Purpose: The purpose of this study was to analyze effects of a community-based case management program for clients with hypertension living in the community. Methods: The research design was a one group pre and post-test design with 30 participants with hypertension who agreed to participate in the 8-12 week case management program provided by case managers from the National Health Insurance Corporation in 2002. Data were collected three times, before and after the case management services, and 6 months later. Outcomes included changes in blood pressure, knowledge of hypertension and daily life practices, including alcohol consumption, smoking, exercise, and medication adherence. Results: Repeated-measures ANOVA and post-hoc tests of means revealed significant differences before and after service for systolic blood pressure, daily life practices (monitoring body weight and BP, low salt and cholesterol and high vegetable diet, and stress-relief practices), and exercise. The goal for medication adherence was attained after service. Significant improvements from baseline to 6 months after service were observed in measures of salt and vegetables in diet. There were no significant differences on hypertension knowledge, alcohol consumption or smoking behavior between before service and after, and at 6 months. Conclusion: The findings provide preliminary evidence that case management intervention can have positive outcomes on BP control, daily life practices, exercise, and medication adherence for clients with hypertension. However, additional interventions are needed to sustain long-term effects.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
The coke oven plant on a steel works has not, in the past, been regarded as a prime user of modern instrument technology. The reason for this perception may be due to the fact that the basic design of the coke battery has been changed little over the years. The recording and analysis of oven pushing force on a routine basis is seen as a means of monitoring plant operation. A torque sensor is set up at the shaft of the rotor for measuring pushing force. Pushing force data which is communicated form torque sensor to staor by telemetry method are shown on MMI(Man-Machine Interface) screen and stored in the database automatically. Perhaps the most important feature is that is allows a problem oven to be identified at an early stage and for corrective action to be taken before it develops into a refusal to push. In this way the mechanical loads imposed on the battery structlure can be held to a necessary minimum, so helping to prolong its service life.
Recently, it is getting more and more important ensuring the integrity for the equipment degradation according to the increase of nuclear power plant operating period. In many equipment of the nuclear power plant, snubbers mainly installed in reactor coolant pumps, steam generators and piping protected the equipment and piping from the occurrence of transient dynamic loads such as the earthquake, thermal load during the plant operation. This report describes the function, regulation, inspection requirements and management status of the snubbers installed in domestic nuclear power plants.
Riedman, Michelle;Sinh, Hung Nguyen;Letchford, Christopher;O'Rourke, Michael
Wind and Structures
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제20권3호
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pp.405-422
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2015
In previous model- and full-scale studies, high-amplitude vertical vibrations of mast-arm traffic signal structures have been shown to be due to vortex shedding, a phenomenon in which alternatingly shed, low-pressure vortices induce oscillating forces onto the mast-arm causing a cross-wind response. When the frequency of vortices being shed from the mast-arm corresponds to the natural frequency of the structure, a resonant condition is created causing long-lasting, high-amplitude vibrations which may lead to the fatigue failure of these structures. Turbulence in the approach flow is known to affect the cohesiveness of vortex shedding. Results from this full-scale investigation indicate that the surrounding terrain conditions, which affect the turbulence intensity of the wind, greatly influence the likelihood of occurrence of long-lasting, high-amplitude vibrations and also impact whether reduced service life due to fatigue is likely to be of concern.
In highway construction projects, concrete pavement productivity has been challenged with constructors and decision-makers; at present there are few methods available to accurately evaluate the factors impacting on it. Any inefficient method to analyze it leads to the excessive schedule, higher rehabilitation costs, shorter service life, and reduction of ride quality. To implement these negative outcomes, constructors or decision-makers need a systematic tool that can be used to categorize the factors related to construction productivity. This paper applies multiple regression technique for productivity analysis of the Jointed Plane Concrete Pavement (JPCP), identifies the significant factors, and provides a predictive model assisting in monitoring and managing the productivity of the JPCP construction process. The completed and progressive projects are employed to derive and assess the proposed model. The results are analyzed to illustrate its capabilities.
According as USN's application field is magnified, various results are appearing. Efforts to apply this results in life are progressing. In car field, is used in control that level of significance is less. In home network, is used in a household electric appli-ance control and electric lamp control, security etc.. In factory, is used in process control, and is used in various application because is involved with RFID leader recently. In this paper, patient's status monitoring, USN use wish to. Because USN can utilize existent network, it is system that can transmit various data as that change passed information.Wish to send information that get in health-care board. Information that can get in health-care board is blood pressure, blood sugar, stroke, SPO2, ECG, the activity amount, position. Also, wish to forecast use possibility to involved various service, silver industry with database.
Anil, Ozgur;Akbas, Sami Oguzhan;Kantar, Erkan;Gel, A. Cem
Smart Structures and Systems
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제11권2호
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pp.199-215
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2013
During the service life of a structure, design complications and unexpected events may induce unforeseen vibrations. These vibrations can be generated by malfunctioning machinery or machines that are modified or placed without considering the original structural design because of a change in the intended use of the structure. Significant vibrations occurred at a natural gas plant cooling structure during its operation due to cavitation effect within the hydraulic system. This study presents findings obtained from the in-situ vibration measurements and following finite-element analyses of the cooling structure. Comments are made on the updated performance level and damage state of the structure using the results of these measurements and corresponding numerical analyses. An attempt was also made to assess the applicability of traditional displacement-based vulnerability estimation methods in the health monitoring of structures under vibrations with a character different from those due to seismic excitations.
Traditional reinforced concrete slabs and beams are widely used for building. The use of flat slab structures gives advantages over traditional reinforced concrete building in terms of design flexibility, easier formwork and use of space and shorter building time. Deflection of the slab plays a critical role on the design and service life of building components; however, there is no recent research to explore actual deformation of concrete slab despite various advancements within the design codes and construction technology. This experimental study adopts the Hydrostatic Levelling Cells method for monitoring the deformation of a multi-storey building with flat slabs. In addition, this research presents and discusses the experimental results for the vertical deformation.
Fatigue crack growth and life is estimated by various fracture mechanical parameters but affected by load, material and environment. Fatigue character of component without surface notch cannot be e valuated by above-mentioned parameters due to microstructure of in-service material. Single fracture mechanical parameter or nondestructive parameter cannot predict fatigue damage in arbitrary boundary condition but multiple fracture mechanical parameters or nondestructive parameters can Fatigue crack growth modelling with three point representation scheme uses this merit but has limit on real-time monitoring. Therefore, this study shows fatigue damage model using backpropagatior. neural networks on the basis of X-ray half breadth ratio B/$B_o$ fractal dimension $D_f$ and fracture mechanical parameters can predict fatigue crack growth rate da/dN and cycle ratioN/$N_f$ at the same time within engineering estimated mean error(5%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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