본 연구는 활성탄으로 충전된 고정층 흡착탑에서 휘발성유기화합물(VOCs), 벤젠과 톨루엔의 흡착특성을 조사하였다. 흡착질인 benzene과 toluene의 흡착강도는 두 흡착질의 평형흡착능 차이에 의한 것이며, 흡착제와의 흡착강도가 비교적 작은 benzene이 non-key component로 작용하여 이성분에 대한 고정 흡착층의 파과특성에서 roll up 현상을 나타냈다. 또한 동일한 농도조건에서 이성분의 각 성분에 대한 파과곡선과 단일성분계에 대한 파과곡선의 특성을 비교해 보았을 때, key component인 toluene의 양론파과시간은 차이가 거의 없지만, non-key component 인 benzene의 양론파과시간은 단일성분에서의 200분에서 70분으로 상당히 일찍 나타났다. 이성분 흡착질의 파과특성에서 non-key component인 benzene의 roll up 현상의 정도는 혼합가스의 농도와 고정 흡착층의 형상비에 비례하며, 혼합가스 유속에 반비례함을 알 수 있었다. 특히, key component의 몰분율이 클수록 roll up 현상이 크게 나타남을 알 수 있었다.
ECCMIX component was introduced in RELAP5/MOD3 for calculating the interfacial condensation. Compared to other existing components in RELAP5, user experience of ECCMIX component is restricted to developmental assessment applications. To evaluate the capability of the ECCMIX component, ECCS experiment was conducted which included single-phase and two-phase thermal mixing. The experiment was carried out with test sections containing a main pipe (70 mm inner diameter) and a branch pipe (21 mm inner diameter) under the atmospheric pressure. The steam mass flow in the main pipe ranged from 0 to 0.0347 kg/s, and the subcooled water mass flow in the branch pipe ranged from 0.0278 to 0.1389 kg/s. The comparison of the experimental data with the calculation results illuminated that although the ECCMIX component was more difficult to converge than Branch component, it was a more appropriate manner to simulate interfacial condensation under two-phase thermal mixing circumstance, while the two components had no differences under single-phase circumstance.
A number of acceleration-based damage detection methods have been developed but they have not been widely applied in engineering practices because the acceleration response is insensitive to minor damage of civil structures. In this article, a damage detection approach using the long-gauge strain sensing technology and the principle component analysis technology is proposed. The Long gauge FBG sensor has its special merit for damage detection by measuring the averaged strain over a long-gauge length, and it can be connected each other to make a distributed sensor network for monitoring the large-scale civil infrastructure. A new damage index is defined by performing the principle component analyses of the long-gauge strains measured from the intact and damaged structures respectively. Advantages of the long gauge sensing and the principle component analysis technologies guarantee the effectiveness for structural damage localization. Examples of a simple supported beam and a steel stringer bridge have been investigated to illustrate the successful applications of the proposed method for structural damage detection.
A mild and efficient procedure has been developed for the one-pot, three-component reaction of aldehydes, benzyl carbamate and allyltrimethylsilane in the presence of 3 mol % of magnesium bistrifluoromethanesulfonimide at room temperature to afford the corresponding protected homoallylic amines in high yields.
전 세계적으로 환경에 대한 관심이 고조되는 가운데 각 산업에서의 환경보호를 위한 노력이 꾸준히 진행되고 있다. 건설분야에서도 환경보존 을 노력이 지속되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 친환경성, 고내구성, 가변성, 갱신성능 그리고 쾌적성 등의 종합적인 성능을 갖춤으로써 미래형 건축물의 기본요소가 될 수 있는 친환경 지능형 건축 Component system 제안을 위한 요소기술 분석에 초점을 맞추었다. 친환경 지능형 건축 Component system 개발을 위해 요구되는 성능을 파악한 후 그 성능을 구현시키기 위한 요소기술을 분석한 결과, SI주택과 Home Automation 기술이 주요 요소기술로 도출되었다. 그리고 이론 및 문헌 고찰을 통해 도출된 요소기술의 개념 및 개발동향에 대하여 대해 살펴본 후 최종적으로 이러한 기술요소의 융합을 통한 친환경 지능형 건축 Component system 을 제안하였다.
