This study was performed to investigate the quality of pre-processed vegetables used in school and institutional food-services. Pre-processed food materials (carrot, potato, and cabbage) frequently used in food-service were collected from 14 various processing company sources. The sensory and physico-chemical qualities of the pre-processed food materials were determined using sensory and instrumental analysis. For the physico-chemical analysis of the food materials, pH, total acidity, hardness, Hunter colorimeter value, reducing sugar and vitamin C content were determined. For the sensory quality evaluation, 15 panelist were trained and consensus was reached on the quality standards of the preprocessed materials (carrot, potato, and cabbage). Finally, appearance, color, texture, off-odor/taste, and overall quality were determined. In the physico-chemical analysis, there were no significant differences among samples collected from various processing companies. In sensory quality evaluations, the color quality of pre-processed potato was lower than that of other materials. From the coefficient correlations and partial least squares regression analysis between sensory and instrumental data, pH, total acidity, colorimeter values, and hardness were considered important components in assessing the quality of pre-processed vegetables.
BACKGROUND: This paper describes the successful discrimination of GM crops from the respective wild type (WT) controls using spectroscopy and chemometric analysis. Despite the many benefits that GM crops, their development has raised concerns, particularly about their potential negative effects on food production and the environment. From this point of view, the introduction of GM crops into the market requires the development of rapid and accurate identification technologies to ensure consumer safety. METHODS AND RESULTS: The development of a GM crop discrimination model using spectroscopy involved the pre-processing of the collected spectral information, the selection of a discriminant model, and the verification of errors. Examples of GM versus WT discrimination using spectroscopy are available for soybeans, tomatoes, corn, sugarcane, soybean oil, canola oil, rice, and wheat. Here, we found that not only discrimination but also cultivar grouping was possible. CONCLUSION: Since for the determination of GM crop there is no pre-defined pre-processing method or calibration model, it is extremely important to select the appropriate ones to increase the accuracy in a case-by-case basis.
This paper describes the grenade counting system developed for DPICM submunition analysis using the infrared video streams, and its some video stream processing technique. The video stream data processing procedure consists of four sequences; Analog infrared video stream recording, video stream capture, video stream pre-processing, and video stream analysis including the grenade counting. Some applications of this algorithms to real bursting test has shown the possibility of automation for submunition counting.
본 논문에서는 구름이나 연기와 같은 non-rigid object에 대한 영역 분할 방식에 대해 연구하였다. Non-rigid object의 효과적인 영역 분할을 위해서 object의 윤곽선을 정확히 파악해 낼 수 있는 장점을 가진 watershed 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이 알고리즘은 object가 많은 영역으로 분할되는 oversegmentation 현상이 발생하여 본 논문에서는 pre, post-processing을 통해 이 oversegmentation 현상을 극복하고자 하였다. Pre-processing에서는 noise를 제거하고 영상을 단순화하면서 정확한 gradient magnitude를 구할 수 있는 방법에 대해서, post-processing에서는 통계적인 분석을 통한 region merging을 이용하여 object를 최적화 상태로 찾아줄 수 있는 방법에 대하여 연구하였다.
In recent years, different models in data delivery have been explored in mobile computing systems. Particularly, there were a lot of research efforts in the periodic push model where the server repetitively disseminates information without explicit request. However, average waiting time per data operation highly depends on the length of a broadcast cycle and different access pattern among clients may deteriorate the response time considerably. In this case, clients are preferably willing to send a data request to the server explicitly through backchannel in order to obtain optimal response time. We call the broadcast model supporting backchannel as hybrid broadcast. In this paper, we devise a new transaction processing algorithm(O-PreH) in hybrid broadcast environments. The data objects which the server maintains are divided into Push_Data for periodic broadcasting and Pull_Data for on-demand processing. Clients tune in broadcast channel or demand the data of interests according to the data type. Periodic invalidation reports from the server support maintaining transactional consistency. If one or more conflicts are found, conflict orders are determined not to violate the consistency(pre-reordering) and then the remaining operations have to be executed pessimistically. Through extensive simulations, we demonstrate the improved throughput of the proposed algorithm.
