This paper describes wind investigations for the Leaning Tower of Pisa which were conducted as part of an overall evaluation of its behaviour. Normally a short, stiff and heavy building would not be a candidate for detailed wind analyses. However, because of extremely high soil pressures developed from its inclination, there has been increasing concern that environmental loading such as wind actions could combine with existing conditions to cause the collapse of the tower. The studies involved wind assessment at the site as a function of wind direction, analysis of historical wind data to determine extreme wind probabilities of occurrence, estimation of structural properties, analytical and boundary layer wind tunnel investigations of wind loads and evaluation of the response with special concern for loads in the direction of inclination of the tower and significant wake effects from the neighboring cathedral for critical wind directions. The conclusions discuss the role of wind on structural safety, the precision of results attained and possible future studies involving field measurements aimed at validating or improving the analytical and boundary layer wind tunnel based assessments.
House load operation (HLO) occurs when the generator supplies power to the house load without triggering reactor trips during grid disturbances. In Korea, the HLO capability of optimized power reactor 1000 (OPR1000) plants has prevented several reactor trips. Operational experiences demonstrate the difference in the reactor trip incidence due to grid disturbances between OPR1000 plants and Westinghouse plants in Korea, attributable to the availability of the HLO capability. However, probabilistic safety assessments (PSAs) for OPR1000 plants have not considered their specific design features in the initiating event analyses. In an at-power PSA, the HLO capability can affect the initiating event frequencies of general transients (GTRN) and loss of offsite power (LOOP), resulting from transients within the grid system. The initiating event frequencies of GTRN and LOOP for an OPR1000 plant are reduced by 17.7% and 78.7%, respectively, compared to the Korean industry-average initiating event frequencies, and its core damage frequency from internal events is reduced by 15.2%. The explicit consideration of the HLO capability in initiating event analyses makes significant changes in the risk contributions of the initiating events. Consequently, for more realistic at-power PSAs in Korea, we recommend incorporating plant-specific HLO-related design features when estimating initiating event frequencies.
Bariatric surgery has evolved from a surgical measure for treating morbid obesity to an epochal remedy for treating metabolic syndrome as a whole, which is represented by type 2 diabetes mellitus. Numerous clinical trials have advocated bariatric or metabolic surgery over nonsurgical interventions because of markedly superior metabolic outcomes in morbidly obese patients who satisfy traditional criteria for bariatric surgery (body mass index [BMI] >$35kg/m^2$) and in less obese or simply overweight patients. Nevertheless, not all diabetes patients achieve the most desirable outcomes; i.e., diabetes remission after metabolic surgery. Thus, candidates for metabolic surgery should be carefully selected based on comprehensive preoperative assessments of the risk-benefit ratio. Predictors for diabetes remission after metabolic surgery may be classified into two groups based on mechanism of action. The first is indices for preserved pancreatic beta-cell function, including younger age, shorter duration of diabetes, and higher C-peptide level. The second is the potential for an insulin resistance reduction, including higher baseline BMI and visceral fat area. Several prediction models for diabetes remission have been suggested by merging these two to guide the joint decision-making process between clinicians and patients. Three such models, DiaRem, ABCD, and individualized metabolic surgery scores, provide an intuitive scoring system and have been validated in an independent external cohort and can be utilized in routine clinical practice. These prediction models need further validation in various ethnicities to ensure universal applicability.
The specific characteristics of near-field earthquake records can lead to different dynamic responses of bridges compared to far-field records. However, the effect of near-field strong ground motion has often been neglected in the seismic performance assessment of the bridges. Furthermore, damage to horizontally curved multi-frame RC box-girder bridges in the past earthquakes has intensified the potential of seismic vulnerability of these structures due to their distinctive dynamic behavior. Based on the nonlinear time history analyses in OpenSEES, this article, assesses the effects of near-field versus far-field earthquakes on the seismic performance of horizontally curved multi-frame RC box-girder bridges by accounting the vertical component of the earthquake records. Analytical seismic fragility curves have been derived thru considering uncertainties in the earthquake records, material and geometric properties of bridges. The findings indicate that near-field effects reasonably increase the seismic vulnerability in this bridge sub-class. The results pave the way for future regional risk assessments regarding the importance of either including or excluding near-field effects on the seismic performance of horizontally curved bridges.
This study assessed the contamination levels of total aerobic bacteria, fungi, coliforms, Escherichia coli, and Staphylococcus aureus, and qualitative analysis of Bacillus cereus, Salmonella spp., Listeria spp., and Vibrio spp. in four frozen-raw sliced fishes (cuttlefish, flatfish, salmon, and shrimp) for sushi production. The total aerobic bacteria, fungi, and coliforms were 2.95-3.38, 1.96-2.88, and 0.92-1.29 log CFU/g, respectively. In particular, shrimp was highly contaminated with total aerobic bacteria (3.38 log CFU/g) and fungi (2.88 log CFU/g). Over 3 log CFU/g of total aerobic bacteria was also detected in cuttlefish, flatfish, and salmon. Less than 1-2 log CFU/g of E. coli was detected in all frozen samples. S. aureus was detected at 2.25-3.13 log CFU/g in most samples. B. cereus was qualitatively detected at 25% in most samples, except for salmon (0%). Salmonella spp., L. monocytogenes, and Vibrio spp. were qualitatively detected at 25-50% of all four samples. The microbial contamination levels determined in the current study may be potentially used as basic data to perform microbial risk assessments of frozen-raw sliced fishes.
