Agglomerated and nonagglomerated SiO2 particles are synthesized in furnace by the electrohydrodynamic spraying method and the vapor feeding method for the test particle generator this study. These polydispersed particles are classified with DMA to extract equal mobility particles. Then these particles are introduced into CNC (Condensation Nuclei Counter) to see the pulse height using Multi-channel Analyzer. The response characteristics of these two kinds of particles in CNCs (TSI CNC 3022 and 3025A) have been studied as a function of particle size using mono disperse particles classified by DMA. The results show that the higher drag resistance particles, so called agglomerated particles have generated a lower CNC pulse height than the spherical particles for these two different CNCs, which means the nonagglomerated particles may start to grow larger than the agglomerated particles.
The enhancement of immunity for atopic dermatitis with application of eicosapentaenoic acid (EPA)-loaded liposome was evaluated on NC/Nga mice. The EPA-loaded liposome was coated with thiol-chitosan. The liposomes were characterized with transmission electron microscopy (TEM), surface zeta potential & particle size analyzer (Zeta-PSA) and differential scanning calorimetry (DSC). The loading efficiency of EPA in the liposome was about 4.7%. The particle size of the EPA-Ioaded liposome was about 230 nm. The values of Immunoglobulin E (IgE), interleukin-4 (IL-4), and tumor necrosis factor-$\alpha$ (TNF-$\alpha$) were reduced significantly with application of the EPA-loaded liposome. The interferon-$\gamma$ (IFN-$\gamma$) value was increased with the application effect. It is concluded that EPA loaded liposome have immunity advancing effects in mouse model of atopic dermatitis.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.15
no.1
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pp.27-33
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2005
In this study, the process parameters in ceramics powder compaction are optimized for getting high relative densities of ceramic products. To find optimized parameters, the analytic models of powder compaction are firstly prepared by 2-dimensional rod arrays with random green densities using a quasi-random multiparticle array. Then, using finite element method, the changes in relative densities are analyzed by varying the size of Al₂O₃ particle, the amplitude of cyclic compaction, and the coefficient of friction, which influence the relative density in cyclic compactions. After the analytic function of relative density associated process parameters are formulated by aid of the response surface method, the optimal conditions in powder compaction process are found by the grid search method. When the particle size of Al₂O₃ is 22.5 ㎛, the optimal parameters for the amplitude of cyclic compaction and the coefficient of friction are 75 MPa and 0.1103, respectively. The maximum relative density is 0.9390.
Pseudomonas diminuta (ATCC 19146) has been typically used in the bacterial challenge test for validation of the sterilizing filtration process. Cell size is critical for determining the retention characteristics of membrane filters with pore-size of $0.2{\mu}m$. The changes of cell sizes after osmotic shocks at 150, 260, 500, and 700 mosM were measured by a particle size analyzer and the changes of their buoyant densities were analyzed with a Percoll gradient. The results indicated that there were no significant differences when cells were cultured in 260 mosM medium and osmotically shocked at 500 and 700 mosM. However, the osmotically shocked cells at 150 mosM showed a 38% increase of the cell size compared to the cells at 260 mosM. From these study, we concluded that the worst case condition for validation of a sterilizing filter would be 500 mosM, not because of changes in the cell size, but due to decrease in cell viability under those conditions.
Multiple particle tracking microrheology is used to characterize the viscoelastic properties of biomaterial and synthetic polymer gels near the liquid-solid transition. Probe particles are dispersed in the gel precursors, and their dynamics are measured as a function of the extent of reaction during gel formation. We interpret the dynamics using the generalized Stokes-Einstein relationship (GSER), using a form of the GSER that emphasizes the relationship between the probe particle mean-squared displacement and the material creep compliance. We show that long-standing concepts in gel bulk rheology are applicable to microrheological data, including time-cure superposition to identify the gel point and critical scaling exponents, and the power-law behavior of incipient network's viscoelastic response. These experiments provide valuable insight into the rheology, structure, and kinetics of gelling materials, and are especially powerful for studying the weak incipient networks of dilute gelators, as well as scarce materials, due to the small sample size requirements and rapid data acquisition.
