본 연구에서는 식중독 예방과 식품의 안전성 확보 및 정량적 미생물 위해평가에 활용하기위하여, Gompertz model과 Baranyi model을 이용하여 샐러드용 신선채소에서 L. monocytogenes의 SGR에 관한 성징예측모델(SGR by Gompertz equation=-0.1606+$0.0574^*Temp$+$0.0009^*Temp^*Temp$, SGR by Baranyi equation=0.3502-$0.0496^*Temp$+$0.0022^*Temp^*Temp$)을 개발하였다. 개발된 모델의 적합성 평가를 위해 MSE, Bf, 및 Af factor를 산출하였다. 샐러드용 신선 채소의 MSE, Bf, Af는 Gompertz model식을 적용한 경우 0.002718, 1.050084, 1.160767, Baranyi model 식을 적용한 경우 0.055186, 1.931472, 2.137181으로 나타나 Gompertz model식을 적용하여 개발한 예측모델이 Baranyi model 식을 이용하여 개발한 예측모델에 비해 적합성이 높은 것으로 나타났다. Gompertz model식을 활용하여 본 연구에서 개발된 샐러드용 신선 채소에서의 L. monocytogenes 성장 예측모델은 신선 채소류를 생산, 가공, 보관 및 판매하는 산업체에서 널리 활용 가능할 것으로 판단되며, 더욱 정확한 예측모델 개발을 위해서는 pH 및 수분활성도 등 다양한 변수에 따른 미생물의 성장패턴 변화 등에 관한 연구가 추가적으로 시행되어야 할 것으로 생각되어 진다.
This study proposes the most suitable strength prediction model equation for UHPC by calculating the apparent activation energy of UHPC according to the curing temperature and deriving the integrated temperature and compressive strength prediction equation. The results are summarized as follows. The apparent activation energy was calculated using the Arrhenius function, which was calculated as 21.09 KJ/mol. A model equation suitable for UHPC was calculated, and when the Flowman model equation was used, it was confirmed that it was suitable for the properties of UHPC using a condensation promoting super plasticizing agent.
본 연구는 안성시 관내에서 발생하는 폐기물계 바이오매스 중 가축분뇨, 하수, 음식물 슬러지와 도축장에서 발생하는 소 반추위 잔재물을 실험에 공시하고 각 폐자원별 메탄생산퍼텐셜을 측정하였다. 또한 기존 연구자들이 메탄생산퍼텐셜을 측정 자료로부터 최대메탄생산량을 추정하는데 이용한 Modified Gompertz model과 Exponential model을 이용하여 최대메탄생산량을 추정에 있어 모델별 적용성을 비교 검토하고자 하였다. 하수, 가축분뇨, 음식물 슬러지 및 반추위 잔재물에서 TS 함량은 각각 18.1, 23.7, 13.6, 14.8%이었으며, VS 함량은 14.3, 18.9, 11.9, 12.5%이었다. 유기성 폐자원별로 혐기배양 전후 pH는 7.93~8.32의 범위에서 7.09~7.25로 약간 낮아졌으며, 배양기간 중 VS 분해율은 37.8, 8.3, 12.5, 56.4%이었다. Modified Gompertz model을 이용하여 구한 단위메탄생산량은 하수, 가축분뇨, 음식물, 반추위 잔재물에서 각각 0.086, 0.147, 0.146, 0.121 L $CH_{4}\;g^{-1}\;VS_{added}$이었으며, Exponential model을 이용하여 구한 단위메탄생산량은 하수, 가축분뇨, 반추위 잔재물에서 0.109, 0.246, 0.174 L $CH_{4}\;g^{-1}\;VS_{added}$로 Modified Gompertz model을 이용하여 추정한 단위메탄생산량과 비교하여 26.7 ~67.3% 정도 높게 추산되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권6호
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pp.521-528
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2014
A stochastic Gompertz diffusion model for tumor growth is a topic of active interest as cancer is a leading cause of death in Korea. The direct maximum likelihood estimation of stochastic differential equations would be possible based on the continuous path likelihood on condition that a continuous sample path of the process is recorded over the interval. This likelihood is useful in providing a basis for the so-called continuous record or infill likelihood function and infill asymptotic. In practice, we do not have fully continuous data except a few special cases. As a result, the exact ML method is not applicable. In this paper we proposed a method of parameter estimation of stochastic Gompertz differential equation via Markov chain Monte Carlo methods that is applicable for several data structures. We compared a Markov transition data structure with a data structure that have an initial point.
