Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) systems were developed to ensure a high level of food safety and reduced risk of foodborne illness. This paper focuses on significant issues associated with the implementation of HACCP; it provides an overview on recent literature. The structure of the paper follows six groupings of issues in the international literature of HACCP: (1) comparative studies and unification plan between HACCP and other food safety regulations; (2) verification of the HACCP system's effectiveness in improving food safety; (3) establishment of critical control point (CCP) for various foods HACCP model development; (4) expansion of HACCP application in the various fields and small businesses;(5) the impacts of HACCP on consumer's preferences and firms' financial performance in food industry; (6) HACCP and technological changes. The paper concludes with some suggestions for the future research in order to promote safe food supply chain for global customers.
This thesis started from accepting the criticism and concretely seeking the possibility of visual visuality, in particular, visual physicality or physical visuality through the expression revealed in painting space. This study aims at stressing the role of the body in visual perception and pictorial expression by it by examining the interaction between it and the body. First of all, this study explored perception and the position of the body in the great frame of the historical stream from modernism, through minimalism, through post-minimalism to later art in order to confirm the interaction between visual perception and the body or the change in the intervention of physicality in the stream of contemporary art, and connected them with a discourse on perception and the body. It raised as the grounds for it the discussions which provided the theoretical background about perception. It dealt with the scientific discussions on perceptual physicality by Gestalt psychology in perceptive psychology, and next the discussion of Rudolf Arnheim who exemplified Gestalt psychology mainly on the dimension of visual art. It is significant in explaining the perceptual activeness which is the same as that of M. Merleau-Ponty as a primary debater to solve the questions of perceptual physicality and physical visuality. M. Merleau-Ponty set forth ambiguous perception and the body as its background as the fundamental bases for perceiving the world rather than consciousness proved explicitly. As Hal Foster said, as minimalist phenomenological background they provided appropriate theoretical background to the late art rising against modernist logic. Next, after the 1970s Frank Stella showed a working method and a tendency entirely different from those in the previous period. For example, deconstruction of frame, decentralized spatial expression, dynamic and mixed expression, and allowing real space by overlapping were judged to swing to approval of perceptual physicality. Francis Bacon's painting structure, that is, figure, triptych, aplat and a method of production by accident were understood to well reflect M. Merleau-Ponty's chair logic of chiasme. This study tries to seek the possibility of pictorial expression from works aiming at defining the question of seeing in connection with physicality, the role of the body as the body accumulated and the linking with a real, daily life as the background of the body, and confirm the phase shift.
Geochemical data have been regarded as one of the important environmental variables in the environmental management. Since they are often sampled at sparse locations, it is important not only to predict attribute values at unsampled locations, but also to assess the uncertainty attached to the prediction for further analysis. The main objective of this paper is to exemplify how indicator geostatistics can be effectively applied to geochemical data processing for providing decision-supporting information as well as spatial distribution of the geochemical data. A whole geostatistical analysis framework, which includes probabilistic uncertainty modeling, classification and risk analysis, was illustrated through a case study of cadmium mapping. A conditional cumulative distribution function (ccdf) was first modeled by indicator kriging, and then e-type estimates and conditional variance were computed for spatial distribution of cadmium and quantitative uncertainty measures, respectively. Two different classification criteria such as a probability thresholding and an attribute thresholding were applied to delineate contaminated and safe areas. Finally, additional sampling locations were extracted from the coefficient of variation that accounts for both the conditional variance and the difference between attribute values and thresholding values. It is suggested that the indicator geostatistical framework illustrated in this study be a useful tool for analyzing any environmental variables including geochemical data for decision-making in the presence of uncertainty.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.358-367
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2019
The purpose of this study was to analyze the structural types of happiness that mothers with young children feel by presenting the features of each happiness type, to eventually increase the happiness of mothers with young children. The subjects of this study were 32 mothers with young children in D city. They were randomly chosen. Q-methodology, which allow in-depth measurement of people's subjective perception of happiness, was employed in this research. The results and further analysis revealed 4 structural types of happiness: 1) family centered type, feeling happiness through family including children 2) gratitude pursuing type, feeling grateful to circumstances and small things happening in current life 3) relationship oriented type, emphasizing good relationship with family and others; and 4) personal enjoying type, emphasizing the satisfaction and joy in one's own life.
