Industrial emissions, mainly from industrial complexes, are important sources of ambient Volatile Organic Compounds (VOCs). Identification of the significant VOC sources from industrial complexes has practical significance for emission reduction. VOC samples were collected from July 2019 to June 2020. A Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model was used to evaluate the VOC sources in the area. Four sources were identified by PMF analysis, including coating-1, coating-2, printing, and vehicle exhaust. The coating-1 source was revealed to have the highest contribution (41.5%), followed by coating-2 (23.9%), printing (23.1%), and vehicle exhaust (11.6%). The source showing the highest contribution was coating emissions, originating from the northwest to southwest of the sample site. It also relates to facilities that produce auto parts. The major components of VOC emissions from the coating facilities were toluene, m,p-xylene, ethylbenzene, o-xylene, and butyl acetate. Industrial emissions should be the top priority to meet the relevant control criteria, followed by vehicular emissions. This study provides a strategy for VOC source apportionment from an industrial complex, which is helpful in the development of targeted control strategies.
Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.
Objectives: Natural extracts have been investigated as a biomimetic strategy to mechanically strengthen the collagen network and control the biodegradation of extracellular matrix. This study evaluated the effect of epigallocatechin-3-gallate (EGCG) on abfraction lesions prior to the composite resin. Materials and Methods: The sample consisted of 30 patients (aged between 28 and 60 years) with abfraction lesions located in 2 homologous premolars. The teeth were randomly assigned according to dentin treatment: 0.02% EGCG solution or distilled water (control). After enamel acid etching, the solutions were applied immediately for 1 minute. The teeth were restored with Universal Adhesive (3M) and Filtek Z350 XT (3M). Analyzes were done by 2 independent examiners using modified USPHS (retention, secondary caries, marginal adaptation, and postoperative sensitivity) and photographic (color, marginal pigmentation, and anatomical form) criteria at baseline (7 days) and final (18 months). The data analysis used Friedman and Wilcoxon signed-rank tests (α = 0.05). Results: At baseline, all restorations were evaluated as alpha for all criteria. After 18 months, restorations were evaluated as alpha for secondary caries, color, and marginal pigmentation. There was significant difference between baseline and 18 months (p = 0.009) for marginal adaptation and postoperative sensitivity (p = 0.029), but no significant difference were verified between treatments (p = 0.433). The EGCG group had a restoration retention rate of 93.3%, while the control group had 96.7%. Conclusions: The application of EGCG solution on abfraction lesions did not significantly influence the survival of the restorations based on clinical and photographic criteria.
Kwang Kyu Ko;Jin Ho Jang;Saurabh Tiwari;Hyo Ju Bae;Hyo Kyung Sung;Jung Gi Kim;Jae Bok Seol
Applied Microscopy
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제52권
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pp.5.1-5.10
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2022
The use of Pipelines for long-distance transportation of crude oil, natural gas and similar applications is increasing and has pivotal importance in recent times. High specific strength plays a crucial role in improving transport efficiency through increased pressure and improved laying efficiency through reduced diameter and weight of line pipes. TRIP-based high-strength and high-ductility alloys comprise a mixture of ferrite, bainite, and retained austenite that provide excellent mechanical properties such as dimensional stability, fatigue strength, and impact toughness. This study performs microstructure analysis using both Nital etching and LePera etching methods. At the time of Nital etching, it is difficult to distinctly observe second phase. However, using LePera etching conditions it is possible to distinctly measure the M/A phase and ferrite matrix. The fraction measurement was done using OM and SEM images which give similar results for the average volume fraction of the phases. Although it is possible to distinguish the M/A phase from the SEM image of the sample subjected to LePera etching. However, using Nital etching is nearly impossible. Nital etching is good at specific phase analysis than LePera etching when using SEM images.
S. Sivakumar;R. Prakash;S. Srividhya;A.S. Vijay Vikram
Structural Engineering and Mechanics
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제87권3호
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pp.221-229
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2023
Urbanization and industrialization have significantly increased the amount of solid waste produced in recent decades, posing considerable disposal problems and environmental burdens. The practice of waste utilization in concrete has gained popularity among construction practitioners and researchers for the efficient use of resources and the transition to the circular economy in construction. This study employed Lytag aggregate, an environmentally friendly pulverized fuel ash-based lightweight aggregate, as a substitute for natural coarse aggregate. At the same time, fly ash, an industrial by-product, was used as a partial substitute for cement. Concrete mix M20 was experimented with using fly ash and Lytag lightweight aggregate. The percentages of fly ash that make up the replacements were 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%. The Compressive Strength (CS), Split Tensile Strength (STS), and deflection were discovered at these percentages after 56 days of testing. The concrete cube, cylinder, and beam specimens were examined in the explorations, as mentioned earlier. The results indicate that a 10% substitution of cement with fly ash and a replacement of coarse aggregate with Lytag lightweight aggregate produced concrete that performed well in terms of mechanical properties and deflection. The cementitious composites have varying characteristics as the environment changes. Therefore, understanding their mechanical properties are crucial for safety reasons. CS, STS, and deflection are the essential property of concrete. Machine learning (ML) approaches have been necessary to predict the CS of concrete. The Artificial Fish Swarm Optimization (AFSO), Particle Swarm Optimization (PSO), and Harmony Search (HS) algorithms were investigated for the prediction of outcomes. This work deftly explains the tremendous AFSO technique, which achieves the precise ideal values of the weights in the model to crown the mathematical modeling technique. This has been proved by the minimum, maximum, and sample median, and the first and third quartiles were used as the basis for a boxplot through the standardized method of showing the dataset. It graphically displays the quantitative value distribution of a field. The correlation matrix and confidence interval were represented graphically using the corrupt method.
