In this study, a biodegradation model of based on molecular cellulose was established. It is a mathematical, kinetic model, assuming that two major enzymes randomly break glycosidic bonds of cellulose molecules, and calculates the number of molecules by applying the corresponding probability and degradation reaction coefficients. Model calculations considered enzyme dose, cellulose chain length, and reaction rate constant ratio. Degradation increased almost by two folds with increase of temperature (5℃→25℃). The change of degradation was not significant over the higher temperatures. As temperature increased, the degradation rate of the molecules increased along with higher production of shorter chain molecules. As the reaction rates of the two enzymes were comparative the degree of degradation for any combinations of enzyme application was not affected much. Enzyme dose was also tested through experiment. While enzyme dose ranged from 1 mg/L to 10 mg/L, the gap between real data and model calculations was trivial. However, at higher dose of those enzymes (>15 mg/L), the experimental result showed the lower concentrations of reductive sugar than the corresponding model calculation did. We determined that the optimal enzyme dose for maximum generation of reductive sugar was 10 mg/L.
As an alternative to traditional life testing, degradation tests can be effective in assessing product reliability when measurements of degradation leading to failure can be observed. This article presents an accelerated degradation testing for vacuum fluorescent displays (VFDs). The accelerated degradation model is based on Arrhenius-lifetime relationship for cathode temperatures. We compare the results between accelerated degradation test and test at normal use condition. Accelerated degradation test for display devices is observed as an efficient method to warrantee product reliability to customers, as well as a tool to save time and costs.
The entire land of Southern Iran faces problems arising out of various types of land degradation of which vegetation degradation forms one of the major types. The present work introduces a model developed for assessing the current status of hazard of vegetation degradation using Geographic Information System (GIS). This kind of assessment differs from those assessments based on vulnerability or potential hazard assessments. The Sadra watershed which covers the upper reaches of Marharlu basin, Fars Province, has been chosen for a hazard assessment of this type of degradation. The different kinds of data for indicators of current status of vegetation degradation were gathered from collecting of field data and also records of the governmental offices of Iran. Taking into consideration three indicators of current status of vegetation degradation the model identifies areas with different hazard classes. By fixing the thresholds of severity classes of the three indicators including per cent of vegetation cover, biomass production and ratio of actual biomass to potential biomass production, a hazard map for each indicator was first prepared in GIS. The final hazard map of current status of vegetation degradation was prepared by intersecting three hazards in the GIS. Results show areas under severe hazard class have been found to be widespread (89 %) while areas under moderate and very severe hazard classes have been found less extensive in the Sadra watershed. The preparation of hazard maps based on the GIS analysis of these indicators will be helpful for prioritizing the areas to initiate remedial measures.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.35
no.3
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pp.74-78
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2003
The structural property of phenolic and non-phenolic lignin has an effect on the reaction rate of lignin by oxygen and chlorine dioxide respectively. Moreover, the undesirable degradation of cellulose followed by lignin degradation is influenced by chemical charge and reaction time. In this paper, several lignin model compounds were used to illuminate the interaction of oxygen and chlorine dioxide by varying the position of O and D(OD, DO, ODO and DOD), and gas chromatography method was used to investigate the degradation of lignin by determining the content of methoxyl groups in lignin. It was shown that structural properties of lignin models were more influential on the degradation and demethylation of lignin than the above combination. Combination of oxygen and chlorine dioxide, however, was more effective in degradation of lignin than only one stage, and three stages than two stages.
Strain-rate and temperature have significant effects on the one-dimensional (1D) compression behavior of soils. This paper focuses on the bonding degradation effect of soil structure on the time and temperature dependent behavior of soft structured clay. The strain-rate and temperature dependency of preconsolidation pressure are investigated in double logarithm plane and a thermal viscoplastic model considering the combined effect of strain-rate and temperature is developed to describe the mechanical behavior of unstructured clay. By incorporating the bonding degradation, the model is extended that can be suitable for structured clay. The extended model is used to simulate CRS (Constant Rate of Strain) tests conducted on structural Berthierville clay with different strain-rates and temperatures. The comparisons between predicted and experimental results show that the extended model can reasonably describe the effect of bonding degradation on the stain-rate and temperature dependent behavior of soft structural clay under 1D condition. Although the model is proposed for 1D analysis, it can be a good base for developing a more general 3D model.
Super-resolution (SR) has great significance in image processing because it enables downstream vision tasks with high spatial resolution. Recently, SR studies have adopted deep learning networks and achieved remarkable SR performance compared to conventional example-based methods. Deep-learning-based SR models generally require low-resolution (LR) images and the corresponding high-resolution (HR) images as training dataset. Due to the difficulties in obtaining real-world LR-HR datasets, most SR models have used only HR images and generated LR images with predefined degradation such as bicubic downsampling. However, SR models trained on simple image degradation do not reflect the properties of the images and often result in deteriorated SR qualities when applied to real-world images. In this study, we propose an image degradation model for HR satellite images based on the modulation transfer function (MTF) of an imaging sensor. Because the proposed method determines the image degradation based on the sensor properties, it is more suitable for training SR models on remote sensing images. Experimental results on HR satellite image datasets demonstrated the effectiveness of applying MTF-based filters to construct a more realistic LR-HR training dataset.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.51
no.2
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pp.55-61
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2002
In this paper, 'lifetime-temperature rise model' based on the 'lifetime-resistance model' is theoretically Proposed, in order to find out the evaluation method of degradation and the residual lifetime by use of infrared image camera for electric connections/contacts. Two assumptions have been builded up for the 'lifetime-temperature rise model': one is associated with the linear relationship between the temperature ism ΔK and contact resistance, and the other the functional relationship between the temperature of electric connections/contacts and the operating time presenting in the 'lifetime-resistance model'. To prove the proposed model, experiments have been performed for various electric connections/contacts. From the experimental results, measured values were quite similar to the calculated values, which proved the above-mentioned two assumptions. Therefore, by use of 'lifetime-temperature rise model', it is possible to estimate the trend of degradation and the residual lifetime for electric connections/contacts through the temperature measurements .
This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.1
s.47
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pp.1-8
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2006
Nonseismic designed RC frame have a possibility of shear failure because of deficiencies of reinforcing details. To model the shear failure in numerical analysis, shear strength degradation models which Include Moehle's and ATC 40 are compared and applied to push-over analysis. For numerical analysis, three storied building frame is selected and designed according to Korean Concrete Design Code(2003). As results, It is shown that Moehle's shear strength degradation model estimates the shear strength lower than NZSEE model and has less variation than ATC 40 model and all the shear strengths of models are greater than the nominal shear strength of ACI 318. Also, from the numerical analysis, it is pointed out that there may be great difference in lateral drift capacity if a different shear strength model is used. And the capacity can be severely underestimated if the restraining model of plastic rotation of ATC 40 is used, compared to the use of shear spring model for shear degradation.
Purpose: This study is to estimate the life of elevator wire rope by using the accelerated degradation test with two accelerating variables of applied load and corrosion. Methods: Linear regression method is used to find the pseudo life of elevator wire rope at each combination of accelerating variables and the median life of elevator wire rope at use condition is estimated under the assumption that the life of elevator wire rope follows lognormal distribution. Results: The particular case study demonstrated that the results of the elevator wire life estimation by using the proposed method can provide the better solutions than existing methods. Conclusion: It can be economical to use accelerated degradation model for estimating the life of elevator wire rope.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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