Since its development in the early 1980's the force balance technique has become a standard method in the efficient determination of structural loads and responses. Its usefulness lies in the simplicity of the physical model, the relatively short records required from the wind tunnel testing and its versatility in the use of the data for different sets of dynamic properties. Its major advantage has been the ability to provide results in a timely manner, assisting the structural engineer to fine-tune their building at an early stage of the structural development. The analysis of the wind tunnel data has evolved from the simple un-coupled system to sophisticated methods that include the correction for non-linear mode shapes, the handling of complex geometry and the handling of simultaneous measurements on multiple force balances for a building group. This paper will review some of the components in the force balance data analysis both in historical perspective and in its current advancement. The basic formulation of the force balance methodology in both frequency and time domains will be presented. This includes all coupling effects and allows the determination of the resultant quantities such as resultant accelerations, as well as various load effects that generally were not considered in earlier force balance analyses. Using a building model test carried out in the wind tunnel as an example case study, the effects of various simplifications and omissions are discussed.
The fire and explosion properties necessary for waste, safe storage, transport, process design and operation of handling flammable substances are lower explosion limits(LEL), upper explosion limits(UEL), flash point, AIT( minimum autoignition temperature or spontaneous ignition temperature), fire point etc., An accurate knowledge of the combustion properties is important in developing appropriate prevention and control measures fire and explosion protection in chemical plants. In order to know the accuracy of data in MSDSs(material safety data sheets), the flash point of phenol was measured by Setaflash, Pensky-Martens, Tag, and Cleveland testers. And the AIT of phenol was measured by ASTM 659E apparatus. The explosion limits of phenol was investigated in the reference data. The flash point of phenol by using Setaflash and Pensky-Martens closed-cup testers were experimented at $75^{\circ}C$ and $81^{\circ}C$, respectively. The flash points of phenol by Tag and Cleveland open cup testers were experimented at $82^{\circ}C$ and $89^{\circ}C$, respectively. The AIT of phenol was experimented at $589^{\circ}C$. The LEL and UEL calculated by using Setaflash lower and upper flash point value were calculated as 1.36vol% and 8.67vol%, respectively. By using the relationship between the spontaneous ignition temperature and the ignition delay time proposed, it is possible to predict the ignition delay time at different temperatures in the handling process of phenol.
Objective: The purpose of this study was to determine the physical load by identifying harmfully working postures and to develop recommendations for improving the existing situation with nurses in ICU, thereby to provide the basis for development of work-related musculoskeletal preventive program. Method: Various types of tasks were recorded with a video camera to chart and analyze different postures by OWAS(Ovako Working Posture Analysing System). Collected data showed that poor postures were adopted, not only for lifting or repositoning a patient, but also for other tasks. Data Analysis: The performed activities were then divided into Nursing Intervention Classification. Altogether 128 postures were selected for analysis. Then they were classified into different OAC (OWAS Action Categories). From all the observation, unhealthy postures, for which corrective measures had to be considered immediately (i.e., 75% classified as OACII+III+IV) were found. Collected data were analyzed in terms of percentage, 2-tail Mann-Whitney U test. Result: Poor postures mainly occur during 'positioning the patient' and 'airway suctioning' in NIC. No difference was found (p=0.060) between the percentage of harmful posture adopted during the patient handling tasks and non-patient handling tasks. Conclusion: This study shows, that in the nursing profession with ICU not only occur during patient handling, but also during other activities. The OWAS method was useful in determining the physical load by locating potential activities due to harmfully working postures, providing a detailed description with analysis, and suggesting successful means to reduce postural load.
본 연구는 치과위생사들의 치과재료에 대한 물질안전보건자료(Material Safety Data Sheet, MSDS)의 인식도와 유해화학물질 취급 시 안전 실태에 대해 파악하고자 실시하였다. 연구는 광주광역시에 근무 중인 치과위생사 250명을 대상으로 2015년 1월부터 2월까지 조사하였고, 235명의 자료를 최종분석 대상으로 하였다. 그 결과 치과재료에 대한 MSDS 인지 정도는 연령이 높을수록 인지도가 높게 나왔으며(p<0.05), 치과병원에 근무하는 치과위생사(p<0.001)에서 유의하게 높았다. 치과재료의 유해화학물질위해성에 대한 인식도에 영향을 미치는 요인은 MSDS인식도(p<0.001)이었고, 유해화학물질 노출 시 응급처치에 대한 인식도에 영향을 미치는 요인은 유해위험성 교육을 받은 경험(p<0.001)으로 나타났다. 따라서 치과위생사들의 치과재료에 대한 MSDS 인식도와 유해화학물질 취급 시 안전 실태에 대해 파악함으로써 유해화학물질 취급 시 안전에 대한 올바른 인식 확립과 이로 인한 사고를 예방하기 위한 교육 프로그램 개발에 기초자료를 제공하고자 한다.
