본 연구는 군중집회 및 군중눌림 현상의 문헌조사 및 분석에 근거하여 군중집회 및 군중집회에서의 인명피해의 특성을 알아보고자 수행되었다. 대규모 군중집회 시 인명 피해의 특성은 참가자 수와 군중 밀도가 군중집회 종류와 특성에 따라 다른 영향을 미치고 있었다. 군중 집회에 영향을 주는 변수와 그 원인들은 상황에 따라 다양한 정 혹은 부의 영향을 미치고 있었으며 그 변수들은 날씨, 참가자 수, 행사 기간, 실외와 실내, 착석과 이동, 행사 유형, 군중 감정상태, 술 혹은 약물, 군중 밀도, 관련 시설, 참가자 연령 등이었다. 이 중 군중 눌림현상은 실험적으로도 연구가 가능하였고, 사고가 유발되는 물리적 기전으로 보아 군중 압력과 군중 밀도 및 압력의 지속 시간에 영향을 받았으나 사망에 이르는 구체적인 압력 수치를 도출하려면 인간 신체와 관련된 여러 외부적 영향으로 인하여 추가적 연구가 더 필요하다.
Extraction of all nonrestorable teeth prior to bone marrow transplantation is the major dental management of the patient being prepared for the transplantation. But, there are four principal causes for excessive bleeding in the immediate postextraction phase ; (1) Vascular wall alteration (wound infection, scurvy, chemicals, allergy) (2) Disorders of platelet function (3) Thrombocytopenic purpuras (4) Disorders of coagulation (liver disease, anticoagulation drug-heparin, coumarin, aspirin, plavix) If the hemorrhage from postextraction wound is unusually aggressive, the socket must be packed with local hemostatic agent and wound closure & pressure dressing are applied. But, in dental alveoli, local hemostatic agent (gelfoam, surgcel etc) may absorb oral microorganisms and cause alveolar osteitis (infection). This is a case report of bleeding and infection control by suture, pressure packing and iodoform gauze drainage on infected active bleeding extraction socket under sedation and local anesthesia in a 57-years-old multiple disabled patient with anticoagulation drug.
Supplementary features in injection molded products, which are boss, rib and snap fit, are mainly located in the products. These features might make molding flow improper in injection processing and consequently give rise to some of molding troubles such as short shot and hesitation. The sink mark on boss parts is generated by the volumetric shrinkage that is caused by both the molding thickness and the closed boss height. The volumetric shrinkage is affected by packing pressure and its amount tends to decrease by increasing the packing pressure. The packing pressure can therefore increase flow rate to a boss part and causes the sink mark depth to increase. As the molding thickness and the closed boss height in the boss part can increase the part volume, these may yield bad solidifying and also extend the molding cycle. In this paper, both the injection molding test and the flow analysis were carried out to investigate the effect of sink marks generated in the boss part of injection molded products.
본 연구에서는 국내에서 개발되어진 섬유사 필터의 충진밀도와 여과속도가 처리 효율에 미치는 영향에 대한 연구결과를 나타내었다. 0.93 mm의 직경을 가진 폴리아마이드 섬유사가 충진된 직경 40 cm, 높이 2 m의 pilot-scale 규모의 반응기에서 수행되었다. 충진밀도가 섬유사 여과기의 처리효율에 미치는 영향을 살펴보기 위해 여과속도를 325 m/hr로 고정하고 충진밀도를 $70kg/m^3$에서 $100kg/m^3$의 범위에서 운전하였으며, 이와 반대로 여과 속도가 섬유사 여과기의 처리효율에 미치는 영향을 연구하기 위해서 충진밀도를 $70kg/m^3$으로 고정시킨 뒤 여과속도를 65 m/hr에서 400 m/hr의 범위로 운전하였다. 충진밀도가 증가할수록 여과 압력은 기하급수적으로 증가하였다. 탁도 및 SS 제거효율은 $80kg/m^3$까지는 30% 이내의 낮은 제거효율을 나타내었으며, $100kg/m^3$에서도 50% 이하의 낮은 제거효율을 나타내었다. 여과속도에 따른 섬유사 여과기의 여과압력은 여과 속도와 비례적으로 증가하였다. 여과속도가 낮을수록 탁도와 SS의 제거효율도 증가하였으며 65 m/hr에서 73%의 제거 효율을 나타내었다. 전체적으로, 섬유사 여과기를 이용한 입자상 물질의 제거 효율을 개선하기 위해서는 충진 밀도 보다 여과속도를 유입수 특성에 따라 적절히 조절하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.
