The present study was undertaken to investigate the quality characteristics of Korean Woori black pig (KWP) bellies and loins by different slaughter weight (SW) groups. The loin and belly samples collected from KWPs with different body weights (50, 75, 90, 105, and 120 kg) at 24 h post-mortem were used in the present investigation. The samples were analyzed for quality traits, fatty acid profiles, and volatile flavor compounds. Results showed that the fat content of the loin (8.64%) and belly samples (46.78%) was significantly higher in the 120 kg SW group compared to those of other SW groups (p<0.05). However, a lower protein content (12.20-12.67%) was found in the belly cuts of the heavier SW groups (105-120 kg) compared to those of the lighter SW groups (p<0.05). The lowest cooking loss (24.34%) was found in the loin cuts of the 120 kg SW group (p<0.05). Both the loin and belly cuts were observed to be redder in color with increasing SW (p<0.05). Higher oleic acid (C18:1, n9) and total monounsaturated fatty acid content and lower linolenic acid(C18:3, n3) and total polyunsaturated fatty acid content were observed in both cuts of the 120 kg SW group (p<0.05). Out of the flavor compounds identified, 11 and 17 compounds in the loin and belly, respectively, were associated with the SW. An increase in the SW resulted in increased concentrations of C18:1n9- and amino acid-derived flavor compounds. Overall, the meat samples of the heavier SW groups (120 kg) exhibited better quality and higher concentrations of volatile compounds associated with pleasant flavors. However, the meat of the 120 kg SW group also contained a much higher fat level (8.64 and 46.78% in the loin and belly, respectively) that may result in high trimming loss and hence a high rejection risk by consumers.
In this paper, the mask-based speech enhancement is improved for effective speech recognition in noise environments. In the mask-based speech enhancement, enhanced spectrum is obtained by multiplying the noisy speech spectrum by the mask. The VoiceFilter (VF) model is used as the mask estimation, and the Spectrogram Inpainting (SI) technique is used to remove residual noise of enhanced spectrum. In this paper, we propose a combined loss to further improve speech enhancement. In order to effectively remove the residual noise in the speech, the positive part of the Triplet loss is used with the component loss. For the experiment TIMIT database is re-constructed using NOISEX92 noise and background music samples with various Signal to Noise Ratio (SNR) conditions. Source to Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI) are used as the metrics of performance evaluation. When the VF was trained with the mean squared error and the SI model was trained with the combined loss, SDR, PESQ, and STOI were improved by 0.5, 0.06, and 0.002 respectively compared to the system trained only with the mean squared error.
The Altai Humanities Belt connecting Siberia to Central Asia is very important to the history of civilization. It had a huge influence on the formation of an ancient civilization in the Korean Peninsula. Therefore, a variety of studies have been carried out in the field of folklore and anthropology as well as archeology. One of these studies is about the oral epic. The oral epic remains in the form of a unique transmission in Korea, but it wasn't that long ago when it was noted as the component of the Altai Humanities Belt. In that context, some epics from Central Asia, Mongolia, and Siberia were introduced to Korea. This preliminary investigation is conducted to introduce the oral epic Olonkho from Yakutia in Siberia to Korean academia. Although it was revealed recently, Olonkho is highly valued. The epic study has been buried from the Western point of view, but Olonkho is expected to provide a global perspective to the field of epic study. Above all, it contains a very significant clue to a new study because the content and the style of performance are considerably different from those of the West. Additionally, the original form is relatively well preserved. In particular, it explains how human thinking and behaviors have changed in the transition from the mythical age to the heroic age. This change appears in the ethnic history of Yakutia, as well as in the formation process for all Altai countries around the 10th century. Therefore, this preliminary investigation will be a foundation to facilitate the translation of the voluminous Olonkho into Korean, and to conduct full-fledged research on it. In particular, it can motivate a study on the differences and similarities in comparison to the tradition of oral epics between Central Asia and the Korean Peninsula. Furthermore, it will serve as a foundation for the formation of the Altai Humanities Belt.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.541-549
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2018
This paper deals with the braking dynamic behavior of diesel electric locomotive pulling domestic cargo and passenger vehicles. Friction coefficient, pneumatic pressure, and running resistance affecting the braking system were tested. For the friction coefficient, the Dynamo test was performed with reference to UIC 541-4. The results are analyzed by multivariate regression and the relationship between braking force and ititial velocity is presented. The pneumatic pressure were classified into service braking and emergency braking. In order to reflect the characteristics of the brake valve and piping, the pressure rising over time was measured in the vehicle. In order to reflect the external force acting on the vehicle, we carried out the test of EN 14067-4 and presented the second order polynomial formula on a running resistance. The running resistance test results were compared with other countries. The dynamic behavior of a diesel electric locomotive running on a straight flat track based on vehicle resources, friction coefficient, braking pressure, and running resistance is simulated using the time integration presented in EN 14531-1. The simulation results were compared and verified with the vehicle braking test results. The results of this study can be used to analyze the dynamic braking behavior of a train. Also, it is expected that various parameters affecting braking in vehicle design can be analyzed and used as basic data for braking performance improvement.