This investigation delves into the adverse repercussions stemming from the impact of arsenic on steel pipes concealed within soil designated for rice cultivation. Simultaneously, the study aims to ascertain effective techniques for detecting arsenic in the soil and to provide strategies for mitigating the corrosion of steel pipes. The realm of nanotechnology presents promising avenues for addressing the intricate intersection of renewable energy, oil, and environmental pollution from a novel perspective. Nanostructured materials, characterized by distinct chemical and physical attributes, unveil novel pathways for pioneering materials that exert a substantial impact across diverse realms of food production, storage, packaging, and quality control. Within the scope of the food industry, the scope of nanotechnology encompasses processes, storage methodologies, packaging paradigms, and safeguards to ensure the safety of consumables. Of particular note, silver nanoparticles, in addition to their commendable antibacterial efficacy, boast anti-fungal and anti-inflammatory prowess, environmental compatibility, minimal irritability and allergenicity, resilience to microbial antagonism, thermal stability, and robustness. Confronting the pressing issue of arsenic contamination within both environmental settings and the food supply is of paramount importance to preserve public health and ecological equilibrium. In response, this study introduces detection kits predicated upon silver nanoparticles, providing an expeditious and economically feasible avenue for identifying arsenic concentrations ranging from 0.5 to 3 ppm within rice. Subsequent quantification employs Hydride Atomic Absorption Spectroscopy (HG-AAS), which features a detection threshold of 0.05 ㎍/l. A salient advantage inherent in the HG-AAS methodology lies in its capacity to segregate analytes from the sample matrix, thereby significantly reducing instances of spectral interference. Importantly, the presence of arsenic in the soil beneath rice cultivation establishes a causative link to steel pipe corrosion, with potential consequences extending to food contamination-an intricate facet embedded within the broader tapestry of renewable energy, oil, and environmental pollution.
본 연구에서는 영상 기반 자동화된 항만시설물 점검을 위한 손상 위치 정보 추정 기법을 제안하였다. 3D 모델링 과정을 거치지 않고 특징 탐지 기술 및 이상치 제거 기술을 활용하여 호모그래피 행렬을 계산하고 손상 정보만 저장함으로써 메모리 효율을 높였다. 항만시설물에 특화된 손상 위치 정보 추정 알고리즘 개발을 위해 항만시설물 이미지를 이용하여 제작한 참값 좌표쌍을 통해 알고리즘을 최적화하였다. 이를 샘플 및 실제 콘크리트 벽체에 적용하여 구한 위치 오차는 각각 (X: 6.5cm, Y: 1.3cm), (X: 12.7cm, Y: 6.4cm)로 나타났다. 또한, 실제 콘크리트벽체를 대상으로 알고리즘을 적용하여 외관조사망도 형태로 표출함으로써 제안 기법의 현장 활용 가능성을 보였다.
Purpose: The objective of this study was to develop a predictive model for the sexual experiences of adolescents using the random forest method and to identify the "variable importance." Methods: The study utilized data from the 2019 to 2021 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey, which included 86,595 man and 80,504 woman participants. The number of independent variables stood at 44. SPSS was used to conduct Rao-Scott χ2 tests and complex sample t-tests. Modeling was performed using the random forest algorithm in Python. Performance evaluation of each model included assessments of precision, recall, F1-score, receiver operating characteristics curve, and area under the curve calculations derived from the confusion matrix. Results: The prevalence of sexual experiences initially decreased during the COVID-19 pandemic, but later increased. "Variable importance" for predicting sexual experiences, ranked in the top six, included week and weekday sedentary time and internet usage time, followed by ease of cigarette purchase, age at first alcohol consumption, smoking initiation, breakfast consumption, and difficulty purchasing alcohol. Conclusion: Education and support programs for promoting adolescent sexual health, based on the top-ranking important variables, should be integrated with health behavior intervention programs addressing internet usage, smoking, and alcohol consumption. We recommend active utilization of the random forest analysis method to develop high-performance predictive models for effective disease prevention, treatment, and nursing care.
Flunixin is a veterinary nonsteroidal anti-inflammatory agent whose residues have been investigated in their original form within tissues such as muscle and liver. However, flunixin remains in milk as a metabolite, and 5-hydroxy flunixin has been used as the primary marker for its surveillance. This study aimed to develop a quantitative method for detecting flunixin and 5-hydroxy flunixin in milk and to strengthen the monitoring system by applying to other livestock and fishery products. Two different methods were compared, and the target compounds were extracted from milk using an organic solvent, purified with C18, concentrated, and reconstituted using a methanol-based solvent. Following filtering, the final sample was analyzed using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Method 1 is environmentally friendly due to the low use of reagents and is based on a multi-residue, multi-class analysis method approved by the Ministry of Food and Drug Safety. The accuracy and precision of both methods were 84.6%-115% and 0.7%-9.3%, respectively. Owing to the low matrix effect in milk and its convenience, Method 1 was evaluated for other matrices (beef, chicken, egg, flatfish, and shrimp) and its recovery and coefficient of variation are sufficient according to the Codex criteria (CAC/GL 71-2009). The limits of detection and quantification were 2-8 and 5-27 ㎍/kg for flunixin and 2-10 and 6-33 ㎍/kg for 5-hydroxy flunixin, respectively. This study can be used as a monitoring method for a positive list system that regulates veterinary drug residues for all livestock and fisheries products.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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