Facial masks have become indispensable in daily life to prevent infection and spread through respiratory droplets in the era of the corona pandemic. To understand how effective two different types of masks (i.e., KF-94 mask and dental mask) are in blocking respiratory droplets, i) we preferentially analyze wettability characteristics (e.g., contact angle and contact angle hysteresis) of filters consisting of each mask, and ii) subsequently observe the dynamic behaviors of microdroplets impacting at high velocities on the filter surfaces. Different wetting properties (i.e., hydrophobicity and hydrophilicity) are found to exhibit depending on the constituent materials and pore sizes of each filter. In addition, the pneumatic conditions for stably and uniformly dispensing microdroplets with a certain volume and impacting behaviors associated with the impacting velocity and filter type change are systematically explored. Three distinctive dynamics (i.e., no penetration, capture, and penetration) after droplet impacting are observed depending on the type of filter constituting the masks and droplet impact velocity. The present experimental results not only provide very useful information in designing of face masks for prevention of transmission of infectious respiratory diseases, but also are helpful for academic researches on droplet impacts on various porous surfaces.
Online transactions are more familiar in various fields due to the development of the ICT and the increase in trading platforms. In particular, the amount of transactions is increasing due to the increase in used transaction platforms and users, and reliability is very important due to the nature of used transactions. Among them, the used car market is very active because automobiles are operated over a long period of time. However, used car transactions are a representative market to which information asymmetry is applied. In this paper presents a DID-based transaction model that guarantees reliability to solve problems with false advertisements and false sales in used car transactions. In the used car transaction model, sellers only register data issued by the issuing agency to prevent false sales at the time of initial sales registration. It is authenticated with DID Auth in the issuance process, it is safe from attacks such as sniping and middleman attacks. In the presented transaction model, integrity is verified with VP's Proof item to increase reliability and solve information asymmetry. Also, through direct transactions between buyers and sellers, there is no third-party intervention, which has the effect of reducing fees.
Airborne fine dust (FD) particles smaller than 10 ㎛ in diameter (PM10) are one of the major causes of air pollution in East Asia, including Korea, and have become a major contributor to respiratory and skin problems. FD inordinately promotes the production of reactive oxygen species and inflammatory response in macrophages, leading to cell damage and death. Rosa rugosa, a deciduous shrub of the Rosa genus, has been used in traditional East Asian herbal medicine to treat various illnesses. The present study investigated the anti-inflammatory effects of R. rugosa organ extracts on PM10-stimulated RAW264.7 macrophages. Compared to non-treated RAW264.7 cells, treatment with 100 ㎍.ml-1 PM10 resulted in increased nitric oxide (NO) production, similar to lipopolysaccharide treatment. Additionally, 100 ㎍/ml stem extract reduced NO production by more than 45% compared to mock treatment. Furthermore, PM10-induced expression of interleukin (IL)-1β, IL-6, inducible NO synthase, and cyclooxygenase-2 was significantly reduced by stem extract treatment, indicating that the anti-inflammatory effect of the stem extract is mediated by the inhibition of pro-inflammatory mediators in PM10-stimulated RAW 264.7 cells. These results indicate that the R. rugosa stem could be considered a natural remedy with a protective effect against inflammatory responses induced by harmful airborne dust.
This study tried to suggest crisis management compliance to prevent personal information infringement accidents that may occur in the process because the data including personal information is being processed in the artificial intelligence (AI) service process. To this end, first, the AI service provision process is divided into 3 processes such as service planning/data design and collection process, data pre-processing and purification process, and algorithm development and utilization process. And 3 processes are subdivided into 9 stages following to personal information processing stages to infringe personal information. All processes were investigated with literature and experts' Delphi. Second, the investigated personal information infringement factors were selected through FGI, Delphi, etc. for experts. Third, a survey was conducted with experts on the severity and possibility of each personal information infringement factor, and the validity and adequacy of the 94 responses were verified. Fourth, to present appropriate risk management compliance for personal information infringement factors in AI services, a method for calculating the risk level of personal information infringement is prepared by utilizing the asset value of personal information, personal information infringement factors, and the possibility of infringement accidents. Through this, the countermeasures for personal information infringement incidents were suggested according to the scored risk level.
Biopolymer is a versatile material used in food processing, medicine, construction, and soil reinforcement. 𝛽-glucan is one of the biopolymers that improves the soil water content and ion adsorption in a drought or toxic metal contaminated land for plant survival. We analyzed drought stress damage reduction in sweet potatoes (Ipomoea batatas L. cv. Sodammi) by measuring the growth and major protein expression and activity under 𝛽-glucan soil amendment. The result showed that sweet potato leaf length and width were not affected by drought stress for 14 days, but sweet potatoes grown in 𝛽-glucan-amended soil showed an effect in preventing wilting caused by drought in phenotypic changes. Under drought stress, sweet potato leaves did not show any changes in electrolyte leakage, but the relative water content was higher in sweet potatoes grown in 𝛽-glucan-amended soil than in normal soil. 𝛽-glucan soil amendment increased the expression of plasma membrane (PM) H+-ATPase, but it decreased the aquaporin PIP2 (plasma membrane intrinsic protein 2) in sweet potatoes under drought stress. Moreover, water maintenance affected the PM H+-ATPase activity, which contributed to tolerance under drought stress. These results indicate that 𝛽-glucan soil amendment improves the soil water content during drought and affects the water supply in sweet potatoes. Consequently, 𝛽-glucan is a potential material for maintaining soil water contents, and analysis of the major PM proteins is one of the indicators for evaluating the biopolymer effect on plant survival under drought stress.
