Park, Seunghyun;Jeong, Jee Yeon;Ryoo, Jang Jin;Lee, Naroo;Yu, Il Je;Song, Kyung Seuk;Lee, Yong Hag;Han, Jeong Hee;Kim, Sung Jin;Park, Jung sun;Chung, Ho Keun
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.11
no.3
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pp.229-234
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2001
The EDXRF(Energy Dispersive X-ray Fluorescence Spectrometer) technique was applied to the determination of heavy metals in welding fume. The EDXRF method designed in this study was a non-destructive analysis method. Samples were analyzed directly by EDXRF without any pre-treatment such as digestion and dilution. The samples used to evaluate this method were laboratory samples exposed in a chamber connected with a welding fume generator. The samples were first analyzed using a non-destructive EDXRF method. The samples subsequently were analyzed using AAS method to verify accuray of the EDXRF method. The purpose of this study was to evaluate the possibility of the non-destructive analysis of heavy metals in welding fume by EDXRF. The results of this study were as follow: 1.When the samples were collected under the open-face sampling condition, a surface distribution of welding fume particles on sample filters was uniform, which made non-destructive analysis possible. 2. The method was statistically evaluated according to the NIOSH(National Institute for Occupational Safety and Health) and HSE(Health and Safety Executive) method. 3. The overall precision of the EDXRF method Was calculated at 3.45 % for Cr, 2.57 % for Fe and 3.78 % for Mn as relative standard deviation(RSD), respectively. The limits of detection were calculated at $0.46{\mu}g$/sample for Cr, $0.20{\mu}g$/sample for Fe and $1.14{\mu}g$/sample for Mn, respectively. 4. A comparison between the results of Cr, Fe, Mn analyzed by EDXRF and AAS was made in order to assess the accuracy of EDXRF method. The correlation coefficient between the results of EDXRF and AAS was 0.9985 for Cr, 0.9995 for Fe and 0.9982 for Mn, respectively. The overall uncertainty was determined to be ${\pm}12.31%$, 8.64 % and 11.91 % for Cr, Fe and Mn, respectively. In conclusion, this study showed that Cr, Fe, Mn in welding fume were successfully analyzed by the EDXRF without any sample pre-treatment such as digestion and dilution and a good correlation between the results of EDXRF and AAS was obtained. It was thus possible to use the EDXRF technique as an analysis method of working environment samples. The EDXRF method was an efficient method in a non-destructive analysis of heavy metals in welding fume.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.238-240
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2006
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
Accurate finite element (FE) models are needed in many applications of Civil Engineering such as health monitoring, damage detection, structural control, structural evaluation and assessment. Model accuracy depends on both the model structure (the form of the equations) and the model parameters (the coefficients of the equations), and can be generally improved through that process of experimental reconciliation known as model updating. However, modelling errors, including (i) errors in the model structure and (ii) errors in parameters excluded from adjustment, may bias the solution, leading to an updated model which replicates measurements but lacks physical meaning. In this paper, an application of ambient-vibration-based model updating to a large-scale benchmark prototype of a building structure is reported in which both types of error are met. The error in the model structure, originating from unmodelled secondary structural elements unexpectedly working as resonant appendages, is faced through a reduction of the experimental modal model. The error in the model parameters, due to the inevitable constraints imposed on parameters to avoid ill-conditioning and under-determinacy, is faced through a multi-model parameterization approach consisting in the generation and solution of a multitude of models, each characterized by a different set of updating parameters. Results show that modelling errors may significantly impair updating even in the case of seemingly simple systems and that multi-model reasoning, supported by physical insight, may effectively improve the accuracy and robustness of calibration.
