Recent earthquakes in Korea caused some damages to stone pagodas and thereby awakened the importance of earthquake preparedness. Korean stone pagodas which have been built with very creative style of material use and construction method are worthy of world heritage. Each stone pagoda consists of three parts: top; body; and base. However each tower is uniquely defined by its own features, which makes it more difficult to generalize the seismic assessment method for stone pagodas. This study has focused on qualitative preliminary evaluation of stone pagodas that enables us to compare the relative seismic performance across major aspects among many various Korean pagodas. Specifically an analytical model for multi-block stone pagodas is to be proposed upon the investigation of structural characteristics of stone pagoda and their dynamic behavior. A strategy for seismic evaluation of heritage stone pagodas is to be established and major evaluation factors appropriate for the qualitative evaluation are identified. The evaluation factors for overall seismic resisting behavior of stone pagodas are selected based on the dynamic motions of a rigid block and its limit state. Numerical simulation analysis using discrete element method is performed to analyze the sensitivity of each factor to earthquake and discuss some effects on seismic performance.
The relative composition of $Cu(InGa)Se_2$ solar cells is one of the most important measurement issues. However, quantitative analysis of multi-component alloy films is difficult by surface analysis methods due to severe matrix effect. In this study, quantitative depth profiling analysis of CIGS films was investigated by secondary ion mass spectrometry (SIMS). The compositions were measured by SIMS using the alloy reference relative sensitivity factors derived from the certified compositions and the total counting numbers of each element. The compositions measured by SIMS were linearly proportional to those by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) using isotope dilution method. In this study, the quantification measured by ICP-MS method is compared with the composition calculated by SIMS depth profiles with AR-RSFs obtained from the reference. The SIMS depth profile of CIGS thin films according to the manufacturing condition was converted into compositional depth profile.
Improving efficiency of the telecommunication is crucial to the development and growth of Korean economy. Recently, it has become important with the huge development of information technology and its greater potential for extensive impact on the rest of the economy. Hence, it is useful to determine the factors that help enhance efficiency in telecommunication and consider them in improving the evaluation model. This study applies DEA (data envelopment analysis) to evaluate the relative efficiency of 51 branches of a Korean telecommunication company. Using the super-efficiency approach, we tested outliers which may affect the results and ranked the efficient branches. A method of deriving key variables applied to business operation is proposed to identify the key performance indicators for evaluation that takes environmental (non-discretionary) factors into account. We used the extended CCR model proposed by Banker and Morey to investigate the influence of non-discretionary factor. The information provided by the model (slacks, weights) and the sensitivity analysis shows that the most important indicator that affects the branch performance is operating cost. The results of sensitivity analysis show that average efficient score decreases from 0.972 (base case) to 0.863 for CASE2-COST. The average score of the data proves the priority of operating cost over other indicators. The effect of environmental (non-discretionary) variable was found to be significant. The population effect was positive and improved overall efficiency by 0.91% on average. Non-discretionary factor plays a meaningful role explaining the performance of branches. The performance optimization report can help a manager of an inefficient branch to develop branch strategies. Managers can identify the top-performing units, study best practices and adopt the strategy to the organization.
We carried out to measure the variations of potential with current density polymers. The results were particularly examined to identify the influences on corrosion potential and corrosion rate of various factors including temperature and pH. The Tafel slope for anodic dissolution was determined by the polarization effect depending on these conditions. The optimum conditions were established for each case. The second anodic current density peak and maximum passive current density were designated as the relative corrosion sensitivity($I_{r}I_{f}$). The mass transfer coefficient value (${\alpha}$) was determined with the Tafel slope for anodic dissolution based on the polarization effect with optimum conditions.
Voltammetric deposition and differential pulse anodic stripping (DPASV) of Ge(IV)at a gold electrode was investigated. Germanium (IV) exhibits two stripping peaks by DPASV in sodium borate solution, the first peak at about -1.1v. vs SCE and the second one, in the range of -0.6 to -0.2v. vs SCE. Factors affecting the sensitivity and precision included the nature of working electrode, supporting electrolytes, deposition potential, deposition time, pH, pulse height, voltage scan rate. The relative standard deviation of the measurements of the peak currents, for 100ng/ml Ge(IV), was less than ${\pm}3%$. The detection limit of Ge(IV) was 0.01ng/ml. Percent recovery in the extraction procedure of Ge(IV) from matrices by benzene in c-HCl, followed by back extraction with saturated borax solution, ranged from 96 to 104%.
Min Kyeong Kwon;Ye Bin Shin;Young Min Kim;Jin Hwan Kim;Ji Seong Kim;Yong Seok Choi
Mass Spectrometry Letters
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제14권2호
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pp.36-41
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2023
A simple method was developed to determine residual p-arsanilic acid (ASA), an organo-arsenic compound used as a feed additive, in aquatic products (eel, halibut, and shrimp) using EDTA-assisted solvent extraction and LC-MRM. The method was successfully validated in terms of specificity, linearity (coefficient of determination ≥ 0.995), accuracy (recovery or R, 72.72-78.73%), precision (the relative standard deviation of R, 2.08-6.98%), and sensitivity (the lower limit of quantitation, 5 ppb) according to CODEX guidelines (CAC-GL 71-2009). The use of EDTA in the extraction solvent and water with a suitable pH modifier as the reconstitution solvent may be the key factors for successful results. This is the first method that can be used for monitoring residual ASA in aquatic products using LC-MRM and could contribute to establishing a better aquatic product safety management system.
