In this work we measured the total pressure of the aqueous solutions and the methanol-water solutions dissolved with inorganic salts, at $25^{\circ}C$. In organic electrolytes used in this work were $K_2SO_4$ and $(NH_4)_2SO_4$. Using the measured vapour pressures the activity coefficient of solvents and the mean ionic activity coefficient were obtained through thermodynamic relations. The activity coefficients of solvent and the mean ionic activity coefficirnt obtained in this work were fitted with Macedo's model and Acard's model. Both two models were good agreeable to the vapor pressure and the mean ionic activity coefficient for the electroyte aqueous solutions. For electrolyte /methanol/water solutions, Macedo's model had much deviation from experimental data, while Acard's model showed a good agreement with experimental data.
This study was conducted to investigate the physical activity pattern, activity coefficient, basal metabolic rate and energy expenditure of female university students. One-day activity diaries were collected from 95 female university students in Seoul. Body composition was measured by Inbody 720. Subjects spent 7 hr 8min on sleeping, 6 hr 31min on studying, 2 hr 50min on physiological activity, 2 hr 3min on leisure, 2 hr 2min on walking and jogging, 1 hr 58 min on commuting and 22min on house chores. The activity coefficient of these subjects was 1.58. The comparison of body composition of subjects according to PAL showed that body weight, body fat mass, arm circumference and arm muscle circumference of physically active group were significantly higher than those of the sedentary group. BMR calculated by Harris-Benedict (H-B) formula and DRI formula and BMR measured by Inbody 720 was 1375 kcal, 1306 kcal and 1209 kcal, respectively. Total energy expenditure (TEE) examined by one-day activity diaries and calculated by H-B formula and estimated energy requirement (EER) formula in DRI was 2102.1 kcal, 2184.4 kcal, and 2164.5 kcal, respectively. The Pearson correlation coefficient between TEE examined by one-day activity diaries and H-B TEE was 0.795 (p < 0.001) while that between TEE examined and DRI EER was 0.604 (p < 0.001). Overall data indicated that female university students seemed to be less active. Therefore it is recommended that universities develop good exercise programs for their students. Further studies are needed to generate more meaningful results with a larger sample size and using machine attached to the body, which are able to detect physical activity more accurately.
The purpose of this study was to assess the daily steps, physical activities and activity coefficient of policemen (average age: 31.5 ${\pm}$ 5.1 years) who do shift work. Body weight, height and daily steps were measured and one-day activity diary was collected by interviewing with policemen. Average height, body weight, BMI, body fat (%) and muscles (%) of subjects were 173.1 ${\pm}$ 5.2 cm, 73.7 ${\pm}$ 9.7 kg, 24,6 $kg/m^{2}$, 15.5 ${\pm}$ 1.9% and 37.3 ${\pm}$ 5.8%, respectively. The average daily numbers of steps were found to be 9,812 steps/day on day shift duty and 10,888 steps/day on night shift duty and 6,551 steps/day on holiday duty. Hourly step rates on day shift, night shift and holiday came to 1946 steps/hr, 2,130 steps/hr and 1,318 steps/hr, respectively. Activity coefficient (1.75) in night shift of the subjects was the highest and activity coefficient (1.52) in day shift was significantly higher than that (1.31) in holiday (p < 0.05). The rate of expending time for very light activity in holiday (91.5%) was significantly higher than that (70.0%) in night shift. The muscle mass (kg, %) had significantly positive relationship with daily steps in day shift (r = 0.592, r = 0.632) and night shift (r = 0.550, r = 0.503). Triceps skinfold thickness was negatively correlated with daily steps in day shift (r = -0.366, p < 0.05). There were remarkable differences in physical activities and sleeping hours depending on shift works of policemen. In the case of night shift work, sleeping hours was the lowest and activity coefficient was the highest among day shift, night shift and holiday. These results suggest that energy requirements of policemen should be differentiated according to shift work duty.
The purpose of this study was to assess the daily steps, physical activities and activity coefficient of the elementary school children in the rural area. Body weight, height and daily steps were measured and one-day activity diaries were collected by interviewing children. The average age of the subjects was $9.96{\pm}1.02$ years. Average height, weight, obesity index, body fat and muscle of subjects were $136.2{\pm}8.9cm,\;35.2{\pm}8.5kg,\;99.6{\pm}18.8%,\;22.9{\pm}8.5%\;and\;35.8{\pm}6.0%$, respectively. The average daily steps of the subjects was 17,584 and daily steps (19,314) of 3rd grade students was significantly higher than that (15,712) of 5th grade children. But there was no significant difference in daily steps and activity coefficients between boys and girls. Daily steps (23,347) of exercise group showed the significantly higher than that (16,144) of non-exercise group. Gender and grade of subjects did not have significant influence on activity coefficients, but there was a significant difference in activity coefficient on weekdays between the exercise group ($1.82{\pm}0.30$) and non-exercise group ($1.50{\pm}0.21$). Analysis of variance revealed stronger associations between daily steps and body fat (%) than between daily steps and BMI. Daily steps showed significant negative correlation with body fat (%) measured using two methods r=-0.321 and r=-0.365, respectively. Activity coefficient was significantly correlated (r=0.436) with daily steps, thus increasing daily steps cm prevent and treat childhood obesity by increasing the energy expenditure. The higher activity coefficients (weekday 1.56, weekend 1.53) of the subjects was caused by the fact that rural students spent more time outside and enjoyed stronger activities than urban students. The results of this study can be used to estimate energy requirements for Korean children based on exercise levels and living areas.
