We investigated the effects of different phosphate replacements on the quality of ground pork products cured with sodium nitrite or radish powder to determine their potential for achieving clean-label pork products. The experimental design was a 2×5 factorial design. For this purpose, the ground meat mixture was assigned into two groups, depending on nitrite source. Each group was mixed with 0.01% sodium nitrite or 0.4% radish powder together with 0.04% starter culture, and then processed depending on phosphate replacement [with or without 0.5% sodium tripolyphosphate; STPP (+), STPP (-), 0.5% oyster shell calcium (OSC), 0.5% citrus fiber (CF), or 0.5% dried plum powder (DPP)]. All samples were cooked, cooled, and stored until analysis within two days. The nitrite source had no effect on all dependent variables of ground pork products. However, in phosphate replacement treatments, the STPP (+) and OSC treatments had a higher cooking yield than the STPP (-), CF, or DPP treatments. OSC treatment was more effective for lowering total fluid separation compared to STPP (-), CF, or DPP treatments, but had a higher percentage than STPP (+). The STPP (+) treatment did not differ from the OSC or CF treatments for CIE L* and CIE a*. Moreover, no differences were observed in nitrosyl hemochrome content, lipid oxidation, hardness, gumminess, and chewiness between the OSC and STPP (+) treatments. In conclusion, among the phosphate replacements, OSC addition was the most suitable to provide clean-label pork products cured with radish powder as a synthetic nitrite replacer.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.2
no.2
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pp.227-235
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1978
This study was designed to find out consumer's interest in garments label and to help home economists make interest for the further study in relation between producers and consumers as gap bridger. The questionnair method was used to obtained the data which was made by a result of self-administered questionnair. A size of random sample for this research was 364 subjects. The study found the following: (1) Most of consumers are relatively interested in garments label. The most concious age level was woman of fourty. (2) The most interest factor was label of size, price, fiber contents. brand name, directions and precautions on proper use and care. (3) The order of complaining item after washing was change of size, and color, seam pucker. deformation of collar. and button. (4) Most of consumers do not follow the direction when they clean their garments. (5) The respondents seem to be not understand the garment's informative label.
Yong, Hae In;Kim, Tae-Kyung;Choi, Hee-Don;Jang, Hae Won;Jung, Samooel;Choi, Yun-Sang
Food Science of Animal Resources
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v.41
no.2
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pp.173-184
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2021
Clean labeling is emerging as an important issue in the food industry, particularly for meat products that contain many food additives. Among synthetic additives, nitrite is the most important additive in the meat processing industry and is related to the development of cured color and flavor, inhibition of oxidation, and control of microbial growth in processed meat products. As an alternative to synthetic nitrite, preconverted nitrite from natural microorganisms has been investigated, and the applications of pre-converted nitrite have been reported. Natural nitrate sources mainly include fruits and vegetables with high nitrate content. Celery juice or powder form have been used widely in various studies. Many types of commercial starter cultures have been developed. S. carnosus is used as a critical nitrate reducing microorganism and lactic acid bacteria or other Staphylococcus species also were used. Pre-converted nitrite has also been compared with synthetic nitrite and studies have been aimed at improving utilization by exploiting the strengths (positive consumer attitude and decreased residual nitrite content) and limiting the weaknesses (remained carcinogenic risk) of pre-converted nitrite. Moreover, as concerns regarding the use of synthetic nitrites increased, research was conducted to meet consumer demands for the use of natural nitrite from raw materials. In this report, we review and discuss various studies in which synthetic nitrite was replaced with natural materials and evaluate pre-converted nitrite technology as a natural curing approach from a clean label perspective in the manufacturing of processed meat products.
The use of natural ingredients in meat processing has recently gained considerable interest, as consumers are increasingly attracted to clean-label meat products. However, limited research has been conducted on the use of natural substitutes for synthetic phosphates in the production of clean-label meat products. Therefore, this study aimed to explore the potential of oyster shell powder as a substitute for synthetic phosphates in pork patties cured with Chinese cabbage or radish powders. Four different groups of patties were prepared using a combination of 0.3% or 0.6% oyster shell powder and 0.4% Chinese cabbage or radish powder, respectively. These were compared with a positive control group that contained added nitrite, phosphate, and ascorbate and a negative control group without these synthetic ingredients. The results showed that patties treated with oyster shell powder had lower (p<0.05) cooking loss, thickness and diameter shrinkage, and lipid oxidation than the negative control but had lower (p<0.05) residual nitrite content and curing efficiency than the positive control. However, the use of 0.6% oyster shell powder adversely affected the curing process, resulting in a decreased curing efficiency. The impact of the vegetable powder types tested in this study on the quality attributes of the cured pork patties was negligible. Consequently, this study suggests that 0.3% oyster shell powder could serve as a suitable replacement for synthetic phosphate in pork patties cured with Chinese cabbage or radish powders. Further research on the microbiological safety and sensory evaluation of clean-label patties during storage is required for practical applications.
