Marzouk, Mohamed;Attia, Tarek;El-Bendary, Nasr Eldin
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.2
no.1
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pp.14-19
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2012
Maturity models allow organizations to assess and compare their own practices against best practices or those employed by competitors, with the intention to map out a structured path to improvement. This research explores the aspects of the Maturity Models that are relevant to distinguish them from one to another. The different Project Management maturity models for define maturity differently and measure different things to determine maturity. Because of this, organizations should give careful consideration to select appropriate maturity model. The main reason behind this research lies on the modification to the existing Organizational Project Management Maturity Model (OPM3) by adding four knowledge areas, dedicated to construction industry as best practices. These are Safety, Environment, Financial and Claim Management. This Model contains (Yes/No) questions; all of these questions must be answered before the user reviews the results that describe the overall maturity and areas of strength and weakness of an organization. The research presents the implementation of the proposed Model Construction Enterprises Maturity Model (CEM2). All the components of the developed Model have been implemented in Microsoft Access. CEM2 helps Construction Enterprises to assess their Maturity Level and know Areas of Weaknesses for future improvement. The easy to use Yes/No user interfaces help enterprises' employees to assess the maturity level of their enterprises. The Model maintains users' responses in its database; as such, many employees from different enterprise divisions can be involved during assessment phase in several sessions.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.13
no.2
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pp.49-56
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2017
Implementation of Model-based Systems Engineering(MBSE) depends on a model supporting efficient communication among engineers from various domains. And SysML is designed to create models supporting MBSE but unfortunately, SysML itself is not practical enough to be used in real-world engineering projects. SysML is designed to express generic systems and requires specialized knowledge, so a model written in SysML is less capable of supporting communication between a systems engineer and a sub-system engineer. Domain Specific Languages(DSL) can be a great solution to overcome the weakness of the standard SysML. A SysML based DSL means a customized SysML for a specific engineering domain. Unfortunately, current researches on SysML Domain Specific Language(DSL) for the plant engineering industry are still on the early stage. So as the first step, we have developed our own SysML based Piping & Instrumentation Diagram (P&ID) creation environment and P&ID itself of a specific plant system, using a widely used SysML authoring tool called MagicDraw. P&ID is one of the most critical output during the plant design phase, which contains all information required for the plant construction phase. So a SysML based P&ID has a great potential to enhance the communication among plant engineers of various disciplines.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.38
no.7
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pp.589-594
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2014
Recently, higher capacity and energy density of lithium ion batteries are increasingly demanded for enhancing their performance in view of the rise in the commercial distribution of electric and hybrid vehicles. Computational analysis of a porous structure of vanadium pentoxide cathode was performed, employing a phase field model. The incipient model was designed as a spherical structure with cylindrical-shaped pores. Modifying the diameters and lengths of the pore cylinder and the number of pores, we considered different conditions for the porous vanadium pentoxide cathodes for analyzing their effect on the amount of lithium ion intercalated to them. Subsequently, we optimized the porous structure to contain the largest amount of intercalated lithium ion during discharge.
This study performed prediction of extreme rainfall uncertainty and its frequency analysis based on climate change scenarios by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) for the selected nine-General Circulation Models (GCMs) in the near future (2011-2040) over the Korean Peninsula (KP). We analysed uncertainty of scenarios by multiple model ensemble (MME) technique using non-parametric quantile mapping method and bias correction method in the basin scale of the KP. During the near future, the extreme rainfall shows a significant gradually increasing tendency with the annual variability and uncertainty of extreme ainfall in the RCP4.5, and RCP8.5 scenarios. In addition to the probability rainfall frequency (such as 50 and 100-year return periods) has increased by 4.2% to 10.9% during the near future in 2040. Therefore, in the longer-term water resources master plan, based on the various climate change scenarios (such as CMIP5 GCMs) and its uncertainty can be considered for utilizing of the support tool for decision-makers in water-related disasters management.
