Objective: This study is intended to design a commercially available passive sampler and conduct performance test on its use as a media for evaluating a working environment. Methods: This study was conducted to select adsorbents, design models, and evaluate storage stability and sampling rates for the development of new types of passive samplers. Results: The impurity detection, adsorbent capacity and breakthrough volume of five types of activated carbon were tested for selection of an adsorbent. One product was selected in consideration of the efficiency of purchase. A number of passive samplers were designed in a radial style and a badge style using plastic as a material. The final two prototypes were made using molds or 3D printing. For the storage stability evaluation, samples were stored at different temperature for 1~21 days and then analyzed. Most of the chemicals had excellent storage stability when refrigerated. However, some chemicals such as dichloromethane and methyl ethyl ketone need to be analyzed as soon as possible after sampling. Conclusion: In this study, new types of passive samplers for 66 chemical compounds were developed. The evaluation of storage stability and sampling rates showed different results depending on the properties of the chemical substance. For some chemicals such as methyl ethyl ketone and dimethylformamide, activated carbon is inappropriate as an absorbent. In future studies, additional experiments are required on chemicals that are difficult to collect with activated carbon.
Daehee, Won;Koontack, Kim;Eunsung, Lee;Jungja, Kim;Youngjae, Song
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권1호
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pp.23-35
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2023
Korea Augmentation Satellite System (KASS) is a satellite-based augmentation system (SBAS) that provides approach procedure with vertical guidance-I (APV-I) level corrections and integrity information to Korea territory. KASS is used to monitor navigation performance in real-time, and this paper introduces the design, implementation, and verification process of mission monitoring (MIMO) in KASS. MIMO was developed in compliance with the Minimum Operational Performance Standards of the Radio Technical Commission for Aeronautics for Global Positioning System (GPS)/SBAS airborne equipment. In this study, the MIMO system was verified by comparing and analyzing the outputs of reference tools. Additionally, the definition and derivation method of accuracy, integrity, continuity, and availability subject to MIMO were examined. The internal and external interfaces and functions were then designed and implemented. The GPS data pre-processing was minimized during the implementation to evaluate the navigation performance experienced by general users. Subsequently, tests and verification methods were used to compare the obtained results based on reference tools. The test was performed using the KASS dataset, which included GPS and SBAS observations. The decoding performance of the developed MIMO was identical to that of the reference tools. Additionally, the navigation performance was verified by confirming the similarity in trends. As MIMO is a component of KASS used for real-time monitoring of the navigation performance of SBAS, the KASS operator can identify whether an abnormality exists in the navigation performance in real-time. Moreover, the preliminary identification of the abnormal point during the post-processing of data can improve operational efficiency.
In this study, a monitoring method using high-resolution images acquired by unmanned aerial vehicles and deep learning algorithms was proposed for the management of the Sinduri coastal sand dunes. Class classification was done using U-net, a semantic division method. The classification target classified 3 types of sand dune vegetation into 4 classes, and the model was trained and tested with a total of 320 training images and 48 test images. Ignored label was applied to improve the performance of the model, and then evaluated by applying two loss functions, CE Loss and BCE Loss. As a result of the evaluation, when CE Loss was applied, the value of mIoU for each class was the highest, but it can be judged that the performance of BCE Loss is better considering the time efficiency consumed in learning. It is meaningful as a pilot application of unmanned aerial vehicles and deep learning as a method to monitor and manage sand dune vegetation. The possibility of using the deep learning image analysis technology to monitor sand dune vegetation has been confirmed, and it is expected that the proposed method can be used not only in sand dune vegetation but also in various fields such as forests and grasslands.
