Kim, Jin-Seop;Kim, Geon-Young;Baik, Min-Hoon;Finsterle, Stefan;Cho, Gye-Chun
Geomechanics and Engineering
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제18권1호
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pp.11-20
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2019
The purpose of this study was to propose a new approach for quantifying in situ rock mass damage, which would include a degree-of-damage and the degraded strength of a rock mass, along with its prediction based on real-time Acoustic Emission (AE) observations. The basic approach for quantifying in-situ rock mass damage is to derive the normalized value of measured AE energy with the maximum AE energy, called the degree-of-damage in this study. With regard to estimation of the AE energy, an AE crack source location algorithm of the Wigner-Ville Distribution combined with Biot's wave dispersion model, was applied for more reliable AE crack source localization in a rock mass. In situ AE wave attenuation was also taken into account for AE energy correction in accordance with the propagation distance of an AE wave. To infer the maximum AE energy, fractal theory was used for scale-independent AE energy estimation. In addition, the Weibull model was also applied to determine statistically the AE crack size under a jointed rock mass. Subsequently, the proposed methodology was calibrated using an in situ test carried out in the Underground Research Tunnel at the Korea Atomic Energy Research Institute. This was done under a condition of controlled incremental cyclic loading, which had been performed as part of a preceding study. It was found that the inferred degree-of-damage agreed quite well with the results from the in situ test. The methodology proposed in this study can be regarded as a reasonable approach for quantifying rock mass damage.
Microplastics in water resources have been recognized as a serious problem. The discharge of microplastics from wastewater treatment plants is considered a major contributor to environmental pollution in water resources. However, a reliable analytical method for quantifying microplastics in wastewater treatment plants has not yet been established. This study proposes a reliable, quick, and easy analytical method for quantifying microplastics. For the removal of organic particles, preprocessing steps were applied including oxidation, sonication, washing, and sieving. Nile Red staining was used to visualize microplastics, and quantitative analysis was conducted using fluorescent imaging. The stained microplastics were ultimately quantified through image analysis software. Among the preprocessing steps, sonication and washing stages were particularly effective in efficiently removing interfering substances from wastewater, enhancing the accuracy of the microplastic analysis. Additionally, various solvents (methanol, acetone, and N-hexane) for the Nile Red staining solution were tested. When N-hexane was applied as the solvent, the quantity of stained microplastics was lower compared to methanol and acetone. This suggests that N-hexane has a greater potential of reducing false staining and counting of non-plastic particles. In summary, this research demonstrates a robust method for quantifying microplastics in wastewater treatment plants by employing effective preprocessing steps and optimizing the staining process with Nile Red and N-hexane.
Objective: To evaluate the effects of attenuation threshold on CT pulmonary vascular volume ratios in children and young adults with congenital heart disease, and to suggest an optimal attenuation threshold. Materials and Methods: CT percentages of right pulmonary vascular volume were compared and correlated with percentages calculated from nuclear medicine right lung perfusion in 52 patients with congenital heart disease. The selected patients had undergone electrocardiography-synchronized cardiothoracic CT and lung perfusion scintigraphy within a 1-year interval, but not interim surgical or transcatheter intervention. The percentages of CT right pulmonary vascular volumes were calculated with fixed (80-600 Hounsfield units [HU]) and adaptive thresholds (average pulmonary artery enhancement [PAavg] divided by 2.50, 2.00, 1.75, 1.63, 1.50, and 1.25). The optimal threshold exhibited the smallest mean difference, the lowest p-value in statistically significant paired comparisons, and the highest Pearson correlation coefficient. Results: The PAavg value was 529.5 ± 164.8 HU (range, 250.1-956.6 HU). Results showed that fixed thresholds in the range of 320-400 HU, and adaptive thresholds of PAavg/1.75-1.50 were optimal for quantifying CT pulmonary vascular volume ratios. The optimal thresholds demonstrated a small mean difference of ≤ 5%, no significant difference (> 0.2 for fixed thresholds, and > 0.5 for adaptive thresholds), and a high correlation coefficient (0.93 for fixed thresholds, and 0.91 for adaptive thresholds). Conclusion: The optimal fixed and adaptive thresholds for quantifying CT pulmonary vascular volume ratios appeared equally useful. However, when considering a wide range of PAavg, application of optimal adaptive thresholds may be more suitable than fixed thresholds in actual clinical practice.
