본 연구에서는 알팔파로부터 추출한 천연계면활성제를 사용하여 중심합성설계모델(CCD-RSM)을 이용한 O/W 유화제조 공정의 최적화를 수행하였다. 그 결과 95% 신뢰구간에서 최적화 결과의 통계학적 합리성을 확인하였다. CCD-RSM을 통하여 독립변수인 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율(P), 계면활성제의 첨가량(W) 및 유화속도(R)가 반응치인 유화안정도지수(ESI), 평균입자크기(MDS) 및 점도(V)에 끼치는 영향을 조사하여 O/W 유화제조공정의 최적조건을 산출하였다. 유화안정도지수, 평균입자크기 및 점도에 관한 회귀방정식으로부터 다중반응을 수행하여 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적 유화조건으로 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율은 49.5 wt%, 계면활성제의 첨가량 9.1 wt%, 유화속도 6559.5 rpm으로 나타났으며 산출된 반응치의 응답값은 ESI는 89.9%, MDS는 1058.4 nm, V는 1522.5 cP로 산출되었다. 이를 실험으로 확인한 결과 ESI는 88.7%, MDS는 1026.4 nm, V는 1486.5 cP이었으며 평균 오차율은 2.3 (± 0.4)%이었다. 따라서 CCD-RSM을 실제 유화 제조에 적용하여 만족스러운 O/W 유화제조 공정조건을 얻을 수 있었다.
Objective: This study aimed to develop loop-mediated isothermal amplification (LAMP) combined with lateral flow dipstick (LFD) and compare it with LAMP-AGE, polymerase chain reaction (PCR), and standard Salmonella culture as reference methods for detecting Salmonella contamination in animal products and animal production environmental samples. Methods: The SalInvA01 primer, derived from the InvA gene and designed as a new probe for LFD detection, was used in developing this study. Adjusting for optimal conditions by temperature, time, and reagent concentration includes evaluating the specificity and limit of detection. The sampling of 120 animal product samples and 350 animal production environmental samples was determined by LAMP-LFD, comparing LAMP-AGE, PCR, and the culture method. Results: Salmonella was amplified using optimal conditions for the LAMP reaction and a DNA probe for LFD at 63℃ for 60 minutes. The specificity test revealed no cross-reactivity with other microorganisms. The limit of detection of LAMP-LFD in pure culture was 3×102 CFU/mL (6 CFU/reaction) and 9.01 pg/μL in genomic DNA. The limit of detection of the LAMP-LFD using artificially inoculated in minced chicken samples with 5 hours of pre-enrichment was 3.4×104 CFU/mL (680 CFU/reaction). For 120 animal product samples, Salmonella was detected by the culture method, LAMP-LFD, LAMP-AGE, and PCR in 10/120 (8.3%). In three hundred fifty animal production environmental samples, Salmonella was detected in 91/350 (26%) by the culture method, equivalent to the detection rates of LAMP-LFD and LAMP-AGE, while PCR achieved 86/350 (24.6%). When comparing sensitivity, specificity, positive predictive value, and accuracy, LAMP-LFD showed the best results at 100%, 95.7%, 86.3%, and 96.6%, respectively. For Kappa index of LAMP-LFD, indicated nearly perfect agreement with culture method. Conclusion: The LAMP-LFD Salmonella detection, which used InvA gene, was highly specific, sensitive, and convenient for identifying Salmonella. Furthermore, this method could be used for Salmonella monitoring and primary screening in animal products and animal production environmental samples.
본 연구에서는 DMT를 이용한 비배수 전단강도를 파악하기 위하여 부산신항 점토층에 DMT 시험, 베인전단시험, $CK_0U$ 삼축압축시험을 실시하였다. 시험결과 정규화한 비배수 전단강도비는 삼축시험의 경우 $S_{u(CKU)}/{\sigma}'_v=0.30{\sim}0.35$, 베인전단시험의 경우 ${\mu}S_{u(VST)}/{\sigma}'_v=0.20{\sim}0.22$로 나타났다. 본 연구에서는 현장 베인전단시험 및 삼축압축시험 결과와의 비교를 통해, DMT를 이용하여 비배수 전단강도를 추정하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째는 $S_u/{\sigma}'_v$와 횡방향 응력지수의 관계를 이용하는 방법이고, 두 번째는 $N_c-I_D$ 또는 $N_c-E_D$ 관계로부터 비배수 전단강도를 추정하는 방법이다. 베인전단시험 및 삼축시험 결과와 두 가지 추정방법을 비교한 결과, $N_c-I_D$ 또는 $N_c-E_D$ 관계를 이용한 방법이 $K_D$ 이용하는 방법보다 비배수 전단강도를 정확하게 추정하는 것으로 나타났다. 이것은 $I_D$와 $E_D$가 토질상태를 반영하는 $p_1-p_0$항을 포함하고 있어, $N_c$를 이용하는 방법이 토질을 고려한 비배수 전단강도 추정을 할 수 있기 때문으로 판단된다.
