector Centrality were presented. There were 7 topics, such as 'Introduction analysis of Smart Farm', 'Eco-friendly Smart Farm and economic efficiency of Smart Farm', 'Smart Farm platform design', 'Smart Farm production optimization', 'Smart Farm ecosystem', 'Smart Farm system implementation', and 'Government policy for Smart Farm' in the results of Topic Modeling. This study will be expected to serve as basic data for policy development necessary to advance Korean Smart Farm research in the future by examining research trends related to Korean Smart Farm.
Due to the 4th Industrial Revolution announced at the Davos Forum, the World Economic Forum, in 2016, industrial trends around the world are changing rapidly and intelligently. Among them, the digital twin is drawing attention from all industries as a groundbreaking technology that reduces unnecessary costs and trial and error by implementing real objects, systems, and environments in the same way in the real virtual world and using them to perform simulation analysis. In particular, there is a lot of interest in the application of digital twin technology in solving ports safety and efficiency challenges at once. However, there is a lack of in-depth research for the application of digital twin technology in the port, and in particular, there is a lack of research on measurable data for the implementation of the digital twin in ports. The purpose of this study was to increase granularity and connectivity through measurable data investigation for the application of digital twin technology at container ports. Based on the study results, data factors for container port application were classified into crane data, operational data, physical data, and transportation data, and factor composition, correlation with factors, and fitness were confirmed through confirmatory factor analysis.
As China continues to evolve as a major economic power and the Free Trade Agreement (FTA) between the Republic of Korea and China was ratified on June 1, 2015, market volume between the two countries is expected to grow more rapidly. This study aims on improving the efficiency of car-ferry lines. We conducted two surveys- for shippers and forwarders of car-ferry companies, and container liners. The study analyzes the decision factors for delivery companies and their importance for shippers and forwarders of car-ferry companies and container liners. Based on analysis of prior studies on the competition for car-ferry companies and liners, three primary variables are selected-promptness, economics, and safety. The promptness variable consists of shipping time, loading/unloading time, and customs clearing time. The economic variable consists of marine transportation cost from a domestic harbor to China, loading/unloading cost in the harbor, and overland transport cost from the harbor to shippers inland. Finally, the safety variable consists of cargo damage rates, safety facilities, such as lashing and shoring, and punctuality of transportation time. The survey and AHP results show that the promptness, safety, and economics factors are 0.549, 0.309, and 0.142 in the shipper groups of car-ferry companies' category, respectively. It indicates that there is considerable difference in the importance of each factor. In contrast, the factors are 0.350, 0.348, and 0.302 in the forwarders category, which suggests that there is little difference in each factor's importance. As for shippers and forwarders of liners, the importance of each factor is found to be in the following order: economics, safety, and promptness.
The objective of this study was to suggest strategies for improving "Livestock Manure Treatment Systems and Related Technologies Assessment Program". Analytic Hierarchy Process (AHP) was used to evaluate reasonableness of applied weight value for assessment and improve program management strategies. Results of mail survey collected from animal manure treatment technology specialists of 30 companies nationwide were used for AHP. Company's ability, technological prowess, facility's convenience, economic feasibility are four important aspects of assessment program evaluation using AHP. More than 70% of the respondents said they were overall satisfied with the objectivity of assessment program regarding above four evaluation aspects. However, only 36% of them answered that they were very satisfied with the objectivity of assessment program in terms of economic feasibility. The evaluation results revealed that the assessment program needs to be made up for the weak points regarding economic feasibility. The AHP weight calculation results showed that the current assessment program overestimates the technological prowess, especially livestock manure treatment efficiency. It suggests that the weight value of current assessment program in terms of technological prowess needs to be determined carefully. The current assessment program combined with AHP weight value determination approach will be very useful to improve objectivity and reliability of assessment.
Car exhaust $CO_2$ gas reduction and fuel efficiency of the car lighter for the current era is a big challenge. The developments of high-performance Nd magnets, Li-ion secondary battery and exhaust gas purification performance of PGM catalysts used in the lightweight EV and HEV are activated. Country in order to improve the car lighter and function that use the resources of rare metals are ubiquitous imported from China because of export supply control, as soaring prices have unstable supply and demand. Compared to the emissions from the next-generation automotive recycling, waste scarce resources need to be. This study investigated the recycling technology analysis and development of the information technology, or delivered to the researchers by giving national car industry aims to contribute to the development. Findings, pulmonary high-performance motor vehicle emissions in the exhaust gas purification PGM Catalysts, Li-ion battery and Nd magnets recycling technology, such as pre- and post-processing techniques to classify technology, pre-urban mining technology mechanical separation by screening techniques under development, the study and post-processing technology has, pyro and hydro metallurgical smelting technology is established. Waste Recycling in terms of economic efficiency of mechanical components for the intensive study of screening techniques is needed.
