Jo, Yeong-Ho;Choi, Hyun-Jun;Kim, Jung-Won;Yun, Seok-Heon
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.20
no.2
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pp.147-153
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2020
It is important to estimate the optimal construction cost at the early stage of the project. In this regard, conceptual cost estimate is an important factor for estimate optimal construction cost. However, domestic conceptual cost estimate are only used as cost per unit area according to the building type, and it's accuracy is not high. Hence, the purpose of this study is to calculate the approximate quantity and cost for reinforcing bars, concrete, and formwork by presenting a regression formula based on the total floor area of the common work items in the frame work. In order to verify the accuracy and validity of the regression formula presented in this study, a comparative analysis was performed by applying the regression formula and the traditional approximate quantity take-off method to real cases. As a result, the estimated error rate of the traditional method was -102~+55%, and exceeded the estimated conceptual cost estimate accuracy range of -50~+100% suggested by AACE(American Association of Cost Engineering). On the other hand, the error rate of the regression formula method presented in this study was -6.4~+11.62%. This can be used not only for conceptual cost estimate range of accuracy, but also for detailed estimates. However, it is necessary to analyze the factors that affect the unit price as well as quantity in order to calculate the appropriate cost.
To develop an advanced non-linear curve fitting (NLCF) algorithm for performing dynamic susceptibility contrast study of the brain. The first pass effects give rise to spuriously high estimates of $K^{trans}$ for the voxels that represent the large vascular components. An explicit threshold value was used to reject voxels. The blood perfusion and volume estimation were accurately evaluated in the $T2^*$-weighted dynamic contrast enhanced (DCE)-MR images. From each of the recalculated parameters, a perfusion weighted image was outlined by using the modified non-linear curve fitting algorithm. The present study demonstrated an improvement of an estimation of the kinetic parameters from the DCE $T2^*$-weighted magnetic resonance imaging data with using contrast agents.
Dose response relationships for one of biological end-points (gene mutation) in somatic cells of Tradescantia 4430 clones were studied using neutrons coming out of a californium-252 isotopic source. And the relative biological effectiveness (RBE) of neutrons in relation to X-rays in the induction of TSH pink mutations was assessed. Inflorescences were irradiated with X-ray from X-ray generator and neutrons from $^{252}Cf$ source. Irradiated cuttings were incubated with aeration in neutrient solution under the controlled condition. For more than 4 weeks after irradiation cell mutations were scored. Pink mutation frequencies were calculated from the pooled data for the peak interval (days 6 to 13 post-irradiation). Somatic cell mutations in TSH showed linear dose response relationships in the range of neutron doses available for the experiment. The RBE values estimated for neutrons in relation to X-rays were in the range 3.1 to 6.8, which were much lower than normally recognized value.
We first investigated basic characteristics of reticulated polyurethane (PU) foams as microbial carriers. In general, the specific surface area of PU foams increases with respect to decreasing pore sizes. However, the number of microbes adhered on the unit surface of reticulated PU foams decreases with respect to decreasing pore sizes. Thus, as a result of totally considering all effects such as apparent density, hydrolysis rate, and adhesion, we can know that PU foams with 45 PPI is the most appropriate microbial carrier. In this study, we can also investigate the effect of various physico-chemical surface treatments on the adhesion of microbes on the surface of PU foams. We used a chitosan treatment, a PEI (Polyethylene Imine) treatment, a xanthane treatment and a plasma treatment. As a result of comparing all surface treatments, the plasma surface treatment was the best.
전통적으로 소프트웨어 프로젝트는 납기지연, 예산초과, 높은 결함율 등으로 타 산업분야의 프로젝트에 비해 매우 높은 실패율을 기록하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 같은 소프트웨어 프로젝트의 실패원인에 대한 많은 연구결과는 소프트웨어가 갖고 있는 범위와 요구사항 정의의 어려움, 비가시성으로 인한 초기견적의 부정확성, 역시 가시성의 부족으로 진행상황파악의 어려움에 따른 진척관리의 애로, 더욱 큰 문제는 변경의 용이성과 변경에 대한 추적의 어려움 등을 지적하고 있다. 실패한 프로젝트들의 내용을 보면 대부분 계획의 부정확성이나 위험에 대한 대처의 부족 또는 진행 중 발생하는 변경에 대한 통제의 실패에서 찾아 볼 수 있다. 정확한 예측과 위험 예방 그리고 효과적인 통제대책이 소프트웨어 프로젝트를 성공으로 이끄는 3두 마차라는 지적이다. 정확한 예측의 핵은 프로젝트 산출물인 제품에 대한 정확한 규모측정에 있고, 위험 예방은 복잡도가 높거나 불확실성이 높은 컴포넌트의 자원소요에 대한 예측과 이에 대한 준비의 소홀에서 찾을 수 있으며, 효과적인 통제대책은 프로젝트 관리 프레임워크가 튼튼하지 못하거나 이의 준수를 위한 노력의 결핍에서 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 3두 마차 중 가장 근간이 되고 시발점이 되는 제품의 규모에 대한 예측에 초점을 맞추어 규모측정에 가장 합리적이고 객관적이며 실용성이 높다고 현재 국제적으로 높은 평가를 받고 있는 기능점수를 프로젝트 관리에 어떻게 활용해야 프로젝트를 성공시킬 수 있을 지의 방법에 대한 검토 결과를 제시고자 한다.
