In the field of electronic components, the potting material, which is a part of the electronic circuit package, plays a significant role in protecting circuits from the external environment and reducing signal interference among electronic devices during operation. This significantly affects the reliability of the components. Therefore, the accurate prediction and assessment of the lifespan of a material are of paramount importance in the electronics industry. We conducted an accelerated thermal aging evaluation using the Arrhenius technique on elastic potting material developed in-house, focusing on its insulation, waterproofing, and contraction properties. Through a comprehensive analysis of these properties and their interrelations, we confirmed the primary factors influencing molding material failure, as increased hardness is related to aggregation, adhesion, and post-hardening or thermal-aging-induced contraction. Furthermore, when plotting failure times against temperature, we observed that the hardness, adhesive strength, and water absorption rate were the predominant factors up to 120 ℃. Beyond this temperature, the tensile properties were the primary contributing factors. In contrast, the dielectric constant and loss tangent, which are vital for reducing signal interference in electric devices, exhibited positive changes(decreases) with aging and could be excluded as failure factors. Our findings establish valuable correlations between physical properties and techniques for the accurate prediction of failure time, with broad implications for future product lifespans. This study is particularly advantageous for advancing elastic potting materials to satisfy the stringent requirements of reliable environments.
Background: Muscle undergoes change continuously with aging. Sarcopenia, in which muscle mass decrease with aging, is associated with various diseases, the risk of falling, and the deterioration of quality of life. Obesity and sarcopenia also have a synergy effect on the disease of the older adults. Objects: This study examined the risk factors for sarcopenia, sarcopenic obesity, and sarcopenia without obesity and developed prediction models. Methods: This machine-learning study used the 2008-2011 Korea National Health and Nutrition Examination Surveys in the analysis. After data curation, 5,563 older participants were selected, of whom 1,169 had sarcopenia, 538 had sarcopenic obesity, and 631 had sarcopenia without obesity; the remaining 4,394 were normal. Decision tree and random forest models were used to identify risk factors. Results: The risk factors for sarcopenia chosen by both methods were body mass index (BMI) and duration of moderate physical activity; those for sarcopenic obesity were sex, BMI, and duration of moderate physical activity; and those for sarcopenia without obesity were BMI and sex. The areas under the receiver operating characteristic curves of all prediction models exceeded 0.75. BMI could predict sarcopenia-related disease. Conclusion: Risk factors for sarcopenia-related diseases should be identified and programs for sarcopenia-related disease prevention should be developed. Data-mining research using population data should be conducted to enhance the effectiveness of early treatment for people with sarcopenia-related diseases through predictive models.
Human Resource Planning and Management(HRPM) is to make organization efficiently and effectively. Based on Promotion and Aging Chain Model, a revised personnel management prediction simulation is established in terms of mid- and long-term organizational changes, annual budget and personnel strategy including a promotion, aging and laying off for the best personnel architecture in organization. Also, the model is possible to find a solution for increasing the organizational capacity. An empirical application to quasi-governmental organization proceeded to testing and validating the model.
Background: The lung capacity prediction formula in Korea is an important judgment standard. Since there is no appropriate lung capacity prediction formula, various prediction formulas are used for foreigners such as Northeast Asians. The purpose of this study is to develop a lung capacity prediction equation by selecting data and setting the selection criteria for normal subjects in accordance with international standards through strict quality control, and to propose a new prediction model. Design: Preliminary feasibility study Methods: A total of 857 people who met the criteria for normal people were finally collected. The tester used for the lung capacity test was the V-Max Encore 22 (Carefusion, California, USA), which is a lung capacity tester proposed by the Korean Society of Tuberculosis and Respiratory Medicine and satisfies accuracy and precision. Among the indicators measured using spirometry, forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1 second (FEV1), forced expiratory volume ratio in 1 second (FEV1/FVC), forced mid-expiratory flow (Forced expiratory flow 25-75%, FEF25-75%) and peak expiratory flow (PEF) values were collected. Results: This study confirmed a significant correlation between age, height, weight, and pulmonary function indicators. Additionally, it found a correlation between body mass index, which considers the diversity of physical conditions, and pulmonary function indicators. Graphs depicting age-specific pulmonary function indicators by gender, presented as generalized additive model results from collected data, showed a pattern where both FVC and FEV1 increased until the mid-20s and then gradually decreased with aging. FEV1% and PEF exhibited a continuous decrease with aging. Conclusion: This study confirms that there is a significant correlation between weight and pulmonary function in the prediction formula for lung capacity. Additionally, it verifies the correlation between body mass index, which considers the diversity of physical conditions, and pulmonary function. The study suggests that the predicted values are relatively low due to factors such as aging and environmental influences like COVID-19. This preliminary study holds clinical significance for improving the diagnostic accuracy of respiratory symptoms in the elderly.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.05a
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pp.947-952
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2001
The prediction model is proposed to estimate the variation of compressive strength of fly ash concrete with aging. After analyzing the experimental result with the model, the regression results are presented according to fly ash replacement content and water/cement ratio. Based on the regression results, the influence of fly ash replacement content and water/cement ratio on apparent activation energy was investigated. According to the analysis, the model provides a good estimate of compressive strength development of fly ash concrete with aging. As the fly ash replacement content increases, the limiting relative compressive strength and initial apparent activation energy become greater. The concrete with water/cement ratio smaller than 0.40 shows that the limiting relative compressive strength and apparent activation energy are nearly constant according to water/cement ratio. But, the concrete with water/cement ratio greater than 0.40 has the increasing limiting relative compressive strength and apparent activation energy with increasing water/cement ratio.
