Measurements of phosphatase activity in peatlands are made difficult by the low levels of activity and the characteristically high concentrations of dissolved organic matter within the sediments. These materials may cause high background absorbances in colorimetric assays, and quenching interference in fluorimetric assays. This review describes the development of a new approach which allows such problems to be overcome by using HPLC to separate the interferences from the products of enzymic hydrolysis. This approach is applicable to various environmental samples such as peat, wetland sediment, and sludge which may contain a large amount of interfering organic matters.
Kyoungmin Kim;Kyong Ju Kim;Hyeon Jeong Cho;Sang Kyu Lee
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1359-1363
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2009
The object of this research is to develop a simulation system for earthmoving operations in consideration of the impact of congestion in-between equipment and existing traffic flow around the site. The congestion in-between equipment and traffic flow affect work productivity. The conventional discrete event simulation, however, has limitations in simulating the flow of construction equipment. To consider the impact of congestion in-between equipment and existing traffic flow, in this paper, a multi-agent based simulation model that can realize characteristics of truck behavior more accurately to consider the impact of congestion was proposed. In this simulation model, multiple agents can identify environmental changes and adapt themselves to the new environment. This modeling approach is a better choice for this problem since it describes behavioral characteristics of each agent by sensing changes in dynamic surroundings. This study suggests a detailed system design of the multi-agent based simulation system.
This papaer discusses the recent tendencies of health approach in the developed countries and suggests the strategy of health approach in order to cope with the changing environmental conditions of Korea in 2000's. In 2000's, Korea will have the environmental conditions and health problems similar to those of the developed countries at present. The American and European developed countries have shown the integrative approach trend by the interdisciplinary cooperation based on the holistic health conception, for example, as in the behavioral medicine, with the active drive of the medical self care movement and the national health preactice movement. The basic solution to the 2000's main health problems such as high morbidity of chronic diseases and high medical expenditure is to decrease the health need through the health promotion, disease prevention and early. ditection and early treatment of disease. The above actions need to induce the public to change their health behavior in the desirable direction through the national health practice movement and the health self care movement. The succeed of the movements depends upon how to use effectively the mass media, health and administrative organizations, schools, industrial and medical insurance organizations with the strong government support of health and preventive policies and programs.
In this study we examined the economic value of restoration technology for oil spill using contingent value methods. One and one half approach to questionnaires can be taken when analyzing tax payer situations as well as single bound approach. The results of the empirical analysis suggest three conclusions. First, the economic value of the restoration technology considered are estimated to be between 8,439 won to 11,867 won per month. Second, the WTP is estimated differently depending on the approaches, OOHB and SB, and the degrees of difference are very sensitive to the model specifications. This empirical result supports the argument for using interval for the economic value when using CVM. Third, the empirical results may provide useful input to policy authorities attempting to estimate the economic justification of the R&D investment for developing an ocean environmental restoration technology.
Architectual environment in this study means a language and meaning complex which makes communication between human beings and environment possible. The purpose of this study is to propose a semiotic approach to analyze and examine meaning, as a semiotic system, and its effects, focusing on the generative meaning in the relationship between human beings and environment. For this purpose, it examines the academic status of modern semiotics in postmodernism and the possibility of its being metalanguatge for a study of a variety of cultural phenomena and desigv. It also provides two viewpoints as propositions for its analysis: it explains the necessity of environmental-discoursive attitude and social-semiotic viewpoint which understands environment as social-cultural reflectors. Finally, it provides framework and all the interpretative procedures for analysis of environmental meanings on the basis of the approach of semiotics of space. By applying the methods proposed this study to the case studies, it also proves validity of this approach and the potentialities of the application of semiotics. This study emphasizes not only denotative configuration of the architectural environment but also its connotative meanings. It maintains that designers, architects, and theorists should realize correctly today's changed value system and social and aesthetic paradigms. It also stresses the necessity of development of the new architectural language and meaning system.
