International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.343-352
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2020
Modular integrated construction (MiC) is an innovative construction method where components of a building are manufactured in an offsite factory, trucked to the job site in sections, set in place with cranes, and assembled together to form a whole building. Where circumstances merit, favorable conditions exist and implemented effectively; MiC improves project performance. However, several key factors need to converge during implementation to realize the full benefits of MiC. Thus, a thorough understanding of the factors which are critical to the success of MiC projects is imperative. Drawing on a systematic review of 47 empirical studies, this research identified 25 key success factors (KSFs) for MiC projects. Of these, the five topmost cited KSFs for MiC projects include effective working collaboration and communication among project participants; standardization, optimization, automation and benchmarking of best practices; effective supply chain management; early design freeze and completion; and efficient procurement method and contracting. The study further proposed a conceptual model of the KSFs, highlighting the interdependences of people, processes, and technology-related KSFs for the effective accomplishment of MiC projects. The set of KSFs is practically relevant as they constitute a checklist of items for management to address and deal with during the planning and execution of MiC projects. They also provide a useful basis for future empirical studies tailored towards measuring the performance and success of MiC projects. MiC project participants and stakeholders will find this research useful in reducing failure risks and achieving more desired performance outcomes. One potential impact of the study is that it may inform, guide, and improve the successful implementation of MiC projects in the construction industry. However, the rigor of the analysis and relative importance ranking of the KSFs were limited due to the absence of data.
Ian Paul Navea;Jae-Hyuk Han;Na-Hyun Shin;Yeong-Ju Lee;Joong Hyoun Chin
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.272-272
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2022
Water and phosphorus (P) fertilizer are two of the most critical inputs in rice cultivation. Under climate change scenarios and urbanization, irrigation and fertilizer are becoming limiting factors often leading to significant decrease in yield whenever supplied scarcely. It has been shown that the Pup1 QTL confers tolerance to P starvation and improved early-stage root vigor in indica rice grown in the tropics. However, whether the QTL works in japonica rice genetic background grown in temperate regions remains to be elucidated. Here, we have introgressed the Pup1 QTL into three temperate rice varieties MS11, TR22183, and Dasan using marker-assisted backcrossing and next generation sequencing. The selected lines all harbored the full Pup1 QTL with recurrent parent genome recovery rates ranging from 66.5% to 99.8%. Evaluation of the introgression rice lines grown in South Korea under low inputs of P and water revealed early vegetative growth advantage relative to that of the recurrent parents. Under rainfed condition, Pup1 introgression lines had yield advantage ranging from 7.2 to 19.9% and 24 to 26% in P non-supplied soil and P-supplied soil, respectively compared to that of the recurrent parents suggesting that Pup1 confers enhanced yield under low P and water inputs in temperate rice genetic background grown in temperate climate. In terms of early vegetative growth, temperate Pup1 introgression lines showed a similar trend on the extent to which Pup1 promotes yield advantage in temperate rice in comparison with indica control Pup1 introgression line IR64-Pup1.
Gyu-Hyeon Eom;Jae-Ryoung Park;Yoon-Hee Jang;Eun-Gyeong Kim;Nari Kim;Saleem Asif;Kyung-Min Kim
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.281-281
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2022
Rice is a staple crop used by more than 50% of the world's population. However, in rapidly changing climates such as abnormal high temperatures and typhoons, the food security of rice is greatly threatened. Plant factories have the advantage of being able to grow crops regardless of climate change, so they can be a response to climate change. However, in plant factories, crops are grown by placing the culture bed vertically, so shorter crops are more efficient. Therefore, in order to search for genes related to the height of rice, QTL analysis was performed by investigating the plant height of Cheongcheong/Nagdong doubled haploids from 2017 to 2021. Plant height of rice investigated for five years showed a normal distribution, meaning that genes related to rice height are quantitative traits. As a result of QTL analysis, a total of 12 QTLs were detected, and QTLs overlapped for 5 years in RM12285-RM212 on chromosome 1. Also, The QTLs of plant height detected in 2019 has a LOD score of 17.64 in RM12285-RM212 region of chromosome 1. As a result of QTL analysis, 44 height-related genes were searched from the detected chromosomes, and among them, Os01g0757200 in RM 12285-RM212 on chromosome 1 region, named OsGA2ox3q1, were selected as genes related to the height of rice. The relative gene expression level of OsGA2ox3q1 was highly expressed in cultivar with short culm lines, and was low expressed in cultivar with long culm lines. OsGA2ox3q1 can be used to breed semi-dwarf cultivar in rice more efficiently.
AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and this enables to greatly improve multi-target tracking capability with high accuracy in comparison to traditional mechanically-scanned radar system. This paper is primarily concerned with the development of an efficient methodology for multi-target managenent with the context of multi-target environment employing AESA radar. In this paper, targets are stratified into two principal categories: currently displayed targets and non-display targets, predicated upon their relative priority. Displayed targets are subsequently stratified into TOI (target of interest), HPT (high priority target), and SAT (situational awareness target), based on the requisite levels of tracking accuracy. It also suggests rules for determining target priority management, especially in air-to-air mode including interleaved mode. This proposed approach was tested and validated in a SIL (system integration lab) environment, applying it to AESA radars mounted on aircraft.
Xiaoyi Chen;Xinchen Wang;Po-Lin Lai;Thi Kim Cuc Nguyen
Korea Trade Review
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v.46
no.6
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pp.73-92
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2021
Small and medium-sized enterprises (SMEs) account for a large proportion of the total number of enterprises in many countries. The development of SMEs has contributed to job creation and economic benefits. Every government has formulated active diversification strategies to promote the export market of SMEs, but the performance of export capabilities remains insufficient. The primary purpose of this study is to examine the effectiveness of export credit insurance in promoting SME export performance in Canada. Using data from 2008-2017, the augmented Dickey-Fuller (ADF) model to test the stationarity of the concerned variables and the error correction model (ECM) and autoregressive distributed lag (ARDL) cointegration test to empirically investigate the cointegration relationship between the research targets. The results represent the positive and critical impact of export relative price and domestic demand pressure on Canada's export performance, and the negative impact of the export volume index at a significant level. Regrettably, the impact of export credit insurance on the export performance of Canadian SMEs is considered exaggerated overall. In view of this result, it is necessary for the Canadian government to enact policies based on the current market status. And enhance confidence among SMEs to begin exports and diversify their markets rather than focusing only on the domestic or US market, especially given the impact of COVID-19. From the case of Canada, Korean government can attempt to learn from them to conduct more efficient strategies for SMEs.
This study initiated research aligned with the body positivity movement, aiming to explore size diversity for groups facing relative size discrimination due to their deviation from average body types. Using KS adult women's apparel dimensions as a reference, jackets were developed for women in their 20s to 30s who belong to the small petite-size (S[P]) category, which is characterized by a height under 155cm (petite) and a bust-circumference from 72cm to less than 82cm (small). Using 3D virtual-fitting, we conducted experiment-pattern production and refinement and subsequent real-fitting evaluations by participants to objectively validate aesthetics and comfort. The study's findings are as follows: First, utilizing a 3D virtual-fitting program by identifying 'creases' and 'garment pressure points' in the jacket appearance, experiment patterns were refined and real jackets were produced. This approach addressed challenges in recruiting participants with specific body types and allowed for efficient research in terms of cost and time. Second, through real-fitting evaluations, basic-fit and slim-fit jackets labeled as <79-88-150> were developed for the S(P) size. we presented 'size spec' and 'ease allowance' for jackets by waist fit. Both fits received positive evaluations with approximately 53.5cm sleeve length, and 11.7cm shoulder length. The ease allowances for the basic-fit jacket were approximately 9.2cm at the bust circumference, 12.8cm at the waist circumference, and 6cm at the hip circumference. Similarly, the slim-fit jacket exhibited ease allowances of about 4.8cm at the bust circumference, 4cm at the waist circumference, and 4cm at the hip circumference, receiving positive evaluations for aesthetics and comfort.
Accurate and efficient microbial diagnosis is crucial for effective molecular diagnostics, especially in the field of human healthcare. The gold standard equipment widely employed for detecting specific microorganisms in molecular diagnosis is quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). However, its limitations in low metagenomic DNA yield samples necessitate exploring alternative approaches. Digital PCR, by quantifying the number of copies of the target sequence, provides absolute quantification results for the bacterial strain. In this study, we compared the diagnostic efficiency of qRT-PCR and digital PCR in detecting a particular bacterial strain (Staphylococcus aureus), focusing on skin-derived DNA samples. Experimentally, specific primer for S. aureus were designed at transcription elongation factor (greA) gene and the target amplicon were cloned and sequenced to validate efficiency of specificity to the greA gene of S. aureus. To quantify the absolute amount of microorganisms present on the skin, the variable region 5 (V5) of the 16S rRNA gene was used, and primers for S. aureus identification were used to relative their amount in the subject's skin. The findings demonstrate the absolute convenience and efficiency of digital PCR in microbial diagnostics. We suggest that the high sensitivity and precise quantification provided by digital PCR could be a promising tool for detecting specific microorganisms, especially in skin-derived DNA samples with low metagenomic DNA yields, and that further research and implementation is needed to improve medical practice and diagnosis.
