The current study evaluated the technical feasibility of the application of titanium dioxide ($TiO_{2}$) photo-catalytic air cleaners for the disinfection of bioaerosols present in indoor air. The evaluation included both laboratory and field tests and the tests of hydraulic diameter (HD) and lamp type (LT). Disinfection efficiency of photocatalytic oxidation (PCO) technique was estimated by survival ratio of bacteria or fungi calculated from the number of viable cells which form colonies on the nutrient agar plates. It was suggested that the reactor coating with $TiO_{2}$ did not enhance the adsorption of bioaerosols, and that the UV irradiation has certain extent of disinfection efficiency. The disinfection efficiency increased as HD decreased, most likely due to the decrease in the light intensity since the distance of the catalyst from the light source increased when increasing the HD. It was further suggested that the mass transfer effects were not as important as the light intensity effects on the PCO disinfection efficiency of bioaerosols. Germicidal lamp was superior to the black lamp for the disinfection of airborne bacteria and fungi, which is supported by the finding that the disinfection efficiencies were higher when the germicidal lamp was used compared to the black lamp in the laboratory test. These findings, combined with operational attributes such as a low pressure drop across the reactor and ambient temperature operation, can make the PCO reactor a possible tool in the effort to improve indoor bioaerosol levels.
During pandemic period, college students lost lots of such academic opportunities as extra-curriculum social activities, contact classes, and friendly socializing in university campus area, etc. Previous many studies have shown that physical environment has certain relevance on the well-being of human-beings. Recent public statistics on mental health had shown an increase in psychological distress and a decrease in college students and people's well-being during the lockdown in response to the Covid-19 pandemic. However, there were little evidence on what the college students in dormitory suffered from COVID-19 incident in relation with their physical environment. The purpose of this study is to investigate the relationship between environmental factors and psychological well-being of dormitory students in university campus. In order to explore the impact of physical environment on students' psychological well-being, survey instrumentation consisted of 25 indices were employed to measure the level of awareness to each index. A Chi-square analysis on individual characteristics of 200 students found that number of students living in single dwelling unit was statistically significant to maintain their psychological well-being, except for number of students living in each dwelling unit (χ2 =128.92, p= .004). Pearson correlation analysis also found that there exists statistically significant relationship between psychological well-being of students and environmental factors. Further, stepwise multiple regression analysis revealed that the most prime predictor for psychological well-being of students residing in dorm was "use of furniture" (β= .281), implying careful design, lay-out and easy-access to interior furniture by facility planner. The study also demonstrated that as the level of positive perception of physical environmental features rose, overall psychological well-being of students also responded positively at specified rate. Finally, the findings reinforce a solid evidence that carefully well-coordinated physical environments play an important role in maintaining emotional stability of college students in dorm even in pandemic period.
A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
The Yeongsan River, a major water resource for Jeollanam-do, that is adjacent to industrial complexes and agricultural areas, is exposed to water pollution. Therefore, it is necessary to investigate the impact of water pollution incidences and prepare response systems for river environment safety for other water resources in the future. Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) was applied to the mainstream of the Yeongsan River where residential, commercial, and agricultural areas are located to analyze the behavior of pollutants conducting the scenario analysis. Considering the pollutants that affected the study area, two pollutants, oil and benzene, with different physical and chemical characteristics were selected for the analysis. As a result of comparing the actual and simulated values of the water elevation, temperature, and flow rate, it was confirmed that the model adequately reproduced the hydraulic characteristics of the Yeongsan River. The oil flow dynamics showed that an increase in flow rate led to reduction in the maximum height of the slick. Notably, the behavior of the oil was predominantly influenced by the wind conditions. In the case of benzene, lower flow scenarios exhibited decreased arrival times and residence times accompanied by an elevation in the maximum concentration levels. From the results of pollutant behavior in the study area, it is feasible to utilize the section of tributary confluence for collection and the weir area for dilution. This study enhances the understanding of the pollutant's behavior with different characteristics and develops effective control systems tailored to the physicochemical attributes of pollutants.