A thermal-optical transmittance carbon analyzer has been developed to determine particulate organic (OC) and elemental (EC) carbon. Several analysis factors affecting the sensitivity of OC and EC determination were investigated for the carbon analyzer. Although total carbon (TC) is usually consistent in the determination, OC and EC split is sensitive to adopted analysis protocol. In this study the maximum temperature in oxygen-free He in the analysis was examined as a main cause of the uncertainty. Prior to the sensitivity analysis consistency in OC-EC determination of the carbon analyzer and the uniformity of carbonaceous aerosol loading on a sampled filter were checked to be in acceptable range. EC/TC ratios were slightly decreased with increasing the maximum temperature between $550-800^{\circ}C$. For the increase of maximum temperature from $500^{\circ}C$ to $800^{\circ}C$, the EC/TC ratio was lowered by 4.65-5.61% for TC loading of 13-44 ${\mu}g/cm^2$ with more decrease at higher loading. OC and EC determination was not influenced by trace amount of oxygen in pure He (>99.999%), which is typically used in OC and EC analysis. The facing of sample loaded surface to incident laser beam showed negligible influence in the OC-EC split, but it caused elevated PC fraction in OC for forward facing relative to backward facing.
Objectives: This study was conducted to evaluate the vulnerability of the human health sector to $PM_{10}$ due to climate change in Incheon over the period of 2005-2014. Methods: Vulnerability to $PM_{10}$ consists of the three categories of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The indexes for climate exposure and sensitivity indicate positive effects, while adaptive capacity shows a negative effect on vulnerability to $PM_{10}$. The variables in each category were standardized by the rescaling method, and respective relative regional vulnerability was analyzed through the vulnerability index calculation formula of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Results: Regions with a high exposure index were the western and northern urban areas with industrial complexes adjacent to a highway, including Bupyong-gu and Seo-gu. Major factors determining the climate exposure index were the $PM_{10}$ concentration, days of $PM_{10}$ >= $100{\mu}g/m^3$, and $PM_{10}$ emissions. The regions showing a high sensitivity index were urban regions with high populations; these commonly had a high mortality rate for related diseases and vulnerable populations. Conclusions: This study is able to support regionally adjusted adaptation policies and the quantitative background of policy priority since it provides information on the regional health vulnerability to $PM_{10}$ due to climate change in Incheon.
Background: The biological actions of various ginseng extracts have been studied for treating obesity and diabetes mellitus. However, few studies have evaluated the effects of fermented Korean Red Ginseng (Panax ginseng Meyer) on metabolic syndrome. The present study evaluated the antiobesity and antidiabetic effects of fermented red ginseng (FRG) on old-aged, obese, leptin-deficient (B6.V-Lepob, "ob/ob") mice. Methods: The animals were divided into three groups and given water containing 0%, 0.5%, and 1.0% FRG for 16 wk. The effect of FRG on ob/ob mice was determined by measuring changes in body weight, levels of blood glucose, serum contents of triglycerides, total cholesterol and free fatty acids, messenger RNA (mRNA) expressions of key factors associated with insulin action, such as insulin receptor (IR), lipoprotein lipase (LPL), glucose transporter 1 and 4 (GLUT1 and GLUT4), peroxisome proliferators-activated receptor gamma ($PPAR-{\gamma}$), and phosphoenolpyruvate carboxykinase (PEPCK) in the liver and in muscle, and histology of the liver and pancreas. Results: FRG-treated mice had decreased body weight and blood glucose levels compared with control ob/ob mice. However, anti-obesity effect of FRG was not evident rather than hypoglycemic effect in old aged ob/ob mice. The hyperlipidemia in control group was attenuated in FRG-treated ob/ob mice. The mRNA expressions of IR, LPL, GLUT1, GLUT4, $PPAR-{\gamma}$, and PEPCK in the liver and in muscle were increased in the FRG-treated groups compared with the control group. Conclusion: These results suggest that FRG may play a vital role in improving insulin sensitivity relative to reducing body weight in old-aged ob/ob mice.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제6권3호
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pp.1-7
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2016
The purpose of this paper is to develop a model for selecting the best contractor in the Gaza Strip using the Artificial Neural Network (ANN). The contractor's selection methods and criteria were identified using a field survey. Fifty four engineers were asked to fill a questionnaire that covers factors related to the selection criteria of contractors practiced in Gaza Strip. The results shows that the dominant part of respondents (91%) confirmed that the current awarding method "the lowest bid price" is considered one of the major problems of the construction sector, "award the bid to the highest weight after combination of the technical and financial scores" represented 50% of the respondents. The criteria weights were determined based on Relative Importance Index (RII. Ninety-one tenders(13 projects) were used to train and test the ANN model after re-evaluating the contractors depend on the weights of factors to select the best contractor who achieves the highest score. Neurosolution software was used to train the models. The results of the trained models indicated that neural network reasonably succeeded in selection the best contractor with 95.96% accuracy. The performed sensitivity analysis showed that the profitability and capital of company are the most influential parameters in selection contractors. This model gives chance to the owner to be more accurate in selecting the most appropriate contractor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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