The single cell gel electrophoresis (comet) assay is one of the useful tools for the study of genetic damage in humans exposed to environmental mutagens and carcinogens. This study was undertaken to evaluate the status of DNA damage in peripheral lymphocytes depending on their sex, age, smoking habits, and other factors in normal healthy Korean population. The 99 volunteers included in the study and out of these, 36 volunteers were smoker and 63 volunteers were non-smoker aged between 20-59 years. All individual answered a questionnaire that assessed their general information including smoking habits and the extent of the environmental tobacco smoke (ETS) exposure, and blood samples were obtained. There was a statistically significant difference in the extent of DNA damage between smoker and non-smoker (p<0.001). A significant difference was also observed between male and female (p<0.001) and amongst the different group of age (p<0.005), however, correlation analysis showed that only smoking habit was a significant factor for DNA damage. No significant effect of smoking duration, number of cigarettes smoking a day, SPY (smoke pack years) in smokers and environmental tobacco smoke exposure in non-smokers on the status of DNA damage was observed.
Nondestructive damage sensing and mechanical properties for acid-treated carbon nanotube (CNT) and nanofiber (CNF)/epoxy composites were investigated using electro-micromechanical technique and acoustic emission (AE). Carbon black (CB) was used to compare to CNT and CNF. The results were compared to the untreated case. The fracture of carbon fiber was detected by nondestructive acoustic emission (AE) relating to electrical resistivity under double-matrix composites test. Sensing for fiber tension was performed by electro-pullout test under uniform cyclic strain. The sensitivity for fiber damage such as fiber fracture and fiber tension was the highest for CNT/epoxy composites. Reinforcing effect of CNT obtained from apparent modulus measurement was the highest in the same content. For surface treatment case, the damage sensitivity and reinforcing effect were higher than those of the untreated case. The results obtained from sensing fiber damage were correlated with the morphological observation of nano-scale structure using FE-SEM. The information on fiber damage and matrix deformation and reinforcing effect of carbon nanocomposites could be obtained from electrical resistivity measurement as a new concept of nondestructive evaluation.
Seismically induced structural damage, as well as any damage caused by a natural catastrophic event, covers a wide area. This suggests to supervise the event consequences by vision tools. This paper reports the evolution from the results obtained by the project RADATT (RApid Damage Assessment Telematics Tool) funded by the European Commission within FP4. The aim was to supply a rapid and reliable damage detector/estimator for an area where a catastrophic event had occurred. Here, a general open-source methodology for the detection and the estimation of the damage caused by natural catastrophes is developed. The suitable available hazard and vulnerability data and satellite pictures covering the area of interest represent the required bits of information for updated telematics tools able to manage it. As a result the global damage is detected by the simple use of open source software. A case-study to a highly dense agglomerate of buildings is discussed in order to provide the main details of the proposed methodology.
소수의 진동특성치가 실측된 삼차원 트러스 교량을 대상으로 기존의 손상추정법이 실험되었다. 첫 번째 단계로 진동모드 민감도 해석과 패턴인식기법을 사용하여 초기구조모델(baseline model)이 구성되었고, 다음 단계로 수개의 손상시나리오 수치 예를 초기구조물에 시뮬레이션하고 이를 손상지수와 패턴인식기법을 이용하여 손상위치를 예측하였다. 총 211개 요소에 11개의 부 구조계를 갖는 트러스 구조에 대하여 진동모드가 2개인 경우에 한하여 분석 검토한 결과 손상발견 알고리즘의 적합성이 입증되었다.
본 연구에서는 항만 구역의 지진피해예측 평가체계를 구축하기 위해 필요한 지진피해예측 관련 시스템 및 내진설계 현황 및 항만구조물의 지진피해 사례를 조사하였으며, 더불어 주요 항만 구역의 구조물의 현황 및 특성을 조사, 분석하였다. 이를 토대로 지반 정보와 항만 구조물의 지진 취약도를 고려한 항만 구역(구조물)의 지진피해예측 간이 평가방안을 개발하였다.
