The aim of this study was to evaluate the quality characteristics, antioxidant activities, and sensory properties of macaron with cabbage powder (CP). Physicochemical and sensory properties of macaron with different amounts (0%, 1%, 3%, 5%, and 7%) of CP were examined. The quality of macarons was evaluated based on spread factor, baking loss rate, color, texture, antioxidant activities, and sensory evaluation. As amount of CP addition increased, spread factor, baking loss rate, and L and a values decreased, whereas b value increased (p<0.05). For texture properties, hardness, cohesiveness, and springiness were increased by addition of CP (p<0.05). The gumminess and brittleness did not show significant changes up to 3% CP addition although significant changes in 5-7% CP addition (p<0.05) were evident. The total polyphenolic contents, DPPH radical scavenging activities, and reducing power were significantly increased by addition of CP at high concentrations (p<0.05). In the consumer acceptance of macarons, 3% CP showed the highest in color, flavor, texture, and overall acceptance and 5% CP showed the highest in taste. Meanwhile, macaron containing 7% CP showed the lowest scores in texture and overall acceptance (p<0.05). These data suggested that adding 3% of CP was the optimal concentration for making macaron.
This paper evaluated visual function and stereoacuity function after surgery for intermittent exotropia. Subjects of this study were 18 patients (male: n = 10, female: n = 8) mean aged 12.06±5.43 years diagnosed with intermittent exotropia who underwent strabismus surgery. Of these subjects, 72.2% of the subjects underwent strabismus surgery once and 27.8% had it twice. Visual function and stereoacuity function were tested for these subjects. For data analysis, frequency analysis, cross analysis, and correlation analysis were used, and statistical significance was set at p<.05. Regarding the deviation state after strabismus surgery, exodeviation accounted for the most(72.2%), followed by diplopia(50.0%) and suppression(33.3%) for distance sensory fusion. Regarding near sensory fusion, fusion(50.0%) accounted for the most, followed by diplopia(44.4%). After strabismus surgery, subjects with distance stereoacuity blindness were the most at 61.1% and there were no subjects with a normal range of 40-60 arcsec. Near stereoacuity blindness subjects accounted for 33.3% and subjects with 40-60 arcsec accounted for 1.1%. Even after surgery for intermittent exotropia, there were some areas that did not improve in deviation state, stereoacuity, or sensory fusion. Therefore, it is necessary to manage and control strabismus through non-surgical methods before and after surgery for intermittent exotropia.
Place awareness is an essential for location-based services that are widely provided to smartphone users. However, traditional GPS-based methods are only valid outdoors where the GPS signal is strong and also require symbolic place information of the physical location. In this paper, environmental sounds and images are used to recognize important aspects of each place. The proposed method extracts feature vectors from visual, auditory and location data recorded by a smartphone with built-in camera, microphone and GPS sensors modules. The heterogeneous feature vectors were then learned by an ensemble learning method that learns each group of feature vectors for each classifier respectively and votes to produce the highest weighted result. The proposed method is evaluated for place recognition using a data group of 3000 samples in six places and the experimental results show a remarkably improved recognition accuracy when using all kinds of sensory data comparing to results using data from a single sensor or audio-visual integrated data only.
Ryu, Hyoungseok;Klimkowska, Anna Maria;Choi, Kyoungah;Lee, Impyeong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_2
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pp.393-406
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2018
Every year in the ocean, various accidents occur frequently and illegal fishing is rampant. Moreover, their size and frequency are also increasing. In order to reduce losses of life or property caused by these, it is necessary to have a means to perform remote monitoring quickly. As an effective platform of such monitoring means, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is receiving the spotlight. In these situations where marine accidents or illegal fishing occur, main targets of monitoring are ships. In this study, we propose a UAV based ship monitoring system and suggest a method of determining ship positions using UAV multi-sensory data. In the proposed method, firstly, the position and attitude of individual images are determined by using the pre-performed system calibration results and GPS/INS data obtained at the time when images were acquired. In addition, after the ship being detected automatically or semi-automatically from the individual images, the absolute coordinates of the detected ships are determined. The proposed method was applied to actual data measured at 200 m, 350 m, and 500 m altitude, the ship position can be determined with accuracy of 4.068 m, 8.916 m, and 13.734 m, respectively. According to the minimum standard of a hydrographical survey, the ship positioning results of 200 m and 350 m data satisfy grade S and the results of 500 m data do grade 1a, where the accuracy is required for positioning the coastline and topography less significant to navigation order. Therefore, it is expected that the proposed method can be effectively used for various purposes of marine monitoring or surveying.
