The aim of this study was to develop a convenient brown sauce product with long shelf life that has similar taste and quality characteristics with sauce used in restaurants. Response surface analysis was carried out to optimize brown sauce. Extracted brown sauce powder was subjected to hot air drying, infrared drying, freeze drying, and spray drying to determine the appropriate drying method for brown sauce manufacturing. The optimum extraction conditions were set by superimposing and reading each reaction surface that satisfied all of the sensory characteristics such as color, smell, taste, concentration, and overall preference level in order to set the optimum conditions for brown sauce production. The optimum extraction conditions for brown sauce were determined to be heating time 30 min, gelatin addition quantity 9.00%, and tomato paste addition quantity 11.25%. Reliability test showed a similar value to the predicted scope when compared to the experimental value obtained under the same conditions as the predicted value according to RSM (response surface methodology), enabling verification of the derived regression formula. Product powder of ideal brown sauce by heating, infrared radiation, freezing, and spray drying and investigate result for functional tests of color, flavor, taste, viscosity, overall acceptability and show highly acceptability on powder by infrared rays and freeze-drying methods. Especially, infrared radiation method resulted in favorable color and flavor values while freeze-drying method produced good taste and viscosity values and high overall acceptability. Therefore, infrared radiation drying method and freeze-drying method to product powder.
Park, Jun-Ho;Jung, Jae-Hu;Kim, Jong-Geun;Chae, Woen-Sik
한국운동역학회지
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제31권1호
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pp.72-78
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2021
Objective: The purpose of this study was to investigate relations and effectiveness about mountain climbling exercise with different level of support surfaces by analyzing heart rate and EMG data. A total of 10 male college students with no musculoskeltal disorder were recruited for this study. Method: The biomechanical analysis was performed using heart rate monitor (Polar V800, Polar Electro Oy, Finland), step-box, exercise mat, and EMG device (QEMG8, Laxtha Inc. Korea, sampling frequency = 1,024 Hz, gain = 1,000, input impedance > 1012 Ω, CMRR > 100 dB). In this research, step-box were used to create different surface levels on the upper body (flat surface, 10% of subject's height, 20% of subject's height, and 30% of subject's hight). Based on these different conditions, data was collected by performing mountain climbing exercise during 30 seconds. Subjects were given 5 minutes of break to prevent muscular fatigue after each exercise. For each dependent variable, a one-way analysis of variance with repeated measures was conducted to find significant differences and Bonferroni post-hoc test was performed. Results: The results of this study showed that exercise intensity was reduced statistically as increased surface level on the upper body. Muscle activity of the upper rectus abdominis and biceps femoris for 30% of surface level was significantly higher than the corresponding values for flat surface. However, the opposite was found in the rectus femoris. In general, muscle activity of the lower rectus abdominis, erector spinae, external oblique abdominis, and gluteus maximus increased when surface level increased, but the differences were not significant. Conclusion: As a result, the increase in surface level of the body would change muscle activity of the upper body, indicating that different surface level of the upper body may cause significant effect on particular muscles to be more active during mountain climbing exercise. Based on results of this study, it is suggested to set up an appropriate surface level to target particular muscle to expect an effective training. It is also important to set adequate surface levels to create an effective training condition for preventing exercise injuries.
