Ginseng cultivated in different country or growing condition has generally different components such as saponin and protein, and it relates to efficacy and action. Protein content assumes by nitrogen content in ginseng radix. Nitrogen content could be determined by chemical analysis such as kjeldahl or extraction methods. However, these methods require long analysis time and result environmental pollution and sample damage. In this work we investigated possibility of non-destructive determination of nitrogen content in ginseng radix using near-infrared spectroscopy. Ginseng radix, root of Panax ginseng C. A. Meyer, was studied. Total 120 samples were used in this study and it was consisted of 6 sample sets, 4, 5 and 6-year-old Korea ginseng and 7, 8 and 9-year-old China ginseng, respectively. Each sample set has 20 sample. Nigrogen content was measured by electronic analysis. NIR reflectance spectra were collected over the 1100 to 2500 nm spectral region with a InfraAlyzer 500C (Bran+Luebbe, Germany) equipped with a halogen lapmp and PbS detector and data were collected every 2 nm data point intervals. The calibration models were carried out by multiple linear regression (MLR) and partial least squares (PLS) analysis using IDAS and SESAME software. Result of electronic analysis, Korean ginseng were different mean value in nitrogen content of China ginseng. Ginseng tend to generally decrease the nitrogen content according as cultivation year is over 6 years. The MLR calibration model with 8 wavelengths using IDAS software accurately predicted nitrogen contents with correlation coefficient (R) and standard error of prediction of 0.985 and 0.855%, respectively. In case of SESAME software, the MLR calibration with 9 wavelength was selected the best calibration, R and SEP were 0.972 and 0.596%, respectively. The PLSR calibration model result in 0.969 of R and 0.630 of RMSEP. This study shows the NIR spectroscopy could be applied to determine the nitrogen content in ginseng radix with high accuracy.
Rohe, Thomas;Koelle, Sabine;Becker, Wolfgang;Eisenreich, Norbert;Eyerer, Peter
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1082-1082
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2001
Extrusion is one of the most important processes in polymer industry. The characterization of the polymer melt during processing will improve this process noticeably, One possibility of characterizing the actual processed polymer melt is the inline near infrared (NIR) spectroscopy, With this method several polymer properties can be observed during processing, e.g. composition, moisture ormechanical properties of the melt. For this purpose probes for transmission and reflection measurements have been developed, withstanding the high temperatures and pressures appearing during extrusion process (tested up to 300$^{\circ}C$ and 10 ㎫). For the transmission system an optical bypass was developed to eliminate disturbing spectral influences and hence increase the long term stability, which is the prerequisite for an industrial application. Measurements in transmission and reflection produced comparable results (or blending processes, where the prediction error was less than 1%. An optimum RMSEP of only 0.24% was found for preprocessed polymer blends measured in transmission on a laboratory extruder. A transflection measurement allowed for the first time the recording of relevant NIR-spectra in the screw area of an extruder. The application to a (PE+PP) blending process delivered promising results. This new measurement mode allows the observation of the ongoing processes within the screw area, which is of maximum Interest for reactive extrusion processes. Due to economic reasons the calibration transfer between different extrusion systems is also of high importance. Investigations on simulated and real-world spectra showed that a calibration transfer is possible. A new method alternatively to the well-known direct standardization procedures was developed, which is based on an automatic data pretreatment. This procedure delivers comparable results for the calibration transfer. Overall this paper presents concepts, components and algorithms for the inline near infrared (NIR) spectroscopy for polymer extrusion, which allows the use of it in a real industrial extrusion process.
The ${\Delta}\;V_{10}$ or 10-Hz flicker index, as a common method of measurement of voltage flicker severity in power systems, requires a high computational cost and a large amount of memory. In this paper, for measuring the ${\Delta}\;V_{10}$ index, a new method based on the Adaline (adaptive linear neuron) system, the FFT (fast Fourier transform), and the PSO (particle swarm optimization) algorithm is proposed. In this method, for reducing the sampling frequency, calculations are carried out on the envelope of a power system voltage that contains a flicker component. Extracting the envelope of the voltage is implemented by the Adaline system. In addition, in order to increase the accuracy in computing the flicker components, the PSO algorithm is used for reducing the spectral leakage error in the FFT calculations. Therefore, the proposed method has a lower computational cost in FFT computation due to the use of a smaller sampling window. It also requires less memory since it uses the envelope of the power system voltage. Moreover, it shows more accuracy because the PSO algorithm is used in the determination of the flicker frequency and the corresponding amplitude. The sensitivity of the proposed method with respect to the main frequency drift is very low. The proposed algorithm is evaluated by simulations. The validity of the simulations is proven by the implementation of the algorithm with an ARM microcontroller-based digital system. Finally, its function is evaluated with real-time measurements.