The assessment of shear wave velocity($V_s$) in soft soils is extremely difficult due to the soil disturbances during sampling and field access. After a ring type field $V_s$ probe(FVP) has been developed, it has been applied at the southern coastal area of the Korean peninsular. This study presents the upgraded FVP "blade type FVP", which minimizes soil disturbance during penetration. Design concerns of the blade type FVP include the tip shape, soil disturbance, transducers, protection of the cables, and the electromagnetic coupling between transducers and cables. The cross-talking between cables is removed by grouping and extra grounding of the cables. The shear wave velocity of the FVP is simply calculated by using the travel distance and the first arrival time. The large calibration chamber tests are carried out to investigate the disturbance effect due to the penetration of FVP blade and the validity of the shear waves measured by the FVP. The blade type FVP is tested in soils up to 30m in depth. The shear wave velocity is measured every 10cm. This study suggests that the upgraded blade type FVP may be an effective device for measuring the shear wave velocity with minimized soil disturbance in the field.
The reasonable assessment of the shear stiffness of a dredged soft ground and soft clay is difficult due to the soil disturbance. This study addresses the development and application of a new in-situ shear wave measuring apparatus (field velocity probe: FVP), which overcomes several of the limitations of conventional methods. Design concerns of this new apparatus include the disturbance of soils, cross-talking between transducers, electromagnetic coupling between cables, self acoustic insulation, the constant travel distance of S-wave, the rotation of the transducer, directly transmitted wave through a frame from transducer to transducer, and protection of the transducer and the cable. These concerns are effectively eliminated by continuous improvements through performing field and laboratory tests. The shear wave velocity of the FVP is simply calculated, without any inversion process, by using the travel distance and the first arrival time. The developed FVP Is tested in soil up to 30m in depth. The experimental results show that the FVP can produce every detailed shear wave velocity profiles in sand and clay layers. In addition, the shear wave velocity at the tested site correlates well with the cone tip resistance. This study suggests that the FVP may be an effective technique for measuring the shear wave velocity in the field to assess dynamic soil properties in soft ground.
Lee Sang Jin;Oh Kyung Won;Jeong Jong Cheol;Kong Chang duk;Kim Jeong Seok;Cho Se Hyun
Composites Research
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v.19
no.1
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pp.9-14
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2006
Experimental investigation on heat transfer ratio was firstly performed with three types of sandwich panels such as the Carbon/Epoxy Skin-Aluminum Honeycomb and Balsa Core Sandwich Panel of 37mm thickness, the Carbon/Epoxy Aluminum Skin-Honeycomb Core Sandwich Panel of 57mm thickness (including insulator) and the Carbon/Epoxy Skin-Aluminum Honeycomb Core Sandwich Panel of 37mm thickness based on the KS F 2278:2003(Insulation test method of windows). In additional to this investigation, experimental tests were also done for evaluation of heat transportation ratio with the Aluminum Skin- Aluminium Honeycomb Sandwich Panels of 27mm and 35mm thickness, and Aluminum Skin-Foaming Aluminum Sandwich Panel of 27mm thickness by the KS F2277:2002 (Insulation measuring method of construction component-Calibration heat box method or protective heat box method). In this study, it was found that the larger net heat transfer cross sectional area between the skin and the sandwich core is given, the higher heat transportation ratio occurs. It was also found that the hybrid type insulation had better insulation characteristics compared to the non-hybrid type insulation.
Compared to the continuously increasing dog population and industry size in Korea, systematic analysis of related data and research on breed classification methods are very insufficient. In this paper, an automatic breed classification method is proposed using deep learning technology for 14 major dog breeds domestically raised. To do this, dog images are collected for deep learning training and a dataset is built, and a breed classification algorithm is created by performing transfer learning based on VGG-16 and Resnet-34 as backbone networks. In order to check the transfer learning effect of the two models on dog images, we compared the use of pre-trained weights and the experiment of updating the weights. When fine tuning was performed based on VGG-16 backbone network, in the final model, the accuracy of Top 1 was about 89% and that of Top 3 was about 94%, respectively. The domestic dog breed classification method and data construction proposed in this paper have the potential to be used for various application purposes, such as classification of abandoned and lost dog breeds in animal protection centers or utilization in pet-feed industry.
Sung Eun Wang;Jung Kyung Yoon;Gui Su Chung;Sung Bong Kye;Ho Sik Rho;Dae Soo Jung
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.49
no.2
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pp.159-167
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2023
Titanium dioxide (TiO2) is commonly used in sunscreen formulations to protect the skin surface and prevent the penetration of harmful ultraviolet (UV) rays by the physical scattering action of light. However, a disadvantage of using TiO2 is that it can cause white turbidity when used on skin due to its inactive mineral ingredient. In addition, when TiO2 particles are reduced to nanosize to eliminate opacity, they can increase the transmittance of visible light and reduce whitening, but may lead to serious skin problems, such as allergic inflammation. To overcome these issues, the bandgap of TiO2 was controlled by adjusting the amount of oxygen defect and nitrogen amount, resulting in color TiO2 tailored to the skin. This innovative technology can reduce the whitening phenomenon and effectively block blue light, which is known to cause skin aging by inducing active oxygen. The bandgap controlled TiO2 compounds proposed in this study are hypoallergenic, broad-spectrum, and environmentally friendly. Furthermore, these compounds have been shown to significantly enhance sun protection factor (SPF) of sunscreens, demonstrating their compatibility with blue light blocking products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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