Seo, Beom-Seok;Pak, Ha-Seung;Lee, Kyu-Jong;Choi, Doug-Hwan;Lee, Byun-Woo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.4
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pp.253-263
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2016
Chrysanthemum production would benefit from crop growth simulations, which would support decision-making in crop management. Chrysanthemum is a typical short day plant of which floral initiation and development is sensitive to photoperiod. We developed a model to predict phenological development and leaf appearance of chrysanthemum (cv. Baekseon) using daylength (including civil twilight period), air temperature, and management options like light interruption and ethylene treatment as predictor variables. Chrysanthemum development stage (DVS) was divided into juvenile (DVS=1.0), juvenile to budding (DVS=1.33), and budding to flowering (DVS=2.0) phases for which different strategies and variables were used to predict the development toward the end of each phenophase. The juvenile phase was assumed to be completed at a certain leaf number which was estimated as 15.5 and increased by ethylene application to the mother plant before cutting and the transplanted plant after cutting. After juvenile phase, development rate (DVR) before budding and flowering were calculated from temperature and day length response functions, and budding and flowering were completed when the integrated DVR reached 1.33 and 2.0, respectively. In addition the model assumed that leaf appearance terminates just before budding. This model predicted budding date, flowering date, and leaf appearance with acceptable accuracy and precision not only for the calibration data set but also for the validation data set which are independent of the calibration data set.
In this study, Solid-phase micro-extraction (SPME) with Gas Chromatograph using Flame Ionization Detector (GC/FID) was studied as a possible alternative to liquid-liquid extraction for the analysis of Methyl tert-butyl ether (MTBE) and Tertiary-butyl ether (TBA) in water and an optimization condition of trace analysis of MTBE and TBA using the design of experiment (DOE) was described. The aim of our research was to apply experimental design methodology in the optimization condition of trace analysis of fuel oxygenated compounds in soil-phase microextraction with GC/FID. The reactions of SPME were mathematically described as a function of parameters of Temp ($X_1$), Volume ($X_2$), Time ($X_3$) and Salt ($X_4$) being modeled by the use of the partial factorial designs, which was used for fitting 2nd order response surface models and was alternative to central composite designs. The model predicted agreed with the experimentally observed result ($Y_1$(MTBE, $R^2$ = 0.96, $Y_2$ (TBA, $R^2$ = 0.98)). The estimated ridge of the expected maximum responses and optimal conditions for MTBE and TBA were 278.13 and (Temp ($X_1$) = $48.40^{\circ}C$, Volume ($X_2$) = 73.04 mL, Time ($X_3$) = 11.51 min and Salt ($X_4$) = 12,50 mg/L), and 127.89 and (Temp ($X_1$) = $52.12^{\circ}C$, Volume ($X_2$) = 88.88mL, Time ($X_3$) = 65.40 min and Salt ($X_4$) = 12,50 mg/L), respectively.
The GPS positioning offer 3D position using code and carrier phase measurements, but the user can obtain the precise accuracy positioning using carrier phase in Real Time Kinematic(RTK). The main problem, which RTK have to overcome, is the necessary to have a reference station(RS) when using RTK should be generally no more than 10km on average, which is significantly different from DGPS, where distances to RS can exceed several hundred kilometers. The accuracy of today's RTK is limited by the distance dependent errors from orbit, ionosphere and troposphere as well as station dependent influences like multipath and antenna phase center variations. For these reasons, the author proposes Network based GPS Carrier Phase Differential Positioning using Multiple RS which is detached from user receiver about 30km. An important part of the proposed system is algorithm and software development, named DAUNet. The main process is corrections computation, corrections interpolation and searching for the integer ambiguity. Corrections computation of satellite by satellite and epoch by epoch at each reference station are calculated by a Functional model and Stochastic model based on a linear combination algorithm and corrections interpolation at user receiver are used by area correction parameters. As results, the users can obtain the cm-level positioning.
