The conventional disposal methods of waste tires are harmful to the environment. Moreover, the recycling/reuse of waste tires in domestic and industrial applications is limited due to parent product's quality control and environmental concerns. Additionally, the recycling industry often prefers powdered rubber particles (<0.60 mm). However, the processing of waste tires yields both powdered and coarser (>0.60 mm) size fractions. Reprocessing of coarser rubber requires higher energy increasing the product cost. Therefore, the waste tire rubber (WTR) less favored by the recycling industry is encouraged for use in construction products as one of the environment-friendly disposal methods. In this study, WTR fiber >0.60 mm size fraction is collected from the industry and sorted into 0.60-1.18, 1.18-2.36-, and 2.36-4.75-mm sizes. The effects of different fiber size fractions are studied by incorporating it as fine aggregates at 10%, 20%, and 30% in the self-compacting rubberized concrete (SCRC). The experimental investigations are carried out by performing fresh and hardened state tests. As the fresh state tests, the slump-flow, T500, V-funnel, and L-box are performed. As the hardened state tests, the scanning electron microscope, compressive strength, flexural strength and split tensile strength tests are conducted. Also, the water absorption, porosity, and ultrasonic pulse velocity tests are performed to measure durability. Furthermore, SCRC's energy absorption capacity is evaluated using the falling weight impact test. The statistical significance of content and size fraction of WTR fiber on SCRC is evaluated using the analysis of variance (ANOVA). As the general conclusion, implementation of various size fraction WTR fiber as fine aggregate showed potential for producing concrete for construction applications. Thus, use of WTR fiber in concrete is suggested for safe, and feasible waste tire disposal.
The use of composite restorative materials is established due to continuing improvements in the materials and restorative techniques. Composite resins are widely used for the restoration of cervical lesions because of esthetics, good physical properties and working time. There are several types of cavity design for class V composite resin filling, but inappropriate cavity form may affect bonding failure, microleakage and fracture during mastication. Cavity preparations for composite materials should be as conservative as possible. The extent of the preparation is usually determined by the size, shape, and location of the defect. The design of the cavity preparation to receive a composite restoration may vary depending on several factors. In this study, 5 types of class V cavity were prepared on each maxillary central incisor. The types are; 1) V-shape, 2) round(U) shape, 3) box form, 4) box form with incisal bevel and 5) box form with incisal bevel and grooves for axial line angles. After restoration, in order to observe the concentration of stress at bonding surfaces of teeth and restorations, developing a 2-dimensional finite element model of labiopalatal section in tooth, surrounding bone, periodontal ligament and gingiva, based on the measurements by Wheeler, loading force from direction of 45 degrees from lingual side near the incisal edge was applied. This study analysed Von Mises stress with SuperSap finite element analysis program(Algor Interactive System, Inc.). The results were as follows : 1. Stress concentration was prevalent at tooth-resin bonding surface of cervical side on each model. 2. In model 2 without line angle, stress was distributed evenly. 3. Preparing bevel eliminated stress concentration much or less at line angle. 4. Model with round-shape distributed stress concentration more evenly than box-type model with sharp line angle, therefore decreased possibility of fracture. 5. Adding grooves to line angles had no effect of decreasing stress concentration to the area.
In the radiation treatment planning (RTP) process, especially for stereotactic radiosurgery (SRS), knowing the exact volume and shape and the precise position of a lesion is very important. Sometimes X-ray projection images, such as angiograms, become the best choice for lesion identification. However, while the exact target position can be acquired by bi-projection images, 3D target reconstruction from bi-projection images is considered to be impossible. The aim of this study was to reconstruct the 3D target volume from multiple projection images. It was assumed that we knew the exact target position in advance, and all processes were performed in Target Coordinates, where the origin was the center of the target. We used six projections: two projections were used to make a Reconstruction Box and four projections were for image acquisition. The Reconstruction Box was made up of voxels of 3D matrices. Projection images were transformed into 3D in this virtual box using a geometric back-projection method. The resolution and the accuracy of the reconstructed target volume were dependent on the target size. An algorithm was applied to an ellipsoid model and a horseshoe-shaped model. Projection images were created geometrically using C program language, and reconstruction was also performed using C program language and Matlab ver. 6(The Mathwork Inc., USA). For the ellipsoid model, the reconstructed volume was slightly overestimated, but the target shape and position proved to be correct. For the horseshoe-shaped model, reconstructed volume was somewhat different from the original target model, but there was a considerable improvement in determining the target volume.