To study on the actual condition of care label attached to clothing and consumers' perception, 250 summer clothes sold at department store-blouse, trousers, one-piece dress, knit cardigan and skirt-were investigated during July 2000. In addition, a questionnaire was administered to 192 women in Taegu during August. The fiber contents of surveyed clothes were polyester 100% & polyester blend (26%), rayon 100% & rayon blend (18%), cotton 100% & cotton blend (17%), wool 100% & wool blend (14%) and others. All clothes surveyed were attached care label and the signals showed on care labels were 4~6 kinds about cleaning, squeezing, drying, bleaching, and ironing methods. 92% of clothes had to be dry-cleaned and only 8% could be wet-cleaned. Considered the surveyed clothes were for summer which needs frequent washing and the clothing items, the number of clothes had to dry-cleaned were too many. The bleaching instructions were no chlorine bleach (74%), no bleaching (21%) and others. The ironing instructions were cool ironing ($80{\sim}120^{\circ}C$) with cover (24%) and warm ironing ($140{\sim}160^{\circ}C$) with cover (69%) primarily. The drying instructions was dry on a hanger in the shade (54%) and 38% had no signal or incorrect signal. The properties of summer clothes considered important by consumers were wrinkled hardly, hand-washable, machine-washable, needed no iron and etc. Actually most of summer clothes were hand or machine-washed. Also, the majority of respondents felt inconvenient to have to dry-clean summer clothes. More than 80% respondents looked over care label and fiber content label before buying clothes. However most of respondents did not followed that instructions exactly and thought care label instructions were not correct. Considered this results, the suppliers have to make efforts to attach correct and appropriate care label which furnish the correct information to consumers.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.1
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pp.141-146
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2019
These days, there are many applications using neural networks as parts of their system. On the other hand, adversarial examples have become an important issue concerining the security of neural networks. A classifier in neural networks can be fooled and make it miss-classified by adversarial examples. There are many research to encounter adversarial examples by using denoising methods. Some of them using GAN (Generative Adversarial Network) in order to remove adversarial noise from input images. By producing an image from generator network that is close enough to the original clean image, the adversarial examples effects can be reduced. However, there is a chance when adversarial noise can survive the approximation process because it is not like a normal noise. In this chance, we propose a research that utilizes high-level representation in the classifier by combining GAN network with a trained U-Net network. This approach focuses on minimizing the loss function on high representation terms, in order to minimize the difference between the high representation level of the clean data and the approximated output of the noisy data in the training dataset. Furthermore, the generated output is checked whether it shows minimum error compared to true label or not. U-Net network is trained with true label to make sure the generated output gives minimum error in the end. At last, the remaining adversarial noise that still exist after low-level approximation can be removed with the U-Net, because of the minimization on high representation terms.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.8-16
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2014
We consider the visual barcode recognition problem in a noisy video data setup. Unlike most existing single-frame recognizers that require considerable user effort to acquire clean, motionless and blur-free barcode signals, we eliminate such extra human efforts by proposing a robust video-based barcode recognition algorithm. We deal with a sequence of noisy blurred barcode image frames by posing it as an online filtering problem. In the proposed dynamic recognition model, at each frame we infer the blur level of the frame as well as the digit class label. In contrast to a frame-by-frame based approach with heuristic majority voting scheme, the class labels and frame-wise noise levels are propagated along the frame sequences in our model, and hence we exploit all cues from noisy frames that are potentially useful for predicting the barcode label in a probabilistically reasonable sense. We also suggest a visual barcode tracking approach that efficiently localizes barcode areas in video frames. The effectiveness of the proposed approaches is demonstrated empirically on both synthetic and real data setup.
15 carbon footprint product (CFP) schemes, including Korea Carbon Footprint Label, UK Carbon Trust's Carbon Reduction Label and Japan CFP are implemented in the world. A CFP describes green house gases (GHGs) emissions emitted throughout product's life cycle and is intended to reduce GHGs emissions by labeling a CFP result on product. This study calculates Korea, UK and Japan CFP result of vacuum cleaner, detergent, packagin material in order to analyze the Korea, UK and Japan CFP standards. Our results demonstrate significant differences among then calculated results because of criteria, emission factors, etc. Therefore, there are many difficulties in providing various CFP results and the international standard and guidelines for product category are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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