Dental implant has recently become one of the most viable treatment options for regaining the oral function and dental aesthetics compared with conventional fixed or removable dentures. Dental implants vary in material, dimensions, geometries, surface properties, and interface geometries. It has been reported that there has been a proliferation of manufacturers who produce implants using various materials and surface treatments, and the dentist needs to select from over 2,000 different dental implants and abutments in a specific treatment situation. Unfortunately, however, no metrics have been specifically identified for the purpose of quality assessment and selection of an appropriate dental implant. This study aims to provide practical guidelines for quality assessment of dental implant based on clinical data. Like other medical devices and materials, the superiority related to specific characteristics of the dental implant needs to be verified through extensive clinical studies. The procedures of clinical monitoring for dental implants have been proposed along with a case study to exemplify the usefulness of clinical monitoring for the purpose of continuous quality improvement in medical industry.
Human Carcinogenic Potency (HCP) can be estimated based on human daily exposure dose to carcinogen (Dh), body weight (Wh), 10% tumorigenic dose (TD10), and slope factor at TD10 (Q10) from 2-yr bioassay data. This approach is more relevant to humans generally exposed to low doses of carcinogens and can reduce more of extrapolation errors from high dose in animal experiments to low dose in humans than HERP (human exposure dose/rodent potency dose) proposed by Ames et al. (Science, 236, 271-280, 1987). TD50 and HERP have been routinely used to compare rodent carcinogenic potency and human carcinogenic potency, but those approaches have had limitations in extrapolation of high dose to low dose in humans. The advantages of HCP are to estimate human exposure dose (Dh) by human monitoring instead of environmental monitoring, to consider slope factor (Q10) which reflects the tendency of curve at low dose, and to use TD10 which represents much lower dose thant TD50 or HERP. HCP will be a useful parameter for the estimation of human carcinogenic potency in risk assessment and management of carcinogens.
Habitats loss and fragmentation are major threats to biodiversity. There are various kinds of environmental assessment have been developed for various problems to solve. Yet, there are no well-developed methods for quantifying and predicting about biodiversity. To achieve a sustainable conservation for biodiversity, the structural diversity of forest must be assessed by proper indexes. This study aim to quantitatively assess the diversity of forest structure as habitats and results of the verification by bird survey for objective presentation of evidence. As a result of literature review, some indexes were selected as potential prediction tools for biodiversity; area of patch, area of core regions, shape of patch and average age of stand. The assessment results were estimated by monitoring of birds for accuracy verification and the results were almost in agreement with each others. But, 1 and 2 level of forests were showed ambiguous results. Certainly, this study was limited in some valuation indexes on landscape scale. Further studies should be considered that different environmental factors such as land use, disturbances by human and vegetation index. Also, we expect that the additional monitoring of birds should give rise to the result which is improved assessment results.
Electrical safety monitoring System (ESMS) is a critical component in modern power systems, which is characterized by large-scale access points, massive users and versatile requirements. For convenience of the information integration and analysis, the software development, maintenance, and application in the system, the cloud platform based ESMS is established and assessed in this paper. Firstly the framework of the system is proposed, and then the assessment scheme with a set of evaluation indices are presented, by which the appropriate cloud product can be chosen to meet the requirements of a specific application. Moreover, to calculate the weights of the evaluation indices under uncertainty, an improved interval AHP method is adopted to take into consideration of the fuzziness of expert scoring, the qualitative consistency test, and the two normalizations in the process of eigenvectors. Case studies have been made to verify the feasibility of the assessment approach for ESMS.
This study was conducted to evaluate work environment monitoring program(WMP) under Industrial Safety and Health Act in Korea. WMP was evaluated by focusing on five key elements, such as purpose, subject, scope, method and workers' participation. The operation status of WMP was evaluated by using questionnaire to workers and data published by Ministry of Labor(MOL). Compliance rate of WMP was less 13 % in manufacturing workplaces. Over-exposure rate was steady state by annual trend. The degree of workers' satisfaction to WMP was just 24 %. A critical problem with the current WMP is that the employer and workers are not acting as main players. For a fundamental improvement in working condition to take place, participation of workers should be expanded and be guaranteed by law.
Various methods for detecting changes in response behaviors of indicator specimens are presented for monitoring effects of toxic treatments. The movement patterns of individuals are quantitatively characterized by statistical (i.e., ANOVA, multivariate analysis) and computational (i.e., fractal dimension, Fourier transform) methods. Extraction of information in complex behavioral data is further illustrated by techniques in ecological informatics. Multi-Layer Perceptron and Self-Organizing Map are applied for detection and patterning of response behaviors of indicator specimens. The recent techniques of Wavelet analysis and line detection by Recurrent Self-Organizing Map are additionally discussed as an efficient tool for checking time-series movement data. Behavioral monitoring could be established as new methodology in integrative ecological assessment, tilling the gap between large-scale (e.g., community structure) and small-scale (e.g., molecular response) measurements.
UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the field of environmental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-resolution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with infographics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of periodic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improving high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.
This study proposes an improved AR-model based structural joint integrity monitoring method and a new damage sensitive feature using RMS values of impulse responses. The proposed methods were applied for joint integrity monitoring of a model scale 2-bay and 4-story steel frame structure and it was found that the AR coefficients could be more consistently estimated by adopting the band-pass filter and cross-correlation function to the raw acceleration signals and the joint damages could be successfully monitored by the proposed methods.
Recently the interest in the safety assessment of civil infrastructures has increased. As bridge structures become large-scale, it is necessary to monitor and maintain the safety of large bridges, which requires smart systems that can make long-term monitoring a reality . Civil engineers have applied monitoring systems to several bridges, such as the New Haeng-Ju Bridge and Riverside Urban Highway Bridge, but these applications have some problems with the sensors for long-term measurement, setup techniques for the bridge monitoring system and the assessment of measured data. In the present study, an optical fiber sensor smart system was tested and confirmed in laboratory tests on the concrete members. By Attaching optical fiber sensors to the structural parts of the Sung-San Bridge, the bridge load test was measured. These smart concrete structure systems can be applied to bridges and the load capacity of the bridge can assessed.
South Korea's agricultural nitrogen balance and phosphorus balance rank first and second, respectively, among OECD countries, and proper nutrient management is required to preserve the water quality of rivers and lakes. This study evaluates the effects of furrow mulching on the reduction of non-point source pollution (NPS) load from a sloped upland. The study site was Wanju-gun, Jeollabuk-do, and the survey period was from 2018 to 2019. The slope of the testbed was 13%, and the soil type was sandy loam. The cropping system consisted of maize-autumn Chinese cabbage rotation. The testbed was composed of bare soil (bare), control (Cont.), furrow vegetation mulching (FVM), and furrow nonwoven fabric mulching (FFM) plots. Runoff was collected for each rainfall event with a 1/100 sampler, and the NPS load was calculated by measuring the concentrations of SS, T-N, and T-P. The NPS load was then analyzed for the entire monitoring and crop cultivation periods. During the monitoring period, the effect of reducing the NPS load was 1.5%~44.5% for FVM and 13.1%~55.2% for FFM. During the crop cultivation period, it was 1.2%~80.5% for FVM and 27.0%~65.1% for FFM, indicating that FFM was more effective than FVM. As the NPS load was fairly high during the crop conversion period, an appropriate management method needs to be implemented during this period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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