This study analyzed the relationship between efficient pitchers and teams advancing to the postseason in Korean professional baseball through DEA. A total of 1,133 pitchers who threw more than one inning from the 2014 season to the 2018 season were selected for this study. For DEA analysis, input variables were selected as annual salary and inning output variables as Wins, Saves, and Holds and the number of efficient pitchers for each season was classified using the input-oriented BCC model. After that, it was divided into two groups based on joining the postseason or not, and the number of efficient pitchers was compared through a prop test. As a result of the analysis, the groups that advanced to the postseason in the rest of the season except for the 2014 and 2017 seasons had more efficient pitchers. Considering that the 2014 season recorded the highest WAR (Wins Above Replacement) at 183.56 compared to other seasons, most pitchers threw well, and in the 2017 season, they made more mistakes in pitching than in other seasons, but they performed well in batters. The results of this study have expanded the research field using efficiency analysis in professional baseball and can be used as useful data for practical research.
Background: The poor intracellular concentration of enrofloxacin might lead to treatment failure of cow mastitis caused by Staphylococcus aureus small colony variants (SASCVs). Objectives: In this study, enrofloxacin composite nanogels were developed to increase the intracellular therapeutic drug concentrations and enhance the efficacy of enrofloxacin against cow mastitis caused by intracellular SASCVs. Methods: Enrofloxacin composite nanogels were formulated by an electrostatic interaction between gelatin (positive charge) and sodium alginate (SA; negative charge) with the help of CaCl2 (ionic crosslinkers) and optimized by a single factor test using the particle diameter, zeta potential (ZP), polydispersity index (PDI), loading capacity (LC), and encapsulation efficiency (EE) as indexes. The formation mechanism, structural characteristics, bioadhesion ability, cellular uptake, and the antibacterial activity of the enrofloxacin composite nanogels against intracellular SASCVs strain were studied systematically. Results: The optimized formulation was comprised of 10 mg/mL (gelatin), 5 mg/mL (SA), and 0.25 mg/mL (CaCl2). The size, LC, EE, PDI, and ZP of the optimized enrofloxacin composite nanogels were 323.2 ± 4.3 nm, 15.4% ± 0.2%, 69.6% ± 1.3%, 0.11 ± 0.02, and -34.4 ± 0.8 mV, respectively. Transmission electron microscopy showed that the enrofloxacin composite nanogels were spherical with a smooth surface and good particle size distributions. In addition, the enrofloxacin composite nanogels could enhance the bioadhesion capacity of enrofloxacin for the SASCVs strain by adhesive studies. The minimum inhibitory concentration, minimum bactericidal concentration, minimum biofilm inhibitory concentration, and minimum biofilm eradication concentration were 2, 4, 4, and 8 ㎍/mL, respectively. The killing rate curve had a concentration-dependent bactericidal effect as increasing drug concentrations induced swifter and more radical killing effects. Conclusions: This study provides a good tendency for developing enrofloxacin composite nanogels for treating cow mastitis caused by intracellular SASCVs and other intracellular bacterial infections.
본 연구는 소프트웨어 품질 특성인 기능적합성, 신뢰성, 사용성, 이식성, 유지보수성, 성능효율성, 보안성, 호환성 중에서 신뢰성에 대한 평가 방안을 연구하였다. 소프트웨어 품질 측정에 있어 신뢰성의 정량적 평가 방안을 제시한다. 본 연구는 소프트웨어 품질 특성 중 하나인 신뢰성 평가 중 성숙성에 포함되는 고장률을 측정하는 방법에 대해서 소개하고 고장 데이터의 형태에 따라 고장률이 어떻게 변화하는지에 대해 실험데이터를 가지고 연구한 내용이다. 소프트웨어 테스팅을 중심으로 매일의 고장 수를 중심으로 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에 적용하여 고장률을 측정하여 고장 데이터의 형태에 따라 비교 분석하였다. 6일간의 테스트를 통해서 발견된 고장 시간을 중심으로 고장률을 측정하고 측정결과를 이용해서 국제표준 ISO/IEC 25023에서 제시하고 있는 고장률과 비교 하였으며 데이터 형태에 따라 적용방안을 검토하였다.
