In order to develop a rapid predicting method of the shelf-life of moisture sensitive foods and establish their proper packaging methods, the qualify changes and shelf-life of dired laver as a model food were studied by the computer simulation. A mathematical model of the relationship between the rate constants of chlorophyll a and water activity was established at $10^{\circ}C,\;25^{\circ}C$ and $40^{\circ}C$. Computer simulation to predict water activity and chlorophyll a was developed by considering the simultaneous influence of storage conditions such as water content of products, storage temperature and relative humidity, packaging materials. Simulated quality changes of dried laver was in good agreement with the experiment data. Chlorophyll a and sensory score decreased as the water activity increased. And correlation coefficient between the sensory scores and the contents of chlorophyll a was very high as 0.991. The critical water activity by sensory evaluation was around 0.55. The shelf-life of dried laver packaged with plastic films could be predicted from the above results in various storage conditions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.862-865
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2012
유사량은 하천의 단면을 단위시간 동안 통과하는 토사의 양을 의미하며, 하천 구조물의 설계 및 유지관리를 위한 기본자료로 활용된다. 유사량은 하천 유역의 지형적인 특성과 기상요소에 영향을 받으며, 이를 규명하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. GIS기반의 유사량 예측모델로서 국내에서는 개정범용토양유실공식과 유사운송비(Sediment Delivery Ratio)를 이용하여 유역단위 유사량을 예측하는 연구가 이루어져왔다. Gavrilovi$\acute{c}$ 모델은 유역의 총 연유사량을 예측하고 토양침식의 정도를 정량화할 수 있는 경험적 모형으로 지질 및 토양, 지형조건, 기후인자(연평균 강우량, 연평균 온도), 토지이용의 6가지 입력변수로 구성되어 있다. 본 연구는 Gavrilovi$\acute{c}$ 모델의 국내 적용성을 검토하기 위한 것으로서, 왕숙천 유역을 대상으로 Gavrilovi$\acute{c}$ 모델을 적용하여 유사량을 산정해본 결과, 실측값을 약 20% 내외로 비교적 근사하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.435-442
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2007
To reduce damage from high concentration ozone in the air, we have researched how to predict high concentration ozone before it occurs. High concentration ozone is a rare event and its reaction mechanism has nonlinearities and complexities. In this paper, we have tried to apply and consider as many methods as we could. We clustered the data using the fuzzy c-mean method and took a rejection sampling to fill in the missing and abnormal data. Next, correlations of the input component and output ozone concentration were calculated to transform more correlated components by modified log transformation. Then, we made the prediction models using Dynamic Polynomial Neural Networks. To select the optimal model, we adopted a minimum bias criterion. Finally, to evaluate suggested models, we compared the two models. One model was trained and tested by the transformed data and the other was not. We concluded that the modified transformation effected good to ideal performance In some evaluations. In particular, the data were related to seasonal characteristics or its variation trends.
Flash point is the important flammability indicator characterizing the risk of fire and explosion of flammable liquid mixture. In this study, flash points of water+formic acid and water+acrylic acid were measured by Seta flash apparatus. The flash points estimated by the methods based on empirical equation and Raoult's law were compared with experimental flash points. Absolute average errors of the results estimated by Raoult's law are $10.7^{\circ}C$ and $4.8^{\circ}C$ for water+formic acid and water+acrylic acid, respectively. Absolute average errors of the results estimated by empirical equation are $1.0^{\circ}C$ and $0.5^{\circ}C$ for water+formic acid and water+acrylic acid, respectively. In conclusion, the estimated values by empirical equation simulated the measured values better than those calculated by Raoult's law.
The prediction of temperature in the workings for the propriety examination for the development of a deep coal bed and the ventilation design is fairly important. It is quite demanding to obtain precise thermal conductivity of rock due to the variety and the complexity of the rock types contiguous to the coal bed. Therefore, to estimate the thermal conductivity corresponding to this geological situation and complex gallery conditions, a computing program which is TemPredict, is developed in this study. It employs Artificial Neural Network and calculates the climatic conditions in galleries. This advanced neural network is based upon the Back-Propagation Algorithm and composed of the input layers that are acceptant of the physical and geological factors of the coal bed and the hidden layers each of which has the 5 and 3 neurons. To verify TemPredict, the calculated result is compared with the measured one at the entrance of -300 ML 9X of Jang-sung production department, Jang-sung Coal Mine. The difference between the results calculated by TemPredict ($25.65^{\circ}C$) and measured ($25.7^{\circ}C$) is only $0.05^{\circ}C$, which is less than the allowable error 5%. The result has more than 95% of very high reliability. The temperature prediction for the main carriage gallery 9X in -425 ML under construction when it is completed is made. Its result is $28.2^{\circ}C$. In the future, it would contribute to the ventilation design for the mine and the underground structures.
