Glass lined impellers are corrosion resistant to most chemicals, including strong acids, and also have a smooth, non-stick surface, easy to clean and free from impurities in the process. Glass lined home base impeller is a multi-purpose impeller designed to stir a wide viscosity range of liquids from low viscosity fluids to high viscosity fluids, among others, cell culture, yeast culture, and beer fermentation pots, especially used for air-water system breathable stirring. The glass lining for HB impellers, which are simple in structure and competitive in performance, is essential to have upper and lower division in order to make the joint area between the impeller and shaft as small as possible. The upper and lower division of the impeller hardly affects the mixing performance, but the aeration performance. In this study, in order to optimize the shape of the Glass Lining HB impeller, a study was conducted on the effect of the angle between the upper and lower impellers, the clearance between the impellers, and the number of baffles on the aeration power. The optimal shape and baffle plate conditions for the Glass lined HB impeller were derived through the study results that the angle and the clearance between the upper and lower impellers decreased the ration of the power consumption with aeration Pg and that without aeration P0, Pg/P0.
In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.
The environmental impact assessment(EIA) project in Korea has undergone changes and revisions in various evaluation items for about 30 years after the introduction of the Environmental Conservation Act (1997). However, despite the importance of land use evaluation items under the current EIA Act, there are insufficient studies to consider. Therefore, this study focused on the land-use evaluation items based on the EIA guidelines, reviewed 90 of the evaluation documents and consultation documents, and tried to suggest implications and supplementary points forthe domestic EIA land-use evaluation items. As a result, the paradigm was changing from land efficiency centered on development in the past to land efficiency centered on the natural environment and resource conservation. However, in spite of the manual for fitting the paradigm change, opinions on the conservation of the natural environment are still being drawn in the consultation document, so it needs improvement. Two improvements in the impact assessment process suggested in this study are the establishment of standardized spatial data and a quantitative impact and reduction method evaluation tool based on it. In particular, there is a need for a plan evaluation tool for land use arrangement and distribution that can solve the needs of minimizing damage to the natural environment and securing green space and a green network.
This study was undertaken to compare the efficacy of different sample preparation (stomaching, pulsifying, and sonication) and DNA extraction methods (boiling and commercial kit) for detection of enterotoxin-producing Clostridium perfringens from produce by polymerase chain reaction (PCR). Each produce type was inoculated at concentrations of 102, 103, 104, 105, 106, and 107 spores/g. Produce inoculated with spores was treated with three sample preparation methods, and DNA was extracted by boiling method and a commercial kit, followed by PCR. The detection limit of stomached samples was lower than that of pummeled and sonicated samples by 10-100 times. Moreover, the DNA extraction efficiency of the commercial kit was found to be superior to that of boiling. In particular, the PCR efficiency of cherry tomato and perilla leaf samples was greatly affected by sample preparation and DNA extraction method. These data suggest that DNA extraction with a commercial kit after pulsification is an optimum sample preparation method for detection of C. perfringens by PCR.
Ock, Giyoung;Choi, Mikyoung;Kim, Jeong-cheol;Park, Hyung-Geun;Han, Ji Hyun
Ecology and Resilient Infrastructure
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v.7
no.4
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pp.366-373
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2020
This study investigated habitat diversity changes by conducting weir operations at the Sejongbo site in the Geum River basin. High-resolution aerial photographs taken before and after the weir-opening operation were used for habitat analyses. We classified water and bar areas into 17 types, such as lotic habitats, including riffles, runs, and glides, and lentic habitats, including reservoirs, pools, bar-head backwaters, and bar ponds. Then, we estimated each habitat area quantitatively, calculated a habitat diversity index, and established a habitat diversity map. Our results indicated that after the weir-opening operation, lotic habitats and new types of shallow lentic habitats increased in the water area. In addition, for the bar area, bare lands without cultivation increased distinctively. Finally, we observed that the habitat diversity index drastically increased after the weir-opening operation, which could provide a relatively simple channel of diverse habitats.
Drone mapping systems can be applied to many fields such as disaster damage investigation, environmental monitoring, and construction process monitoring. To integrate individual sensors attached to a drone, it was essential to undergo complicated procedures including time synchronization. Recently, a variety of composite sensors are released which consist of visual sensors and GPS/INS. Composite sensors integrate multi-sensory data internally, and they provide geotagged image files to users. Therefore, to use composite sensors in drone mapping systems, mapping accuracies from composite sensors should be examined. In this study, we analyzed the mapping accuracies of a composite sensor, focusing on the data acquisition area and pre-calibration effect. In the first experiment, we analyzed how mapping accuracy varies with the number of ground control points. When 2 GCPs were used for mapping, the total RMSE has been reduced by 40 cm from more than 1 m to about 60 cm. In the second experiment, we assessed mapping accuracies based on whether pre-calibration is conducted or not. Using a few ground control points showed the pre-calibration does not affect mapping accuracies. The formation of weak geometry of the image sequences has resulted that pre-calibration can be essential to decrease possible mapping errors. In the absence of ground control points, pre-calibration also can improve mapping errors. Based on this study, we expect future drone mapping systems using composite sensors will contribute to streamlining a survey and calibration process depending on the data acquisition circumstances.
