In order to improve the adhesion of water-based adhesive, gemini type nonionic reactive surfactants were synthesized and applied to water-based adhesives. The surfactants were synthesized by using maleic acid and polyoxyethylene cetyl ether having different length of ethylene oxide and confirmed by FT-IR and $^1H-NMR$. Their appearance was light yellow wax. The cloud point of the compound was more than $78^{\circ}C$. The measured critical micelle concentration (c.m.c) was $1.0{\times}10^{-4}{\sim}7.0{\times}10^{-4}mol/L$ and surface tension at c.m.c was 25.9~32.0 mN/m. As the number of ethylene oxide increased, the emulsifying power was improved. The foaming height of each compound by Ross-Miles method was 1.4~4.5 cm. The synthesized surfactants was then used as an emulsifier in emulsion polymerization of water-based adhesives and its physical properties were evaluated. The solid contents of prepared adhesives was 59%. The average particle size and initial tackiness of the prepared adhesives were 164~297 nm and ball no. of 20~32, respectively. The peel strength was $1.8{\sim}2.1kg_f/mm$. The retention rate of adhesives viscosity was evaluated to 99% during 30 days. Therefore, synthesized gemini type nonionic reactive surfactants are expected to be applied as an emulsifier for the high adhesive force.
A tugboat (tug) is a boat that maneuvers vessels by pushing or towing them. Tugs move vessels that should not move themselves alone, such as ships in a crowded harbor or a narrow canal, or those that cannot move themselves, such as barges, disabled ships, or oil platforms. Tugboats are powerful for their size and strongly built, some are ocean-going. Historically tugboats were the first seagoing vessels to receive steam propulsion, freedom from the restraint of the wind, and capability of going in any direction. As such, they were employed in harbors to assist ships in docking and departure. Towage is in essence a service by one vessel to another vessel for a fixed remuneration. The most common reason for requiring this service is the lack of its own motive power. Conventionally, towage is defined as "the employment of one vessel to expedite the voyage of another, when nothing more is required than the accelerating of her progress". Apart from accelerating vessels, acquiring towage service is a common practice for towing barges, platform of drilling oil, floating ship yards, etc.
Wireless smart sensor networks (WSSNs) have been proposed by a number of researchers to evaluate the current condition of civil infrastructure, offering improved understanding of dynamic response through dense instrumentation. As focus moves from laboratory testing to full-scale implementation, the need for multi-hop communication to address issues associated with the large size of civil infrastructure and their limited radio power has become apparent. Multi-hop communication protocols allow sensors to cooperate to reliably deliver data between nodes outside of direct communication range. However, application specific requirements, such as high sampling rates, vast amounts of data to be collected, precise internodal synchronization, and reliable communication, are quite challenging to achieve with generic multi-hop communication protocols. This paper proposes two complementary reliable multi-hop communication solutions for monitoring of civil infrastructure. In the first approach, termed herein General Purpose Multi-hop (GPMH), the wide variety of communication patterns involved in structural health monitoring, particularly in decentralized implementations, are acknowledged to develop a flexible and adaptable any-to-any communication protocol. In the second approach, termed herein Single-Sink Multi-hop (SSMH), an efficient many-to-one protocol utilizing all available RF channels is designed to minimize the time required to collect the large amounts of data generated by dense arrays of sensor nodes. Both protocols adopt the Ad-hoc On-demand Distance Vector (AODV) routing protocol, which provides any-to-any routing and multi-cast capability, and supports a broad range of communication patterns. The proposed implementations refine the routing metric by considering the stability of links, exclude functionality unnecessary in mostly-static WSSNs, and integrate a reliable communication layer with the AODV protocol. These customizations have resulted in robust realizations of multi-hop reliable communication that meet the demands of structural health monitoring.
Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.5
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pp.505-512
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2021
A 3D model was developed to calculate the UV intensity of a submerged-type UV disinfection reactor. Numerical experiments were conducted by inputting the design factors of an open channel-type disinfection reactor and a pipe-type disinfection reactor that were installed in an actual sewage treatment plant. The following data were obtained: The average UV intensity of the installed open channel-type reactor and pipe-type reactor was 7.87 mW/cm2 and 13.09 mW/cm2, respectively; the UV dose reflecting the UV irradiation time and taking into account attenuation effects such as mixing imbalance, lamp aging, temperature, and fouling, was expected to be 21.1 mJ/cm2 and 24.8 mJ/cm2, respectively, and these values are 5 % and 24 % higher than the target UV dose of 20 mJ/cm2, respectively. By using the UV3D model, the optimal lamp position, which maximizes the average UV intensity without changing the size of the disinfection reactor or lamp output power, can be found. In this case, by only adjusting the lamp position, the average UV intensity can be increased by 0.9 % for the open channel-type and 0.5 % for the pipe-type, respectively. A better average UV intensity can be obtained by model simulation. By adjusting the horizontal and vertical ratio of the open channel-type reactor and by moving the lamp position, the average UV intensity can be increased by 7.4 % more than the present case.
The most widely used method for determining the blast effects of explosives is the Trauzl test. This test is used to measure the explosive power (strength) of a substance by determining volume increase, which is produced by the detonation of a tested explosive charge in the cavity of a lead block with defined quality and size. In this paper, Trauzl lead block test and High speed 3D-DIC (Digital Image Correlation) system were conducted to evaluate the stemming effect of the blast hole. The effects of stemming materials can be expressed as the expansion of the cavity in a standard lead block through explosion of the explosives. The blasting experiment was conducted with emulsion explosives. The stemming material in the blast hole of lead block, which was adopted in this study, were using sand and stone chips. Results of blasting experiment and numerical analysis showed that the expansion rates of lead block were most affected by stone chips followed by sand. Also, as result of dynamic strain measurement on the lead block surface of High speed 3D-DIC system, the displacement and surface strain on the block were the highest in the experiment case of stone chips stemming.