Recently, the demands for steel frame are increasing because of the trend and due to the demand for bigger and higher buildings. In the analysis of typical steel frame, connections are based on the idealized fixed or pinned connection. A fixed connection assumes that the relative angle of each member before deformation is the same after the transformation. Therefore, the stiffener reinforces the connection to sufficient rigidity and stability of the panel zone. In the economical aspect, however, the necessity of connection that the stiffener reinforcement has omitted is increasing due to the excessive production as well as labor costs of connection. In contrast, pinned connection is assumed that bending moments between the beams and columns do not transfer to each member. This is easy to make in the plant and the construction is simple. However, the structural efficiency is reduced in pinned connection because connection cannot transfer moments. The introduction of this semirigid process can decide efficient cross-sectional dimensions that promote ease in the course of structural erection, as performed by members in the field-a call for safety in the entire frame. Therefore, foreign countries exert efforts to study the practical behavior and the results are applied to criterion. This paper analyzes the semirigid connection of domestic steel by design specifications of AISC/LRFD and make data bank that pertain to each steel. After wards, the results are compared to those of idealized connection; at the same time, this paper presents a design method that matches economic efficiency, end-fixity, and rotational stiffness.
From the Phase II (2018~2020) of K-ETS, the offset credit from 'CDM projects that domestic companies and others have carried out in foreign countries' can be used in the K-ETS. As a result, stakeholders in the K-ETS market are actively developing overseas CDM projects, such as the 'high-efficiency cook stove project'. which can secure a large amount of credits while marginal cost is relatively low. This paper develops the investment decision-making model of offset project for the 'high-efficiency cook stove project' using the real option approach. Under the uncertainty of the emission allowance price, the optimal investment threshold (p⁎) is derived and sensitivity analysis is conducted. As a result, in the standard scenario (PoA-S), the optimal investment threshold is 29,054won/ton, which is lower than the stock price (p⁎spot). However, allocation entities are not only economics in the CDM project, but also CDM risk factors such as non-renewable biomass ratio, cook stove replacement ratio, equity ratio with host country, investment period and submission limitation of emission allowance. In addition, offset project developers will be able to derive the optimal investment threshold for each business stage and use it for economic feasibility checks.
Forest investigation is the basic data for forest preservation and forest resource development, and periodical data acquisition and management have been performed. However, most of the current forest investigations in Korea are surveys to grasp the current status of forests, and various applications have not been made as geospatial information. In this study, the unmanned aerial scanner was used to acquire and process data in the forest area and to present an efficient forest survey method through analysis of the results. Unmanned aerial scanners can extract ground below vegetation, effectively creating DEM for forest management. It can be used as geospatial information for forest investigation and management by generating accurate topographical data that is impossible in conventional photogrammetry. It can also be used to measure distances between power lines and vegetation or manage transmission lines in forest areas. The accurate vertical distance measurement for vegetation surveys can greatly improve the accuracy of labor measurement and work efficiency compared to conventional methods. In the future, the use of unmanned aerial scanners will improve the data acquisition efficiency in forest areas, and will contribute to improved accuracy and economic feasibility compared to conventional methods.
As regional air pollution gets worse by the sulfur oxides emitted from various types of vessels passing through the many countries, the International Maritime Organization establishes the emission control areas and regulates sulfur dioxide in those areas. In order to satisfy these regional regulations, the fuel selection method and the exhaust gas post-treatment device are applied to the ships. Due to the economic reasons, the post-treatment method of exhaust gas for reducing the amount of sulfur oxides discharged is mainly preferred. The scrubber which is dominantly used in the ships are the spray type system where the sprayed liquid drops used for capturing the soluble sulfur dioxides in the exhaust gas. The performance of the spray type system depends on the size distribution of the sprayed droplets. In order to evaluate this performance, we designed counterflow type scrubber and cyclone scrubber and evaluated the desulfurization efficiency and the amount of droplet evaporation according to the size of each droplet by using computational fluid dynamics. The Eulerian-Eulerian analysis method was used because the scrubber had a gas-liquid two-phase flow inside the scrubber. When the diameter of the droplet was $100{\mu}m$, $300{\mu}m$, $500{\mu}m$ and $700{\mu}m$. As a result, both of scrubbers showed high desulfurization efficiency and low evaporation amount at $500{\mu}m$ and $700{\mu}m$.
Owing to the increase of FTA, food trade, and versatile preferences of consumers, food import has increased at tremendous rate every year. While the inspection check of imported food accounts for about 20% of the total food import, the budget and manpower necessary for the government's import inspection control is reaching its limit. The sudden import food accidents can cause enormous social and economic losses. Therefore, predictive system to forecast the compliance of food import with its preemptive measures will greatly improve the efficiency and effectiveness of import safety control management. There has already been a huge data accumulated from the past. The processed foods account for 75% of the total food import in the import food sector. The analysis of big data and the application of analytical techniques are also used to extract meaningful information from a large amount of data. Unfortunately, not many studies have been done regarding analyzing the import food and its implication with understanding the big data of food import. In this context, this study applied a variety of classification algorithms in the field of machine learning and suggested a data preprocessing method through the generation of new derivative variables to improve the accuracy of the model. In addition, the present study compared the performance of the predictive classification algorithms with the general base classifier. The Gaussian Naïve Bayes prediction model among various base classifiers showed the best performance to detect and predict the nonconformity of imported food. In the future, it is expected that the application of the abnormality detection model using the Gaussian Naïve Bayes. The predictive model will reduce the burdens of the inspection of import food and increase the non-conformity rate, which will have a great effect on the efficiency of the food import safety control and the speed of import customs clearance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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