In Korea, rural community has been becomming unstable by declining of agriculture. In order to solve this problem, there were some trials to activate rural communities by maintaining rural amenities. But, it is difficult to use rural amenities as a development factor to promote rural communities because there are few researches about quantifying rural amenities. In this study, a method fer quantifying rural amenities is suggested using database normalization technique. Previous thirty seven surveying items of rural amenity resources are formally reduced to five common surveying items, seven resources, and eleven surveying tables. Finally, big picture of rural amenity resource map with surveying data for rural development is suggested.
Quantifying soil organic carbon (SOC) has long been considered to improve our understanding of soil productivity, soil carbon dynamics, and soil quality. And also SOC could contribute as a major soil management factor for prescribing fertilizers and controlling of soil erosion and runoff. Reducing tillage intensity has been recommended to sequester SOC into soil. On the other hand, determination of traditional SOC could barely identify the tillage practices effect. Physical soil fractionation has been reported to improve interpretation of soil tillage practices impact on SOC dynamics. However, most of these researches were focused onupland soils and few researches were conducted on paddy soils. Therefore, the objective of this research was to evaluate paddy soil tillage impact on SOC by physical soil fractionation. Soils were sampled in conventional-tillage (CT), partial-tillage (PT), no-tillage (NT), and shallow-tillage (ST)plots at the National Institute of Crop Science research farm. Samples were obtained at the three sampling depth with 7.5-cm increment from the surface and were sieved with 0.25- and 0.053-mm screen. Soil organic carbon was determined by wet combustion method. Significant difference of SOC contentwas found among sampling soil depth and soil particle size. SOC content tended to increase at the ST plot with increasing size of soil particle fraction. We conclude that quantifying soil organic carbon by physical soil particle fractionation could improve understanding of SOC dynamics by soil tillage practices.
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
The purpose of this study was to compare performances of two analytical methods, the OSHA 42 and the NIOSH 5522, of quantifying total isocyanates in air. These methods were compared in terms of accuracy and precision and the detection limits using four(4) spiked samples in each of four(4) concentration levels which ranged from 0.25 to 2.0 times of the ACGIH TLV-TWA. In addition, two methods were used to as sess airborne concentrations of total isocyanates at the following processes including autobody spray painting, furniture spray painting, polyurethane foaming, urethane adhesion, UV coating, and pigment mixing. The results of this study showed that the NIOSH 5522 method was better than the OSHA 42 method in terms of accuracy, precis ion, and detection limit for quantifying airborne total isocyanates. It was also clear that the NIOSH method was capable of detecting not only monomeric but also non-monomeric isocyanates. The results of air concentrations of total isocyanates among processes studied indicate that some processes may exceed the recommended level of isocyanates. In addition, to evaluate toxicological effects of total isocyanates, it is recommended to consider additive effects of isocyanates present in mixtures.
This paper introduces a tool for predicting potential cost overrun during project execution and for quantifying the uncertainty on the expected project cost, which is occasionally changed by the unknown effects resulted from project's complications and unforeseen environments. The model proposed in this stuff is useful in diagnosing cost performance as a project progresses and in monitoring the changes of the uncertainty as indicators for a warning signal. This model is intended for the use by project managers who forecast the change of the uncertainty and its magnitude. The paper presents a mathematical approach for modifying the costs of incomplete work packages and project cost, and quantifying reduced uncertainties at a consistent confidence level as actual cost information of an ongoing project is obtained. Furthermore, this approach addresses the effects of actual informed data of completed work packages on the re-estimates of incomplete work packages and describes the impacts on the variation of the uncertainty for the expected project cost incorporating Multivariate Probabilistic Analysis (MPA) and Bayes' Theorem. For the illustration purpose, the Introduced model has employed an example construction project. The results are analyzed to demonstrate the use of the model and illustrate its capabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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