Jong Hee Kim;Jihyeon Yu;Jin Young Kim;Yong Jin Park;Sangsu Bae;Kwon Kyoo Kang;Yu Jin Jung
BMB Reports
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v.57
no.2
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pp.79-85
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2024
Pre-harvest sprouting is a critical phenomenon involving germination of seeds in the mother plant before harvest under relative humid conditions and reduced dormancy. In this paper, we generated HDR mutant lines with one region SNP (C/T) and an insertion of 6 bp (GGT/GGTGGCGGC) in OsERF1 genes for pre-harvest sprouting (PHS) resistance using CRISPR/Cas9 and a geminiviral replicon system. The incidence of HDR was 2.6% in transformed calli. T1 seeds were harvested from 12 HDR-induced calli and named ERF1-hdr line. Molecular stability, key agronomic properties, physiological properties, and biochemical properties of target genes in the ERF1-hdr line were investigated for three years. The ERF1-hdr line showed significantly enhanced seed dormancy and pre-harvest sprouting resistance. qRT-PCR analysis suggested that enhanced ABA signaling resulted in a stronger phenotype of PHS resistance. These results indicate that efficient HDR can be achieved through SNP/InDel replacement using a single and modular configuration applicable to different rice targets and other crops. This work demonstrates the potential to replace all genes with elite alleles within one generation and greatly expands our ability to improve agriculturally important traits.
Categorical perception has been noted as characteristic properties of linguistic stimuli. In this study, Korean monosyllabic minimal pairs (consonant-vowel-consonant, CVC) were analyzed to understand perception boundaries between clinically confusing words. An efficient scheme has been developed to systematically synthesize temporal transition waveforms (11 steps) from one word to the target word for the pairs of /gom/-/gong/, /non/-/noon/, and /don/-/non/. The corresponding slopes, widths, and non-dominant factors of perception boundaries were analyzed for the total of 40 young normal subjects (20 males and 20 females). Results showed that there were relative pattern differences among confusing monosyllabic minimal pairs under categorical perception. For instance, the vowel difference within CVC pairs led to the lowest boundary performance in this experiment set. Data also indicated the potential application of the overall procedure for evaluating auditory functions and assisting rehabilitation programs.
Chae-Yeon Shim;Gyeong-Min Baek;Hyun-Su Park;Jong-Yeon Park
Atmosphere
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v.34
no.2
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pp.177-185
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2024
As increasing global interest in renewable energy due to the ongoing climate crisis, there is a growing need for efficient technologies to manage such resources. This study focuses on the predictive skill of daily solar power generation using weather observation and forecast data. Meteorological data from the Korea Meteorological Administration and solar power generation data from the Korea Power Exchange were utilized for the period from January 2017 to May 2023, considering both inland (Daejeon) and coastal (Busan) regions. Temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation were selected as relevant meteorological variables for solar power prediction. All data was preprocessed by removing their systematic components to use only their residuals and the residual of solar data were further processed with weighted adjustments for homoscedasticity. Four models, MLR (Multiple Linear Regression), RF (Random Forest), DNN (Deep Neural Network), and RNN (Recurrent Neural Network), were employed for solar power prediction and their performances were evaluated based on predicted values utilizing observed meteorological data (used as a reference), 1-day-ahead forecast data (referred to as fore1), and 2-day-ahead forecast data (fore2). DNN-based prediction model exhibits superior performance in both regions, with RNN performing the least effectively. However, MLR and RF demonstrate competitive performance comparable to DNN. The disparities in the performance of the four different models are less pronounced than anticipated, underscoring the pivotal role of fitting models using residuals. This emphasizes that the utilized preprocessing approach, specifically leveraging residuals, is poised to play a crucial role in the future of solar power generation forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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