Ha, Dong-Hyun;Shin, Won-Sik;Oh, Sang-Hwa;Song, Dong-Ik;Ko, Seok-Oh
Journal of Environmental Science International
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v.19
no.5
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pp.549-563
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2010
The environmental behaviors of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are mainly governed by their solubility and partitioning properties on soil media in a subsurface system. In surfactant-enhanced remediation (SER) systems, surfactant plays a critical role in remediation. In this study, sorptive behaviors and partitioning of naphthalene in soils in the presence of surfactants were investigated. Silica and kaolin with low organic carbon contents and a natural soil with relatively higher organic carbon content were used as model sorbents. A nonionic surfactant, Triton X-100, was used to enhance dissolution of naphthalene. Sorption kinetics of naphthalene onto silica, kaolin and natural soil were investigated and analyzed using several kinetic models. The two compartment first-order kinetic model (TCFOKM) was fitted better than the other models. From the results of TCFOKM, the fast sorption coefficient of naphthalene ($k_1$) was in the order of silica > kaolin > natural soil, whereas the slow sorbing fraction ($k_2$) was in the reverse order. Sorption isotherms of naphthalene were linear with organic carbon content ($f_{oc}$) in soils, while those of Triton X-100 were nonlinear and correlated with CEC and BET surface area. Sorption of Triton X-100 was higher than that of naphthalene in all soils. The effectiveness of a SER system depends on the distribution coefficient ($K_D$) of naphthalene between mobile and immobile phases. In surfactant-sorbed soils, naphthalene was adsorbed onto the soil surface and also partitioned onto the sorbed surfactant. The partition coefficient ($K_D$) of naphthalene increased with surfactant concentration. However, the $K_D$ decreased as the surfactant concentration increased above CMC in all soils. This indicates that naphthalene was partitioned competitively onto both sorbed surfactants (immobile phase) and micelles (mobile phase). For the mineral soils such as silica and kaolin, naphthalene removal by mobile phase would be better than that by immobile phase because the distribution of naphthalene onto the micelles ($K_{mic}$) increased with the nonionic surfactant concentration (Triton X-100). For the natural soil with relatively higher organic carbon content, however, the naphthalene removal by immobile phase would be better than that by mobile phase, because a high amount of Triton X-100 could be sorbed onto the natural soil and the sorbed surfactant also could sorb the relatively higher amount of naphthalene.
Recently, the application of distributed acoustic sensors (DAS), which can replace geophones and seismometers, has significantly increased along with interest in micro-seismic monitoring technique, which is one of the CO2 storage monitoring techniques. A significant amount of temporally and spatially continuous data is recorded in a DAS monitoring system, thereby necessitating fast and accurate data processing techniques. Because event detection and seismic phase picking are the most basic data processing techniques, they should be performed on all data. In this study, a machine learning-based P, S wave phase picking algorithm was developed to compensate for the limitations of conventional phase picking algorithms, and it was modified using a transfer learning technique for the application of DAS data consisting of a single component with a low signal-to-noise ratio. Our model was constructed by modifying the convolution-based EQTransformer, which performs well in phase picking, to the ResUNet structure. Not only the global earthquake dataset, STEAD but also the augmented dataset was used as training datasets to enhance the prediction performance on the unseen characteristics of the target dataset. The performance of the developed algorithm was verified using K-net and KiK-net data with characteristics different from the training data. Additionally, after modifying the trained model to suit DAS data using the transfer learning technique, the performance was verified by applying it to the DAS field data measured in the Pohang Janggi basin.
This study evaluated the anti-asthmatic activities of 2,6-di-tert-butyl-4-hydroxymethylphenol (DBHP) that is a potent phenolic antioxidant in edible vegetable oil. The effects of DBHP on bronchial asthma were evaluated by determining the specific airway resistance (sRaw) and tidal volume (TV) during the immediate asthmatic response (IAR) and the late-phase asthmatic response (LAR) in guinea pigs with aerosolized ovalbumin-induced asthma. Recruitment of leukocytes and the levels of biochemical inflammatory mediators were determined in the bronchoalveolar lavage fluids (BALFs), and histopathological surveys performed in lung tissues. DBHP significantly inhibited the increased sRaw and improved the decreased TV on IAR and LAR, and also inhibited recruitment of eosinophils and neutrophils into the lung, and release of biochemical inflammatory mediators such as histamine and phospholipase $A_2$ from these infiltrated leukocytes, and improved pathological changes. However, anti-asthmatic activities of DBHP at oral doses of 12.5 to 50 mg/kg was less than those of dexamethasone (5 mg/kg, p.o.) and cromoglycate (10 mg/kg, p.o.), but more potent or similar to that of salbutamol (5 mg/kg, p.o.). These results in the present study suggest that anti-asthmatic effects of DBHP in the guinea pigs model of OVA-induced asthmatic responses principally are mediated by inhibiting the recruitments of the leukocytes and the release of biochemical inflammatory mediators from these infiltrated leukocytes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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