Tidal channel development is influenced by sediment type, grain size, composition and tidal current. Tidal channels are usually characterized by channel formation, density and shape. Quantitative analysis of tidal channels using remotely sensed data have rarely been studied. The objective of this study is to quantify tidal channels in terms of fractal dimension and compare different inter-tidal channel patterns and compare with DEM (Digital Elevation Model). For the fractal analysis, we used box counting method which had been successfully applied to streams, coastlines and others linear features. For a study, the southern part of Ganghwado tidal flats was selected which know for high dynamics of tidal currents and vast tidal flats. This area has different widths and lengths of tidal channels. IKONOS was used for extracting tidal channels, and the box counting method was applied to obtain fractal dimensions (D) for each tidal channel. Yeochari area where channels showed less dense development and low DEM had low fractal dimenwion near $1.00{\sim}1.20$. Area (near Donggumdo and Yeongjongdo) of dendritic channel pattern and high DEM resulted in high fractal dimension near $1.20{\sim}1.35$. The difference of fractal dimensions according to channel development in tidal flats is relatively large enough to use as an index for tidal channel classification. Therefore we could conclude that fractal dimension, channel development and DEM in tidal channel has high correlation. Using fractal dimension, channel development and DEM, it would be possible to quantify the tidal channel development in association with surface characteristics.
In order to solve the global warming and reduce greenhouse gas emissions, $CO_2$ capture technology was developed by applying oxy-fuel combustion. But there has been such a problem that its economic efficiency is low due to the high price of oxygen gases. ASU is known to be most suitable method to produce large quantity of oxygen, to reduce the oxygen production cost, the efficiency of ASU need to be improved. To improve the efficiency of ASU, exergy analysis can be used. The exergy analysis provides the information of used energy in the process, the location and size of exergy destruction. In this study, the exergy analysis was used for process developing and optimization of large scale ASU. The process simulation of ASU was conducted, the results were used to calculate the exergy. As a result, to reduce the exergy loss in the cold box of ASU, a lower operating pressure process was suggested. It was confirmed the importance of heat leak and heat loss reduction of cold box. Also, the unit process of ASU which requires thermal integration was confirmed.
Park, Moon-Ho;Shon, Young-Woo;Kim, Seok-Tae;Namkung, Jae-Chan
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.8
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pp.2017-2024
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1997
The main focus of this paper is the recognition of printed Hangul documents in terms of typeface, character size and character slope for IICS(Intelligent Image Communication System). The fixed-size blocks extracted from documents are analyzed in frequency domain for the typeface classification. The vertical pixel counts and projection profile of bounding box are used for the character size classification and the character slope classification, respectively. The MLP with variable hidden nodes and error back-propagation algorithm is used as typeface classifier, and Mahalanobis distance is used to classify the character size and slope. The experimental results demonstrated the usefulness of proposed system with the mean rate of 95.19% in typeface classification. 97.34% in character size classification, and 89.09% in character slope classification.