본 논문은 동영상의 대표프레임에서 eigen value와 휘도 성분을 이용한 내용기반 검색 기법에 관한 연구이다. video를 shot단위로 분할하여 shot을 대표하는 대표프레임을 얻어내고, 그 대표프레임을 Eigen Component Analysis(ECA)를 이용하여 데이터베이스를 생성하여 shot들의 휘도값 분포를 구한다. 생성된 코드북과 각 대표 프레임에 대한 코드북 인덱스 값, 휘도값을 database화하여 질의 영상과 video database간의 저장된 비디오들의 코드북과 코드워드간의 유클리디안 거리를 이용하여 유사도 높은 비디오를 찾고, 검색되어진 video에 포함된 대표프레임들의 코드북 인덱스 값과 입력 영상의 코드북 인덱스 값을 비교하여 입력 영상의 특징과 가장 유사한 대표프레임을 얻어낸다. 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 영상의 형태에 대한 전체적인 특징을 제공하는 대표프레임의 eigen value와 휘도 성분을 이용함으로서 보다 검색 결과가 우수하며, 영상의 통계적인 특성을 이용함으로서 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
The aim of this study was to explore the volatile compounds of hind leg, foreleg, abdomen and Longissimus dorsi in both male and female Hyla rabbit meat by solid phase microextraction tandem with gas chromatography mass spectrometry, and to seek out the key odorants via calculating the odor activity value and principal component analysis. Cluster analysis is used to study the flavor pattern differences in four edible parts. Sixty three volatile compounds were detected, including 23 aldehydes, 4 alcohols, 5 ketones, 11 esters, 5 aromatics, 8 acids and 7 hydrocarbons. Among them, 6 aldehydes and 3 acids were identified as the potential key odorants according to the ratio of concentration and threshold. The contents of volatile compounds in male Hyla rabbit meat were significantly higher than those in female one (p<0.05). The results of principal component analysis showed that the first two principal component cumulative variance contributions reach 87.69%; Hexanal, octanal, 2-nonenal, 2-decenal and decanal were regard as the key odorants of Hyla rabbit meat by combining odor activity value and principal component analysis. Therefore volatile compounds of rabbit meat can be effectively characterized. Cluster analysis indicated that volatile chemical compounds of Longissimus dorsi were significantly different from other three parts, which provide reliable information for rabbit processing industry and for possible future sale.
To research the dynamic response of the high-rise structure under the rocking ground motion, which we believed that the effect cannot be ignored, especially accompanied by vertical ground motion. Theoretical analysis and shaking table seismic simulation tests were used to study the response of a high-rise structure to excitation of a H-V-R ground motion that included horizontal, vertical, and rocking components. The use of a wavelet analysis filtering technique to extract the rocking component from data for the primary horizontal component in the first part, based on the principle of horizontal pendulum seismogram and the use of a wavelet analysis filtering technique. The dynamic equation of motion for a high-rise structure under H-V-R ground motion was developed in the second part, with extra P-△ effect due to ground rocking displacement was included in the external load excitation terms of the equation of motion, and the influence of the vertical component on the high-rise structure P-△ effect was also included. Shaking table tests were performed for H-V-R ground motion using a scale model of a high-rise TV tower structure in the third part, while the results of the shaking table tests and theoretical calculation were compared in the last part, and the following conclusions were made. The results of the shaking table test were consistent with the theoretical calculation results, which verified the accuracy of the theoretical analysis. The rocking component of ground motion significantly increased the displacement of the structure and caused an asymmetric displacement of the structure. Thus, the seismic design of an engineering structure should consider the additional P-△ effect due to the rocking component. Moreover, introducing the vertical component caused the geometric stiffness of the structure to change with time, and the influence of the rocking component on the structure was amplified due to this effect.
An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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