International Journal of Concrete Structures and Materials
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제1권1호
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pp.83-88
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2007
This paper discusses a method of measuring transient potential response of a corrosion interface to a small galvanostatic pulse perturbation for a rapid assessment of the corrosion rate of reinforcing steel in concrete structures. Measurements were taken on 100 mm sections of steel bars which were subjected to a wide range of corrosion conditions, from passive steel to actively corroding steel. The duration of the applied galvanostatic pulse was varied between 5s and 180s, and the lateral distance of the point of measurement on the steel bar varied from zero to 400 mm. The result of the electrochemical transient response was investigated using a typical sampling rate of 1 kHz. Analysis of the transient potential response to the applied galvanostatic pulse has enabled the separation of equivalent electronic components so that the components of a series of capacitances and resistances, whose values are dependent on the corrosion condition of the reinforcing steel, could be isolated. The corrosion rate was calculated from a summation of the separate resistive components, which were associated with the corrosion interface, and was compared with the corrosion rate obtained from linear polarization resistance (LPR) method. The results show that the galvanostatic pulse transient technique enables the components of the polarization resistance to be evaluated separately so as to give more reliable corrosion rate values than those obtained from the LPR method. Additionally, this paper shows how the galvanostatic pulse transient response technique can be implemented. An appropriate measurement time for passive and actively corroding reinforcing steel is suggested for the galvanostatic pulse transient response measurements in the field site.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
지표 하부 공동의 붕괴는 인간 활동의 대상인 도로 및 건물의 안정성에 영향을 미치는 지반침하를 야기할수 있다. 그러므로 이러한 지반침하를 사전에 예방하기 위해서는 지하공동 충전에 의한 지반보강공법의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 장기적으로 친환경적인 칼슘알루미네이트 광물을 지반침하보강공법에 적용하고자 급결 충전물질 및 충전시스템, 급경사 광산채굴적 충전 손실 개선에 관한 현장적용성 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 급결 경화 충전물질은 급결 성능재료와 보조 재료로 구성된다. 개발된 재료는 급결 성능 및 수중 불분리 특성을 가지고 있어 수중공동에서 재료의 손실을 최소화하면서 효과적으로 지하댐을 형성하였다. Hg, Cd, As, $Cr^{6+}$, Pb와 같은 중금속 용출시험결과, 환경적으로도 적합한 물질로 분석되었다.
Aqua/ MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 노후화에 따라 Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) 위성영상을 활용한 작황 평가 가능성을 분석하기 위해 미국 일리노이주 옥수수, 콩 재배지를 대상으로 2012년부터 2022년까지 11년동안 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 변화 특성을 분석하였다. MODIS, VIIRS NDVI는 0.98 이상의 높은 상관계수를 보였다. 그러나 작물이 급격히 성장, 쇠락하는 시기에는 VIIRS NDVI가 MODIS에 비해 0.12~0.14 정도 높은 값을 보였다. NDVI를 기반으로 생육이상 등급을 추정한 결과 2018, 2019년 옥수수, 콩의 생육이상 등급은 유사한 변화 경향을 보였다. 그러나 2022년에는 생육등급의 차이가 커지는 것으로 나타났다. MODIS 및 VIIRS 위성영상 NDVI와 옥수수, 콩 수량의 상관계수는 0.8 이상의 높은 값을 보여 MODIS 위성영상뿐 아니라 VIIRS 위성영상을 활용한 수량 추정 가능성을 확인할 수 있었다. VIIRS 위성영상 NDVI의 경우 콩 수량 추정에서 작물 증가 추세를 제외하는 것이 상관성을 높여주는 것으로 나타났으며, MODIS에 비해서 NDVI와 수량의 상관성이 16일 정도 이른 시기부터 높은 경향을 보여 조기 추정에 대한 가능성도 확인할 수 있었다.
Many steel bridge infrastructures in the world are getting older, and a large number of these structures are in need of maintenance, rehabilitation or replacement. Most of them are subjected to corrosion due to exposure to aggressive environmental conditions and inadequate maintenance, causing reduction of their carrying capacities. In order to have an adequate bridge management, it is of paramount importance to develop an efficient, accurate and rapid condition assessment method which can be used to make reliable decisions affecting the cost and safety. Therefore, a simple and accurate method of calculating remaining yield and tensile strength by using a concept of representative effective thickness with correlation of initial thickness and maximum corroded depth is proposed in this study, based on the results of many tensile coupon tests of corroded plates obtained from a steel plate girder with severe corrosion, used for about 100 years. Furthermore, a strength reduction diagram which will be very useful for bridge inspection engineers to make rational decisions about the maintenance management of aged steel bridge infrastructures is presented.
