Nutrition labeling can provide information in order for people to select products suitable for their own health, and sodium content labeling for processed foods is important since sodium is one of the main causes of cardiac diseases. This study had carried out to propose the desirable sodium content labeling by conducting surveys on the awareness of sodium content in processed foods, understanding of sodium content labeling, and requirements for new sodium comparative claims. The survey period was from 12th of September, 2016 through the 24th, during which a self-administered questionnaire survey was given to 1,003 persons through demographic quota sampling by age and region. As a result of the survey, 66.0% of respondents assuring nutrition labeling answered they check sodium content labeling, whereas 83.2% were aware of excessive intake of sodium having a negative effect on health. Exactly 49.9% of respondents answered that the current system for nutrition labeling on processed foods does not help one to understand the content of sodium, whereas 72.9% answered they wanted to compare sodium contents with those of other products when buying or taking processed foods. As 92.5% cited the importance of sodium comparative claims made by processed foods, preparation of a new system for food labeling should be considered by which consumers can easily compare sodium contents with those of other similar products.
Combining collaborative filtering with some other technique is most common in hybrid recommender systems. As many recommended items from collaborative filtering seem to be similar with respect to content, the collaborative-content hybrid system suffers in terms of quality recommendation and recommending new items as well. To alleviate such problem, we have developed a novel method that uses a diversity metric to select the dissimilar items among the recommended items from collaborative filtering, which together with the input when fed into content space let us improve and include new items in the recommendation. We present experimental results on movielens dataset that shows how our approach performs better than simple content-based system and naive hybrid system.
Nursing service, as the largest user of labor resources, has become concerned about appropriate allocation of staffing resources. Therefore, this project was designed to measure quantitatively the direct nursing care provided to patients and to develop a new patient classification system based on the direct nursing care activities. The initial step in the development of the classification instrument was to identify the content of direct nursing activities. The frequency with which these activities were carried out, the total time spent in carrying them out and the average time for one performance of each of the nursing activities was calculated. The next step was to select the items for the classification instrument taking into account these direct nursing activities. A list of 40 items was prepared. These items were then classified into 8 major categories: personal hygiene, moving & exercise, nutrition & elimination, observation, medication, treatment, collecting specimens and other care activities for severity ill patients. Each item was assigned a value unit based on the average time required by the nursing staff to complete the specific item. The third step was to determine the practicality of the items and value units, so an attempt was made to establish content validity for these items and units by obtaing a consensus from 8 head nurses, representing eight different departments. The 4th step was to conducted a pilot study to establish the score range for the classification boundaries. For this purpose an instrument was designed using the list of items and value units and a prepared classification criteria as a guideline to validate the patient classification. A judgment group consisting of 52 supervisory nurses and head nurses were asked to select the proper patient to fit each classification criteria and to fill out the instrument for each patient. The total value unit and the frequency for each classification group was calculated. According to the frequency distribution, the score range for the classification group was determined as follows : 0~15 for groupI, 16~30 for group II, 31~50 for group III, and above 51 for group IV. Finally a patient classification form was developed.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.13
no.4
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pp.27-38
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2023
The study investigated the Integration of Information and Communication Technology (ICT) to the Library and Information Science Curriculum: The Practicum in Library Schools in Rivers State. Descriptive survey design was used with a population 374 comprising 21 LIS educators and 353 Four Hundred Level Library and Information Science Students from University of Port Harcourt, Rivers State University, Port Harcourt, and Ignatius Ajuru University of Education Port Harcourt. Census sampling technique was used to select the LIS educators and purposive sampling technique was used to the select the Four Hundred Level LIS students. Questionnaire and checklist were used for data collection. 90% and 97% responses were found valid for analysis for LIS Educators and LIS students respectively. The study was analyzed using mean rating, standard deviation and simple percentage. The study revealed that ICT courses were integrated into LIS curriculum in Library schools in Rivers State but LIS educators lacked the ICT skills to teach ICT practicum consequently, the students were not properly taught ICT practicum. However, students had positive perception of ICT practicum. Notwithstanding, lack of ICT skills, poor policy implementation, lack of state-of-the-art infrastructure and nonchalant attitudes of staff towards the adoption of ICT constituted the challenges faced in the implementation of ICT practicum. The study therefore, recommended that the management of library schools in Rivers State should implement ICT practicum by hiring competent staff maybe from computers science department to teach the practicum for the interim. Subsequently, recruitment of librarians should include strictly ICT compliant.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.49
no.3
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pp.407-428
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2018
Metadata standard is very important element to describe a digital resource in the records lifecycle. Metadata standard is influenced by the purpose and content of tasks that are performed to a resource. But it does not reflect a task-centric viewpoint to cover the whole records-lifecycle because metadata is defined and designed from a resource-centric viewpoint. In other words, to cover the whole records-lifecycle using metadata, it is necessary to properly select and combine metadata property from a task-centric viewpoint. Therefore, we proposed a task-centric metadata application profile that can combine and select appropriate metadata properties according to requirements and tasks performed on resource.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.3
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pp.13-20
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2008
The Ministry of Education, Science and Technology has been developing the digital textbooks from 2007. But the evaluation criteria on the digital textbooks is not prepared, so it is difficult to develop excellent digital textbooks and to select superior ones. In this study, we researched into the concept, attributes and functions of the digital textbook in order to select the evaluation indicators, based on the literature reviews of digital textbooks, core evaluation measures and criteria were identified. And three methods were employed: a Delphi study, expert forums, and simulation tests. The results of these studies led the development of an evaluation criteria which consisted of four evaluation areas and 74 questions. The four evaluation areas consisted of content area, instrument design area, platform area and user area.