In this work, the nanocrystalline ZnO/polycrystalline(poly) aluminum nitride(AlN)/ Si-layered structure was fabricated for humidity sensor applications based on surface acoustic wave(SAW). The ZnO film was used as a sensitive material layer. The ZnO and AlN(0002) were deposited by a sol-gel process and a pulse reactive magnetron sputtering, respectively. The ZnO sensitive films coated on AlN have a hexagonal wurtzite structure after the thin films annealed at $400^{\circ}C$, $500^{\circ}C$ and $600^{\circ}C$. The surface of the film exhibits sponginess and a nanometer particle size(below 50 nm). The largest shift in the frequency response was at approximately 200 kHz(the relative humidity: 10 %~90 %) for the structure annealed at $400^{\circ}C$. The effect of the change in the environmental temperature on the frequency response of the SAW humidity sensor was also investigated.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.714-714
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2005
This paper presents the modeling and impact analysis for a rotating cantilever beam having a concentrated mass. The concentrated mass takes an impact force during the rotating motion and the transient response of the beam induced by the impact is calculated by applying the Rayleigh-Ritz assumed mode method. The stiffness variation effect caused by the rotating motion is considered in this modeling. The effects of the concentrated mass size, impact position and the angular velocity of the beam on the transient responses are investigated through numerical studies.
Dynamic compaction of Aluminum powder using gas detonation forming technique was investigated. The experiments were carried out on four different conditions of total pre-detonation pressure. The effects of the initial powder mass and grain particle size on the green density and strength of compacted specimens were investigated. The relationships between the mentioned powder design parameters and the final features of specimens were characterized using Response Surface Methodology (RSM). Artificial Neural Network (ANN) models using the Group Method of Data Handling (GMDH) algorithm were also developed to predict the green density and green strength of compacted specimens. Furthermore, the desirability function was employed for multi-objective optimization purposes. The obtained optimal solutions were verified with three new experiments and ANN models. The obtained experimental results corresponding to the best optimal setting with the desirability of 1 are 2714 kg·m-3 and 21.5 MPa for the green density and green strength, respectively, which are very close to the predicted values.
This research was motivated by our encounter with the situation where an optimization was done based on statistically non-significant models having poor fits. Such a situation took place in a research to optimize manufacturing conditions for improving storage stability of coffee-supplemented milk beverage by using response surface methodology, where two responses are $Y_1$=particle size and $Y_2$=zeta-potential, two factors are $F_1$=speed of primary homogenization (rpm) and $F_2$=concentration of emulsifier (%), and the optimization objective is to simultaneously minimize $Y_1$ and maximize $Y_2$. For response surface analysis, practically, the second-order polynomial model is almost solely used. But, there exists the cases in which the second-order model fails to provide a good fit, to which remedies are seldom known to researchers. Thus, as an alternative to a failed second-order model, we present the heterogeneous third-order model, which can be used when the experimental plan is a two-factor central composite design having -1, 0, and 1 as the coded levels of factors. And, for multi-response optimization, we suggest a modified desirability function technique. Using these two methods, we have obtained statistical models with improved fits and multi-response optimization results with the predictions better than those in the previous research. Our predicted optimum combination of conditions is ($F_1$, $F_2$)=(5,000, 0.295), which is different from the previous combination. This research is expected to help improve the quality of response surface analysis in experimental sciences including food science of animal resources.
The experimental design methodology was applied in the drop tube furnace (DTF) to predict the various combustion properties according to the operating conditions and to assess the coal plant safety. Response surface method (RSM) was introduced as a design of experiment, and the database for RSM was set with the numerical simulation of DTF. The dependent variables such as burnout ratios (BOR) of coal and $CO/CO_2$ ratios were mathematically described as a function of three independent variables (coal particle size, carrier gas flow rate, wall temperature) being modeled by the use of the central composite design (CCD), and evaluated using a second-order polynomial multiple regression model. The prediction of BOR showed a high coefficient of determination (R2) value, thus ensuring a satisfactory adjustment of the second-order polynomial multiple regression model with the simulation data. However, $CO/CO_2$ ratio had a big difference between calculated values and predicted values using conventional RSM, which might be mainly due to the dependent variable increses or decrease very steeply, and hence the second order polynomial cannot follow the rates. To relax the increasing rate of dependent variable, $CO/CO_2$ ratio was taken as common logarithms and worked again with RSM. The application of logarithms in the transformation of dependent variables showed that the accuracy was highly enhanced and predicted the simulation data well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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