Aging is a natural and gradual process in human life. It is influenced by heredity, environment, lifestyle, and disease. DNA methylation varies with age, and the ability to predict the age of donor using DNA from evidence materials at a crime scene is of considerable value in forensic investigations. Recently, many studies have reported age prediction models based on DNA methylation from various tissues and body fluids. Those models seem to be very promising because of their high prediction accuracies. In this review, the changes of age-associated DNA methylation and the age prediction models for various tissues and body fluids were examined, and then the applicability of the DNA methylation-based age prediction method to the forensic investigations was discussed. This will improve the understandings about DNA methylation markers and their potential to be used as biomarkers in the forensic field, as well as the clinical field.
This paper investigates prediction models estimating the hydration properties of concrete, such as the compressive strength, the splitting tensile strength, the elastic modulus,and the autogenous shrinkage. A prediction model is suggested on the basis of an equation that is formulated to predict the compressive strength. Based on the assumption that the apparent activation energy is a characteristic property of concrete, a prediction model for the compressive strength is applied to hydration-related properties. The hydration properties predicted by the model are compared with experimental results, and it is concluded that the prediction model properly estimates the splitting tensile strength, elastic modulus, and autogenous shrinkage as well as the compressive strength of concrete.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.11a
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pp.321-326
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2006
The danger of self-ignition of single base propellants will increase with time. Therefore, a good prediction of the safe storage time is very important In order to determine the remaining shelf1ife of the propellants, the content of stabilizer is determined. The propellants stored under normal storage conditions about 10 to 18 years were investigated and accelerated aging test was carried out by storing propellant sample at higher temperature. Finally, we analyzed the results by various methods in order to show the best way to predict the realistic shelflife. The safe storage life of the propellants will be 24 years, at least 15 years. In case of applying Arrhenius's law, using the reaction rate constant at $28^{\circ}C$ to $30^{\circ}C$ to predict the shelflife by accelerated aging test is reasonable for a good prediction.
The present paper reports the life time prediction of Acrylonitrile-Butadiene rubber (NBR) fuel cell gasket materials as a function of operational variables like acid concentration, ageing time and temperature. Both material and accelerated acid-heat aging tests were carried out to predict the useful life of the NBR rubber gasket for use as a fuel cell stack. The acid ageing of the gasket compounds has been investigated at 120, 140 and $160^{\circ}C$, with aging times from 3 to 600 h and increasing acid ($H_2SO_4$) concentrations of 5, 6, 7 and 10 vol%. Material characteristics the gas compound such as cross-link density, tensile strength and elongation at break were studied. The hardness of the NBR rubber was found to decrease with decreasing acid concentration at both 120 and $140^{\circ}C$, but at $160^{\circ}C$ interestingly the hardness of the NBR rubber increased abruptly in a very short time at different acid concentrations. The tensile strength and elongation at break were found to decrease with increase in both the acid concentrate ion & temperature. The life time of the compounds were evaluated using the Arrhenius equation.
Calcium density in human bones decreases as people are getting older due to the interior or exterior environmental factors. Bone aging forms osteoporosis. And this can bring out various spine fractures which develops a complications. Thus the prediction of seniliy is one of the important factors in spine diseases. Once spine aged, diverse fractures occur such as compression fracture and micro fracture. Side images of the spine by the digital radiography (DR) were prepared, and pixel arbitrary unit with Image J was measured from one spot in the lumbar bone part. By calculating pixel arbitrary unit of the simple contrast, it was obtained that the value of pixel arbitrary unit decreased as seniliy of bones increased. By simply applying Image J to the seniliy of patient's spine, the seniliy of bones predicts the level of danger with only digital radiography(2D) image. consequently we show that Image J value of pixel arbitrary unit index for predicts the level of precaution of osteoporosis patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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