This study examined the effects of vacuum packaging and modified atmosphere packaging (MAP) on the meat quality of ${\alpha}$-tocopherol supplemented broiler chicks after prolonged refrigeration. The supplemented ${\alpha}$-tocopherol levels had no effect on the body weight and feed efficiency. The dietary treatments and packaging methods had no significant effects on the level of microbial growth, lightness, and the metmyoglobin content. The vacuum packaging showed the highest level of purge loss. The broilers supplemented with either 200 or 400 IU of ${\alpha}$-tocopherol had a lower level of malondialdehyde than the control group. The vacuum packaged meats from chicks fed the control diet showed the highest levels of lipid oxidation. The lipid oxidative stability was most improved in modified atmosphere (20% $CO_2$ + 80% $N_2$) packaged breast meat from the broilers supplemented with either 200 or 400 IU of ${\alpha}$-tocopheryl acetate.
이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.
Experimental research shows that the nitric oxides ($NO_X$) concentration track at the outlet of selective catalytic reduction (SCR) catalyst with a transient variation of Adblue dosage has a time delay and it features a characteristic of resistance-capacitance (RC). The phenomenon brings obstacles to get the simultaneously $NO_X$ expected to be reduced and equi-molar ammonia available to SCR reaction, which finally inhibits $NO_X$ conversion efficiency. Generally, engine loads change frequently, which triggers a rapid changing of Adblue dosage, and it aggravates the air quality that are caused by $NO_X$ emission and ammonia slip. In order to increase the conversion efficiency of $NO_X$ and avoid secondary pollution, the paper gives a comprehensive analysis of the SCR system and tells readers the key factors that affect time delay and RC characteristics. Accordingly, a map of time delay is established and a solution method for time constant and proportional constant is carried out. Finally, the paper accurately describes the input-output state relation of SCR system by using "variable RC model with time delay". The model can be used for a real-time correction of Adblue dosage, which can increase the conversion efficiency of $NO_X$ in SCR system and avoid secondary pollution forming. Obviously, the results of the work discover an avenue for the SCR control strategy.
본 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 2006년 전국을 대상으로 구축된 국토환경성평가지도의 환경 생태적항목에 대한 각 항목별 가중치를 결정하는 것이다. 기본 분석 도구로 지리정보시스템(GIS)가 사용되었다. 국토환경성평가지도의 환경 생태적항목은 다양성(생태자연도), 자연성(임상도, 녹지자연도, 생태자연도), 풍부도(생태계변화관찰 지역도), 희귀성(생태자연도), 허약성(수치지형도, 토지피복도), 군집구조의 안정성(임상도)등이 활용되어 구축되었다. 본 연구는 기 구축되어 사용되고 있는 국토환경성평가 지도의 환경 생태적항목을 공간 데이터베이스를 이용하고, 인공신경망 기법을 적용하여 각 평가항목간의 상대적 가중치를 구하였다. 인공신경망의 훈련 지역은 환경 생태적항목중 환경성이 높은 1등급 지역 및 환경성이 낮은 5등급 지역을 추출하였다. 그 결과 50번의 가중치를 산정하였을 경우 허약성이 다른 항목들에 비해 1.58배 정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 국토환경성평가지도 환경 생태적 항목의 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.
This paper describes the development process of body and full vehicle for reduced idle vibration through the data level of frequency and sensitivity. The vibration mode map is used to separate body structure modes from resonance of engine idle nm and steering system. This paper describes the analysis approach process to reduce the variation of uncertainties for idle vibration performance at initial design stage. The robust design method is performed to increase the stabilization performance under vehicle vibration. It is used to predict the effects of the stiffness deviation according to the spot welding condition of the body structure. The tolerance associated with hood over slam bumper is analyzed for the quality deviation of the moving system in full vehicle. And the glass sealant stiffness and weight difference is considered for the deviation characteristic. The design guideline is suggested considering sensitivity about body and full vehicle by using mother car at initial design stage. It makes possible to design the good NVH performance and save vehicles to be used in tests. These improvements can lead to shortening the time needed to develop better vehicles.
This study was conducted to evaluate the effects of SaSang constitutional diet for essential hypertension on blood pressure, fat, and serum lipid on the subjects with aerobic exercise and low salt diet at the same time. Method: A non-equivalent control group time-series design was used. For the experimental group, aerobic exercise and SaSang constitutional diet were taught by researcher at health center. Test for hypothesis was done by repeated measured ANOVA. Result: There was significant decrease in systolic, diastolic, and MAP between the experimental group and control group over three different times. There was significant decrease in body weight, BMI, and body composition over three different times. But, there was no significant difference between groups and interaction by groups or over time. There was significant decrease in T/G and cholesterol over three different times. But, there was no significant difference in T/G, HDL, LDL, and total cholesterol between groups and interaction by groups or over time. Conclusion: Findings indicate that this study will contribute to develop nursing strategies for the regulation of the blood pressure as a means of alternative- complementary nursing intervention.
Currently, there is a considerable interest in 3D object reconstruction using terrestrial laser scanner (TLS) systems due to their ability to automatically generate a considerable amount of points in a very short time. To fully map an object, multiple scans are captured. The different scans need to be registered with the help of the point cloud in the overlap regions. To guarantee reliable registration, the scans should have large overlap ratio with good geometry for the estimation of the transformation parameters among these scans. The objective of this paper is to propose a registration method that relaxes/eliminates the overlap requirement through the utilization of photogrammetrically reconstructed features. More specifically, a point-based procedure, which utilizes non-conjugate points along corresponding linear features from photogrammetric and TLS data, will be used for the registration. The non-correspondence of the selected points along the linear features is compensated for by artificially modifying their weight matrices. The paper presents experimental results from simulated and real datasets to illustrate the feasibility of the proposed procedure.
In this study, structural health monitoring (SHM) methods of carbon fiber reinforced plastics (CFRPs) were investigated using electrical resistance. The developed sensing technique monitored electrical resistance in accordance with the impact damage of a CFRP. The changes in electrical resistances with multiple electrode sets enabled SHM without extra sensors so that this technique can be called self-sensing. Moreover, this study proposed electrodes only at peripheral side of a structure to minimize the number of electrodes compared to those in an array which has square number of sensors as the sensing area increases. For the intensive investigation, electromechanical sensitivity in terms of electrode distance was analyzed and optimized under drop weight impact testing. Then, SHM methods with electrodes in an array and electrodes in peripheral edges were comparatively investigated. The developed methods successfully localized impact damages into 2D coordinates. Furthermore, damage severity can be shown with a damage map by calculating electrical resistance change ratio. Therefore, structural health self-sensing system using electrical resistance was successfully developed with the minimum number of electrodes.
Convolution neural networks (CNNs) show notable performance in image processing and are used as representative core models. CNNs extract and learn features from large amounts of train dataset. In general, it has a structure in which a convolution layer and a fully connected layer are stacked. The core of CNN is the convolution layer. The size of the kernel used for feature extraction and the number that affect the depth of the feature map determine the amount of weight parameters of the CNN that can be learned. These parameters are the main causes of increasing the computational complexity and memory usage of the entire neural network. The most computationally expensive components in CNNs are fully connected and spatial convolution computations. In this paper, we propose a Fourier Convolution Neural Network that performs the operation of the convolution layer in the Fourier domain. We work on modifying and improving the amount of computation by applying the fast fourier transform method. Using the MNIST dataset, the performance was similar to that of the general CNN in terms of accuracy. In terms of operation speed, 7.2% faster operation speed was achieved. An average of 19% faster speed was achieved in experiments using 1024x1024 images and various sizes of kernels.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.65-83
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2022
Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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