Translation induced by the field-gradient force is being observed for a single ferromagnetic iron grain and a ferrimagnetic grain of a ferrite sample ($CuFe_2O_4$). From measurements on the translation, precise saturated magnetization of $M_S$ is possible for a single grain. The method is based on the energy conservation rule assumed for the grain during its translation and the grain is translated through a diffuse area under microgravity conditions. The results of the two materials indicate that a field-induced translation of grain bearing spontaneous moment is generally determined by a field-induced potential $-mM_SH(x)$ where m denotes the mass of sample. According to the above translations, the detection of $M_S$ is not interfered by any signals from the sample holder. The $M_S$ measurement does not require m value. By observing translations resulting from fieldinduced volume forces, the magnetization of a single grain is measurable irrespective of its size; the principle is also applicable to measuring susceptibility of diamagnetic and paramagnetic materials.
Jeong, Ilgyo;Eu, Young-Jae;Kim, Kun Woo;Hu, XingHao;Sinha, Brajalal;Kim, CheolGi
Journal of Magnetics
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v.17
no.4
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pp.302-307
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2012
We have designed, fabricated and tested an integrated microfluidic chip with a Planar Hall Effect (PHE) sensor. The sensor was constructed by sequentially sputtering Ta/NiFe/Cu/NiFe/IrMn/Ta onto glass. The microfluidic channel was fabricated with poly(dimethylsiloxane) (PDMS) using soft lithography. Magnetic nanoparticles suspended in hexadecane were used as ferrofluid, of which the saturation magnetisation was 3.4 emu/cc. Droplets of ferrofluid were generated in a T-junction of a microfluidic channel after hydrophilic modification of the PDMS. The size and interval of the droplets were regulated by pressure on the ferrofluid channel inlet. The PHE sensor detected the flowing droplets of ferrofluid, as expected from simulation results. The shape of the signal was dependent on both the distance of the magnetic droplet from the sensor and the droplet length. The sensor was able to detect a magnetic moment of $2{\times}10^{-10}$ emu at a distance of 10 ${\mu}m$. This study provides an enhanced understanding of the magnetic parameters of ferrofluid in a microfluidic channel using a PHE sensor and will be used for a sample inlet module inside of integrated magnetic lab-on-a-chip systems for the analysis of biomolecules.
A novel method that utilizes poly(5-methyl-2-thiozyl methacrylamide-co-2-acrylamido-2-methyl-1-propanesulfonic acid-co-divinylbenzene) [MTMAAm/AMPS/DVB] as a solid-phase extractant was developed for simultaneous preconcentration of trace Cd(II), Co(II), Cr(III), Cu(II), Fe(III), Mn(II), Ni(II), Pb(II), and Zn(II) prior to the measurement by flame atomic absorpiton spectrometry (FAAS). Experimental conditions for effective adsorption of the metal ions were optimized using column procedures. The optimum pH value for the simultaneously separation of the metal ions on the new adsorbent was 2.5. Effects of concentration and volume of elution solution, sample flow rate, sample volume and interfering ions on the recovery of the analytes were investigated. A high preconcentration factor, 100, and low relative standard deviation values, $\leq$1.5% (n = 10), were obtained. The detection limits (${\mu}gL^{-1}$) based on the 3s criterion were 0.18 for Cd(II), 0.11 for Co(II), 0.07 for Cr(III), 0.12 for Cu(II), 0.18 for Fe(III), 0.67 for Mn(II), 0.13 for Ni(II), 0.06 for Pb(II), and 0.09 for Zn(II). The validation of the procedure was performed by the analysis of two certified reference materials. The presented method was applied to the determination of the analytes in various environmental samples with satisfactory results.
A new fiber optical sensor was developed for the determination of 2,4-dichlorophenol (DCP). The sensor was based on DCP oxidation by oxygen with the catalysis of iron(III) tetrasulfophthalocyanine (Fe(III)PcTs). The optical oxygen sensing film with $Ru(bpy)_3Cl_2$ as the fluorescence indicator was used to determine the consumption of oxygen in solution. A lock-in amplifier was used for detecting the lifetime of the oxygen sensing film by measuring the phase delay change of the sensor head. The different variables affecting the sensor performance were evaluated and optimized. Under the optimal conditions (i.e. pH 6.0, $25^{\circ}C$, Fe(III)PcTs concentration of 0.62 mg/mL), the linear detection range and response time of the sensor are $1.0{\times}10^{-6}-9.0{\times}10^{-6}$ mol/L and 250 s, respectively. The sensor displays high selectivity, good repeatability and stability, and can be used as an effective tool in analyzing DCP concentration in practical samples.
