The purpose of this study was to investigate improvement of food habits and eating behavior in children with obesity and precocious puberty by nutritional education monitoring. The results are as follows. Average height and weight of subjects exceeded Korean height and weight standards for children as outlined by The Korea Pediatric Society. Using nutrition education monitoring, meals became more regular, overeating significantly decreased, and eating speed decreased. Further, frequencies of eating-out and night-eating significantly decreased. The most preferred menu item when eating-out was Korean food, and the most preferred menu item for night-eating was fruits, fast food, & processed food. Meat & fish and vegetable intakes all significantly increased. Fruit and milk intakes also significantly increased while bread, snack, and ice cream intakes decreased. Further, fast food & instant food intakes decreased. However, water intake was not significantly affected. The favorite food of children was meat & fish, followed by fast food & processed food. This study may provide information on dietary behavior of children with obesity and precocious puberty and suggests that nutrition education or counseling can improve food habits and eating behavior.
Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
Traditional markets are infrastructure with facilities and characteristics of very high population density. Recently, arcades have been installed through traditional market modernization policies, and aging infrastructure has been repaired. However, gas and electrical facilities of traditional markets cannot be easily replaced because of its high density. And because regular inspections are not conducted, management of facilities is on very poor condition. In addition, when a fire occurs in a traditional market, the fire easily spreads to nearby stores and is likely to spread to a large fire because of a lot of highly flammable substances. Smoke detectors and heat detectors are installed in most traditional markets to monitor fires, but malfunctions are frequent due to the nature of smoke detectors and heat detectors, and network facilities are not properly maintained. Therefore, in this study, gas detection sensors and flame detectors are additionally installed in Gwangmyeong Traditional Market, and a digital twin-based traditional market fire monitoring system is implemented in conjunction with existing sensors in the market's 3D model. With this digital twin based fire monitoring system, we can reduce the malfunctions of fire detect sensors, and can easily guide the evacuation route.
Objectives: This study was performed to develop a food safety education program for school foodservice employees and evaluate its effectiveness. Methods: Food safety education programs were made into two levels; one for new employees in school foodservice and another for employees in charge of Critical Control Point (CCP) monitoring. The programs were for 40-minute-long lecture using PowerPoint. The effectiveness of these programs were assessed based on eleven evaluation items by school foodservice dieticians (n=30) and the Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) specialist (n=13). All statistical analyses are conducted by SPSS package program (ver 20.0). Results: According to the results of evaluating the food safety education program by dietitian and HACCP specialist, the overall satisfaction score was 4.14, evaluated by 5 point scale. There were no significant difference in results of evaluation between dieticians and HACCP specialists. The score of 'it is helpful to work' and 'pictures, images and charts are pertinent to study' were higher than others while the score of 'education contents is pleasant and interesting' and 'screen is pleasant and interesting' were the lowest among all evaluation items. Conclusions: To increase the school foodservice quality, employees should be offered regular food safety education and training through effective education media including prerequisite program and HACCP manual for school foodservice.
The chemical water quality and fish assemblage of Dong Stream to assessment of environmental improvement after discharge seawater were investigated from July to December 2013. BOD and DO were significantly different between before and after discharge seawater, while pH and SS did not significant. A total of 11 fish species, 218 individuals and 10,525.1g were collected. Dominant fish species were Mugil cephalus, Konosirus punctatus, Acanthogobius flavimanus and Leiognathus nuchalis which account for 77.5% of total individuals collected, and they were estuarian species. Peak number of species and individuals, and biomass occurred in September, whereas diversity index were highest in November. The water ecosystem of Dong Stream have been changed estuarian environment. As a result of stream assessment on water quality and ecosystem, water quality have been improved as 'III' grade. These results suggested that stream restoration policies such as drain pipes maintenance, management of pollution sources and riverbed dredging to improve environment and recover habitate of Dong Stream were need for set up and establishment of regular monitoring system.
One of the most common defects in reinforced concrete bridge decks is corrosion of steel reinforcing bars. This invisible defect reduces the deck stiffness and affects the bridge's serviceability. Regular monitoring of the bridge is required to detect and control this type of damage and in turn, minimize repair costs. Because the corrosion is hidden within the deck, this type of damage cannot be easily detected by visual inspection and therefore, an alternative damage detection technique is required. This research develops a non-destructive method for detecting reinforcing bar corrosion. Experimental modal analysis, as a non-destructive testing technique, and finite element (FE) model updating are used in this method. The location and size of corrosion in the reinforcing bars is predicted by creating a finite element model of bridge deck and updating the model characteristics to match the experimental results. The practicality and applicability of the proposed method were evaluated by applying the new technique to a two spans bridge for monitoring steel bar corrosion. It was shown that the proposed method can predict the location and size of reinforcing bars corrosion with reasonable accuracy.