Steel plate shear walls (SPSWs) are commonly utilized to provide lateral stiffness in high-rise structures. The simplified model is frequently used instead of the fine-scale model in the design of buildings with SPSWs. To predict the lateral strength of steel plate shear walls with diagonal stiffeners (DS-SPSWs), a simplified model is presented, namely the cross brace-strip model (CBSM). The bearing capacity and internal forces of columns for DS-SPSWs are calculated. In addition, a modification coefficient is introduced to account for the shear action of the thin plate. The feasibility of the CBSM is validated by comparing the numerical results with theoretical and experimental results. The numerical results from the CBSM and fine-scale model, which represent the bearing capacity of the DS-SPSW with varied stiffened plate dimensions, are in good accord with the theoretical values. The difference in bearing capacity between the CBSM and the fine-scale model is less than 1.35%. The errors of the bearing capacity from the CBSM are less than 5.67% when compared to the test results of the DS-SPSW. Furthermore, the shear and axial forces of CBSM agree with the results of the fine-scale model and theoretical analysis. As a result, the CBSM, which reflects the contribution of diagonal stiffeners to the lateral resistance of the SPSW as well as the effects on the shear and axial forces of the columns, can significantly improve the design accuracy and efficiency of buildings with DS-SPSWs.
Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.
Hany, Marwa;Makhlouf, Mohamed H.;Ismail, Gamal;Debaiky, Ahmed S.
Structural Engineering and Mechanics
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제83권4호
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pp.415-433
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2022
Eighteen (18) (120×300×2200 mm) beams were prepared and tested to evaluate the shear strength of Glass Fiber Reinforced Concrete (GFRC) beams with no shear reinforcement, and evaluate the effectiveness of various innovative strengthening systems to increase the shear capacity of the GFRC beams. The test variables are the amount of discrete glass fiber (0.0, 0.6, and 1.2% by volume of concrete) and the type of longitudinal reinforcement bars (steel or GFRP), the strengthening systems (externally bonded (EB) sheet, side near-surface mounted (SNSM) bars, or the two together), strengthening material (GFRP or steel) links, different configurations of NSM GFRP bars (side bonded links, full wrapped stirrups, side C-shaped stirrups, and side bent bars), link spacing, link inclination angle, and the number of bent bars. The experimental results showed that adding the discrete glass fiber to the concrete by 0.6%, and 1.2% enhanced the shear strength by 18.5% and 28%, respectively in addition to enhancing the ductility. The results testified the efficiency of different strengthening systems, where it is enhanced the shear capacity by a ratio of 28.4% to 120%, and that is a significant improvement. Providing SNSM bent bars with strips as a new strengthening technique exhibited better shear performance in terms of crack propagation, and improved shear capacity and ductility compared to other strengthening techniques. Based on the experimental shear behavior, an analytical study, which allows the estimation of the shear capacity of the strengthened beams, was proposed, the results of the experimental and analytical study were comparable by a ratio of 0.91 to 1.15.
질소산화물(NOx)은 대기오염의 주요 인자로 일산화질소와 이산화질소의 형태로 존재하며 인체에 유해하다. 최근 대기 중 NOx를 제거하기 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력은 건설재료 분야에서도 동일하다. NOx는 광촉매 반응을 이용하여 효율적으로 제거할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 활성탄(AC)과 이산화타이타늄(TiO2)을 이용한 폼 복합재의 NOx 제거성능을 조사하였다. AC는 폼 복합체의 비표면적을 증가시켜 TiO2의 광촉매 반응 효율을 향상시켰다. 본 연구에서는 AC의 혼합율을 주요 변수로 하여 폼 복합체를 제조하였다. 제조된 시험체를 이용하여 ISO-22197-1에 제시된 시험방법에 따라 NOx 제거성능을 평가하였다. 폼 복합체의 비표면적은 AC 함량에 따라 증가하는 경향을 나타내었으나 15% 이상에서는 감소하였다. 또한 AC 혼입률이 15%일 때 NOx 제거 효율이 가장 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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