The purpose of this study was to predict the long-term performance using the interlaminar shear strength of carbon fiber/epoxy composites exposed to environmental factors. Interlaminar shear specimens, manufactured by the filament winding method, were exposed to the conditions of drying at $50^{\circ}C$, $70^{\circ}C$, and $100^{\circ}C$ and of immersion at $25^{\circ}C$, $50^{\circ}C$, and $70^{\circ}C$ for up to 3000 hours, respectively. According to the results, the interlaminar shear strength did not vary significantly with the exposure time for the drying at $50^{\circ}C$ and $70^{\circ}C$, but it increased somewhat for the drying at $100^{\circ}C$ due to the post curing as the exposure time increased. The interlaminar shear strength of the specimens exposed to the immersion at $25^{\circ}C$ did not change significantly at the beginning of exposure, but it decreased with the exposure time and the degree of decrease increased as the environmental temperature increased. The linear regression equations for the environmental temperatures were obtained from the interlaminar shear strength of the specimens exposed to the immersion for up to 3000 hours. Using these linear regression equations, the interlaminar shear strength was estimated to be within 5.5% of the measured value at $25^{\circ}C$ and $50^{\circ}C$, and 2.3% of the measured value at $70^{\circ}C$. Therefore, the proposed performance prediction procedures can predict well the long-term interlaminar shear strength of carbon fiber/epoxy composites exposed to environmental factors.
This study was carried out to establish shelf-life of the chicken product by examining the changes of physico-chemical and microbilogical quality of it during the storage at different temperature and period. Chicken product was stored at $4^{\circ}C$, $10^{\circ}C$, $25^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ for 32 days and its shelf-life was proved to by 2 days at $30^{\circ}C$, 4 days at $25^{\circ}C$ and $30^{\circ}C$ days below $19^{\circ}C$. There was no significant difference in pH and TBA value of the chicken product VBN content and mesophile count were most proper as a quality indicator because they were lower level until 30 days storage. But gas formation rates and sensory evaluation scores were proper as a quality indicator to estimate the shelf-life of the chicken product during the storage at the different temperatures because it was vacuum packaged. Q$_{10}$ value of the chicken product was calculated as 3.99 by examined data of gas formation rates and sensory scores. Estimated shelf-life of chicken product by Q$_{10}$ value was 1 day at $35^{\circ}C$, 4 days at $25^{\circ}C$ 16 days at $15^{\circ}C$ and 64 days at $5^{\circ}C$ respectively.
Chun, Ho Hyun;Park, Seung Jong;Jung, Seung Hun;Song, Kyung Bin
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.42
no.9
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pp.1518-1523
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2013
To estimate the shelf life of red cabbage sprouts (stored at 4 and $10^{\circ}C$), the numbers of total aerobic bacteria were determined during storage. Parameters for the Gompertz model were determined and the shelf life was predicted using a modified Gompertz equation. The estimated shelf lives of red cabbage sprouts packed with polyolefin film and polyamide/polyamide/polyethylene (PA/PA/PE) film at $4^{\circ}C$ were 49.4 and 52.3 h, respectively, whereas those of red cabbage sprouts packed with polyolefin film and PA/PA/PE film at $10^{\circ}C$ were 19.7 and 22.6, respectively. The shelf life prediction equation was appropriate, based on the statistical analysis of the accuracy factor, bias factor, and mean square error. On the other hand, for red cabbage sprouts treated with aqueous $ClO_2$/fumaric acid and UV-C then packed with polyolefin film or PA/PA/PE film, the shelf life was predicted to be longer than 168 h. These results suggest that the combined treatment of aqueous $ClO_2$/fumaric acid and UV-C can be useful for improving microbial safety and extending the shelf life of red cabbage sprouts during storage.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.6
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pp.1583-1591
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1990
Life prediction and residual life prediction of structures of machines are one of the most strongly world wide needed problems as requirement in the stage of slowly developing economy which comes after rapidly and highly developing stage. For the purpose of statistical life prediction, fatigue test was conducted under the 4 stress levels, and for each stress level, about 20 specimens are used. The statistical properties of crack growth parameter m and C in the fatigue crack growth law of da/dN=C(.DELTA.K)sup m/, and the relationship between m and C, and the statistical distribution pattern of fatigue crack growth rate can be obtained by experimental results.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.11
no.5
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pp.160-170
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2007
This study predicts Life Cycle Cost of RC Slab bridge case in maintenance and operation level and calculated economic efficiency by the avoidable costs of a bridge. This result of the study can be summarized as follow: (1) LCC analysis model on the bridge case is suggested. (2) Maintenance and operation level of a bridge have been divided, and LCC of the bridge case has been predicted at current maintenance and operation level and required maintenance and operation level. (3) Reduction costs is predicted by LCC of the bridge case, and its economic efficiency is calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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