Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.22
no.1
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pp.3-12
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2021
In the remodeling projects, clients without architectural expertise have limitations in presenting requirements accurately. In some cases, designers and contractors may not recognize their demands exactly, and deliver final products that are different from the clients' intentions. 3D modeling visualizing final products in previous has been regarded as a solution to enhance understanding and communication. However, this approach has the limitation that the final results are presented as a virtual outputs. In the remodeling project, an alternative, mixed-reality, is likely to reinforce the reality as it enables to present remain structure and the parts to be built together. This paper examines the mixed reality as a solution to support decision making of clients and practitioners in remodeling projects. The examinations is conducted in high-rise office remodeling projects by means of action-research. Clients and practitioners, overview product models presented in the format of 2D drawings, BIM and mixed reality asked to evaluate the effectiveness of each methods in 12 standards. The results have shown that mixed reality has improved the sense of reality, making it easier to predict results, but recognizing patterns is difficult in some areas such as the floor, and it caused dizziness.
For the accomplishment of satellite's own missions, complicated control procedures and commands are required. Although absolute-Time Command and Command Sequences have been applied for controlling satellite and its operation historically, these command system only has a capability to manage sequential control process and has a limitation that cannot deal with decision and branch for corresponding to the condition of the time. To resolve above limitation, KARI has designed RTCSC which is mainly based on the existing RTCS but adopts a one-byte Op Code for supporting decision making and conditional branch. This paper introduces the design and implementation of RTCSC as On-Board Control System like OBCP, VML and IP.
The Computerized Procedure System (CPS) is one of the primary operating support systems in the digital Main Control Room. The CPS displays procedure on the computer screen in the form of a flow chart, and displays plant operating information along with procedure instructions. It also supports operator decision making by providing a system decision. A procedure flow should be correct and reliable, as an error would lead to operator misjudgment and inadequate control. In this paper we present a modeling for the CPS that enables formal verification based on Petri nets. The proposed State Token Petri Nets (STPN) also support modeling of a procedure flow that has various interruptions by the operator, according to the plant condition. STPN modeling is compared with Coloured Petri net when they are applied to Emergency Operating Computerized Procedure. A converting program for Computerized Procedure (CP) to STPN has been also developed. The formal verification and validation methods of CP with STPN increase the safety of a nuclear power plant and provide digital quality assurance means that are needed when the role and function of the CPS is increasing.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.5
no.3
s.19
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pp.166-173
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2004
This research develops a preliminary system prototype of construction data warehouse of a construction industry application to provide the construction manager with electronic decision supporting information. Construction data warehouse technology is a contractor-focused concept that provides electronic information analyzed from the separately stored database by management dimension, management subject, and data warehouse technology modules. First the authors reviews the characteristics of data warehouse technology and reviewed the conceptually designed architecture of previous study, then propose the architecture of construction data warehouse system and real application alternatives of each technology module to confirm the construction adaptability of the data warehouse technology through a case study.
Schools are one of favorable public buildings for Renewable Energy(RE) systems due to site conditions and their energy demand profiles(e.g. daytime-based use of hot water and heating/cooling). Although the government encourages schools to be equipped with RE systems, the adoption of RE systems in existing energy supply systems faces technical and financial barriers. For example, when installing a RE-based combination system(RECS) to meet the energy demand at various school scales, identifying cost effective combination of capacities of the RECS is not trivial since it usually requires technically intensive work including detailed simulation and demand/supply analysis with extensive data. This kind of simulation-based approaches is hardly implementable in practice. To address this, a simpler and applicable decision-supporting method is suggested in this study. This paper presents a simplified model in support of decision-making for optimal capacities of RECS within given budget scales and schools sizes. The proposed model was derived from detailed simulation results and statistical data. Using this model, the optimal capacities of RECS can be induced from the number of classes in a school.
Most combat simulation models, including Korean Army's combat models for simulation analysis, have too much limitations to be used for analysis of complex combats like joint combat fires. We analyze requirements for modeling and simulation of Fire-Eagle, which is a joint combat fire model of ground combat fires and army aviation. We then propose a simulation model for Fire Eagle and derive operational strategies for improving the joint combat fire. To do these, we analyze effectiveness of specific operational plans and scenarios by using the simulation model. We demonstrate ways of developing efficient and effective operational plans from the simulation experimental results.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.3
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pp.208-215
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2012
Augmented reality can help to improve user's engineering abilities such as perception and decision making in industry field. Therefore we have studied on the maintenance-supporting applications for inspectors previously. The advantage of pre-existing marker system is that the making and using are easier than any other feature tracking and detection methods. However it must to be exposed to the sufficient light to be detected by computer image processing. The most of industry field is not in clean environment and there are not sufficient light as well. So, the normal marker system is not appropriated for industrial fields. This paper suggests RFID-based marker system to improve marker-detection ability in our AR maintenance system. RFID is not implemented by image processing but it is implemented by electromagnetic induction. Therefore we could more precisely detect markers even if the environment is low-light intensity condition.
With the recent change of healthcare environment including rapid technological development, evidences are more and more important and necessary to support relevant policies in health technology assessment to provide safe and effective health services, utilizing medical resources efficiently. Despite of the emphasis on the importance of real world data and real world evidence in health care research, current infrastructure supporting clinical research is considerably weak due to absence of legal and institutional basis. However, in accordance with the Article 26 of the Health and Medical Technology Promotion Act, there is a limited legal apparatus that can be used only in public data with other dataset for the purpose of healthcare technology assessment at the National Evidence-based Collaborating Agency. Although the use of linked data from various sources was often required in the field of clinical research, it was not yet working well due to insufficient environmental conditions. In order to support the decision-making of medical practice and health care policies, data-linking platform for clinical research is needed. If the legal system that can link up to the data of the private institutions without violating the significant value such as the protection of private informations is established, it will be a decisive foundation reinforcing the researches and policy making processes for the improvement of the national health care system.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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