Safety service improvement and development of efficient maintenance strategies for corroded steel structures are undeniably essential. Therefore, understanding the influence of damage caused by corrosion on the remaining load-carrying capacities such as tensile strength is required. In this study, artificial neural network (ANN) approach is proposed in order to produce a simple, accurate, and inexpensive method developed by using tensile test results, material properties and finite element method (FEM) results to train the ANN model. Initially in reproducing corroded model process, FEM was used to obtain tensile strength of artificial corroded plates, for which surface is developed by a spatial autocorrelation model. By using the corroded surface data and material properties as input data, with tensile strength as the output data, the ANN model could be trained. The accuracy of the ANN result was then verified by using leave-one-out cross-validation (LOOCV). As a result, it was confirmed that the accuracy of the ANN approach and the final output equation was developed for predicting tensile strength without tensile test results and FEM in further work. Though previous studies have been conducted, the accuracy results are still lower than the proposed ANN approach. Hence, the proposed ANN model now enables us to have a simple, rapid, and inexpensive method to predict residual tensile strength more accurately due to corrosion in steel structures.
The determination of Paris' law parameters based on crack growth experiments is an important procedure of fatigue life assessment. However, it is a challenging task because it involves various sources of uncertainty. This paper proposes a novel probabilistic method, termed the S-N Paris law (SNPL) method, to quantify the uncertainties underlying the Paris' law parameters, by finding the best estimates of their statistical parameters from the S-N curve data using a Bayesian approach. Through a series of steps, the SNPL method determines the statistical parameters (e.g., mean and standard deviation) of the Paris' law parameters that will maximize the likelihood of observing the given S-N data. Because the SNPL method is based on a Bayesian approach, the prior statistical parameters can be updated when additional S-N test data are available. Thus, information on the Paris' law parameters can be obtained with greater reliability. The proposed method is tested by applying it to S-N curves of 40H steel and 20G steel, and the corresponding analysis results are in good agreement with the experimental observations.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.976-979
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2000
This paper describes a Life Cycle Engineering approach which is able to optimize a product under technical, ecological and economical requirements. The methodology of Life Cycle Engineering comes with a holistic approach for the analysis of processes, products, systems or services. The Life Cycle Engineering approach is combining environmental and economical parameters and using the technical requirements for setting the baseline for the studies. This paper also describes the approach method for ?ㄴ composed in large numbers sub-parts.
This paper presents a multi helical ultrasonic imaging approach for quantitative corrosion damage monitoring of cylindrical structures. The approach consists of two stages. First a multi helical ultrasonic imaging (MHUI) algorithm is used to provide qualitative images of the structure of interest. Then, an optimization problem is solved in order to obtain quantitative damage information, such as thickness map. Experimental tests are carried out on a steel pipe instrumented with six piezoelectric transducers to validate the proposed approach. Three thickness recesses are considered to simulate corrosion damage. The results show the efficiency of the proposed approach for quantifying corrosion location, area and remnant thickness.
Sen, Debarshi;Nagarajaiah, Satish;Gopalakrishnan, S.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.4
no.4
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pp.381-396
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2017
Structural health monitoring (SHM) is a necessity for reliable and efficient functioning of engineering systems. Damage detection (DD) is a crucial component of any SHM system. Lamb waves are a popular means to DD owing to their sensitivity to small damages over a substantial length. This typically involves an active sensing paradigm in a pitch-catch setting, that involves two piezo-sensors, a transmitter and a receiver. In this paper, we propose a data-intensive DD approach for beam structures using high frequency signals acquired from beams in a pitch-catch setting. The key idea is to develop a statistical learning-based approach, that harnesses the inherent sparsity in the problem. The proposed approach performs damage detection, localization in beams. In addition, quantification is possible too with prior calibration. We demonstrate numerically that the proposed approach achieves 100% accuracy in detection and localization even with a signal to noise ratio of 25 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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