Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.3
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pp.49-55
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2022
Hair styling has a significant influence on human social perception. An increasing number of people are learning hair styling and obtaining hair designer licenses. However, it takes a considerable amount of money and time to learn professional hairstyle and beauty techniques for hair styling. Since COVID-19, there has been a growing need for offline and video lectures due to the decline in onsite training opportunities. This study provides a field practice environment in which real hair beauty is performed in a virtual space. Further, the hairstyle that is most similar to the user's hair taken with a webcam or mobile phone is determined through an image matching system using the speeded up robust features (SURF) method. The matching hairstyle was created into a three-dimensional (3D) hair model. The created 3D hair model uses a head-mounted display (HMD) and a controller that enables finger tracking through mapping to reproduce the haircutting scissors' motion while providing a feeling of real hair beauty.
This study investigated activation of cerebral cortex in patients with hemiplegia that was caused by neural damage. Key-point control movement therapy of Bobath was performed for 9 weeks in 3 subjects with hemiplegia and fMRI was used to compare and analyze activated degree of cerebral cortex in these subjects. fMRI was conducted using the blood oxygen level-dependent(BOLD) technique at 3.0T MR scanner with a standard head coil. The motor activation task consisted of finger flexion-extension exercise in six cycles(one half-cycles = 8 scans = $3\;sec{\times}\;8\;=\;24\;sec$). Subjects performed this task according to visual stimulus that sign of right hand or left hand twinkled(500ms on, 500ms off). After mapping activation of cerebral motor cortex on hand motor function, below results were obtained. 1. Activation decreased in primary motor area, whereas it increased in supplementary motor area and visual association area(p<.001). 2. Activation was observed in bilateral medial frontal gyrus, middle frontal gyrus of left cerebrum, inferior frontal gyrus, inter-hemispheric, fusiform gyrus of right cerebrum, superior parietal lobule of parietal lobe and precuneus in subjedt 1, parahippocampal gyrus of limbic lobe and cingulate gyrus in subject 2, and inferior frontal gyrus of right frontal lobe, middle frontal gyrus, and inferior parietal lobule of left cerebrum in subject 3 (p<.001). 3. Activation cluster extended in declive of right cellebellum posterior lobe in subject 1, culmen of anterior lobe and declive of posterior lobe in subject 2, and dentate gyrus of anterior lobe, culmen and tuber of posterior lobe in subject 3 (p<.001). In conclusion, these data showed that Key-point control movement therapy of Bobath after stroke affect cerebral cortex activation by increasing efficiency of cortical networks. Therefore mapping of brain neural network activation is useful for plasticity and reorganization of cerebral cortex and cortico-spinal tract of motor recovery mechanisms after stroke.
Recently, many researches have shown that even photosynthetic light-harvesting pigment-protein complexes can have quantum coherence in their excitonic energy transfer at cryogenic and physiological temperatures. Because the protein supplies such noisy environment around pigments that conventional wisdom expects very short lived quantum coherence, elucidating the mechanism and searching for an applicability of the coherence have become an interesting topic in both experiment and theory. We have previously studied the quantum coherence of a phycocyanin 645 complex in a marine algae harvesting light system, using Poisson mapping bracket equation (PBME). PBME is one of the applicable methods for solving quantum-classical Liouville equation, for following the dynamics of such pigment-protein complexes. However, it may suffer from many defects mostly from mapping quantum degrees of freedom into classical ones. To make improvements against such defects, benchmarking targets with more accurately described dynamics is highly needed. Here, we fall back to reduced hierarchical equation of motion (HEOM), for such a purpose. Even though HEOM is known to applicable only to simplified system that is coupled to a set of harmonic oscillators, it can provide ultimate accuracy within the regime of quantum-classical description, thus providing perfect benchmark targets for certain systems. We compare the evolution of the density matrix of pigment excited states by HEOM against the PBME results at physiological temperature, and observe more sophisticated changes of density matrix elements from HEOM. In PBME, the population of states with intermediate energies display only monotonically increasing behaviors. Most importantly, PBME suffers a serious issue of wrong population in the long time limit, likely generated by the zero-point energy leaking problem. Future prospects for developments are briefly discussed as a concluding remark.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.1
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pp.47-58
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2013
According to the increasing use of information in the mobile web environment, web information techniques previously developed considering only a specific platform become unable to use. Such techniques need to be replaced by the web standard techniques guaranteeing interoperability and to develop a new graphic user interface required in the mobile web environment. Based on such backgrounds, this paper surveyed the standards for implementing web geographic information system(GIS) service considering mobile and desktop environments. Based on the survey results, a GIS system configured with open source is designed and web mapping clients based on ExtJs are implemented for mobile and desktop environments. For the purpose of coping with the new web standard environment, the methods and prototype system suggested and implemented in the paper can be used as a case study to implement a GIS in the use of mobile and desktop environments.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.2
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pp.97-105
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2015
Building information modeling (BIM)-based construction projects have increased and become more varied, and as such the management of BIM-based facility information is also increasingly important for facility maintenance. Information management, and specifically product data mapping, however, has some problems in the area of manual data entry and does not adequately consider the exchange requirements of facility maintenance. Therefore, it is necessary to introduce a method to improve the management of composite object information for BIM-based facility maintenance so that it can handle construction operation building information exchange (COBie) data for a composite object. Therefore, we present a method to map COBie data to related materials of a composite object. This research contributes to increasing the efficiency and accuracy of the required information mapping between a building model and product data using a BIM library through optimal BIM data adoption. Moreover, it allows for the creation and management of specific product data at the design development phase.