Background: Kinovea software that tracking semi-automatically the motion in video screen has been used to study motion-related tasks in several studies. However, the validation of this software in open field test to assess locomotor activity have not been studied yet. Therefore, this study aimed to examine the reliability and validity of this software in analyzing locomotor activities. Methods: Thirty male Institute Cancer Research mice were subjected in this study. The results examined by this software and the classical method were compared. Test-retest reliability and inter-rater reliability were analyzed with Pearson's correlation coefficient and intraclass correlation coefficient (ICC). The validity of this software was analyzed with Pearson's correlation coefficient. Results: This software showed good test-retest reliability (ICC=0.997, 95% confidence interval [CI]=0.975-0.994, p<0.001). This software also showed good inter-rater reliability (ICC=0.987, 95% CI=0.973-0.994, p<0.001). Furthermore, in three analyses for the validity of this software, there were significant correlations between two methods (Pearson's correlation coefficient=0.928-0.972, p<0.001). In addition, this software showed good reliability and validity in the analysis locomotor activity according to time interval. Conclusion: This study showed that this software in analyzing drug-induced locomotor activity has good reliability and validity. This software can be effectively used in animal study using the analysis of locomotor activity.
The purpose of this study is finding the easy way of 4 categories activity level confirmation for estimated energy requirement calculation. Total of 386, 5th and 6th grade primary school students participated. The time spent on 7 kinds of activity were collected for 1 day by the internet program developed. Judged by the activity coefficient, sedentary were 6.7% and 5.1%, low active 33.2% and 40.4%, active 43.8%, and45.5%, and very active 16.3% and 9.0% for boy and girl, respectively. The highest and significant correlation coefficient between activity coefficient and time spent on activities shown were 0.339 in commute activity for boys, and 0.466 in leisure for girls. The sensitivity of the sedentary conformation by commute hour for boys was 0.79, and that of very active was 0.56. The sensitivity of the sedentary conformation by leisure hour for girls was 0.67, and that of very active was 0.63. The sensitivity of low active and active by 7 different types of activity was quite low, 0.04~0.37. The exact agreement of activity level conformed by easy way developed was 30.8% and 33.7%, for boys and girls, respectively. More accurate way to identify 4 categories activity level needs to be developed, especially sensitive to conformation of low active and active levels.
The purpose of this study was to assess the energy expenditure and investigate the relationship between related variables of 57 dieticians in Youngdong-area. The average daily number of steps was found to be 9358.0$\pm$2714.3 steps/day on weekdays and 7862.9$\pm$2504.9 steps/day during weekends. Hourly step rates on weekdays and weekends came to 570.6$\pm$249.8 steps/hr and 564.0$\pm$224.8 steps/hr, respectively. Activity coefficient of subjects was higher on weekdays (1.56) than weekends (1.51, p<0.05). Resting energy expenditure estimated by the Harris-Benedict formula, WHO/NAO/FAO formula as well as formulas based on body surface area and DRIs (Dietary Reference Intake for Koreans) were calculated to be 1333.7$\pm$89.5kcal/day, 1351.0$\pm$123.3kcal/day, 1388.5$\pm$100.3kcal/day and 1295.9$\pm$90.8kcal/day, respectively. Using these resting energy expenditures and the activity coefficients, daily energy expenditures were calculated to be from 2039.7kcal/day to 2183.5kcal/day on weekdays and from 2016.1kcal/day to 2159.2kcal/day on weekends. Meanwhile energy intakes of subjects on weekdays and weekends were 1594.7$\pm$698.3kcal and 2152.9$\pm$768.0kcal, respectively. The activity coefficient (1.49) of dieticians who managed less than 500 meals per day was significantly lower than that of dieticians who served more than 500 meals per day. Dieticians of schools located in rural areas had higher activity coefficient (1.59) than those of schools located in urban or island settings. These results suggest that work analysis and development of management strategies are necessary to improve dieticians' productivity.
Atmospheric drag force is an important source of perturbation of Low Earth Orbit (LEO) orbit satellites, and solar activity is a major factor for changes in atmospheric density. In particular, the orbital lifetime of a satellite varies with changes in solar activity, so care must be taken in predicting the remaining orbital lifetime during preparation for post-mission disposal. In this paper, the System Tool Kit (STK$^{(R)}$) Long-term Orbit Propagator is used to analyze the changes in orbital lifetime predictions with respect to solar activity. In addition, the STK$^{(R)}$ Lifetime tool is used to analyze the change in orbital lifetime with respect to solar flux data generation, which is needed for the orbital lifetime calculation, and its control on the drag coefficient control. Analysis showed that the application of the most recent solar flux file within the Lifetime tool gives a predicted trend that is closest to the actual orbit. We also examine the effect of the drag coefficient, by performing a comparative analysis between varying and constant coefficients in terms of solar activity intensities.
The equilibrium constant of a chemical reaction is related to the standard Gibbs free energy change. Since equilibrium constant is defined as the ratio of the activities of the chemical species, it is necessary to consider the non-ideal behavior of the solutes as ionic strength of the solution increases. In this paper, the derivation of Debye-$H{\ddot{u}}ckel$ limiting law and its modification by which the activity coefficient of an ion can be calculated was explained. Moreover, the method to obtain the activity coefficient of an ion from the experimentally determined mean activity coefficients of an electrolyte was explained.
The fluctuation integrals which give useful information in the structure of solution are associated with the mixed direct correlation integral ($C_{12}$) known. Using its weighted arithmetic mean of $C_{11}$ and $C_{22}$ and the activity coefficient model, the fluctuation integrals on solute-solute, solvent-solute, and solvent-solvent can be calculated in the function of mole fraction. In this work, several binary mixtures containing c-hexane were tested and the results on the fluctuation integrals were rather good.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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