In a knowledge-based society where knowledge and information industries are the main pillars of the economy, knowledge sharing and diffusion and its systematic management are recognized as essential strategies for improving national competitiveness and sustainable social development. In the field of Information Systems (IS) research, where the convergence of information technology and management takes place in various ways, the evolution of knowledge occurs only when researchers cooperate in turning old knowledge into new knowledge from the perspective of the scientific knowledge network. In particular, it is possible to derive new insights by identifying topics of interest in the relevant research field, applied methodologies, and research trends through network-based interdisciplinary graftings such as citations, co-authorships, and keywords. In previous studies, various attempts have been made to understand the structure of the knowledge system and the research trends of the relevant community by revealing the relationship between research topics, methodologies, and co-authors. However, most studies have compared two or more journals and been limited to a certain period; hence, there is a lack of research that looked at research trends covering the entire history of IS research. Therefore, this study was conducted in the following order for all the papers (from its first issue in 1977 to the first quarter of 2022) published in the MIS Quarterly (MISQ) Journal, which plays a leading role in revealing knowledge in the IS research field: (1) After extracting keywords, (2) classifying the extracted keywords into research topics, methodologies, and theories, and (3) using topic modeling and keyword network analysis in order to identify the changes from the beginning to the present of the IS research in a chronological manner. Through this study, it is expected that by examining the changes in IS research published in MISQ, the developing patterns of IS research can be revealed, and a new research direction can be presented to IS researchers, nurturing the sustainability of future research.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.46
no.10
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pp.1243-1252
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2017
There are limited programs for low sodium intake based on the nutrition education model for housewives who cook family meals. The objective of this study was to evaluate the effects of model-based nutrition programs for low sodium intake among housewives residing in Seoul by incorporating social cognitive theory. A questionnaire survey before and after education was conducted on 140 housewives who participated in the 'Low Sodium Nutritional Education Program' delivered by a district public health center for 12 weeks from November 2015 to January 2016. The contents of the nutrition education program and program evaluation items were based on the action plans for 'Less Sodium Healthy Practice' suggested by the Ministry of Food and Drug Safety. The results show that program participants showed a lower preference for sodium, higher selection of low sodium dishes from restaurants or cafeteria if available, and increased awareness of the need of restaurants to serve low sodium dishes compared to before. In terms of behavioral changes, there were significant improvements in checking nutrition labeling and selection of foods with low sodium, use of low sodium food products, use of natural seasonings to reduce salt intake, and consumption of fast foods and processed foods. On the other hand, requesting less salty meals when ordering and introducing restaurants or cafeterias with healthy and low sodium menus turned out to be difficult to put into practice. In conclusion, the nutrition education program for sodium intake reduction for housewives was effective in increasing knowledge, environment recognition, and behaviors related to low sodium intake but not behaviors related to physical environmental factors. Therefore, further nutrition education programs and practices for sodium intake reduction should be comprehensively implemented with improvement of physical environments for low sodium intake.
This study aimed to present that the understanding of the relational structure among stakeholders of a national park with the usage of 'social network analysis' can help more effectively to diagnose conflicts among stakeholders and to resolve them, Conducting a telephone-interview survey with 12 stakeholders of the Taean-Haean National Park, Republic of Korea, this study examined their perception of conflicts related to the park, and compared their social networks when their conflicts emerged with their networks when the conflicts did not appear. When the conflicts appeared, the more respondents tried to seek other information sources apart from the Korea National Park Service (KNPS) and the fewer interactions among the stakeholders occurred than when the conflicts were not present. Based on the findings, it was suggested that KNPS need not to directly distribute information to the stakeholders, and to create the third party to generate more interaction and cooperative relationship among the stakeholders, Thus, it can be said that the employment of social network analysis is worth being employed in the study of conflict management in national parks.
Predictive analysis is based on a probabilistic learning algorithm called pattern recognition or machine learning. Therefore, if users want to extract more information from the data, they are required high statistical knowledge. In addition, it is difficult to find out data pattern and characteristics of the data. This study conducted statistical data analyses and visual data analyses to supplement prediction analysis's weakness. Through this study, we could find some implications that haven't been found in the previous studies. First, we could find data pattern when adjust data selection according as splitting criteria for the decision tree method. Second, we could find what type of data included in the final prediction model. We found some implications that haven't been found in the previous studies from the results of statistical and visual analyses. In statistical analysis we found relation among the multivariable and deducted prediction model to predict high box office performance. In visualization analysis we proposed visual analysis method with various interactive functions. Finally through this study we verified final prediction model and suggested analysis method extract variety of information from the data.
By piling up hidden layers in artificial neural networks, deep learning is delivering outstanding performances for high-level abstraction problems such as object/speech recognition and natural language processing. Alternatively, deep-learning users often struggle with the tremendous amounts of time and resources that are required to train deep neural networks. To alleviate this computational challenge, many approaches have been proposed in a diversity of areas. In this work, two of the existing Apache Spark-based acceleration frameworks for deep learning (SparkNet and DeepSpark) are compared and analyzed in terms of the training accuracy and the time demands. In the authors' experiments with the CIFAR-10 and CIFAR-100 benchmark datasets, SparkNet showed a more stable convergence behavior than DeepSpark; but in terms of the training accuracy, DeepSpark delivered a higher classification accuracy of approximately 15%. For some of the cases, DeepSpark also outperformed the sequential implementation running on a single machine in terms of both the accuracy and the running time.
This paper implements an automatic Korean word-spacing system based on word-recognition using morpheme unigrams and the pattern that the categories of those morpheme unigrams share within a candidate word. Although previous work on Korean word-spacing models has produced the advantages of easy construction and time efficiency, there still remain problems, such as data sparseness and critical memory size, which arise from the morpho-typological characteristics of Korean. In order to cope with both problems, our implementation uses the stochastic information of morpheme unigrams, and their category patterns, instead of word unigrams. A word's probability in a sentence is obtained based on morpheme probability and the weight for the morpheme's category within the category pattern of the candidate word. The category weights are trained so as to minimize the error means between the observed probabilities of words and those estimated by words' individual-morphemes' probabilities weighted according to their categories' powers in a given word's category pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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