A reliability data processing MPRDP (Multi-Purpose Reliability Data Processor) has been developed in FORTRAN language since Jan. 1992 at KAERI (Korean Atomic Energy Research Institute). The purpose of the research is to construct a reliability database(plant-specific as well as generic) by processing various kinds of reliability data in most objective and systematic fashion. To account for generic estimates in various compendia as well as generic plants' operating experience, we developed a 'three-stage' Bayesian procedure[1] by logically combining the 'two-stage' procedure[2] and the idea for processing generic estimates[3]. The first stage manipulates generic plant data to determine a set of estimates for generic parameters,e.g. the mean and the error factor, which accordingly defines a generic failure rate distribution. Then the second stage combines these estimates with the other ones proposed by various generic compendia (we call these generic book type data). This stage adopts another Bayesian procedure to determine the final generic failure rate distribution which is to be used as a priori distribution in the third stage. Then the third stage updates the generic distribution by plant-specific data resulting in a posterior failure rate distribution. Both running failure and demand failure data can be handled in this code. In accordance with the growing needs for a consistent and well-structured reliability database, we constructed a generic reliability database by the MPRDP code[4]. About 30 generic data sources were reviewed and available data were collected and screened from them. We processed reliability data for about 100 safety related components frequently modeled in PSA. The underlying distribution for the failure rate was assumed to be lognormal or gamma, according to the PSA convention. The dependencies among the generic sources were not considered at this time. This problem will be approached in further study.
The purpose of this study was to evaluate the accuracy of CPR skills and the satisfaction of CPR Training targeted for college students. Also, this study made comparative study of nursing students and non-nursing students. The sample consisted of 248 students(132 nursing students, 116 non-nursing students). CPR Training was designed by two components which were a lecture and demonstration by one professor and individual practice by instructors. As tool of measurement estimation satisfaction of CPR Training questionnaires were developed based on educated contents. The accuracy of CPR skills were checked by SkillReporter CPR training manikin. Collected data were computerized and analyzed by SPSS-WIN program. The results were as follows : 1. The skills of CPR were cardiac compression 92.79 times/min, correct cardiac compression rate 90.85%, ventilation 9.93 times/min, correct ventilation rate 79.34%. 2. The mean of the accuracy of CPR skills were 2.94(SD .87). 3. When errors were analyzed, the highest item was stomach distension(51.2%) of ventilation skills and too little(70.6%) of cardiac compression skills. 4. The mean of the satisfaction of CPR training were 2.87(SD .17), the highest item of the satisfaction of CPR Training was practice. 5. We found significant statistical differences based on the accuracy and the error, non-nursing students were high in correct cardiac compression per minute(t=3.615, p=.000) and ventilation too much(t=4.292, p=.000), nursing students were high in correct ventilation rate(t=-3.885, p=.000) and cardiac compression too shallow) t=-2.842, p=.005).
The main objectives of this study are to introduce Global Seasonal forecasting system version5 (GloSea5) of KMA and to evaluate the performance of ensemble prediction of system. KMA has performed an operational seasonal forecast system which is a joint system between KMA and UK Met office since 2014. GloSea5 is a fully coupled global climate model which consists of atmosphere (UM), ocean (NEMO), land surface (JULES) and sea ice (CICE) components through the coupler OASIS. The model resolution, used in GloSea5, is N216L85 (~60 km in mid-latitudes) in the atmosphere and ORCA0.25L75 ($0.25^{\circ}$ on a tri-polar grid) in the ocean. In this research, we evaluate the performance of this system using by RMSE, Correlation and MSSS for ensemble mean values. The forecast (FCST) and hindcast (HCST) are separately verified, and the operational data of GloSea5 are used from 2014 to 2015. The performance skills are similar to the past study. For example, the RMSE of h500 is increased from 22.30 gpm of 1 week forecast to 53.82 gpm of 7 week forecast but there is a similar error about 50~53 gpm after 3 week forecast. The Nino Index of SST shows a great correlation (higher than 0.9) up to 7 week forecast in Nino 3.4 area. It can be concluded that GloSea5 has a great performance for seasonal prediction.