Long time ago, Korea region based on the agriculture society has been changed in terms of a variety of factors, differently a metropolis. Specially the region located nearby urban area generates a number of variations by the environmental, economic and social factors, these variations have appeared with the similar characteristics in other areas. On that score, if we classify variation factors by means of analyzing quantitative or assign the standards or weights to apply as a agent concept, will anticipate mote accurate information of the land-use ratio, squares related of agriculture region in the future. In this study, we estimated applicable possibilities and extract the variation factor between annual surveying images and real values which estimated local products, variation factors related of attributes through Landsat images of Korea for the 5 years.
The aimed to development general management system that can manage diverse facilities of city using RFID. Defining data format of items in each management, type and code for the urban facilities, the researcher designed database of urban facilities through the process of establishing logic model and data modelling. By inputting designed database into RFID Tag of each urban facilities and using RFID Reader and PDA, the researcher developed system that can efficiently manage the basic attributes and information and management information of urban facilities. Further, it was found that the characteristics of RFID Tag and GPS should improve the optimal hardware combination and PDA performance for the surrounding environmental influence and system performance.
This study empirically examined the relationships between the growth stage of ventures and their business characteristics such as KSFs, environmental attributes, CEO roles, and utilization of external resources, based on data from 2,515 Korean ventures. ANOVA results of this study revealed that 1) Key success factors appeared different across the different growth stage of Korean ventures. Financial resources were most critical in the early stage of growth, while the foreign technology licensing appeared to be most important for the success of ventures at later growth stage; 2) As the Korean ventures grew, their environments became more dynamic and hostile; 3) Strategic and external activity roles of top management were critical in younger ventures, while roles for marketing and production were important in older ventures; and 4) Utilization of external resources were more frequent at the later stage of ventures than at the early stage of growth. Based on the research, this study offered several managerial, theoretical, and policy implications.
The objective of this paper is to apply choice experiment methods to estimate non-market value of organic farming and its policy implication. A preliminary survey shows that the attributes of organic farming are reduce environmental pollution, bio-diversity improvements, cultural diversity improvements and maintain local community, reduce green-house gas emissions, energy saving, landscape improvements and tax for organic farming improvement policy. Questionnaire was eight different choice sets presented to each respondent. Implicit values of the attributive levels of organic farming have been calculated into tax money costs per house. This paper compared the six feasible scenarios in terms of willingness to pay per year. This study is expected to contribute to government's organic farming policies and quantitative information related to practice of organic farming.
Recently, Manufacturers have recognized the importance of recycling because of the limitation of natural resources and new and proposed laws and legislations that assign responsibility to manufacturer for the ultimate disposal of their products and the environmental problems. In this paper, products assembled recyclable parts and non-recyclable parts are collected after consumer usage and go into a plant. And the collected recyclable parts are disassembled through the disassembly process and have three attributes - re-usable attribute, re-manufacturing attribute and dumping attribute. In this situation, we deal with a production planning for recycle-oriented manufacturing system. The proposed model maximizing the profit in a system is formulated as a mixed-integer linear programming. And then a numerical example is used to evaluate the effectiveness of the proposed model
The visual preference of interiors focusing on lobbies was investigated as a function of six predictor variable on the base of the Informational Approach: complexity, coherence, mystery, spaciousness, brightness, plant. The Common Fcator Analysis of preference ratings yielded six common factors which helped to account for 22.3 percent of the variance in preference response to the scene. Among these factors, the factor defined as 'bright with many plants' was the most preferred and the factor defined as 'simple and closed' was the least preferred. The environmental attributes reflected in six groups of scenes were colour, resting place, window and the six predictors. In the commercial building scenes, complexity, spaciousness, coherence, brightness and mystery out of six predictors accounted for 74 percent of preference variance as the significant contributors. In the business building scenes, three predictors which are brightness, complexity, spaciousness accounted for 84 percent of preference variance. 'The amount of plant' not only influenced the preference indirectly through the intervening variable, complexity, but also was moderately correlated with brightness. The overall pattern of the resulted confirmed the usefulness of the Informational Approach to predict the preference in interiors focusing on lobbies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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