This review of the literature explored the experiences and effects of peer-assisted learning in basic medical education. Peer-assisted learning is most commonly utilized to teach clinical skills (including technical skills) and medical knowledge (76.4%). It has also been used, albeit less frequently, to facilitate small-group discussions including problem-based learning, to promote students' personal and professional development, to provide mentoring for career development and adaptation to school, to give tutoring to at-risk students, and to implement work-based learning in clinical settings. Near-peer learning is a common type. The use of active learning techniques and digital technology has been increasingly reported. Students' leadership had frequently been described. Student tutor training, programs for teaching skills, institutional support, and assessments have been conducted for effective peer-assisted learning. There is considerable positive evidence that peer-assisted learning is effective in teaching simple clinical skills and medical knowledge for tutees. However, its effects on complex skills and knowledge, small-group discussions, personal and professional development, peer mentoring, and work-based learning have rarely been studied. Additionally, little evidence exists regarding whether peer-assisted learning is effective for student tutors. Further research is needed to develop peer-assisted learning programs and to investigate their learning effects on student tutors, small-group discussion facilitation, personal and professional development, peer mentoring, and peer-led work-based learning in the clinical setting in South Korea. Formal programs and system advancement for a student-led learning culture is needed for effective peer-assisted learning.
There is an increasing interest in monitoring of specific biomarker for determining progression of a disease or efficacy of a treatment. Conventional method for quantification of specific biomarkers as enzyme linked immunosorbent assay (ELISA) has high material costs, long incubation periods, requires large volume of samples and involves special instruments, which necessitates clinical samples to be sent to a lab. This paper reports on the development of an electrochemical biosensor to measure total immunoglobulin E (IgE), a marker of asthma disease that varies with age, gender, and disease in concentrations from 0.3-1000 ng/mL with consuming 20 µL volume of whole blood sample. The sensor provides rapid, accurate, easy, point-of-care measurement of IgE, also, sequential monitoring of total IgE with ovalbumin (OVA) induced mice is another application of sensor. Taken together, these results provide an alternative way for detection of biomarkers in whole blood with low volumes and long-term ex-vivo assessments for understanding the progression of a disease.
Kamaruddin, Farhan Fikri Mohd;Hadiana, Ana;Lokman, Anitawati Mohd
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.59-66
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2021
Many incidents of Carbon Monoxide (CO) poisoning have occurred because of people being unaware of its presence. There are currently available systems on the market, but they are limited to measuring CO in a certain area and lack vital functions. Additionally, little to no evidence-based information on their quality was available. Thus, a mobile application for detecting CO gas leakage in a vehicle and critical features to assist victims was developed. A usability and functionality test were conducted to determine the product's quality utilizing nine usability and six functionality task scenarios (n=5). Then, a System Usability Scale test was performed to obtain system satisfaction, usability, and learnability (n=50). The usability and functionality test shows that all the tasks given for both tests were 100% successful. The overall score obtained for SUS was 71.4, which indicates good acceptance and usability. Around 20% of respondents claimed that they would need the support of a technical person to be able to use the application and that they needed to learn a lot of things before they could use the application, which indicates the overall high learnability of the application. The result provides empirical evidence that the CO gas leakage detection mobile application is successful and receives good usability, functionality, acceptability, learnability, and satisfaction assessments. DetGas could benefit automobile owners and other stakeholders by mitigating the risk and harm associated with gas leaking that exceeds the safe limit.
Squid jeotgal is a very popular traditional, salted, and fermented seafood in Korea. Due to the development of a distribution structure, a lot of imported squid jeotgal has recently entered Korea. In this study, we analyzed and compared the microbial contamination levels of domestic and imported squid jeotgal. The total viable bacterial count in domestic and imported jeotgal was 5.20 and 5.38 log CFU/g, respectively. The highest contamination level was 6.94 log CFU/g in one of the imported squid jeotgal samples. Coliforms were not detected in domestic jeotgal but were detected at 50% with 2.21 log CFU/g in imported jeotgal. Escherichia coli and Staphylococcus aureus were not detected (ND: <1 log CFU/g) in both domestic and imported jeotgal. All samples of jeotgal were negative for Bacillus cereus and Clostridium perfringens. The microbial contamination levels determined in the current study may be utilized as primary data to execute microbial risk assessments on domestic and (or) imported jeotgal.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-751
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2022
Construction is among the most dangerous industries with numerous accidents occurring at job sites. Following an accident, an investigation report is issued, containing all of the specifics. Analyzing the text information in construction accident reports can help enhance our understanding of historical data and be utilized for accident prevention. However, the conventional method requires a significant amount of time and effort to read and identify crucial information. The previous studies primarily focused on analyzing related objects and causes of accidents rather than the construction activities. This study aims to extract construction activities taken by workers associated with accidents by presenting an automated framework that adopts a deep learning-based approach and natural language processing (NLP) techniques to automatically classify sentences obtained from previous construction accident reports into predefined categories, namely TRADE (i.e., a construction activity before an accident), EVENT (i.e., an accident), and CONSEQUENCE (i.e., the outcome of an accident). The classification model was developed using Convolutional Neural Network (CNN) showed a robust accuracy of 88.7%, indicating that the proposed model is capable of investigating the occurrence of accidents with minimal manual involvement and sophisticated engineering. Also, this study is expected to support safety assessments and build risk management systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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