Background: Chronic back pain shows a high correlation with lumbar disability, physical disability for daily activities, and psychosocial factors, such as depression. Object: The purpose of this study was to examine the correlation of the level of pain and disability with psychosocial factors, which are potential disturbance variables, in patients with chronic lumbar pain. Method: The sample included 258 patients, who had complained of chronic lumbar pain for more than three months. The Quadruple Visual Analogue Scale was used to measure the level of pain, and a Korean version of Oswestry Disability Index was used to measure the level of disability. Psychosocial factors were measured using the Tampa scale for Kinesiophobia-11, Fear Avoidance Beliefs Questionnaire, and Pain Self-Efficacy Questionnaire. The collected data was analyzed using PASW 18.0, and an independent samples t-test was used to examine frequency, percentage, mean, and standard deviation of sociodemographic characteristics and major variables. Pearson's correlation coefficient was used to investigate the correlation between the level of pain and disability and psychosocial factors. Stepwise multiple regression analysis was done to determine the level of pain and psychosocial factors of functional disorder. The significance level was set at ${\alpha}=.05$. Result: There is a strong correlation between the level of pain and functional disorder and psychosocial factors in patients with chronic lumbar pain. The study also revealed that as the levels of pain and fear avoidance increase, pain self-efficacy decreases. Conclusion: The results suggest that negative perceptions towards pain, limitations of physical movement, and severe fear avoidance directly affect the decrease in pain self-efficacy. Therefore, it is recommended to test pain self-efficacy when measuring the level of pain and disability in patients with chronic low back pain.
In this study, we individualize the clauses to sort out the troubled ones, draw up a interrelation model in order to visually organize the relations, and finally, suggest the desirable application idea. The interrelation model suggested in this study has been made based on the matrix method. On this matrix, we arranged the environmental factors on horizontal and vertical axis, and when we describe the relation of each factors, we set the horizontal axis as the base and divided the content into three grades : Fine, Medium, and Poor. In addition to that, we expressed those three grades into numerical value like 3 points for Level Fine, 2 points for Level Medium, and 1 point for Level Poor and then, we converted this numerical values into index numbers. We could classify the index numbers such as AS, PS, Q-index, P-index. AS is an index numerically shows the degree of giving environmental effect, PS is an index numerically shows the degree of receiving environmental effect, Q-index is an index shows the aggravate degree, and P-index shows the relation degree. The Q/P-index with large numbers has considerable effect on the environmental system, while the small numbered Q/P-index barely effect on the environmental system. Moreover, we classified the environmental factors into 5 levels(I~V) according to the relations between the Q-index and P-index. Level I is less affected by the environment and has more giving effect, while Level V is more sensitively affected by the environment and has more receiving effect, which we considered important. Therefore, we could come up with the result that if we consider the each level of factors when we evaluate the EIA, the result would be far more accurate and reliable since it contains mutual relation aspect of EIA. The suggested interrelation model in this thesis is presentable as one of those scoping system. We highly believe the need of scoping system in EIA and suggest the interrelation model as the alternative idea for scoping system.
In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.
We present an innovative method of multi physics application involving energetic materials. Energetic materials are related to reacting flows in extreme environments such as fires and explosions. They typically involve high pressure, high temperature, strong shock waves and high strain rate deformation of metals. We use an Eulerian methodology to address these problems. Our approach is naturally free from large deformation of materials that make it suitable for high strain rate multi-material interacting problems. Furthermore we eliminate the possible interface smearing by using the level sets. We heave devised a new level set based tracking framework that can elegantly handle large gradients typically found in reacting gases and metals. We show several work-in-progress application of our integrated framework.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.318-326
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2022
Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.
This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.
Voltage sag phenomenon is known as one of the important problems that brought huge economic losses in the modern industry. The voltage sag assessment is to predict an annual expected sag frequency (ESF) at concerned consumers caused by fault in the system. An area of severity (AOS) assessment is defined as a set of the fault positions that can result in the voltage sag bigger than certain level for multi-concerned buses simultaneously. This paper introduces how to determine a method for evaluating the voltage sag performance based on the AOS assessment.
The complexity of nonlinear systems makes it difficult to ascertain their behavior using classical methods of analysis. Many efforts have been focused on the advanced algorithms and techniques that hold the promise of improving real-time optimal control while at the same time providing higher accuracy. In this paper, a fuzzy cell mapping method of real-time optimal control far nonlinear dynamical systems is proposed. This approach combines fuzzy logic with cell mapping techniques in order to find the optimal input level and optimal time interval in the finite set which change the state of a system to achieve a desired obiective. In order to illustrate this method, we analyze the behavior of an inverted pendulum using fuzzy cell mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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