Carbon dioxide($CO_2$) emission from rivers to the atmosphere is a key component in the global carbon cycle. Most of the rivers are supersaturated with $CO_2$. At a global scale, the amount of $CO_2$ emission from rivers is reported to be five-fold greater than that from lakes and reservoirs, but relevant data are rare in Korea. The objectives of this study is to estimate the $CO_2$ net atmospheric flux(NAF) from the upstream of Gangjeong-Goryeong Weir(GGW), Dalseong Weir(DSW), Hapcheon-Changnyeong Weir(HCW), and Changnyeong-Haman Weir(CHW) located in Nakdong River South Korea) using field and laboratory experiments and to apply data mining techniques to develop parsimonious prediction models that can be used to estimate $CO_2$ NAF with physical and water quality variables that can be collected easily. As a result, the study sites were all heterotrophic systems that often released $CO_2$ to the atmosphere, except when the algal photosynthesis was active.The median $CO_2$ NAF was minimum $391.5mg-CO_2/m^2$ day at GGW and maximum $1472.7mg-CO_2/m^2$ day at DSW. The $CO_2$ NAF showed a negative correlation with pH and Chl-a since the overgrowth of the algae consumed $CO_2$ in the water and increased the pH. As the parsimonious multiple regression model and random forest model developed, this study showed an excellent performance with the $Adj.R^2$ value higher than 0.77 in all weirs. Thus, these methods can be used to estimate $CO_2$ NAF in the river even if there is no $pCO_2$ measurement data.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.3
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pp.491-501
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2019
In side-channel analysis, which exploit physical leakage from a cryptographic device, deep learning based attack has been significantly interested in recent years. However, most of the state-of-the-art methods have been focused on classifying side-channel information in a profiled scenario where attackers can obtain label of training data. In this paper, we propose a new method based on deep learning to improve non-profiling side-channel attack such as Differential Power Analysis and Correlation Power Analysis. The proposed method is a signal preprocessing technique that reduces the noise in a trace by modifying Auto-Encoder framework to the context of side-channel analysis. Previous work on Denoising Auto-Encoder was trained through randomly added noise by an attacker. In this paper, the proposed model trains Auto-Encoder through the noise from real data using the noise-reduced-label. Also, the proposed method permits to perform non-profiled attack by training only a single neural network. We validate the performance of the noise reduction of the proposed method on real traces collected from ChipWhisperer board. We demonstrate that the proposed method outperforms classic preprocessing methods such as Principal Component Analysis and Linear Discriminant Analysis.
Snow Cover is a form of precipitation that is defined by snow on the surface and is the single largest component of the cryosphere that plays an important role in maintaining the energy balance between the earth's surface and the atmosphere. It affects the regulation of the Earth's surface temperature. However, since snow cover is mainly distributed in area where human access is difficult, snow cover detection using satellites is actively performed, and snow cover detection in forest area is an important process as well as distinguishing between cloud and snow. In this study, we applied the Normalized Difference Snow Index (NDSI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to the geostationary satellites for the snow detection of forest area in existing polar orbit satellites. On the rest of the forest area, the snow cover detection using $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly technique and NDSI was performed. As a result of the indirect validation using the snow cover data and the Visible Infrared Imaging Radiometer (VIIRS) snow cover data, the probability of detection (POD) was 99.95 % and the False Alarm Ratio (FAR) was 16.63 %. We also performed qualitative validation using the Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) RGB image. The result showed that the areas detected by the VIIRS Snow Cover miss pixel are mixed with the area detected by the research false pixel.