Flavor components extracted from eighty species of Korean ordinary soy sauce were analyzed by gas chromatography. The relationship between the sensory scores of soy sauce flavor and the gas chromatographic data transformed with variables were analysed by method of multiple regression analysis. Simple correlation between values of each peak and sensory scores were totally low. The tenth and 12th peak had the highest correlation, 0.331. Determination coefficients of data obtained by transformation of each variables were not significantly different from each other. Flavor of soy sauce was explained about 56% at step 16 in case of stepwise multiple regression analysis of absolute values. The fact that the minimum standard errors of an estimate was found at the 16th step suggests the importance of selecting of independent variables from the whole gas chromatogram together with the results of F ratio. In the contributing proportion of each peak examined, peak 10 and 12 were contributing mainly to the good flavor of soy sauce.
In this study, we assessed how participants represent various sensory stimuli experiences through behavioral ratings and physiological measurements. Utilizing intersubject correlation (ISC) analysis, we evaluated whether individuals' affective responses of dominance, arousal, and valence differed when stimuli of three modality conditions (auditory, visual, and haptic) were presented. ISC analyses were used to measure the similarities between one participant's responses and those of the others. To calculate the intersubject correlation, we divided the entire dataset into one subject and all other subject datasets and then correlated the two for all possible stimulus pair combinations. The results revealed that for dominance, ISCs of the visual modality condition were greater than the auditory modality condition, whereas, for arousal, the auditory condition was greater than the visual modality. Last, negative valence conditions had the greater consistency of the participants' reactions than positive conditions in each of the sensory modalities. When comparing modalities, greater ISCs were observed in haptic modality conditions than in visual and auditory modality conditions, regardless of the affective categories. We discussed three core affective representations of multiple modalities and proposed ISC analysis as a tool for examining differences in individuals' affective representations.
Kim, Tae Hyun;Cho, Jae Hoon;Cho, Won Hak;Lee, Moon Sub;Choi, Hyeon Ki
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.1
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pp.73-79
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2016
The purpose of this study is to understand human sensory and emotional response according to car noise. This study investigated human stress levels from car noise based on the data of electro-encephalogram (EEG) and subjective evaluation analysis data. Since there are few previous works on the effect of car noise on human's reaction, more profound research about the effect of car noise on driver's emotion would be worth performing. Subjects were exposed to five different kinds of car noises. EEG data were collected while the subject was exposed to noise. In order to process EEG data, FFT analysis was used to separate the collected EEG data into ${\alpha}$-wave and ${\beta}$-wave. Also, survey was performed to carry out subjective evaluation. The results of the subjective evaluation were closely correlated to those found in the EEG signal analysis. The results from this study may provide useful information for mitigating car noise induced stress.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.6
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pp.987-991
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2011
In this paper, a health care system is implemented which can identify the parameter for moving body after exercising based on home network. This system has catched a signal for physical condition of body data using data acquisition mechanism such as a data acquisition module, a data signal processing module and a feedback module. The composition has a functions of displacement point for a BMI and WDI, that the basic parameter measure to base on the heart rate, temperature. There are checked physical condition of body exercising to compounded a physical condition of sensory organ. There are to keep the lookout for the body condition that to estimate a health care with a physical organ through a exercise.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.2
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pp.199-204
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2017
In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.
This study examined how to create 2D basic pattern of individuals by means of 3-D body figure, which is to develop a flat of individual basic pattern directly from the 3-D body scan data of each subject using that of the upper body of a male adult. In terms of methodology, this study adopted 3D body scan data on system and body to make examinations in the following steps: 1. Standard point and line were set on human body, along with 3-D definition points(feature points). 2. PB was created by modifying horizontal and longitudinal section of scan data. 3. Ways to set reserve were established in the findings of PB planar development. Respective developed flat patterns were compared with pattern findings in previous studies by means of sensory evaluation. As a result, it was found that both system and body model are basic pattern and belong to appropriate pattern as semi-tight-fit basic pattern with overall appropriate tolerances. Thus, this study came to a conclusion that it is feasible and valid to develop theories for flat development as considered herein.
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