The conventional activated sludge processes were operated as a combined organic substrate removal and nitrification. So, it was necessary to provide with oxygen for both carbon and ammonia removal. But, in the BNR processes, nitrification is separated from carbon removal that causes fast ammonia oxidation and reduced oxygen demands. And most of the substrate is utilized by denitrification organisms and phosphorus accumulating organisms. with these appearances, mathematical model for BNR processes different from IWA ASM can be simplified and applied. In this study, it was performed that the existing equations as McKinney model, nitrification model published by U.S. EPA and oxygen demands from stoichiometry and the relationship between NUR and OUR were applied to full-scale BNR processes and the results were compared with the measured. and it is possible to make out the optimum design parameter from those equations.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.509-512
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2013
An inappropriate space zoning plan causes the unnecessary transportation of construction material and equipment among work areas and increases the disorder of work space. Space zoning is an essential operation management technique which contributes to reduce the process and/or operation idle-time. This paper introduces a method that computes the idle-times between construction operations (or processes) by using Web-CYCLONE. It allows computing with idle-times that affect the construction productivity. Using the idle time between operations and between processes, it computes the optimal number of zones and finds the optimal combination of zones that minimize the idle times. The method contributes to minimize the idle times relative to the operation schedule using complete enumeration. This paper presents the system prototype in detail. A case study is presented to demonstrate the system and verifies the validity of the model. It allows a project manager to establish space zoning plan that effectively segregates a project into optimal number of construction zones and to assign the constrained resources (e.g., laborer, equipment).
In this talk we outline the current understanding of solar flares, mainly focusing on magnetohydrodynamic (MHD) processes. A flare causes plasma heating, mass ejection, and particle acceleration which generates high-energy particles. The key physical processes producing a flare are: the emergence of magnetic field from the solar interior to the solar atmosphere (flux emergence), formation of current-concentrated areas (current sheets) in the corona, and magnetic reconnection proceeding in a current sheet to cause shock heating, mass ejection, and particle acceleration. A flare starts with the dissipation of electric currents in the corona, followed by various dynamic processes that affect lower atmosphere such as the chromosphere and photosphere. In order to understand the physical mechanism for producing a flare, theoretical modeling has been develops, where numerical simulation is a strong tool in that it can reproduce the time-dependent, nonlinear evolution of a flare. In this talk we review various models of a flare proposed so far, explaining key features of individual models. We introduce the general properties of flares by referring observational results, then discuss the processes of energy build-up, release, and transport, all of which are responsible for a flare. We will come to a concluding viewpoint that flares are the manifestation of the recovering and ejecting processes of a global magnetic flux tube in the solar atmosphere, which has been disrupted via interaction with convective plasma while rising through the convection zone.
This article investigates economic-statistical design of VSSI(variable sampling size and interval) cause-selecting charts considering two assignable causes. We consider a process which is composed of two dependent sub-processes. In each sub-process, two kinds of assignable cause may exist. We propose a procedure for designing VSSI cause-selecting charts, based on Lorenzen and Vance model. Computational experiments show that the VSSI cause-selecting chart is superior to the FSSI cause-selecting chart in the economic-statistical characteristics, even under two assignable causes.
An aging population and changes in dietary habits have increased the incidence of diabetes, resulting in complications such as diabetic foot ulcers (DFUs). DFUs can lead to serious disabilities, substantial reductions in patient quality of life, and high financial costs for society. By understanding the etiology and pathophysiology of DFUs, their occurrence can be prevented and managed more effectively. The pathophysiology of DFUs involves metabolic dysfunction, diabetic immunopathy, diabetic neuropathy, and angiopathy. The processes by which hyperglycemia causes peripheral nerve damage are related to adenosine triphosphate deficiency, the polyol pathway, oxidative stress, protein kinase C activity, and proinflammatory processes. In the context of hyperglycemia, the suppression of endothelial nitric oxide production leads to microcirculation atherosclerosis, heightened inflammation, and abnormal intimal growth. Diabetic neuropathy involves sensory, motor, and autonomic neuropathies. The interaction between these neuropathies forms a callus that leads to subcutaneous hemorrhage and skin ulcers. Hyperglycemia causes peripheral vascular changes that result in endothelial cell dysfunction and decreased vasodilator secretion, leading to ischemia. The interplay among these four preceding pathophysiological factors fosters the development and progression of infections in individuals with diabetes. Charcot neuroarthropathy is a chronic and progressive degenerative arthropathy characterized by heightened blood flow, increased calcium dissolution, and repeated minor trauma to insensate joints. Directly and comprehensively addressing the pathogenesis of DFUs could pave the way for the development of innovative treatment approaches with the potential to avoid the most serious complications, including major amputations.