To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
응답면 기법은 수치적 효율성을 증대시키기 위해 구조 신뢰성 해석에 널리 적용되고 있다. 그러나 응답면 기법을 사용한 대형구조물의 신뢰성 해석에는 아직도 과도한 해석시간이 요구되고 비선형성이 큰 한계상태에 대해서는 확률변수에 대한 신뢰도지수의 민감도 측면에서 많은 오차가 발생한다. 그러므로, 이 연구에서는 이동최소제곱근사법을 적용한 새로운 응답면 기법을 제안한다. 기존의 응답면 기법에 사용되어온 최소제곱근사법은 표본점들에 동일한 가중값을 부여하여 응답면 함수의 계수를 결정한다. 반면에 이동최소제곱근사법은 설계점에 가까운 표본점들에 더 높은 가중값을 부여함으로써 설계점 근처에서 한계상태식에 더 가까운 응답면 함수를 제공하여 정확도를 증대시킨다. 이동최소제곱근사법을 이용한 신뢰성 해석 절차를 살펴보면, 먼저 선형 응답면 함수를 생성하여 설계점이 있을 영역을 결정한 다음, 이 영역에서 추출된 표본점들을 이용하여 2차 응답면 함수를 생성한다. 그 다음 단계에서는 기존에 추출된 표본점에 연속적으로 하나의 표본점을 더해가면서 응답면 함수를 더욱더 정확히 근사시킨다. 제안된 방법의 효율성을 검토하기 위해서 기존 연구자에 의해 제안된 수치적 문제 및 트러스 문제들에 대하여 신뢰성 해석을 수행하였다. 그 결과 제안된 방법은 민감도를 포함한 정확성 뿐만 아니라 계산 효율성도 증대시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 강판형교의 주된 두 손상유형인 거더의 휨 강성 저하와 지점부의 손상을 검색하기 위해 가속도-임피던스 특성을 이용한 하이브리드 구조건전성 모니터링 기법을 제안하였다. 하이브리드 기법은 1) 전역적인 방법으로 손상의 발생을 경보하고, 2) 구조물의 구조 부재내의 발생된 손상을 분류하며, 3) 구조 부재에 따라 적절한 방법을 이용하여 세부적으로 분류된 손상을 평가하는 크게 3단계로 구성되었다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 경보된 손상유형을 분류한다. 세 번째 단계에서는 모드변형에너지기반 손상지수법과 RMSD 기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 몇몇의 손상 시나리오에 의해 측정된 하이브리드 가속도-임피던스 신호를 이용한 모형 강판형교 실험을 통해 제안된 하이브리드 기법의 유용성을 평가하였다. 또한, 온도변화 및 지점손상 조건에 대한 실험을 통해 임피던스기반 손상모니터링의 정확도에 미치는 온도유발 영향을 검토하였다.
Objectives: Coal-fired power plants feature diverse working conditions, including multi-layered employment structures and irregular work cycles due to outsourcing and non-standardized tasks. The current uniform occupational environment measurement systems have limitations in accurately assessing and evaluating these varied conditions. This study aims to propose alternative measurement and assessment strategies to supplement existing methods. Methods: Major domestic coal-fired power plants were selected as the study targets. To prepare for the study and establish strategies, work processes were identified and existing occupational environment measurement results were compared and analyzed. The study proceeded by employing three strategies: specific exposure groups (SEGs) measurement, continuous monitoring, and supplementary measurements, which were then compared and discussed. Results: Previous exposure index evaluations (5,268 cases) indicated that crystalline silica, a type of respirable particulate matter, had detection limits below the threshold (non-detectable) in 82.6% (4,349 cases) of instances. Exposures below 10% of the exposure limit were observed at a very low concentration of 96.1%. Similar exposure group measurements yielded results where detection limits were below the threshold in 38.2% of cases, and exposures below 10% of the limit were observed in 70.6%. Continuous monitoring indicated detection limits below the threshold in 12.6% of cases, and exposures below 10% of the limit were observed in 75.6%. Instances requiring active workplace management accounted for more than 30% of cases, with SEGs at 11.8% (four cases), showing a higher proportion compared to 3.0% (four cases) in continuous monitoring. For coal dust, exposures below 10% of the limit were highest in legal measurements at 90.2% (113 cases), followed by 74.0% (91 cases) in continuous monitoring, and 47.0% (16 cases) in SEGs. Instances exceeding 30% were most prevalent in SEGs at 14.7% (five cases), followed by legal measurements at 5.0% (eight cases), and continuous monitoring at 2.4% (three cases). When examining exposure levels through arithmetic means, crystalline silica was found to be 104.7% higher in SEGs at 0.0088 mg/m3 compared to 0.0043 mg/m3 in continuous monitoring. Coal dust measurements were highest in SEGs at 0.1247 mg/m3, followed by 0.1224 mg/m3 in legal measurements, and 0.0935 mg/m3 in continuous monitoring. Conclusions: Strategies involving SEGs measurement and continuous monitoring can enhance measurement reliability in environments with irregular work processes and frequent fluctuations in working conditions, as observed in coal-fired power plants. These strategies reduce the likelihood of omitting or underestimating processes and enhance measurement accuracy. In particular, a significant reduction in detection limits below the threshold for crystalline silica was observed. Supplementary measurements can identify worker exposure characteristics, uncover potential risks in blind spots of management, and provide a complementary method for legal measurements.
수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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