WPC 내 목질섬유 함량 분석은 신뢰도 높은 목재 플라스틱 복합재(WPC) 소비시장 형성을 위해 상당히 중요하다. 본 연구에서는 polypropylene과 목질섬유를 복합화한 단순 WPC 배합 조건에서 WPC 내 목질섬유 함량에 대한 분석을 TGA를 이용한 열분석 방법과 AMS를 이용한 바이오 탄소 함량 분석 방법을 통해 진행하였다. TGA를 통한 열분해 분석법은 $5^{\circ}C/min$의 승온속도로 고분자 PP의 최대 미분 온도를 이용하여 신뢰도 높은 WPC 내 목질섬유 함량에 관한 검량선을 얻을 수 있었다. TGA와 AMS의 분석 방법 비교에 있어서는, 바이오 탄소 함량을 이용하는 AMS 분석법이 더 높은 신뢰성을 보여주었다.
The performance of an isolated high voltage full bridge converter is improved using a voltage doubler. In a conventional high voltage full bridge converter, the diode of the transformer secondary voltage undergoes a voltage spike due to the leakage inductance of the transformer and the resonance occurring with the parasitic capacitance of the diode. In addition, in the phase shift control, conduction loss largely increases from the freewheeling mode because of the circulating current. The efficiency of the converter is thus reduced. However, in the proposed converter, the high voltage dual converter consists of a voltage doubler because the circulating current of the converter is reduced to increase efficiency. On the other hand, in the proposed converter, an input current is distributed when using parallel input / serial output and the output voltage can be doubled. However, the voltages in the 2 serial DC links might be unbalanced due to line impedance, passive and active components impedance, and sensor error. Considering these problems, DC injection is performed due to the complementary operations of half bridge inverters as well as the disadvantage of the unbalance in the DC link. Therefore, the serial output of the converter needs to control the balance of the algorithm. In this paper, the performance of the conventional converter is improved and a balance control algorithm is proposed for the proposed converter. Also, the system of the 1.5[kW] PCS is verified through an experiment examining the operation and stability.
In this study, a combination of sorbent tube (ST)-thermal desorption (TD)-gas chromatography (GC)-mass spectrometry (MS) was used for quantitative analysis of liquid phase standards of 10 BVOC ((1) (+)-${\alpha}$-pinene, (2) (+)-${\beta}$-pinene, (3) ${\alpha}$-phellandrene, (4) (+)-3-carene, (5) ${\alpha}$-terpinene, (6) p-cymene, (7) (R)-(+)-limonene, (8) ${\gamma}$- terpinene, (9) myrcene, and (10) camphene). The results of BVOC calibration yielded comparatively stable pattern with response factor (RF) of 23,560~50,363 and coefficient of determination ($R^2$) of 0.9911~0.9973. The method detection limit (MDL) of BVOC was estimated at 0.03~0.06 ng with the reproducibility of 1.30~5.13% (in terms of relative standard error (RSE)). Emissions of BVOC were measured from four types of fruit samples ((1) tangerine (TO), (2) tangerine peel (TX), (3) strawberry (SO), and (4) sepals of strawberry (SX)). The sum of BVOC flux (${\sum}flux$ (BVOC) in ng/hr/g) for each sample was seen on the descending order of (1) TX=291,614, (2) TO=2,190, (3) SO=1,414, and (4) SX=2,093. If the results are compared between the individual components, the highest flux was seen from (R)-(+)-limonene (265,395 ng/hr/g) from TX sample.
히트 펌프는 지열이나 태양열 등의 신재생 에너지를 이용하거나 기타 폐열을 재활용하여 기존의 전기 히팅 난방 시스템들보다 에너지 소비율을 낮출 수 있다는 장점으로 인해 그린 에너지 시스템으로써 주목을 받아 왔다. 고효율 히트펌프 시스템 설계를 위한 연구는 오랫동안 지속되어 왔지만, 각각의 구성요소가 유기적이며, 변화에 유연한 해석모델은 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 공기 열 원식 히트 펌프를 AMESim Software를 이용해 구성하였다. 독자적으로 개발한 스크롤 압축기 해석 모델을 히트펌프 시스템에 조합함으로써 효율 향상 방안을 모색하였으며, 실험 데이터를 이용하여 개발한 해석모델을 검증하였다. 실험 데이터와 개발한 해석 모델을 이용하여 예측된 데이터를 비교한 결과 최대 오차가 10% 이내로 두 데이터가 잘 일치하였다. 본 연구에서 개발한 히트펌프 해석모델은 향후 시제품을 개발하고 효율 향상을 위한 연구 등에 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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