This study was to review the classification, detection and control of bacteriophage in fermented dairy products. Bacteriophage has lytic and/or lysogenic life cycles. Epidemiologically speaking, detected major phages are c2, 936 and p335. Among them p335 has been the largest concern in dairy industry. Traditionally, various analytical technologies, such as spot, starter activity, indicator test, ATP measurement and conductimetric analysis, have been used for the phage detection. In recent years, advanced methods such as flow cytometric method, petrifilm, enzyme linked immunosorbent assay (ELISA) and multiflex PCR diagnostic kit have been deveoloped. The phage contamination has been controlled by using heat, high-pressure treatment, and the combinations of heat and pressure, and/or chemical. Also some starter cultures with phage-resistant character have been developed to minimize the concentration of phages in dairy product. Bacteriophage inhibition media such as calcium medium was also mentioned. To prevent the contamination of bacteriophage in dairy industry, further researches on the detection and control of phage, and phage resistant starters are necessary in the future.
Market Segmentation for Freight Transportation has been used to know the strategies both efficiency of freight transportation market and attraction of freight volume for carriers. It was so difficult to understand the individual preference of shippers that all shippers could be only homogenized through market segmentation. In Korea. standard Industrial classification has been used for freight market segmentation. This study evaluated another new market segmentation method for manufacturing industry. From the study, we knew that the best relevant market segmentation criterion was annual input-output volume, which showed excellent segmenting ability. Also. the results showed many differences against segmentation results according to standard industrial classification. This study had a meaning as a new trial which segmented freight transportation market using company size and shipment characteristic data.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.7
no.2
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pp.199-205
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2004
This paper describes the fault diagnosis method to order to construct CIM in complex system with hierarchical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement a special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from the signal information of current machine state. Comparing with other diagnosis system for a single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis, comprising hierarchical neural network (HNN). HNN consists of four level neural network, i.e. first is fault symptom classification and second fault diagnosis for item, third is symptom classification and forth fault diagnosis for component. UNIX IPC is used for implementing HNN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows (Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural network represents a separate process in UNIX operating system, information exchanging and cooperating between each neural network was done by message queue.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.35
no.2
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pp.58-64
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2003
Because of its tendency of making strong Hoc on the fiber surface with fines, Meogujaengi has not been valued as a material of Hanji. As an attempt to manufacture high value-added products using the material made from Jumchihanji, this study performed morphological classification and chemical component analysis and selection of pulping of Meogujaengi method. As a result, it can be concluded as follows, 1. Meogujaengi is assumed to be a local variety of Broussonetia karinoki and its outward appearance is distinguished from Broussonetia kazinoki. 2. The bast fiber of Meogujaengi is longer and thinner than that of Broussonetia papyrifera or Broussonetia kazinoki. However, because of the coarse linear of fiber tissue, there are many clusters. 3. The cluster phenomenon of Meogujaengi is nothing to do with its chemical components. Although the contents of its chemical components are different from those of Broussonetia kazinoki, no component was found that obstructs pulping. 4. The pretreatment for suppressing the occurrence of clusters of Meogujaengi was effective, and it was necessary to do secondary beating using hollander beater after beating mixed with PAM using knife beater.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.11
no.3
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pp.141-148
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2008
Most of the recent studies on Seowon have been done just in terms of classification of general kinds of building layout, so there are a few things ignored such as the way they were arranged, the compositional process of buildings etc.. Although the classification of types itself is meaningful in the study on Korean traditional architecture, there has been some limitation in deep analysis of each style. The aim of this study is to find out the characteristics of the building layout and space composition of Dodong-Seowon with the viewpoint of the process of changes of it during the time through the survey and analysis on both the existing site layout and the measuring unite of scale applied to the original construction of each building. Hierarchical order scheme was considered in the design of the space proceeding from the entrance to the main space and of the building position, axis and the roof heights of buildings.
This study focuses on 'texture' as one of the most important fashion and textile design elements; in addition, it proposes various applications of it. Surface texture is indispensable in fashion and textile design that also factors heavily into innovative creations. Along with technological advances in the fashion industry, surface texture has derived many new and attractive features that provide more opportunities for designers to show various design concepts. Rather than the surface quality of fabrics, surface texture in fashion design creates its identity through a manipulation of materials- an application that tends to be primarily for visual effects without being restricted to decorative purposes. The status and significance of surface texture in various creative fields is explored and the evolution of surface texture is traced by analyzing a number of fashion design cases with representative surface textures. The latest feature of surface texture in fashion and textile design is identified to establish a new classification of surface texture with five groups and technical suggestions. This study provides a theoretical basis for this field of study and a new framework that can be employed in the development of surface textures that use innovative techniques as well as the future application of newly-developed textures.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.34
no.1
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pp.13-30
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2008
In this study, the establishment strategies of Military Standardization Information System and Integrated Database(DB) based on standardization information are provided. The establishment strategies introduced here are based on the appliable common(commercial and military) classification of specifications/standards. The common(commercial and military) classification of specifications/standards adapted in this study can be constructed through mapping by 'grouping' between the MS(Military Specification/Standards) and KS(Korean industry Standards) to increase efficiency. In detail, the establishment of Integrated Database(DB) based on standardization information provides the various channel of interactive communication among specifications/standards. Additionally, standardization information systems provide the basis of the integrated specifications/standards converged between the commercial and military sector.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.509-515
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2005
Recently, support vector machines (SVMs) are being recognized as competitive tools as compared with other data mining techniques for solving pattern recognition or classification decision problems. Furthermore, many researches, in particular, have proved it more powerful than traditional artificial neural networks (ANNs)(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al, 2005; Kim, 2003). The classification decision, such as a binary or multi-class decision problem, used by any classifier, i.e. data mining techniques is cost-sensitive. Therefore, it is necessary to convert the output of the classifier into well-calibrated posterior probabilities. However, SVMs basically do not provide such probabilities. So it required to use any method to create probabilities (Platt, 1999; Drish, 2001). This study applies a method to estimate the probability of outputs of SVM to bankruptcy prediction and then suggests credit scoring methods using the estimated probability for bank's loan decision making.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.5
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pp.609-615
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2021
Chemical accidents can happen anywhere in the world. To prevent chemical accidents, Korea introduced the Chemicals Control Act. However, Small and medium-sized businesses do not meet these regulations. Accordingly, the Ministry of Environment is providing a chemical safety management support project for Small and medium-sized businesses. However, there are many small and medium-sized businesses, and businesses that need support need priority. In this study, the risk of the plants was classified into hig h, medium, and low risk based on four methods. As a result, out of 90 plants subject to the study, high risk was 30% and medium risk was 70%. The industries with the high risk were chemical products manufacturing and paint manufacturing. The plating and printing industries showed relatively medium risk. This risk classification has the advantage that it can obtain intuitive and quick results. These studies can be used as basic data for chemical safety management of local governments and Ministry of Environment.
Seo, Min-ho;Youk, Dong-bin;Park, Sae-rom;Jun, Jin-ho;Park, Jung-hoon
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.6_2
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pp.1025-1032
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2020
In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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