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매크로 합성섬유의 혼입량에 따른 콘크리트의 역학적 특성
안효준 ( Ahn Hyo-jun ),손동희 ( Son Dong-hee ),정다운 ( Jeong Da-woon ),최창식 ( Choi Chang-sik ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
최근 콘크리트의 성능과 구조성능 향상을 위해서 콘크리트내에 강섬유나 폴리프로필렌 재질의 합성섬유 등을 혼입시키는 섬유보강콘크리트의 사용이 늘고 있다. 본 연구에서 사용한 매크로 합성섬유는 폴리프로필렌 재질의 합성섬유이나 아직 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 매크로 합성섬유의 혼입량에 따른 콘크리트의 역학적 특성에 대해 평가하고자 한다.
매크로 합성섬유의 혼입량에 따른 콘크리트의 역학적 특성
안효준 ( Ahn Hyo-jun ),손동희 ( Son Dong-hee ),정다운 ( Jeong Da-woon ),최창식 ( Choi Chang-sik ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
최근 콘크리트의 성능과 구조성능 향상을 위해서 콘크리트내에 강섬유나 폴리프로필렌 재질의 합성섬유 등을 혼입시키는 섬유보강콘크리트의 사용이 늘고 있다. 본 연구에서 사용한 매크로 합성섬유는 폴리프로필렌 재질의 합성섬유이나 아직 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 매크로 합성섬유의 혼입량에 따른 콘크리트의 역학적 특성에 대해 평가하고자 한다.
原著(원저) : 수혈 대상 환자에서의 Gel card를 이용한 불규칙 항체 검출
안효준 ( Hyo Jun Ahn(m. T) ),김정준 ( Jeong Jun Kim(m. T) ),김보희 ( Bo Hee Kim(m. T) ),김혜련 ( Hye Ryun Kim(m. T) ),김영아 ( Young Ah Kim(m. T) ) 대한임상병리사협회 2001 임상수혈검사학회 발표자료집 Vol.6 No.1
수혈 시 실시하는 교차시험 및 불규칙 항체선별 검사에서 환자가 불규칙 항체를 가지고 있는 경우 항체의 종류를 정확히 동정하여 환자에게 가장 적합한 혈액을 공급하는 것은 중요한 일이다. 이러한 목적으로 국민건강보험공단 일산병원 혈액은행에서 개원 후 지난 1년간 검출된 불규칙 항체에 대해 각 항체의 종류 및 빈도 등에 대해 분석하여 보았다. Gel card를 이용한 항체선별 검사에서 항-E 항체가 6건, 항- E 항체 및 항-c항체까지 검출된 경우가 4건, 항-Ce 항체가 2건, 항체선별 검사에서 양성이나 특이 항체로 검출이 되지 않은 복합 항체의 경우가 4건 등이었다. 불규칙 항체의 빈도(prevalence)는 0.64%이 었으며 대부분이 Rh-Hr 계열의 항체이며. 특히 Rh-Hr 표현형이 DCe인 경우의 환자에서 항-E항체 및 항-c 항체가 동시에 검출된 경우가 전체의 40%로써 국내에서 보고된 항체 검출률 보다 높은 수치였다. 본원에서 사용하는 불규칙 항체 검사법은 gel card를 이용 37도에서 시행하고 동정검사도 동일하여 이제까지 보고들과는 달리 Lewis 계열의 항체나 한냉항체는 드물었는데 이러한 항체는 그 임상적인 의미를 무시할 수 있는 항체이므로 본원과 같이 gel card를 사용 시 항체선별검사 및 동정검사에 효율적인 업무수행을 할 수 있으리라 생각된다. Irregular antibodies is all kind of antibodies except regular antibodies like anti-A or anti-B. The detection of irregular antibodies is very important to the patients with this antibodies for transfusion. Especially, Rh-Hr antibodies(anti-E, anti-c, anti-C, anti-e etc) have clinical significance in developing a delayed hemolytic transfusion reaction and hemolytic disease of the newborn especially. We reviewed identified irregular antibody in National Health Insurance Corporation Ilsan Hospital for one year(2000. 3-2001. 2). Antibody screening test using gel card identified irregular antibodies in 16 of 2482 cases. The frequency of irregular antibodies : anti-E, 0.24% anti-E+c, 0.16%, anti-Ce 2, 0.08%, specificity not determined, 0.16% in our study. Cold antibodies was not detected in gel card but identified in cross matching of saline phase. We use enzyme technique to detect some antibody like anti-c, anti-e, which could be missed in LISS Coombs phase. We detected 4 cases of anti-E+c and 6 cases of anti-E. The R1R1 patients(DCe) with anti-E were transfused by E+c antigen negative blood to prevent presentation of anti-c.
매크로 합성섬유의 혼입량에 따른 콘크리트의 역학적 특성
안효준 ( Ahn Hyo-jun ),손동희 ( Son Dong-hee ),정다운 ( Jeong Da-woon ),최창식 ( Choi Chang-sik ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
최근 콘크리트의 성능과 구조성능 향상을 위해서 콘크리트내에 강섬유나 폴리프로필렌 재질의 합성섬유 등을 혼입시키는 섬유보강콘크리트의 사용이 늘고 있다. 본 연구에서 사용한 매크로 합성섬유는 폴리프로필렌 재질의 합성섬유이나 아직 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 매크로 합성섬유의 혼입량에 따른 콘크리트의 역학적 특성에 대해 평가하고자 한다.
Robust covariance-based Mahalanobis distance를 적용한 사례기반추론: 기업부도 예측
안효준 ( Ahn Hyo Jun ),조성빈 ( Cho Sungbin ) 한국경영공학회 2016 한국경영공학회지 Vol.21 No.4
This study proposes a robust covariance-based Mahalanobis distance model as a memory-based reasoning method in order to predict corporate bankruptcy. Samples are drawn from the small and medium sized manufacturing companies. Variables are selected by the logistic regression method and the decision tree induction method after the single sample t-test as a preliminary selection process. For these two different variable groups, three MBR models are evaluated: Euclidean distance model, Euclidean distance after standardization model, and robust covariance-based Mahalanobis distance model. 25 nearest neighbors are picked for a reference group and then a simple voting rule is applied to solve bankruptcy problem. The analysis results indicate that compared to existing Euclidean distance model, the proposed model produces higher correct classification ratios.