Background: Functional capacity evaluations (FCEs) are designed to systematically assess the capacity to perform work-related tasks and to determine worker's ability to return to the previous job following work-related injuries. These evaluations may be rated either by clinician or worker. There has been a lack of consensus between the two scoring methods. Objects: This study aimed: 1) to confirm if the data are fit to the Rasch rating scale model and 2) to investigate the item-level concordance rate between the ratings of clinician and injured worker of the FCE. Methods: A cross-sectional study was conducted with a sample (n=124) of a rehabilitation program with the Occupational Rehabilitation Data Base for workers with low back pain. The functional capacity evaluation at admission and discharge was administered to clinicians and workers. The data were analyzed using both classical test theory-based Pearson's r and intra-class coefficient followed by item-level analysis with Rasch rating scale model. Results: All items of the FCE, except sitting items rated by clinician at admission and handling items rated by both clinician and worker throughout admission and discharge, were acceptable fit statistics with minor out of ranges for a misfit criterion. This may indicate that the items of the FCE overall fit to the Rasch rating scale model. Few problematic items responding differently to clinician and worker both at admission and discharge were detected with the differential item functioning analysis despite the excellent concordance rate using the two conventional statistics-sitting and handling items at admission and handling item at discharge. Conclusion: The item-level speculations using Rasch analysis of the FCE demonstrate that the ratings of clinician and self ratings of worker were psychometrically acceptable though there was an apparent discrepancy between the raters both at admission and discharge.
빅 데이터 시대에서 데이터를 획득하고 저장하며 실시간으로 유입되거나 저장 된 데이터를 분석하는 처리 시스템은 다양한 부분을 고려해야 한다. 기존의 데이터 처리 시스템들과는 상이하게 빅 데이터 처리 시스템들에서는 시스템 내에서 처리될 데이터들의 포맷, 유입 속도, 크기 등의 특성을 고려해야한다. 이러한 상황에서, 가상화된 컴퓨팅 플랫폼은 가상화 기술로써 컴퓨팅 자원들을 동적이고 신축적으로 관리할 수 있음에 따라, 빅 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 급부상하고 있는 플랫폼 중 하나이다. 본 논문에서는 가상화 된 컴퓨팅 플랫폼 상에서 Apache Hadoop과 HBase 기반의 빅 데이터처리 미들웨어를 구동하기 위하여 적합한 배포 모델을 위한 가상 컴퓨팅 자원 이용률을 분석하였다. 본 연구 결과, Task Tracker 서비스는 처리 중 높은 CPU 자원 활용율과 중간 결과물 저장 시점에서는 비교적 높은 디스크 I/O 사용을 보였다. 또한 HRegion 서비스의 경우, DataNode와의 데이터 교환을 위한 네트워크 자원 활용 비율이 높았으며, DataNode 서비스는 I/O 집약적인 처리 패턴을 보였다.
Recently, management based on statistical data has become a big issue and the importance of the statistics has been emphasized for the management innovation in the defense area. However, the Military Management based on the statistics is hard to expect because of the shortage of the statistics in the military. There are many military information systems having great many data created in real time. Since the infrastructure for gathering data form the many systems and making statistics by using gathered data is not equipped, the usage of the statistics is poor in the military. The Analytical Defense Statistics System is designed to improve effectively the defense management in this study. The new system having the sub-systems of Data Management, Analysis and Service can gather the operational data from interlocked other Defense Operational Systems and produce Defense Statistics by using the gathered data beside providing statistics services. Additionally, the special function for the user oriented statistics production is added to make new statistics by handling many statistics and data. The Data Warehouse is considered to manage the data and Online Analytical Processing tool is used to enhance the efficiency of the data handling. The main functions of the R, which is a well-known analysis program, are considered for the statistical analysis. The Quality Management Technique is applied to find the fault from the data of the regular and irregular type. The new Statistics System will be the essence of the new technology like as Data Warehouse, Business Intelligence, Data Standardization and Statistics Analysis and will be helpful to improve the efficiency of the Military Management.
ㆍ A sub-set of SGML (Standard Generalized Markup Language) ㆍ A family of standards ㆍ XML 1.0 is the specification that defines what tags, attributes and other XML nodes are ㆍ License-free, platform-independent and well-supported ㆍ Simple ▶ Human-readable, easy to use ㆍ Extensible ▶ A dynamic data model ㆍ Flexible ▶ For handling complex data ㆍ Portable ▶ For cross-platform data exchange ㆍ Standard ▶ Easy to integrate, widely adopted(omitted)
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.181-185
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2014
The lifetime of a solid-state drive (SSD) is limited because of the number of program and erase cycles allowed on its NAND flash blocks. Data cannot be overwritten in an SSD, leading to an out-of-place update every time the data are modified. This result in two copies of the data: the original copy and a modified copy. This phenomenon is known as write amplification and adversely affects the endurance of the memory. In this study, we address the issue of reducing wear leveling through efficient handling of write requests. This results in even wearing of all the blocks, thereby increasing the endurance period. The focus of our work is to logically divert the write requests, which are concentrated to limited blocks, to the less-worn blocks and then measure the maximum number of write requests that the memory can handle. A memory without the proposed algorithm wears out prematurely as compared to that with the algorithm. The main feature of the proposed algorithm is to delay out-of-place updates till the threshold is reached, which results in a low overhead. Further, the algorithm increases endurance by a factor of the threshold level multiplied by the number of blocks in the memory.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) by means of genetically optimized fuzzy polynomial neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms(GAs). The conventional SOFPNNs hinges on an extended Group Method of Data Handling(GMDH) and exploits a fixed fuzzy inference type in each FPN of the SOFPNN as well as considers a fixed number of input nodes located in each layer. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) and addresses specific aspects of parametric optimization. Therefore, the proposed SOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. To evaluate the performance of the genetically optimized SOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace and chaotic time series).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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