The purpose of this study is to search for the main content system and Confucian meaning of "Yu Shu;虞書" of "The Book of Documents; 書經". This research covers two things: first, the form of The Book of Documents and the main content system of "Yu Shu". The Book of Documents consists of 4 main dynasties' Shu in ancient chinese history; "Yu Shu" 5 chapters, "Xia Shu; 夏書" 4 chapters, "Shang Shu; 商書" 17 chapters, and "Zhou Shu; 周書" 32 chapters, for a total 58 chapters. This book is organized in the form of six formalities(六體) or ten examples(十例). Second, the Confucian value of The Book of Documents and philosophical meaning of Yu Shu. Yu Shu shows a benign rule(仁政), confucianism ideal politic, as an historic example of a benevolent administration. By this research, we recognize that the tradition of abdication in the confucian society and the way of selecting people are theoretical foundation of politics based on people, rule by virtue and, by extension, a dynastic revolution. In addition, governing a country and rule the world that is treated in Yu Shu are a theory of leadership and moral training as a background of "Da Xue"(大學; Great Learning). Furthermore, Xiao(孝;filial piety) emphasized on this book is the main virtue of leaders and core value of practical action among the human relation. by extension, we recognize that the "Yu Shu" is the origin of "Xiao Jing; 孝經".
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.4
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pp.175-182
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2021
There have been many instances of damage to buildings with soft stories, and it is important to consider vertically irregular buildings when evaluating the seismic performance of existing buildings. However, because conventional methods do not easily reflect vertical irregularities with sufficient accuracy, it is possible to underestimate or overestimate the seismic performance of buildings with vertical irregularities. This study aims to develop a seismic performance evaluation method for vertically irregular buildings using the stiffness-based soft story ratio (SSR), which is a parameter that represents the ratio of the demand and the capacity for displacement and refers to the ratio of displacement concentration in buildings. The seismic performance evaluation method developed in this study is compared with the conventional seismic performance evaluation method for four piloti buildings, using the first-floor column as a variable. Conventional seismic performance evaluation methods often overestimate the seismic performance for models in which vertical irregularities are maximized. However, results of the proposed seismic performance evaluation method are identical to those from a detailed evaluation for all models. Therefore, it is considered that the proposed seismic performance evaluation method can provide more precise seismic performance evaluation results than conventional methods in the case of piloti buildings, where vertical irregularities are maximized.
Kim, Seolyeong;Lee, Geonhee;Gwak, Eun Ji;Kim, Su Ji;Lee, Su Hyon;Lim, Kyung-Min
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.47
no.4
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pp.297-304
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2021
In this study, we prepared a pigmented skin model, KeraSkin-MTM for the in vitro evaluation of whitening agents. For the purpose of complementing the existing mono-layer cell culture testing method, KeraSkin-MTM was produced through the co-culture of human skin-derived keratinocytes and melanocytes. The efficacy of four well-known whitening agents (arbutin, ascorbic acid, kojic acid, niacinamide) was evaluated in KeraSkin-MTM in order to assess its usefulness in assessing whitening efficacy. As a result, it was possible to observe additional details such as the distribution of melanin granules and melanin capping in each skin layer through KeraSkin-MTM, which was previously difficult to assess in the traditional 2D cell culture system. In addition, quantification through image analysis of KeraSkin-MTM allowed for a statistical analysis of the whitening effects. These results suggest that the KeraSkin-MTM can be used as a new evaluation method of evaluating whitening efficacy, as well as complement the traditional total melanin content and tyrosinase inhibition assays.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.6
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pp.1044-1053
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2022
Time domain reflectometry (TDR) is a diagnostic technique to evaluate the physical integrity of cable and finds application in leak detection and localization of piping system. In this study, a cable-shaped leak detection sensor was proposed using the TDR technique for monitoring leakage detection of ship's engine room seawater piping system. The cable sensor was developed using a twisted pair arrangement and wound by an absorbent material. The availability and performance of the sensor for leak detection and localization were evaluated on a lab-scale pipeline set up. The developed sensor was installed onto the pipes and flanges of the lab-scale set up and various TDR waveforms were acquired and analyzed according to the dif erent variables including the number of twists and sheath thickness. The result indicated that the twisted cable sensor was able to produce clear and smooth signal as compared to the TDR sensor with a parallel arrangement. The optimal number of twist was determined to be above 10 per the unit length. The optimal diameter of sheath thickness that results in the desired sensitivity was determined to be ranging from 80% up to 120% of the diameter of the conductor. The linear regression analysis for estimation of leak localization was carried out to estimate the location of the leakage, and the result was a determination coefficient of 0.9998, indicating a positive relationship with the actual leakage point. The proposed TDR based leak detection method appears to be an effective method for monitoring leakage of ship's seawater piping system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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