In recent years, Convolutional Neural Networks (CNNs) have achieved outstanding performance in the fields of computer vision such as image classification, object detection, visual quality enhancement, etc. However, as huge amount of computation and memory are required in CNN models, there is a limitation in the application of CNN to low-power environments such as mobile or IoT devices. Therefore, the need for neural network compression to reduce the model size while keeping the task performance as much as possible has been emerging. In this paper, we propose a method to compress CNN models by combining matrix decomposition methods of LR (Low-Rank) approximation and CP (Canonical Polyadic) decomposition. Unlike conventional methods that apply one matrix decomposition method to CNN models, we selectively apply two decomposition methods depending on the layer types of CNN to enhance the compression performance. To evaluate the performance of the proposed method, we use the models for image classification such as VGG-16, RestNet50 and MobileNetV2 models. The experimental results show that the proposed method gives improved classification performance at the same range of 1.5 to 12.1 times compression ratio than the existing method that applies only the LR approximation.
This paper investigates the influence of stock-level left-tail risk, which is defined using Value-at-Risk(VaR) estimates of past one-year daily stock returns, in the expected stock returns in the Korean stock market. Our results are summarized as follows: First, monthly-constructed zero-cost portfolios that buy (shortsell) the highest (lowest) left-tail risk decile in the previous month exhibit an average monthly return (called left-tail risk premium) of -2.29%. Second, Fama-MacBeth cross-sectional regressions suggest that left-tail risk in the previous month shows significant and negative explanatory power over return in this month, after controlling for various firm characteristics such as firm size, B/M, market beta, liquidity, maximum daily return, idiosyncratic volatility, and skewness. Third, the stocks with larger recent month loss have lower returns in the next month. Fourth, the magnitude of left-tail risk premium is negatively related with lagged market-level volatility. These results support the hypothesis from a perspective of behavioral finance that the overpricing of stocks with left-tail risk is attributed to the investors' underreaction to it.
Ko, Chang Seok;Kim, Kyu Min;Lee, Jong Won;Lee, Han Shin;Lee, Sae Byul;Sohn, Guiyun;Kim, Jisun;Kim, Hee Jeong;Chung, Il Yong;Ko, Beom Seok;Son, Byung Ho;Ahn, Seung Do;Kim, Sung-Bae;Kim, Hak Hee;Ahn, Sei Hyun
Journal of Breast Disease
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v.6
no.2
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pp.52-59
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2018
Purpose: This study aimed to determine whether clinicopathological factors are potentially associated with successful breast-conserving surgery (BCS) after neoadjuvant chemotherapy (NAC) and develop a nomogram for predicting successful BCS candidates, focusing on those who are diagnosed with hormone receptor (HR)-positive, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-negative tumors during the pre-NAC period. Methods: The training cohort included 239 patients with an HR-positive, HER2-negative tumor (${\geq}3cm$), and all of these patients had received NAC. Patients were excluded if they met any of the following criteria: diffuse, suspicious, malignant microcalcification (extent >4 cm); multicentric or multifocal breast cancer; inflammatory breast cancer; distant metastases at the time of diagnosis; excisional biopsy prior to NAC; and bilateral breast cancer. Multivariate logistic regression analysis was conducted to evaluate the possible predictors of BCS eligibility after NAC, and the regression model was used to develop the predicting nomogram. This nomogram was built using the training cohort (n=239) and was later validated with an independent validation cohort (n=123). Results: Small tumor size (p<0.001) at initial diagnosis, long distance from the nipple (p=0.002), high body mass index (p=0.001), and weak positivity for progesterone receptor (p=0.037) were found to be four independent predictors of an increased probability of BCS after NAC; further, these variables were used as covariates in developing the nomogram. For the training and validation cohorts, the areas under the receiver operating characteristic curve were 0.833 and 0.786, respectively; these values demonstrate the potential predictive power of this nomogram. Conclusion: This study established a new nomogram to predict successful BCS in patients with HR-positive, HER2-negative breast cancer. Given that chemotherapy is an option with unreliable outcomes for this subtype, this nomogram may be used to select patients for NAC followed by successful BCS.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.232-241
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2019
This study examines one of the conventional and controversial issues in modern finance. Specifically, this study identifies financial determinants of corporate R&D intensity for firms belonging to Korean Chaebols. Empirical estimation procedures are applied to derive more robust results of each hypothesis test. Static panel data, Tobit regression and stepwise regression models are employed to obtain significant financial factors of R&D expenditures, while logit, probit and complementary log-log regression models are used to detect financial differences between Chaebol firms and their counterparts not classified as Chaebols. Study results found the level of R&D intensity in the prior fiscal year, market-value based leverage ratio and firm size empirically showed their significance to account for corporate R&D intensity in the first hypothesis test, whereas the majority of explanatory variables had important power on a relative basis. Assuming that the current circumstances in the domestic capital market may necessitate gradual changes of Korean Chaebols in terms of their socio-economic function, the results of this study are expected to contribute to identifying financial antecedents that can be beneficial to attain optimal level of corporate R&D expenditures for Chaebol firms on a virtuous cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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