해수중 환경에서 콘크리트 구조물 내에 매립된 철근은 용존산소의 부족으로 부식이 잘 발생하지 않는다. 이 때문에 해수중 환경의 부식촉진시험은 전기화학적인 방법으로 실시되어, 실제 부식 메커니즘과 맞지 않고 장기거동과의 상관성 도출도 어려운 실정이다. 본 연구에서는 해수중 환경에서의 부식촉진시험법을 정립하기 위해 온도와 염화물농도를 주된 변수로 부식촉진시험을 실시하였다. 부식의 발생 유무는 갈바닉 전위측정법과 반전지전위법을 통한 철근부식모니터링 결과로 판단하였다. 부식촉진시험 결과 온도의 영향이 가장 지배적이라고 평가되었다. 염화물량은 시험 시편의 깊이별 염화물 농도를 측정하였다. 동일한 조건으로 FEM 내구성 해석 프로그램인 DuCOM을 통해 염화물침투 해석을 실시하여 입증하였다. 또한, 인공해수 침지 조건에 따른 용존 산소량은 실험을 통해 구했으며 이를 통해 부식촉진시험 결과의 타당성을 검증하였다.
This study establishes a conceptual model to analyze heavy rainfall events in Korea using multi-functional transport satellite-1R satellite images. Three heavy rainfall episodes in two major synoptic types, such as synoptic low (SL) type and synoptic flow convergence (SC) type, are analyzed through a conceptual model procedure which proceeds on two steps: 1) conveyer belt model analysis to detect convective area, and 2) cloud top temperature analysis from black body temperature (TBB) data to distinguish convective cloud from stratiform cloud, and eventually estimate heavy rainfall area and intensity. Major synoptic patterns causing heavy rainfall are Changma, synoptic low approach, upper level low in the SL type, and upper level low, indirect effect of typhoon, convergence of tropical air in the SC type. The relationship between rainfall and TBBs in overall well resolved areas of heavy rainfall. The SC type tended to underestimate the intensity of heavy rainfall, but the analysis with the use of water vapor channel has improved the performance. The conceptual model improved a concrete utilization of images and data of satellite, as summarizing characteristics of major synoptic type causing heavy rainfall and composing an algorism to assess the area and intensity of heavy rainfall. The further assessment with various cases is required for the operational use.
Calcium oxide has been used as a demolition agent in fracturing rocks and old concrete structures, etc. With the agent, demolition work can be done in safety without a noise, vibration and any other pollution, since high expansive pressure is obtained gradually by only mixing the agents with water and pouring the slurry into boreholes. But application of the non-explosive demolition agent is a time-consuming job, especially in winter. Essentially, this problem is related to the reaction rate of calcium oxide with water. This study examines the influence of additives such as cement and anhydrite on expansion pressure of calcium oxide at different curing temperatures. The expansion pressure of calcium oxide began to increase steadily with the rise of the curing temperature. When mixing calcium oxide alone with water, blown-out shot occurred. But as additives were added to calcium oxide, the reaction of calcium oxide delayed and the expansion pressure showed gradual increment. Especially, anhydrite showed a superior delaying effect than cement on the reaction of calcium oxide.
본 연구에서는 75톤급 추진기관 시험설비 화염유도로 설계안에 대한 열적 안전성 및 연소가스의 안전한 배출을 평가하기 위하여 3차원 화염냉각해석을 수행하였다. 화염과 냉각수 간의 열전달 및 상변화 과정을 모사하기 위하여 Mixture 다상모델을 적용하였으며, 단일 화학종 비반응 플룸모델을 이용한 화염냉각해석을 수행하였다. 본 해석결과를 통하여 냉각수 유량에 따른 화염유도로 벽면에서의 최고 온도값을 예측하였으며, 또한 콘크리트 내화온도에 해당하는 최소 냉각수 유량을 도출하였다.
The results of experiment on the performance of natural ventilation by insulation thickness and height system of solar chimney are described. The 3-inside wall was made of concrete and 1-wall was made of glass. The two kinds of model experiment were performed. One was the varition of the 60cm, 90cm and 120cm of solar chimney, the other was the variation of the insulation thickness 10mm and 50mm and without insulation of outside wall of solar cimney. As the temperature difference between bottom and top expressed $1.7\sim2.9^{\circ}C$, air velocity measured $0.5\sim0.8m/s$ and ventilation rate was $194.4m^3/h$ in the case of the 120cm height of solar chimney, the respect of natural ventilation performance was superior to others cases in the first model experiment. Though the case of 120cm height of solar chimney was attached 50mm insulation the ventilation rate was not so much as the case of solar chimney was attached 10mm insulation. the temperature difference between bottom and top was the largest in the other cases. From this research, the natural ventilation performance of solar chimney was affected by not only height and insulation thickness of solar chimney but also wind velocity and directon.
