Moisture transport in concrete in atmospheric environment was studied in this paper. Based on the simplified formula of the thickness of the adsorbed layer, the pore-size distribution function of cement paste was calculated utilizing the water adsorption isotherms. Taking into consideration of the hysteresis effect in cement paste, the moisture diffusivity of cement paste was obtained by the integration of the pore-size distribution. Concrete is regarded as a two-phase composite with cement paste and aggregate, neglecting the moisture diffusivity of aggregate, then moisture diffusivity of concrete was evaluated using the composite theory. Finally, numerical simulation of humidity response during both wetting and drying process was carried out by the finite difference method of partial differential equation for moisture transport, and the numerical results well capture the trend of the measured data.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2010.05b
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pp.67-68
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2010
Recently, there were not enough studies regarding the mix adjustment and changes of normal physical properties of slump flow type concrete in domestically. Therefore in this paper, it is aimed securing the fundamental data about flow its mix design method by experimental research. The experiment includes the adjustment of the way for slump flow type concrete by the variation of size of coarse aggregate. In the result, it is advisable raising the ratio of fine aggregate and unit water amount by considering the specific surface when increasing the Gmax size.
Kim, Sang-Heon;Park, Dae-Oh;Ji, Suk-Won;Yoo, Taek-Dong;Choi, Soo-Kyung;Seo, Chee-Ho
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.405-408
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2006
In this study it compares a Japanese standards which is most similar contents with domestic standards related with the light weight aggregate concrete and derives the fundamental data from the results so that it will be able to refer at maintenance of standards or specifications in future. The case of domestic is the actual more insufficient condition which is described in the standards and the specifications than Japanese standards. For the production of he domestic light weight concrete the development of general standards and construction guides and control of water content ratio of the light weight aggregates become accomplished rightly in quality of construction site.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.201-204
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2004
The purpose of this study is recycling of sewage sludge and fly-ash. In this experiment, green aggregates, which is a mixture of sewage sludge and clay and fly-ash, with different content of sewage sludge (up to $80wt\%$). Then they were burned in different soak temperatures from $1190^{\circ}C\;to\;1290^{\circ}C$ with changed soak time and heating rate at 5, 7, 10 minutes and $20^{\circ}C/min$, $30^{\circ}C/min$ respectively in order to produce lightweight aggregate (LWA). Data of both experiment series were generated to evaluate the quality of LWA as well as the relationship between burning condition and product's quality.
This paper is aimed at adapting Artificial Neural Networks (ANN) to predict the compressive strength of High Performance Concrete (HPC) containing binary and quaternary blends. The investigations were done on 23 HPC mixes, and specimens were cast and tested after 7, 28 and 56 days curing. The obtained experimental datas of 7, 28 and 56 days are trained using ANN which consists of eight input parameters like cement, metakaolin, blast furnace slag and fly ash, fine aggregate, coarse aggregate, superplasticizer and water binder ratio. The corresponding output parameters are 7, 28 and 56 days compressive strengths. The predicted values obtained using ANN show a good correlation between the Experimental data. The performance of the 8-9-3-3 architecture was better than other architectures. It concluded that ANN tool is convenient and time saving for predicting compressive strength at different ages.
We analyze and study competition in differentiated product market using public data source. Understanding competitive market structure is critical for firms to assess how their products compete against other firms in a given market. In this paper, we estimate consumer demand, extend clout and vulnerability framework, and study competition among multi-product manufacturers in differentiated product market. For our empirical analysis, we adopt choice-based aggregate demand model and estimate consumer demand while accounting for unobserved product characteristics. Once we estimate consumer demand, we compute full price elasticity matrix and investigate intra- and inter- manufacturer substitutions among consumers. This research offers a framework for marketers to analyze and understand market structures, leading them to informed decisions.
RFID middleware systems collect and filter the RFID streaming data gathered continuously by numerous readers in order to process requests from applications. These requests are called continuous queries because they are kept on executing during certain periods. To enhance the performance of the middleware, it is required to build an index to process the continuous queries efficiently. Several approaches of building an index on not data records but queries, called Query Index, are proposed and widely used for evaluating continuous queries over streaming data. The EPCglobal proposed an Event Cycle Specification (ECSpec) model, which is a standard query interface for RFID applications. Continuous queries based on ECSpec consist of a large number of segments for representing the query conditions. The problem with using any of the existing query indexes on these continuous queries is that it takes a long time to build the index because it is necessary to insert a large number of segments into the index. To solve this problem, we propose an Aggregate Transformation that converts a group of segments into a compressed data which is representative of the segments. We compare the performance of a transformed index with the existing query indexes.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.3
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pp.66-77
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2022
Digitization and automation technologies have rapidly maximized productivity and efficiency in all industries over the past few decades. Construction automation technology has either stagnated over the same period or has not kept pace with overall economic productivity. According to the research studies up to now, the output of concrete structures using coarse aggregates (8mm or more) is very limited due to the limitations of equipment and materials. In this study, information on the development process of 3DCP equipment that can print concrete structures with the printing width (100 mm or more) and printing thickness (30 mm or more) using a 3DCP material mixed with coarse aggregate (8 mm or more) is provided. To verify the performance of the developed 3DCP equipment, experimental data are provided on output variables, the number of layers, and the inter-layer printing time interval. The evaluation and verification data of various mechanical properties (compressive and splitting tensile strength) of printed materials using coarse aggregates are provided.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.645-657
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2007
Several statistical procedures for assessment of bioequivalence of variabilities between two drug formulations in bioequivalence trials are reviewed and modified methods for assessing total variability are suggested. The problem of the current US FDA aggregate criterion for population bioequivalence and the necessity of disaggregate criterion are discussed with an illustrated example.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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