Recently, polymeric micro-fluidic biochips with numerous micro patterns on the surface were fabricated by injection molding for realizing low-cost mass production of devices. To evaluate the effects of process parameters on large-scale micro-structure replication, a $50{\times}50mm^2$ tool insert with surface structures having a patterns of trapezoidal shapes (height: $30{\mu}m$) was employed. During injection molding, PMMA was used; packing phase parameters and mold temperature were investigated. The replicated surface textures were quantitatively characterized by confocal laser microscopy with 10-nm resolution. The degree of replication at low mold temperatures was found to be higher than that at high mold temperature at the beginning of the packing stage. Thereafter, the degree of replication increased to a greater extent at higher mold temperatures; application of higher mold temperatures improved the degree of replication.
Since the performance of cooling tower is strongly dependent on the thermal performance of the packing, the evaluations of heat transfer rate and fan power from various packing have attracted intense interest. In the present study, two new packings have been devised and their performances have been compared with those of two existing packings to find better shape characteristic. It is found that one of the existing packings, which showed high heat transfer rate and medium fan power due to zig -zag flow passages and highly irregular surfaces, should be adapted.
본 본문에서는 LPG 용기용 밸브의 개폐과정에서 발생하는 밸브패킹과 밸브시트의 상대접촉 마찰작용에 따른 밀봉성에 대한 FEM 해석결과를 제시하고 있다. 개폐용 밸브의 밀봉작용은 나일론-66으로 제조한 디스크 형상의 밸브패킹이 원형 파이프의 밸브시트 단면을 막아 LP 가스의 외부 송출을 차단하면서 완료된다. 밸브패킹은 밸브시트에 대하여 평면으로 접촉밀봉을 하는 경우와 원형홈의 둥근접촉 형상에 대한 밀봉 압착력을 확보하는 두 가지가 있다. FEM 해석 및 실험적 연구결과에 의하면, 밸브패킹을 사용하기 이전의 평면접촉 밀봉 작용력은 4.9 MPa로 높지만, 밸브를 사용한 이후의 원형홈 접촉 밀봉력은 4.4 MPa로 약간 낮게 나타났다. 그러나 이들 최대응력은 나일론 소재의 항복응력 83 MPa에 비하여 대단히 낮은 값이기 때문에 현재의 개폐밸브용 패킹은 과도하게 설계되었다 할 수 있다.
The impact of fiber friction, yarn twist, and splicing air pressure on mechanical and structural properties of spliced portion have been reported in the present paper. The mechanical properties include the tensile and bending related properties and, in the structural properties, the diameter and packing density of the splices are studied. A three variable three level factorial design approach proposed by Box and Behnken has been used to design the experiment. The results indicate that there is a strong correlation between retained spliced strength (RSS) and retained splice elongation (RSE) with all the experimental variables. It has been observed that RSS increases with the increase in splice air pressure and after certain level it drops, whereas it consistently increases with the increase in yarn twist. The RSE increases with the increase in both fiber friction and yarn twist. It has also been observed that the yarn twist and splicing air pressure have significant influence on splice diameter, percent increase in diameter and retained packing coefficient, but the fiber friction has negligible influence on these parameters. Yarn twist and splicing air pressure has a strong correlation with splice flexural rigidity, where as poor correlation with retained flexural rigidity.
Predictions of diesel particulate filtration are typically made by modeling of a particle collection, and providing particle trapping levels in terms of a pressure drop. In the present study, a series of single channel diesel particulate filter (DPF) experiments are conducted, the pressure traces are inversely analyzed and essential filtration parameters are deducted for model closure. A DPF filtration model is formulated with a non-linear description of soot cake regression. Dependence of soot cake porosity, packing density, permeability, and soot density in filter walls on convective-diffusive particle transportation is examined. Sensitivity analysis was conducted on model parameters, relevant to the mode of transition. Soot cake porosity and soot packing density show low degrees of dispersion with respect to the Peclet number and have asymptotes at 0.97 and $70\;kg/m^3$, respectively, at high Peclet number. Soot density in the filter wall, which is inversely proportional to filter wall Peclet number, controls the filtration mode transition but exerts no influence on termination pressure drop. The percolation constant greatly alters the extent of pressure drop, but is insensitive to volumetric flow rate or temperature of exhaust gas at fixed operation mode.
This paper presents Artificial Neural Network(ANN) method to predict maximum injection pressure of injection molding machine and weights of injection molding products. 5 hidden layers with 10 neurons is used in the ANN. The ANN was conducted with 5 Input parameters and 2 response data. The input parameters, i.e., melt temperature, mold temperature, fill time, packing pressure, and packing time were selected. The combination of the orthogonal array L27 data set and 23 randomly generated data set were applied in order to train and test for ANN. According to the experimental result, error of the ANN for weights was $0.49{\pm}0.23%$. In case of maximum injection pressure, error of the ANN was $1.40{\pm}1.19%$. This value showed that ANN can be successfully predict the injection pressure and the weights of injection molding products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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