The objective of this study is to evaluate the hybrid downscaling method combined Step-Wise Scaling (SWS) method with Regional Climate Model (RCM) simulation data for climate change impact study on hydrology area. The SWS method is divided by 3 categories (extreme event, dry event and the others). The extreme events, wet-dry days and the others are corrected by using regression method, quantile mapping method, mean & variance scaling method. The application and evaluation of SWS method with 3 existing and popular statistical techniques (linear scaling method, quantile mapping method and weather generator method) were performed at the 61 weather stations. At the results, the accuracy of corrected simulation data by using SWS are higher than existing 3 statistical techniques. It is expected that the usability of SWS method will grow up on climate change study when the use of RCM simulation data are increasing.
No Sang-Lim;Noh Seung-Hwan;Lee Sang-Pil;Kim Moon-Ho;Seo Jung-Woo
Tunnel and Underground Space
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v.15
no.3
s.56
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pp.177-184
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2005
The Sapaesan tunnel, the longest twin tube tunnel (4km) in Korea with 4 lanes each, is under construction with two years of delayed schedule because of the strong opposition from environmental bodies. Therefore, maximizing the construction efficiency was needed in tunnel project to compensate for time delay. This study includes improvements in the construction of the Sapaesan tunnel such as increasing excavation length and changing excavation sequence. In this paper the system for predicting tunnel face ahead is also introduced. Bulk-Emulsion explosive and Cylinder-Cut method were adopted in tunnel blasting to increase the excavation length. Optimum tunnel excavation step was designed to make up delayed time. Tunnel foe mapping, TSP survey and geological prediction system using computerized jumbo-drill were performed fnr safe construction of long and large twin tube tunnel.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.377-383
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2021
Recently, in accordance with the 4th industrial revolution, The use of autonomous mobile robots for flexible logistics transfer is increasing in factories, the warehouses and the service areas, etc. In large factories, many manual work is required to use Simultaneous Localization and Mapping(SLAM), so the need for the improved mobile robot autonomous driving is emerging. Accordingly, in this paper, an algorithm for mapless navigation that travels in an optimal path avoiding fixed or moving obstacles is proposed. For mapless navigation, the robot is trained to avoid fixed or moving obstacles through Deep Q Network (DQN) and accuracy 90% and 93% are obtained for two types of obstacle avoidance, respectively. In addition, DQN requires a lot of learning time to meet the required performance before use. To shorten this, the target size change algorithm is proposed and confirmed the reduced learning time and performance of obstacle avoidance through simulation.
Kim, Yu-Jung;Kang, Jun-Woo;Yoon, Jung-Bin;Lee, Yu-Bin;Baek, Soo-Whang
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.4
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pp.687-694
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2022
In this paper, we proposed an autonomous vehicle platform that delivers goods to a designated destination based on the SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) map generated indoors by applying the Visual SLAM technology. To generate a SLAM map indoors, a depth camera for SLAM map generation was installed on the top of a small autonomous vehicle platform, and a tracking camera was installed for accurate location estimation in the SLAM map. In addition, a convolutional neural network (CNN) was used to recognize the label of the destination, and the driving algorithm was applied to accurately arrive at the destination. A prototype of an indoor delivery autonomous vehicle was manufactured, and the accuracy of the SLAM map was verified and a destination label recognition experiment was performed through CNN. As a result, the suitability of the autonomous driving vehicle implemented by increasing the label recognition success rate for indoor delivery purposes was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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