Applications of ultrasonic tomography to concrete structures have been reported for many years. However, practical and effective application of this tool for nondestructive assessment of internal concrete condition is hampered by time consuming transducer coupling that limits the amount of ultrasonic data that can be collected. This research aims to deploy recent developments in air-coupled ultrasonic measurements of solids, described in Part 1 of this paper set, to concrete in order to image internal inclusions. Ultrasonic signals are collected from concrete samples using a fully air-coupled (contactless) test configuration. These air coupled data are compared to those collected using partial semi-contact and full-contact test configurations. Two samples are considered: a 150 mm diameter cylinder with an internal circular void and a prism with $300mm{\times}300mm$ square cross-section that contains internal damaged regions and embedded reinforcement. The heterogeneous nature of concrete material structure complicates the application and interpretation of ultrasonic measurements and imaging. Volumetric inclusions within the concrete specimens are identified in the constructed velocity tomograms, but wave scattering at internal interfaces of the concrete disrupts the images. This disruption reduces defect detection accuracy as compared with tomograms built up of data collected from homogeneous solid samples (PVC) that are described in Part 1 of this paper set. Semi-contact measurements provide some improvement in accuracy through higher signal-to-noise ratio while still allowing for reasonably rapid data collection.
Objective : Percutaneous vertebroplasty (PV) is a minimally invasive procedure designed to treat various spinal pathologies. The maximum number of levels to be injected at one setting is still debatable. This study was done to evaluate the usefulness and safety of multilevel PV (more than three vertebrae) in management of osteoporotic fractures. Methods : This prospective study was carried out on consecutive 40 patients with osteoporotic fractures who had been operated for multilevel PV (more than three levels). There were 28 females and 12 males and their ages ranged from 60 to 85 years with mean age of 72.5 years. We had injected 194 vertebrae in those 40 patients (four levels in 16 patients, five levels in 14 patients, and six levels in 10 patients). Visual analogue scale (VAS) was used for pain intensity measurement and plain X-ray films and computed tomography scan were used for radiological assessment. The mean follow-up period was 21.7 months (range, 12-40). Results : Asymptomatic bone cement leakage has occurred in 12 patients (30%) in the present study. Symptomatic pulmonary embolism was observed in one patient. Significant improvement of pain was recorded immediate postoperative in 36 patients (90%). Conclusion : Multilevel PV for the treatment of osteoporotic fractures is a safe and successful procedure that can significantly reduce pain and improve patient's condition without a significant morbidity. It is considered a cost effective procedure allowing a rapid restoration of patient mobility.
An experiment using the $Prim{\ddot{a}}rkreisl{\ddot{a}}ufe$ Versuchsanlage (PKL) was performed for the OECD/NEA PKL-3 Project as a counterpart to a previous test with the large-scale test facility (LSTF) on a cold leg smallbreak loss-of-coolant accident with an accident management (AM) measure in a pressurized water reactor. Concerning the AM measure, the rate of steam generator (SG) secondary-side depressurization was controlled to achieve a primary depressurization rate of 200 K/h as a common test condition; however, the onset timings of the SG depressurization were different from each other. In both tests, rapid recovery started in the core collapsed liquid level after loop seal clearing, which caused whole core quench. Some discrepancies appeared between the LSTF and PKL test results for the core collapsed liquid level, the cladding surface temperature, and the primary pressure. The RELAP5/MOD3.3 code predicted the overall trends of the major thermal-hydraulic responses observed in the LSTF test well, and indicated a remaining problem in the prediction of primary coolant distribution. Results of uncertainty analysis for the LSTF test clarified the influences of the combination of multiple uncertain parameters on peak cladding temperature within the defined uncertain ranges.
The aim of this study is to develop a rapid calculation technique of the residual strength in order to prevent sequential events under grounding accidents. Very Large Crude-Oil Carrier (VLCC), Suezmax, and Aframax double hull oil tankers carrying large quantities of crude oil were selected for target structures. The rock geometries are chosen from the published regulation by Marine Pollution Treaty (MARPOL) of the International Maritime Organization (IMO). Oceanic rocks as the most frequently encountered obstruction with ships are applied in this work. Damage condition was predicted using ALPS/HULL program based on grounding scenario with selected parameters, i.e. depth of penetration, damage location and tanker type. The results of the scenarios are quantified to form an empirical formula which can evaluate the residual strength. The proposed formula is validated by applying a series of random grounding scenarios.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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