Damage detection plays a very important role to the maintenance of bridge structures. Traditional damage detection methods are usually based on structural dynamic properties, which are acquired from pre-installed sensors on the bridge. This is not only time-consuming and costly, but also suffers from poor sensitivity to damage if only natural frequencies and mode shapes are concerned in a noisy environment. Recently, the idea of using the dynamic responses of a passing vehicle shows a convenient and economical way for damage detection of bridge structures. Inspired by this new idea and the well-established tap test in the field of non-destructive testing, this paper proposes a new method for obtaining the damage information through the acceleration of a passing vehicle enhanced by a tapping device. Since no finger-print is required of the intact structure, this method can be easily implemented in practice. The logistics of this method is illustrated by a vehicle-bridge interaction model, along with the sensitivity analysis presented in detail. The validity of the method is proved by some numerical examples, and remarks are given concerning the potential implementation of the method as well as the directions for future research.
In the structural health monitoring field, damage detection has been commonly carried out based on the structural model and the engineering features related to the model. However, the extracted features are often subjected to various errors, which makes the pattern recognition for damage detection still challenging. In this study, an automated damage identification method is presented for hanger cables in a tied-arch bridge using a convolutional neural network (CNN). Raw measurement data for Fourier amplitude spectra (FAS) of acceleration responses are used without a complex data pre-processing for modal identification. A CNN is a kind of deep neural network that typically consists of convolution, pooling, and fully-connected layers. A numerical simulation study was performed for multiple damage detection in the hangers using ambient wind vibration data on the bridge deck. The results show that the current CNN using FAS data performs better under various damage states than the CNN using time-history data and the traditional neural network using FAS. Robustness of the present CNN has been proven under various observational noise levels and wind speeds.
Traditional approaches for structural health monitoring (SHM) seldom take ambient uncertainty (temperature, humidity, ambient vibration) into consideration, while their impacts on structural responses are substantial, leading to a possibility of raising false alarms. A few predictors model-based approaches deal with these uncertainties through complex numerical models running online, rendering the SHM approach to be compute-intensive, slow, and sometimes not practical. Also, with model-based approaches, the imperative need for a precise understanding of the structure often poses a problem for not so well understood complex systems. The present study employs a data-based approach coupled with Empirical mode decomposition (EMD) to correlate recorded response time histories under varying temperature conditions to corresponding damage scenarios. EMD decomposes the response signal into a finite set of intrinsic mode functions (IMFs). A two-dimensional Convolutional Neural Network (2DCNN) is further trained to associate these IMFs to the respective damage cases. The use of IMFs in place of raw signals helps to reduce the impact of sensor noise while preserving the essential spatio-temporal information less-sensitive to thermal effects and thereby stands as a better damage-sensitive feature than the raw signal itself. The proposed algorithm is numerically tested on a single span bridge under varying temperature conditions for different damage severities. The dynamic strain is recorded as the response since they are frame-invariant and cheaper to install. The proposed algorithm has been observed to be damage sensitive as well as sufficiently robust against measurement noise.
Cosmetics are products that consumers use every day to maintain or improve the health of their skin and hair. Therefore, the expansion of the cosmetics market leads to the expansion of disputes over cosmetic damage. Along with constant social changes, new conflicts continue to arise. In order to resolve these disputes, various consumer dispute resolution organizations and methods are required. Therefore, Alternative Dispute Resolution (ADR), an alternative method that can provide a reasonable judgment on problems that occur during the manufacture and distribution of cosmetics with expert knowledge of the industry, is required. Korea resolves disputes between consumers and manufacturers caused by cosmetics through the ADR of the Korea Cosmetics Association and the Korea Consumer Agency. It handles disputes related to accidents caused by cosmetics, offers consultation on consumer complaints on cosmetics and provides information on accidents and safety related to cosmetics. It is not possible to completely eradicate disputes from cosmetic damages. Therefore, it is necessary to expand and efficiently operate the cosmetic ADR system for consumers. In this study, the current status of cosmetic damage disputes and damage relief and the role of the domestic ADR system were reviewed. Consumers should be easily relieved from damage caused by cosmetics. By accumulating important precedents with an efficient cosmetic damage dispute resolution system, disputes over cosmetic damage should be smoothly resolved.
Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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