In the areas of RoHS, WEEE, ELV and REACH, reinforcement of environmental regulations against harmful substances is a global trend not only in EC but also in all over the world. In the fields of Korea's major export products such as material parts, electrical and electronic products and automobile parts, we are responding to these regulations consistently. To develop reference material for analyzing lead and cadmium in paints, the candidate materials were produced through the screening process which separated shapes and sizes. To secure the traceability of the candidate materials produced, the characteristics and uncertainties are estimated by ICP-AES analysis using the primary reference material. The short-term and long-term stabilities also are evaluated in parallel. In order to calculate the final certification value of the candidate material, the verification were carried out by the performance evaluation through the comparison among the KOLAS (Korea Laboratory Accreditation Scheme) laboratories, and the CRM was produced in accordance with ISO Guide 35. The certified values and uncertainties of Pb and Cd of the final paint standard, determined according to the joint analysis among laboratories, are Pb [($191.4{\pm}3.1$) mg/kg, ($944.1{\pm}5.6$) mg/kg] and Cd [($45.0{\pm}2.6$) mg/kg, ($225.5{\pm}3.5$) mg/kg]. These standard materials were developed to enhance the reliability of measurement analysis, including the validity and traceability of measurement results. Also it is expected that the CRM will be used as QCM (quality control material) for the product design and the process monitoring, so that regulation and management of hazardous heavy metals can be systematically implemented.
Conventional target tracking algorithms based on the linear estimation techniques perform quite efficiently when the target motion does not involve maneuvers. Target maneuvers involving short term accelerations, however, cause a bias in the measurement sequence. Accurate compensation for the bias requires processing more samples of which adds to the computational complexity. The primary motivation for employing a neural network for this task comes from the efficiency with which more features can be as inputs for bias compensation. A system architecture that efficiently integrates the fusion capabilities of a trained multilayer neural net with the tracking performance of a Kalman filter is described. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates and hence can take the burden off the primary Kalman filter which still provides the target position and velocity estimates.
Purpose: This study was conducted to identify the effects of a PMS nutritional education program for college nursing students. Method: Subjects consisted of nursing students(experimental group: 19, control group: 27). The experimental group participated in a PMS nutritional education program for 8 weeks (including group and individual involvement). Data was collected before and after the education, and measurement tools were premenstrual symptoms, PMS knowledge, and self health behavior. Results: After the intervention, the experimental group showed a significant increase in PMS knowledge(Z=6.32, p=.000) and self health behavior(t=3.00, p=.004) compared to the control group. After the intervention the experimental group showed a significant increase in PMS knowledge(Z=-4.64, p=.000) and self health behavior(t=-3.04, p=.005) than before the intervention. Conclusions: These results suggest that the short term effects of a PMS nutritional education program for nursing students was proven useful and the program should be applied to PMS nutrition education for PMS clients as well as health professionals.
Dynamic properties of proteins can present key information on protein-ligand and protein-protein interaction. Despite their usefulness, the properties of protein dynamics have not been obtained easily due to protein stability and short-term measurement. Here, it is shown that combined method for analysis of dynamical properties. It utilizes predicted order parameter and NMR relaxation data such as $T_1$, $T_2$, and heteronuclear NOE. The suggested method could be used to know the flexibility of protein roughly without precise dynamical parameters such as order parameters through model-free analysis.
The purpose of this study was to describe the protein nutritional status of female collegians between nonvegetarian diet groups(14) and vegetarian diet groups(19). Daily intake, protein were calculated from food direct measurement. Urea/creatinine, muscle mass, fatique conditions and hematological parameter were calculated. Blood samples were analyzed for total protein, albumin ammonia, urea, uric acid, creatinine, BUN contents. The results obtained are summarized as following : 1) On total dietary intake, especially Fe, vitamin C, niacin intake, vegetarian groups were higher than non vegetarian groups. 2) On composition of EAA(essential amino acids), vegetarians were highter than non vegetarian of leucine contents, but were lower lysine and threonine contents. 3) On urea / creatinine excretion, vegetarians were higher than non begetarians. Muscle mass were non signicant, fatique condition, vegetarians were normal state. 4) Non vegetarians were increased serum albumin total protein, uric acid, ammonia but vegetarians were decreased BUN, ammonia after experimental diet intake. 5) In process of time after meal, non vegetarians were increased serum albumin total protein, BUN, but vegetarians were decreased ammonia.
A lot of nursing facility expansions are needed by rapidly growing elder population and operating long-term nursing act for the elderly from July, 2008. To supply facilities in a short period, government is considering a method which is converting usage of existed building to nursing facility. Therefore, we took actual state analysis by interviewing manager, surveying actual measurement and using draft among the converted facilities. To improve and encourage those living environments of nursing facilities, we need to establish design standard of adaptable facility.
The purpose of this study is to predict VOCs emission rates from multi-layers materials, which are composed of single-layer materials having various VOCs emission rates, by using effective diffusion coefficients of the single-layer materials. The study was consisted of two parts; the one is the prediction of VOCs emission rates from multi-layer materials through numerical methods. The other is the measurement of VOCs emissions rates of wall composite and floor composite in Mock-up rooms for comparing the prediction and the experiments' values. The results of the study show that the short-term VOCs emission rates of multi-layers materials can be predicted from the effective diffusion coefficients of single materials in odor accuracy.
This paper presents some advanced and supplemental methods to enhance the accuracy in case of calculating geometric divergence attenuation, attenuation by multiple screening structures, ground attenuation at unflat surfaces of sound during propagation outdoors by the methods specified in ISO 9613-2. Moreover, a calculation method for considering short-term wind effect, specified in ASJ Model-1998, is also introduced. To verify the accuracy of adopted methods, we have carried out highway traffic noise prediction and measurement at the twelve locations appearing representative road shapes and structures, such as flat, retained cut, elevated, barrier-constructed roads. From the results, we have confirmed the predicted results show good correspondence with the measured at direct, diffracted and reflected sound fields within 30m from the center of near side lane.
최근 5년간 당뇨병으로 진료받은 환자가 322만 명으로 27.7% 증가하였으며 여전히 손가락 채혈을 통해 혈당을 확인하므로 연속적인 혈당 측정과 혈당 피크 확인이 어렵고 고통스러워한다. 이를 해결하기 위해 14일 간 측정한 혈당 데이터를 기반으로 인공지능 기술을 사용하여 3개월간의 혈당 예측 데이터를 당뇨 환자들에게 제공해준다.
This paper proposes a deep convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based crack growth prediction technique for predictive maintenance of structures. Since cracks are one of the critical damage types in a structure, their regular inspection has been mandatory for structural safety and serviceability. To effectively establish the structural maintenance plan using the inspection results, crack propagation or growth prediction is essential. However, conventional crack prediction techniques based on mathematical models are not typically suitable for tracking complex nonlinear crack propagation mechanism on civil structures under harsh environmental conditions. To address the technical issue, a field data-driven crack growth prediction technique using ConvLSTM is newly proposed in this study. The proposed technique consists of the four steps: (1) time-series crack image acquisition, (2) target image stabilization, (3) deep learning-based crack detection and quantification and (4) crack growth prediction. The performance of the proposed technique is experimentally validated using a concrete mock-up specimen by applying step-wise bending loads to generate crack growth. The validation test results reveal the prediction accuracy of 94% on average compared with the ground truth obtained by field measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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