An experiment was conducted to determine the effects of two levels of rumen undegradable protein (RUP) without or with whole or extruded flaxseed on milk yield, milk component, milk fatty acids (FAs) profile and plasma metabolites in transition ewes. Three weeks before and after lambing, seventy-two Baluchi ewes were used in a completely randomized design with a 3 × 2 factorial arrangement of treatments. The treatments contained 1) no flaxseed + 20% RUP (no flaxseed, low RUP [NFLR]); 2) no flaxseed + 40% RUP (no flaxseed, high RUP [NFHR]); 3) 10% whole flaxseed + 20% RUP (whole flaxseed, low RUP [WFLR]); 4) 10% whole flaxseed + 40% RUP (whole flaxseed, high RUP [WFHR]); 5) 10% extruded flaxseed + 20% RUP (extruded flaxseed, low RUP [EFLR]), and 6) 10% extruded flaxseed + 40% RUP (extruded flaxseed, high RUP [EFHR]). Ewes fed 10% extruded flaxseed exhibited higher (p < 0.001) dry matter intake (DMI) and colostrum yield (p < 0.1) compared to other treatments. Two types of flaxseed and RUP levels had no significant effect on milk yield, but milk fat and protein contents decreased and increased in diets containing 40% RUP, respectively. Ewes fed extruded flaxseed produced milk with lower concentrations of saturated fatty acids (SFA) and higher α-linolenic and linoleic acids and also polyunsaturated fatty acids (PUFA) compared to other groups (p < 0.05). During post-lambing, the ewes fed diets containing flaxseed exhibited higher concentration of serum non-esterified FAs (NEFA) compared to diets without flaxseed (p < 0.01). The concentration of serum β-hydroxybutyric acid (BHBA) decreased in the diets containing flaxseed types at pre-lambing, but increased in diets containing extruded flaxseed at post-lambing (p < 0.01). The serum glucose concentration of ewes (pre and post-lambing) which consumed diets containing extruded flaxseed or 40% RUP increased, but blood urea concentration was elevated following supplementation of diet with whole flaxseed or 40% RUP (p < 0.001). In conclusion, utilization of 10% extruded flaxseed in the diets of transition ewes had positive effects on animal performance with favorable changes in milk FAs profile. However, there is no considerable advantage to supply more than 20% RUP level in the diet of transition dairy sheep.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.558-564
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2021
The water purifier market has increased rapidly in recent years. The welding technology of the evaporator is a key component that determines the level of ice production and the cold water performance of an ice purifier. The finger type evaporator of an ice purifier can remove ice and is divided largely into an instant heat method and a hot gas method. In the hot gas type evaporator, particularly during the production process, the pinhole phenomenon inside the copper pipe and clogging problems occur intermittently when welding high-pressure pipes due to the high-temperature oxygen welding. Its use in a water purifier can cause a problem in that ice and cold water do not form, and repairs cannot be made on site. To solve this problem, in this study, a cap jig was applied to improve the welding defect of the hot gas evaporator. In addition, the oxygen welding flame size was adjusted so that the heat source could be well supplied to the cap jig, and the effectiveness was confirmed through a wave pressure test, a test, and a thermal shock test.
In this paper, we propose health risk management using feature extraction and cluster analysis considering time flow. The proposed method proceeds in three steps. The first is the pre-processing and feature extraction step. It collects user's lifelog using a wearable device, removes incomplete data, errors, noise, and contradictory data, and processes missing values. Then, for feature extraction, important variables are selected through principal component analysis, and data similar to the relationship between the data are classified through correlation coefficient and covariance. In order to analyze the features extracted from the lifelog, dynamic clustering is performed through the K-means algorithm in consideration of the passage of time. The new data is clustered through the similarity distance measurement method based on the increment of the sum of squared errors. Next is to extract information about the cluster by considering the passage of time. Therefore, using the health decision-making system through feature clusters, risks able to managed through factors such as physical characteristics, lifestyle habits, disease status, health care event occurrence risk, and predictability. The performance evaluation compares the proposed method using Precision, Recall, and F-measure with the fuzzy and kernel-based clustering. As a result of the evaluation, the proposed method is excellently evaluated. Therefore, through the proposed method, it is possible to accurately predict and appropriately manage the user's potential health risk by using the similarity with the patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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