This study was conducted to investigate the use and acceptability of pre-processed food materials in school foodservice. Self-administered questionnaires were collected from 81 schools in the Kyunggi area. Statistical data analysis was completed using the SPSS v. 10.0 program. Eighty-one school dietitians from 31 elementary, 31 middle, 19 high school participated in the survey. Most of the subjects (over 95%) understood that it is necessary to use pre-processed foods, and they considered food hygiene as the most important factor. The percentages of school foodservices that purchased and used pre-processed foods were: 82.7% for cabbage, 86.4% for onion 72.8% for carrot, 97% for garlic, 82.7% for potato, and over 90% for meats and fishes. Dietitians were most satisfied with the performance of ‘trash reduction’, and ‘saving cooking time’ when using pre-processed food materials. ‘Appearance’, ‘freshness’, ‘hygiene’, ‘nutrition’, and ‘specialty of the food-processing company’ were aspects of the most concern when purchasing and using pre-processed food materials.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.1
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pp.124-132
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2018
This paper presents a shelf life assessment for K-1 military gas masks in the Republic of Korea using test data of Chemical Materiels Stockpile Reliability Program(CSRP). For the shelf life assessment, over 2,500 samples between 2006 and 2015 were collected from field tests and analyzed to estimate a probability of proper and improper functionality using Bayesian estimation. For this, three stages were considered; a pre-processing, a processing and an assessment. In the pre-processing, major components which directly influence the shelf life of the mask were statistically analyzed and selected by applying principal component analysis from all test components. In the processing, with the major components chosen in the previous stage, both proper and improper probability of gas masks were computed by applying Bayesian estimation. In the assessment, the probability model of the mask shelf life was analyzed with respect to storage periods between 0 and 29 years resulting in between 66.1 % and 100 % performances in accuracy, sensitivity, positive predictive value, and negative predictive value.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.4
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pp.120-128
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2012
In this paper, we propose a modified iterative pre-whitening projection statistics (MIPPS) scheme for improving multi-target detection performance in non-homogeneous clutter environments. As a non-homogeneity detection (NHD) technique of space-time adaptive processing algorithm for airborne radar, the MIPPS scheme improves the average detection probability of weak target when multiple targets with different reflection signal intensities are located in close range. Numerical results show that the conventional NHD schemes suffers from the masking effect by strong targets and clutters and the proposed MIPPS scheme outperforms the conventional schemes with respect to the average detection probability of the weak target at low signal-to-clutter ratio.
In this study, we prepared the real environmental sound data sets arising from people's movement comprising 9 different environment types. The environmental sounds are pre-processed with pre-emphasis and Hamming window, then go into the classification experiments with the extracted features using MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). The GMM (Gaussian Mixture Model) classifier without post processing tends to yield abruptly changing classification results since it does not consider the results of the neighboring frames. Hence we proposed the post processing methods which suppress abruptly changing classification results by taking the probability or the rank of the neighboring frames into account. According to the experimental results, the method using the probability of neighboring frames improve the recognition performance by more than 10% when compared with the method without post processing.
Huenupan, Fernando;Yoma, Nestor Becerra;Garreton, Claudio;Molina, Carlos
ETRI Journal
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v.32
no.3
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pp.395-405
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2010
A novel multiclassifier system (MCS) strategy is proposed and applied to a text-dependent speaker verification task. The presented scheme optimizes the linear combination of classifiers on an on-line basis. In contrast to ordinary MCS approaches, neither a priori distributions nor pre-tuned parameters are required. The idea is to improve the most accurate classifier by making use of the incremental information provided by the second classifier. The on-line multiclassifier optimization approach is applicable to any pattern recognition problem. The proposed method needs neither a priori distributions nor pre-estimated weights, and does not make use of any consideration about training/testing matching conditions. Results with Yoho database show that the presented approach can lead to reductions in equal error rate as high as 28%, when compared with the most accurate classifier, and 11% against a standard method for the optimization of linear combination of classifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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