Objectives: This study was performed to analyse the effects of Sweet Bee Venom(Sweet BV-pure melittin, the major component of honey bee venom) on the central nervous system in rats. Methods: All experiments were conducted at Biotoxtech Company, a non-clinical studies authorized institution, under the regulations of Good Laboratory Practice (GLP). Male rats of 5 weeks old were chosen for this study and after confirming condition of rats was stable, Sweet BV was administered in thigh muscle of rats. And checked the effects of Sweet BV on the central nervous system using the functional observational battery (FOB), which is a neuro-toxicity screening assay composed of 30 descriptive, scalar, binary, and continuous endpoints. And home cage observations, home cage removal and handling, open field activity, sensorimotor reflex test/physiological measurements were conducted. Results: 1. In the home cage observation, there was not observed any abnormal signs in rats. 2. In the observation of open field activity, the reduction of number of unit areas crossed and rearing count was observed caused by Sweet BV treatment. 3. In the observation of handling reactivity, there was not observed any abnormal signs in rats. 4. In the observation of sensorimotor reflex tests/physiological measurements, there was not observed any neurotoxic signs in rats. 5. In the measurement of rectal temperature, treatment of Sweet BV did not showed great influences in the body temperature of rats. Conclusions: Above findings suggest that Sweet BV is relatively safe treatment in the central nervous system. But in the using of over dose, Sweet BV may the cause of local pain and disturbance of movement. Further studies on the subject should be conducted to yield more concrete evidences.
본 연구는 대입경 혼합물의 배합설계와 소성변형 및 균열특성에 관련된 역학적 특성에 관한 연구결과이다. 대입경 혼합물은 1989년 미국 아스팔트기술쎈타의 Kandhal에 의해서 연구되었으며, 일본 및 아랍의 여러 국가에서 포장건설에 사용하고 있다. 이들의 경험과 연구결과에 의하면 대입경 혼합물을 구성하고 있는 골재의 구성은 결합력이 견고하고 바인더가 고온에서 영향을 받지 않아 소성변형에 큰 저항성을 보이는 것으로 알려져 있으나, 실제로 증명할 수 있는 역학적인 시험을 수행한 자료는 없는 실정이다. 본 연구에서는 크리프시험, 회복탄성계수시험, 휠 트래킹시험 및 라벨링 시험을 실시하여 대입경 혼합물의 특성을 분석하였으며 시험 결과를 일반 혼합물 및 개질아스팔트 혼합물과 비교한 결과 대입경 혼합물의 소성변형에 대한 저항성은 매우 우수한 것으로 나타났다.
This study is aimed to predict the behaviour of channel shear connectors in composite floor systems at different temperatures. For this purpose, a soft computing approach is adopted. Two novel intelligence methods, including an Extreme Learning Machine (ELM) and a Genetic Programming (GP), are developed. In order to generate the required data for the intelligence methods, several push-out tests were conducted on various channel connectors at different temperatures. The dimension of the channel connectors, temperature, and slip are considered as the inputs of the models, and the strength of the connector is predicted as the output. Next, the performance of the ELM and GP is evaluated by developing an Artificial Neural Network (ANN). Finally, the performance of the ELM, GP, and ANN is compared with each other. Results show that ELM is capable of achieving superior performance indices in comparison with GP and ANN in the case of load prediction. Also, it is found that ELM is not only a very fast algorithm but also a more reliable model.
균열 자기치유 소재는 균열발생 시점부터 노출환경 조건에 따라 활성화되기 때문에 치유성능과 균열면의 노출환경 조건과의 관계 규명이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 자기치유형 보수 모르타르의 치유성능에 노출환경 조건이 미치는 영향을 투수시험을 통하여 조사하였다. 균열시험체의 초기 균열폭에 대한 온도 및 습도의 영향을 조사한 결과, 양생온도의 영향은 미미하였으나, 건습변화에 의해서는 균열닫힘 현상이 발생하고 있음을 확인하였다. 그리고 자기치유형 보수 모르타르 시험체의 균열부위에서 생성된 치유물질은 calcite 광물로 확인되었다. 밀도가 높은 calcite 광물은 중력의 영향을 받아 침강하기 때문에, 균열면의 방향에 따라 치유성능에 다소 차이를 나타냈으며, 또한 대기노출 조건보다 습윤노출 조건에서 치유성능이 크게 향상되었다.
The purpose of this study is to predict Trophic Diatom Index (TDI) in tributaries of the Han River watershed using the random forest algorithm. The one year (2017) and supplied aquatic ecology health data were used. The data includes water quality(BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, water temperature, DO, pH, conductivity, turbidity), hydraulic factors(water width, average water depth, average velocity of water), and TDI score. Seven factors including water temperature, BOD, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, and average water depth are selected by the Correlation Feature Selection. A TDI prediction model was generated by random forest using the seven factors. To evaluate this model, 2017 data set was used first. As a result of the evaluation, $R^2$, % Difference, NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency), RMSE(Root Mean Square Error) and accuracy rate show that this model is compatible with predicting TDI. To be more concrete, $R^2$ is 0.93, % Difference is -0.37, NSE is 0.89, RMSE is 8.22 and accuracy rate is 70.4%. Also, additional evaluation using data set more than 17 times the measured point was performed. The results were similar when the 2017 data set were used. The Wilcoxon Signed Ranks Test shows there was no statistically significant difference between actual and predicted data for the 2017 data set. These results can specify the elements which probably affect aquatic ecology health. Also, these will provide direction relative to water quality management for a watershed that must be continuously preserved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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