Regular high-strength carbon steel is currently the most commonly used pipe material for onshore and offshore pipelines. The corrosion of offshore pipelines is a major problem as they age. The collapse of these structures as a result of corrosion may have a heavy cost is lives and assets. Therefore, their monitoring and screening is a high priority for maintenance, which may ensure the integrity and safety of a structure. Monitoring risers and subsea pipelines effectively can be accomplished using eddy current inspection to detect the average remaining wall thickness of corroded low-alloy carbon steel pipelines through corrosion scaling, paint, coating, and concrete. A test specimen for simulating the offshore pipeline is prepared as a standard specimen for an analysis and experiment with differential bobbin eddy current sensors. Using encircling coils, the signals for the defect in the simulated specimen are analyzed and evaluated in experiments. Differential bobbin eddy current sensors can diagnose the defects in a specimen, and experiments have been carried out using the developed bobbin eddy current sensor. As a result, the most optimum coil parameters were selected for designing differential bobbin eddy current sensors.
The difficulty in modeling complex nonlinear structures lies in the presence of significant sources of uncertainties mainly attributed to sudden changes in the structure's behavior caused by regular aging factors or extreme events. Quantifying these uncertainties and accurately representing them within the complex mathematical framework of Structural Health Monitoring (SHM) are significantly essential for system identification and damage detection purposes. This study highlights the importance of uncertainty quantification in SHM frameworks, and presents a comparative analysis between intrusive and non-intrusive techniques in quantifying uncertainties for SHM purposes through two different variations of the Kalman Filter (KF) method, the Ensemble Kalman filter (EnKF) and the Polynomial Chaos Kalman Filter (PCKF). The comparative analysis is based on a numerical example that consists of a four degrees-of-freedom (DOF) system, comprising Bouc-Wen hysteretic behavior and subjected to El-Centro earthquake excitation. The comparison is based on the ability of each technique to quantify the different sources of uncertainty for SHM purposes and to accurately approximate the system state and parameters when compared to the true state with the least computational burden. While the results show that both filters are able to locate the damage in space and time and to accurately estimate the system responses and unknown parameters, the computational cost of PCKF is shown to be less than that of EnKF for a similar level of numerical accuracy.
This paper develops an OBD Diagnostic Program (Program) using Visual Studio (C#), which was used to diagnosis malfunction information from OBD-II system vehicles. We accomplished this using the Program, Diagnostic tests, Board (STN1110), FTDI Basic Cable, Mini USB Cable, OBD Data Cable, and both hybrid and regular vehicles. The Program tests real-time data output, DTC output, sensor value output, engine RPM, waveform data, OBD type check, PID inspection, and whole monitoring. We found vehicles used in this research had 19 PIDs, which was within OBD-II regulations. We also gathered data on control and diagnostic code regulated by OBD-II system, such as, sensor output value, engine RPM, DTC output, each PID analytic value, OBD type, fuel mode, and whole monitoring result value. Using the data collected through the Program appropriately can lead to more effective diagnostic practices and contribute to education.
There have been a few checking frameworks intended to ensure and improve the nature of their regular habitat. The greater part of these frameworks are constrained in their capacities. In this paper, the insightful checking framework intended for debacle help and administrations has been exhibited. The ideal administrations, necessities and coming about plan proposition have been indicated. This has prompted a framework that depends fundamentally on ecological examination so as to offer consideration and security administrations to give the self-governance of indigenous habitats. In this sense, ecological acknowledgment is considered, where, in light of past work, novel commitments have been made to help include based and PC vision situations. This epic PC vision procedure utilized as notice framework for avalanche identification depends on changes in the normal landscape. The multi-criteria basic leadership strategy is used to incorporate slope data and the level of variety of the highlights. The reproduction consequences of highlight point discovery are shown in highlight guide coordinating toward discover steady and coordinating component focuses and effectively identified utilizing these two systems, by examining the variety in the distinguished highlights and the element coordinating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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