The data acquired from seismic exploration can be used to detect the existence of oil and gas resources through appropriate processing and interpretation. The seismic attributes indicating the existence of resources are extracted from amplitude information, where the Q-factor representing intrinsic attenuation plays an useful role of hydrocarbon indicator. So, the accuracy of Q-factor estimation is very important to investigate the existence of resources. In this study, we calculated the Q-factor and analyzed the error rate through a numerical example. To mimic real data, random noise was added to the synthetic data. With the noise-added data, the Q-factor was estimated and the error rate was analyzed by using the spectral ratio method (SRM) and peak frequency shift method (PFSM). Both methods provided a relatively accurate Q-factor when the signal-to-noise ratio was 90 dB. However, the peak frequency shift method (PFSM) produced better results than the spectral ratio method (SRM) as the level of random noise increased.
Although GOCI has potential for land surface monitoring, there have been only a few cases for land applications. It might be due to the lack of reliable land products derived from GOCI data for end-users. To use for land applications, it is often essential to provide cloud-free composite over land surfaces. In this study, we proposed a cloud detection method that was very important to make cloud-free composite of GOCI reflectance and vegetation index. Since GOCI does not have SWIR and TIR spectral bands, which are very effective to separate clouds from other land cover types, we developed a multi-temporal approach to detect cloud. The proposed cloud detection method consists of three sequential steps of spectral tests. Firstly, band 1 reflectance threshold was applied to separate confident clear pixels. In second step, thick cloud was detected by the ratio (b1/b8) of band 1 and band 8 reflectance. In third step, average of b1/b8 ratio values during three consecutive days was used to detect thin cloud having mixed spectral characteristics of both cloud and land surfaces. The proposed method provides four classes of cloudiness (thick cloud, thin cloud, probably clear, confident clear). The cloud detection method was validated by the MODIS cloud mask products obtained during the same time as the GOCI data acquisition. The percentages of cloudy and cloud-free pixels between GOCI and MODIS are about the same with less than 10% RMSE. The spatial distributions of clouds detected from the GOCI images were also similar to the MODIS cloud mask products.
Thermal and physical properties were measured on 206 Jurassic granite samples obtained from three boreholes in the central part of Korea. Thermal conductivity(${\lambda}$), thermal diffusivity(${\alpha}$), and specific heat(Cp) were measured in a laboratory; the average values are ${\lambda}$=2.813 W/mK, ${\alpha}=1.296mm^2/sec$, and Cp=0.816 J/gK, respectively. In addition, porosity(${\phi}$), and dry and saturated density(${\rho}$) were measured in the laboratory; the average values are ${\phi}$=0.01, ${\rho}(dry)=2.662g/cm^3$ and ${\rho}(saturated)=2.67g/cm^3$, respectively. Thermal diffusivity of 10 granite samples were measured with increasing temperature from $25^{\circ}C$ to $200^{\circ}C$. In this study, we found that thermal diffusivity at $200^{\circ}C$ is about 30% lower than thermal diffusivity at $25^{\circ}C$. In correlation analysis, thermal conductivity increases with increasing thermal diffusivity. However, thermal conductivity does not show good correlation with porosity and density. Consequently, we know that thermal conductivity of granite would be more influenced by mineral composition than by porosity. We also derived ${\rho}=-2.393{\times}{\phi}+2.705$ from density and porosity data. XRD and XRF analysis were performed to investigate effects of mineral and chemical composition on thermal conductivity. From those results, we found that thermal conductivity increases with increasing quartz and $SiO_2$, and decreases with increasing albite and $Al_2O_3$. Regression analysis using those mineral and chemical composition were carried out ; we found $K=0.0294V_{Quartz}+1.93$ for quartz, $K=0.237W_{SiO_2}-14.09$ for $SiO_2$, and $K=0.053W_{SiO_2}-0.476W_{Al_2O_3}+6.52$ for $SiO_2$ and $Al_2O_3$. Specific gravities were measured on 10 granite samples in the laboratory. The measured specific gravity depends on chemical compositions of granite. Therefore, specific gravity can be estimated by the felsic-mafic index(F) that is calculated from chemical composition. The estimated specific gravity ranges from 2.643 to 2.658. The average relative error between measured and estimated specific gravities is 0.677%.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.22
no.4
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pp.367-373
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1993
A 4-week energy balance study was conducted to estimate the energy expenditure (EE) of 7 high school age girl, 15 to 16 year age, by measurement of energy intakes and changes in body energy (BE) content (intake/balance technique), keeping their normal living pattern and eating behavior. Gross energy intake (GE) and fecal energy (FE) loss was measured by bomb calorimetry. Urinary energy (UE) loss was calculated from nitrogen excreted. Fat mass (FM) was determined from body density estimated from skinfold thickness. Mean constitutional ratio of carbohydrate, protein and fat for the total energy intake was 70.1$\pm$1.8%, 12.2$\pm$0.7% and 17.7$\pm$2.0%, respectively, Fecal energy loss was 2.8% proportion of the gross energy intake. Mean daily metabolizable energy estimated by subtract fecal and urinary energy loss was 2022 $\pm$ 50㎉. Total body energy change estimated from body composition change over 28days was increased 2400 $\pm$ 950㎉ . Mean daily energy expenditure was 1958$\pm$87㎉ (39$\pm$2㎉ /kg of body weight).
순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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