The 20 L small chamber test method is to evaluate pollutants such as TVOC, formaldehyde emitted from building materials. This method was only designed to evaluate the surface emission of sample exposed in the chamber. In this method, building materials cut with a fixed standard size are fixed in a sample sealing box. The sample sealing box is put into the 20 L test chamber. This chamber is ventilated at a standard air change rate with purified air for 7 days then the sample from the chamber is collected and analyzed to measure the emission rate of TVOC and formaldehyde. In this method, however, if the sealing box does not guarantee airtightness, accurate evaluation for the building materials can not be achieved due to the pollutants emitted from edge of the sample so called, edge effect. This edge effect can be much greater when evaluating panels such as plywood, flooring due to their surface treatment. In this study, flooring was tested to check airtightness of the sample sealing box with analytic results between 1L and 20 L test chamber. Furniture materials like LPM coated one side surface treatment and MDF coated both sides surface treatment with LPM were tested to identify whether the improvement of the sample sealing box airtightness is possible with the comparison between existing and improved test method that low VOC emission tape was used to seal the sample edge. After 7 days, MDF TVOC emission rate was different according to the existence and nonexistence of tape. The emission rate of the existing test method was $0.009mg/m^2h$ and that of improved test method was $0.003mg/m^2h$. Relative standard deviation for the existing test method was $0.004mg/m^2h$ and relative standard deviation for the improved test method was $0.002mg/m^2h$ when the same sample was analyzed three times. The improved test method in this study using low VOC emission tape was effective and able to reduce the heterogeneous effect of the edge from the sample sealing box.
The box-counting(BC) method is one of the most commonly used methods for fractal dimension calculation of binary images in the fields of Engineering, Science, Medical Science, Geology, etc due to its simplicity and reliability. It deals with only square images with each size equal to the power of 2 to prevent it from discarding unused pixels for images of arbitrary size. In this paper, we presents a more efficient BC method based on the original one, which is applicable to images of arbitrary size. The proposed approach allows the number of the counting boxes to be real to improve the estimation accuracy. The mean absolute error performance is computed on two deterministic fractal images whose theoretical dimensions are well known to compare with those of the existing BC method and triangular BC method. The experimental results show that the proposed method can outperform the two methods and assess the complexity of coastline images of Korea and Chodo island taken from the Google map.
Recently, many studies have been conducted for safety management in construction sites by incorporating computer vision. Anchor box parameters are used in state-of-the-art deep learning-based object detection and segmentation, and the optimized parameters are critical in the training process to ensure consistent accuracy. Those parameters are generally tuned by fixing the shape and size by the user's heuristic method, and a single parameter controls the training rate in the model. However, the anchor box parameters are sensitive depending on the type of object and the size of the object, and as the number of training data increases. There is a limit to reflecting all the characteristics of the training data with a single parameter. Therefore, this paper suggests a method of applying multiple parameters optimized through data split to solve the above-mentioned problem. Criteria for efficiently segmenting integrated training data according to object size, number of objects, and shape of objects were established, and the effectiveness of the proposed data split method was verified through a comparative study of conventional scheme and proposed methods.
The requisite numbers of sample replicates for the population study of soft-bottom benthos were estimated from survey data on the Songdo tidal flat and subtidal zone in Youngil Bay, Korea. Large numbers of samples were taken; two-hundred-fifty 0.02 m$^2$ box corers and fifty 0.1m$^2$ van Veen grabs were taken on the Songdo tidal flat and in Youngil Bay, respectively. The effect of sampler size on sampling efforts was investigated by pooling the unit samples in pairs, fours, eights, etc. The requisite number of sample replicates (n$_r$) was determined by sample variance (s$^2$) and mean (m) function (n$_r$:s$^2$/P$^2$m$^2$), at P=0.2 level, in which s$^2$ and m were calculated from the counts of individuals collected. For example, seven samples of 0.02 m$^2$ corer for the intertidal and two samples of 0.1 m$^2$ van Veen grab for subtidal fauna were required to estimate the total density of community. The smaller sampler size was more efficient than larger ones when sampling costs were compared on the basis of the total sampling area. The requisite number of sample replicates was also predicted ($\^{n}$n$_r$) by substituting $\^{s}$$^2$ obtained from the regression of s$^2$ against m using the Taylor's power law ($\^{s}$$^2$:am$^b$). The regression line of survey data on s$^2$ and m plotted on log scale was well fitted to the Taylor's power law (r$^2$${\geq}$0.95, p<;0.001) over the whole range of m. The exponent b was, however, varied when it was estimated from m which was categorized into classes by its scale. The fitted exponent b was large when both density class and the sampler size were large. The number of sample replicates, therefore, could be more significantly estimated, if regression coefficients (a and b) would be calculated from sample variance and mean categorized into density classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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