Due to an explosive growth in services running in different datacenters, there is need for service selection and routing to deliver user requests to the best service instance. In current solutions, it is generally the client that must first select a datacenter to forward the request to before an internal load-balancer of the selected datacenter can select the optimal instance. An optimal selection requires knowledge of both network and server characteristics, making clients less suitable to make this decision. Information-Centric Networking (ICN) research solved a similar selection problem for static data retrieval by integrating content delivery as a native network feature. We address the selection problem for services by extending the ICN-principles for services. In this paper we present Queue and Latency, a network-driven service selection algorithm which maps user demand to service instances, taking into account both network and server metrics. To reduce the size of service router forwarding tables, we present a statistical method to approximate an optimal load distribution with minimized router state required. Simulation results show that our statistical routing approach approximates the average system response time of source-based routing with minimized state in forwarding tables.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.2
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pp.137-143
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2022
Composite materials, being light-weight and of high mechanical strength, are increasingly used in various industries such as the aerospace, automobile, sporting-goods manufacturing, and ship-building industries. Recently, manufacturing of composite materials using 3D printers has increased. 3D-printed composite materials are made in free-form and adapted for end-use by adjusting the fiber content and orientation. However, research on the machining of 3D printed composite materials is limited. The aim of this study is to develop a machine learning method to select machining conditions for machining of 3D-printed composite materials. The composite material was composed of Onyx and carbon fibers and stacked sequentially. The experiments were performed using the following machining conditions: spindle speed, feed rate, depth of cut, and machining direction. Cutting forces of the different machining conditions were measured by milling the composite materials. PCA, a method of machine learning, was developed to select the machining conditions and will be used in subsequent experiments under various machining conditions.
To select new germplasm for salinity tolerance from new plant type (NPT) breeding lines, the sixty F$_4$ lines selected from the crosses between Korean cultivars and IRRI's NPT lines were evaluated for salinity tolerance at the seedling stage with salinized culture solution (EC=12 dS/m) in the controlled conditions. Two NTP lines derived from a cross between 'Ilmibyeo' and 'IR66152-AC5-1', 'HR15258-7-1' and 'HR15258-27-1', were found to have good tolerance. The salinity tolerance of the lines was compared to their parents and the sensitive ('IR29') and tolerant ('Pokkali') checks in three salinity levels, no salinity (control) and an EC of 12 and 16 dS/m. Visual salinity score, shoot Na+ and Na-K ratio in two NPT lines was significantly low compared with the parents and IR29. Indicating that salinity tolerance of the lines might be derived from a transgressive segregation. The relative water content of the lines was higher than Pokkali, and the dry weight of shoot and root was proportionally decreased to salinity score and salinizing concentration. The visual salinity scores were significantly correlated with shoot Na concentration, Na-K ratio, relative water content, and reduction of dry weight (P<0.01). Their tolerance was attributed to root and shoot characteristics that led to high shoot water content, thus diluting the toxic effect of salts.
This study was conducted to compare and analyze gross calorific values from measurement methods of lignocellulosic biomass and calculation data from calorific value prediction models based on the elemental content. The deviation of Liriodendron tulipifera (LT) and Populus euramericana (PE) was shown 7.7 cal/g and 7.4 cal/g respectively in palletization method, which are within repeatability limit 28.8 cal/g of ISO FDIS 18125. In the case of Thailand charcoal (TC), nontreatment method and palletization method was satisfied with repeatability limit as 22.8 cal/g and 8.8 cal/g respectively. Seowon charcoal (SC) was shown deviation of 11.4 cal/g in nontreatment method, because the density and chemical affinity of sample increases as the carbon content increases from heat treatment at high temperature in the case of TC and SC. In addition, after applying the elemental content of each of these samples to the calorific value prediction models, the study found that Model Equation (3) was relatively consistent with measured calorific values of all these lignocellulosic biomass. Thus, study about the correlation between the density and size of particle should be conducted in order to select the measurement method for a wide range of solid biofuels in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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