An Integer-valued autoregressive integrated (INARI) model is introduced to eliminate stochastic trend and seasonality from time series of count data. This INARI extends the previous integer-valued ARMA model. We show that it is stationary and ergodic to establish asymptotic normality for conditional least squares estimator. Optimal estimating equations are used to reflect categorical and serial correlations arising from panel count data and variations arising from three random processes for obtaining observation into estimation. Under regularity conditions for martingale sequence, we show asymptotic normality for estimators from the estimating equations. Using cancer mortality data provided by the U.S. National Center for Health Statistics (NCHS), we apply our results to estimate the probability of cells classified by 4 causes of death and 6 age groups and to forecast death count of each cell. We also investigate impact of three random processes on estimation.
This study aimed to quantitatively analyze the risk using data from 329 safety accidents that occurred in aquaculture fisheries management vessels over the recent five years (2018-2022). For quantitative risk analysis, the Bayesian network proposed by the International Maritime Organization (IMO) was used to analyze the risk level according to the fishing process and cause of safety accidents. Among the work processes, the fishing process was analyzed to have the highest risk, being 12.5 times that of the navigation, 2.7 times that of the maintenance, and 8.8 times that of the loading and unloading. Among the causes of accidents, the hull and working environment showed the highest risk, being 1.7 times that of fishing gear and equipment, 4.7 times that of machinery and equipment, and 9.4 times that of external environment. By quantitatively analyzing the safety accident risks for 64 combinations of these four work processes and four accident causes, this study provided fundamental data to reduce safety accidents occurring in aquaculture fisheries management vessels.
High reliability is essential for power transformers, and their fault causes are reportedly more related to mechanical causes than electrical ones. The transformer soundness judgment currently depends only on the electrical insulation characteristic and the chemical test of the insulation oil, so that there are few fundamental measures against the frequent mechanical damages and failures in transformers. The mechanical soundness judgment techniques are conducted through processes that include structural analysis and vibration resistance treatment during the manufacturing process of each manufacturer, but the vibration is not tested during the design, manufacturing, and operating processes since there are no detailed technical standards and procedures on the vibration problem, which are important in terms of maintenance. Therefore, in this study, vibration phenomena were measured from the 32 power transformers in operation in the substations under the Daejeon Power Transmission District Office of the Korean Electric Power Corporation (KEPCO). The vibration was measured at 24 sections ($6{\times}4$) on one side, and only the maximum values were selected from the measured vibration values. This was because the maximum vibration values more significantly affect the soundness of the transformer than the average vibration values. The vibration classes were given considering the maximum vibration based on ISO 10016-1 (2001).
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.295-300
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1998
Recently graphical modelling is being studied as a useful process analysis tool for exploratory causal analysis. Graphical modelling is a presentation method that uses graphs to describe statistical models of the structures of multivariate data. This paper describes an application of this graphical modeling with two cases from the automotive parts industry. One case is the unbalance problem of the pulley, an automotive generator part. There is multivariate data of the product from each of the processes which are connected in the series. By means of exploratory causal analysis between the variables using graphical modeling, the key processes which causes the variation of the final characteristics and their mechanism of the causal relationship have become clear. Another case is, also, the unbalanced problem of automotive starter parts which consists of many parts and is manufactured by complex machinery and assembling process. By means of the similar technique, the key processes are obtained easily and the results are reasonable from technical knowledge.
Three planks of the Triangular position theory was first introduced by Sanghallon(傷寒論) authored by Jang Gi. It is the regulation for the matter of diagnosis of three different clinical symptoms in the causes of exogenous disease. It brought two questions to the scientists. First question is what are the Wind stroke(中風), Affection by cold(傷寒) and the complex form of Wind stroke(中風) and Affection by cold(傷寒) mentioned in Sanghallon. It is related to the theoretical analysis of the causes for the outbreaks of exogenous disease. Second question is what are the characteristics of symptoms to use Gyejitang, Mahwangtang, Daecheongnyongtang according to Sanghallon? It is the matter of clinical skills for dispensing a prescription. Through the theoretically and empirically deepening processes for last two millenniums, those two questions brought us two more problems further. That is, how and by what processes the Six vital substances for humal life outbreaks disease as a energy transformation? And, how the individual peculiarities of human body as a disease container should be treated? In conclusion, it is also a matter of the existence of dialectic medical science.
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