This study was performed to evaluate the microbiological quality of fresh cut fruits in Korea. Forty freshly cut fruit samples were assessed for aerobic mesophilic count (AM), aerobic psychrophilic count (AP), total coliform, generic Escherichia coli, yeast and mold (YM), Bacillus cereus, Staphylococcus aureus, Salmonella spp., and E. coli O157:H7. The average value for AM, AP, and YM was 4.51, 5.35, and 4.31 log CFU/g, respectively. The average of the total coliform was 2.42 log CFU/g, and E. coli was not detected in all samples. For foodborne pathogen bacteria, B. cereus and S. aureus were detected in 2.5 and 7.5% samples, respectively, and Salmonella spp. and E. coli O157:H7 were not detected in all samples. Among the samples, pear generally had the highest contamination level. Therefore, to assure the safety of fresh cut fruits, low temperature and thorough hygiene management should be implemented.
This study investigated the efficacy of ultraviolet-C (UV-C) irradiation in enhancing the quality of raw bovine milk by targeting microbial populations and lipid peroxidation, both of which are key factors in milk spoilage. We categorized the raw milk samples into three groups based on initial bacterial load: low (<3 Log 10 CFU/mL), medium (3-4 Log 10 CFU/mL), and high (>4 Log 10 CFU/mL). Using a 144 W thin-film UV-C reactor, we treated the milk with a flow rate of 3 L/min. We measured the bacterial count including standard plate count, coliform count, coagulase-negative staphylococci count, and lactic acid bacteria count and lipid peroxidation (via thiobarbituric acid reactive substances assay) pre- and post-treatment. Our results show that UV-C treatment significantly reduced bacterial counts, with the most notable reductions observed in high and medium initial load samples (>4 and 3-4 Log 10 CFU/mL, respectively). The treatment was particularly effective against coliforms, showing higher reduction efficiency compared to coagulase-negative staphylococci and lactic acid bacteria. Notably, lipid peroxidation in UV-C treated milk was significantly lower than in pasteurized or untreated milk, even after 72 hours. These findings demonstrate the potential of UV-C irradiation as a pre-treatment method for raw milk, offering substantial reduction in microbial content and prevention of lipid peroxidation, thereby enhancing milk quality.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.27-33
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2001
In this thesis, we present a simple and efficient recovery method, called ARIES/SR(ARIES/Selective Redo) which is based on ARIES(Algorithm for Recovery and Isolation Exploiting Semantics) ARIES performs redo for all updates done by either nonloser transaction or loser transaction, and thus significant overhead appears during restart after a system failure. To reduce this overhead, we propose ARIES/SR recovery algorithm. In this algorithm, to reduce the redo operations, redo is performed, using log record for updates done by only nonloser transaction. Also selective undo is performed. using log record for update done by only loser transaction for reducing recovery operation.
A systematic methodology is developed for the electrofacies determination from wireline log data using multivariate statistical analysis. To consider corresponding contribution of each log and reduce the computational dimension, multivariate logs are transformed into a single variable through principal components analysis. Resultant principal components logs are segmented using the statistical zonation method to enhance the efficiency and quality of the interpreted results. Hierarchical cluster analysis is then used to group the segments into electrofacies. Optimal number of groups is determined on the basis of the ratio of within-group variance to total variance and core data. This technique is applied to the wells in the Korea Continental Shelf. The results of field application demonstrate that the prediction of lithology based on the electrofacies classification matches well to the core and the cutting data with high reliability This methodology for electrofacies classification can be used to define the reservoir characteristics which are helpful to the reservoir management.
Kim, Jae-Kyeong;Cho, Yoon-Ho;Kim, Woo-Ju;Kim, Je-Ran;Suh, Ji-Hae
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.192-197
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2001
A recommendation system tracks past actions of a group of users to make a recommendation to individual members of the group. The computer-mediated marketing and commerce have grown rapidly nowadays so the concerns about various recommendation procedures are increasing. We introduce a recommendation methodology by which e-commerce sites suggest new products of services to their customers. The suggested methodology is based on web log analysis, product taxonomy, and association rule mining. A product recommendation system is developed based on our suggested methodology and applied to a Korean internet shopping mall. The validity of our recommendation system is discussed with the analysis of a real internet shopping mall case.
As the number of internet-connected appliances and the variety of IoT services are rapidly increasing, it is hard to protect IT assets with traditional network security techniques. Most traditional network log analysis systems use rule based mechanisms to reduce the raw logs. But using predefined rules can't detect new attack patterns. So, there is a need for a mechanism to reduce congested raw logs and detect new attack patterns. This paper suggests enterprise security management for IoT services using graph and network measures. We model an event network based on a graph of interconnected logs between network devices and IoT gateways. And we suggest a network clustering algorithm that estimates the attack probability of log clusters and detects new attack patterns.
Determinants of consumption patterns of elderly couple and elderly single were investigated using the 1996 National Survey of Family Income and Expenditure by National Statistical Office. There were large differences in consumption patterns between the elderly couple and single in terms of monthly expenditures and average budget shares of individual consumption items. Consumption functions of individual items were estimated using double-log function. Major determinants of consumption functions were income, overspending behavior, educational level of householder, and net worth for both groups, householder's job status and city residence mainly for elderly couple, and age of householder mainly for elderly single. In addition, income elasticity of elderly households was larger than net worth elasticity for all consumption items.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.1
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pp.1-16
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2006
This paper empirically analyzed consumer price search behavior using Web log data of a Korean web site for price comparison. Consumer click-stream data of the site was used to test the effects of price level, product category, third party certification, reputation of retailers on click behavior. According to the descriptive statistics, 67.4% of shopbot users clicked the offer which was the lowest price returned in a search. We found that third party certification and reputation of retailers were significant determinants of clicking the lowest priced offer from legit analysis. We also applied Tobit regression analysis to estimate the price premium of the two determinants, but only reputation of retailers was found to have price premium of 4.9%.
Yoo, Jinkyung;Sun, Zequn;Greenacre, Michael;Ma, Qin;Chung, Dongjun;Kim, Young Min
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.4
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pp.453-469
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2022
The study of immune cellular composition has been of great scientific interest in immunology because of the generation of multiple large-scale data. From the statistical point of view, such immune cellular data should be treated as compositional. In compositional data, each element is positive, and all the elements sum to a constant, which can be set to one in general. Standard statistical methods are not directly applicable for the analysis of compositional data because they do not appropriately handle correlations between the compositional elements. In this paper, we review statistical methods for compositional data analysis and illustrate them in the context of immunology. Specifically, we focus on regression analyses using log-ratio transformations and the alternative approach using Dirichlet regression analysis, discuss their theoretical foundations, and illustrate their applications with immune cellular fraction data generated from colorectal cancer patients.
Park, Woo-Young;Kim, Jae-Jung;Kwack, Kae-Dal;Shin, Seung-Jung
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.955-956
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2009
이 Paper는 Server 솔루션에서 사용되는 RAID 컨트롤러가 Disk 상의 에러(Error)를 처리하는 behavior를 분석하고 이를 개선할 수 있는 방법을 제안한다. RAID Level 중에 가장 기본인 RAID 0는 주로 Internet portal site의 Search Engines 이나 Media streaming Servers, 그리고 HD 영상 편집 시스템에서 사용된다. 그러나 Fault tolerance가 지원되지 않기 때문에 Data Volume(logical Disk)의 보존성이 약한 취약점을 가지고 있다. 따라서 이것을 개선하고 Data 보존성을 높일 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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