[ $LaMeO_3$ ](Me = Cr, Co) powders were prepared using the polymeric precursor method. The effects of the chelating agent and the polymeric additive on the synthesis of the $LaMeO_3$ perovskite were studied. The samples were synthesized using ethylene glycol (EG) as the solvent, acetyl acetone (AcAc) as the chelating agent, and polyvinylpyrrolidone (PVP) as the polymer additive. The thermal decomposition behavior of the precursor powder was characterized using a thermal analysis (TG-DTA). The crystallization and particle sizes of the $LaMeO_3$ powders were investigated via powder X-ray diffraction (XRD), field emission scanning electron microscopy (FE-SEM), and particle size analyzer, respectively. The as-prepared precursor primarily has $LaMeO_3$ at the optimum condition, i.e. for a molar ratio of both metal-source (a : a) : EG (80a : 80a) : AcAc (8a) inclusive of 1 wt% PVP. When the as-prepared precursor was calcined at $700^{\circ}C$, only a single phase was observed to correspond with the orthorhombic structure of $LaCrO_3$ and the rhombohedral structure of $LaCoO_3$. A solid-electrolyte impedance-metric sensor device composed of $Li_{1.5}Al_{0.5}Ti_{1.5}(PO_4)_3$ as a transducer and $LaMeO_3$ as a receptor has been systematically investigated for the detection of NOx in the range of 20 to 250 ppm at $400^{\circ}C$. The sensor responses were able to divide the component between resistance and capacitance. The impedance-metric sensor for the NO showed higher sensitivity compared with $NO_2$. The responses of the impedance-metric sensor device showed dependence on each value of the NOx concentration.
Saltwater intrusion in coastal regions can be detected by using numerous geochemical constituents in groundwater. However, insufficient numbers of groundwater data can often make us difficult to interpret saltwater intrusion. Probability statistics technique enables statistical prediction using a limited numbers of water quality data for a wider range and can make to effectively evaluate saltwater intrusion through a characterized distribution of probability. This study evaluated saltwater intrusion by applying probability statistics to the chemical constituents in groundwater, coastal discharge, and stream water in the coastal areas of Busan City. By the result of the study, it is proven that Na+, Mg2+, K+, SO42−, and Cl−, abundantly contained in seawater, are valuable indicators for evaluating saltwater intrusion. On the other hand, it is judged that Si4+, Fe2+, NO3−, and PO43−, showing similar probability distribution in groundwater, coastal discharge, and stream water, are not appropriate indicators for the detection of saltwater intrusion.
Kim, Yong-Jun;Lee, Sung-Gap;Yeo, Jin-Ho;Jo, Ye-Won
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.6
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pp.2364-2367
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2015
In this study, we fabricated an electrolyte-insulator-metal (EIM) device incorporating a high-k Al2O3 sensing membrane using a porous anodic aluminum oxide (AAO) through a two-step anodizing process for pH detection. The structural properties were observed by field-emission scanning electron microscopy (FE-SEM) and X-ray diffraction patterns (XRD). Electrochemical measurements taken consisted of capacitance-voltage (C-V), hysteresis voltage and drift rates. The average pore diameter and depth of the AAO membrane with a pore-widening time of 20 min were 123nm and 273.5nm, respectively. At a pore-widening time of 20 min, the EIM device using anodic aluminum oxide exhibited a high sensitivity (56mV/pH), hysteresis voltage (6.2mV) and drift rate (0.25mV/pH).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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