본 연구는 냉장돈육에서의 식중독 원인균이면서 냉장온도에서 성장이 가능한 병원성균인 L. monocytogenes에 대한 적절한 위생관리를 제시하기 위하여 포장돈육 작업장 원료돈육에서 분리된 야생균주 L. monocytogenes 이용하여 돈육포장공정 및 유통조건에서의 L. mnocytogenes에 대한 성장예측모델을 제시하고자 실시하였다. 성장실험은 온도 5, 10, 15, $20^{\circ}C$ 시간은 0, 1, 2, 3, 18, 48, 120시간에서 실시하였으며, 이를 바탕으로 온도별 Gompertz value인 A, C, B, M의 값과 Growth kinetic인 exponential growth rate(EGR), generation time(GT), lag phase duration(LPD), maximum population density(MPD)를 산출하였다. GT, LPD는 온도가 상승할수록 그 값이 점점 낮아지는 경향을 나타났으며, EGR의 경우는 반대로 온도가 높아질수록 점점 높아지는 경향을 나타냈다. Gompertz value중 B와 M 값을 이용하여 온도를 주요 control factor로 선정한 반응표면분석(Response surface analysis)을 실시하여 온도에 따른 다항식을 산출하였고 이 식을 Gompertz 식에 적용하여 온도와 시간에 따른 냉장돈육에서의 L. monocytogenes에 대한 성장정도를 예측할 수 있는 성장예측모델을 제시하였다. 개발된 성장예측모델에 대한 검증은 GT, LPD, EGR에 대한 실험값과 예측값의 비교를 통하여 실시하였으며, 그 결과 GT, LPD, EGR 모두 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.01). 따라서 이 모델은 risk assessment 중 exposure assessment를 위한 성장예측모델로 충분히 이용가능 한 것으로 보이며, 추후 냉장돈육 위성관리기준에 대한 과학적 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
A total of 6,973 steer growth records of Hanwoo breeding bull's progeny test data collected from 1989 to 2015 were analyzed to identify the most appropriate growth curve among three growth curve models (Gompertz, Logistic and von Bertalanffy). The Gompertz growth curve model equation was $W_t=990.5e^{{-2.7479e}^{-0.00241t}}$, the Logistic growth curve model equation was $W_t=772(1+8.3314e^{-0.00475t})^{-1}$, and the von Bertalanffy growth curve model equation was $W_t=1,196.4(1-0.646e^{-0.00162t})^3$. The Gompertz model parameters A, b, and k were estimated to be $990.5{\pm}10.27$, $2.7479{\pm}0.0068$, and $0.00241{\pm}0.000028$, respectively. The inflection point age was estimated to be 421 days and the weight of inflection point was 365.3 kg. The Logistic model parameters A, b, and k were estimated to be $772.0{\pm}4.12$, $8.3314{\pm}0.0453$, and $0.00475{\pm}0.000033$, respectively. The inflection point age was estimated to be 445 days and the weight of inflection point was 385.0 kg. The von Bertalanffy model parameters A, b, and k were estimated to be $1196.4{\pm}18.39$, $0.646{\pm}0.0010$, and $0.00162{\pm}0.000027$, respectively. The inflection point age was estimated to be 405 days and the weight of inflection point was 352.0 kg. Mature body weight of the von Bertalanffy model was 1196.4 kg, the Gompertz model was 990.5 kg, and the Logistic model was 772.0 kg. The difference between actual and estimated weights was similar in the Logistic model and the von Bertalanffy model. The difference between market weight and estimated market weight was the lowest in the Gompertz model. The growth curve using the von Bertalanffy model showed the lowest mean square error.
Batch experiments were conducted to investigate growth and nutrient removal performance of microalgae Chlorella vulgaris by using piggery wastewater in different concentration of pollutants and the common growth models (logistic, Gompertz and Richards) were applied to compare microalgal growth parameters. Removal of nitrogen (N) and phosphorus (P) by Chlorella vulgaris showed correlation with biomass increase, implying nutrient uptake coupled with microalgae growth. The higher the levels of suspended solids (SS), COD and ammonia nitrogen were in the wastewater, the worse growth of Chlorella vulgaris was observed, showing the occurrence of growth inhibition in higher concentration of those pollutants. The growth parameters were estimated by non-linear regression of three growth curves for comparative analyses. Determination of growth parameters were more accurate with population as a variable than the logarithm of population in terms of R square. Richards model represented better fit comparing with logistic and Gompertz model. However, Richards model showed some complexity and sensitivity in calculation. In the cases tested, both logistic and Gompertz equation were proper to describe the growth of microalgae on piggery wastewater as well as easy to application.
훈제연어의 L. monocytogenes에 대한 식중독 안전관리 방안 마련 및 위해평가 수행 등을 위하여 성장예측모텔을 개발하였다. 미생물 성장예측모델 개발 방법은 대상 식품 및 환경 조건에 따라 다양하며 통계적으로 유용한 모델을 사용하여야 하기에 본 연구에서는 미생물 성장예측모델 개발에 널리 사용되어 그 적용성이 검토된 Gompertz model과 Polynomial model equation을 이용하여 훈제연어의 L. monocytogenes 최대성장속도(SGR) 및 유도기(LT)에 관한 예측모텔을 개발하였다. 개발된 모델의 적합성 평가를 위해 $B_f$와 $A_f$ factor를 산출하였고 최대성장속도(SGR)의 경우 0.98, 1.06, 유도기(LT)의 경우 1.60, 1.63으로 나타나 유도기의 적합성이 최대성장속도에 비하여 떨어지는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발된 훈제연어에서의 L. monocytogenes 성장속도에 관한 모텔은, 수산업, 특히 훈제연어 생산, 가공, 보관 및 판매업에 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단되며, 더욱 정확한 예측모텔 개발을 위해서는 다양한 변수에 따른 미생물의 성장패턴 변화 등에 관한 연구가 추가적으로 시행되어야 할 것으로 생각되어 진다.
To develop the model for prediction of potato late blight progress, the relationship between severity index of potato late blight transformed by the logit and Gompit transformation function and cumulative severity value (CSV) processing weather data during growing period in Taegwallyeong alpine area, 1975 to 1992 were examined. When logistic model and Gompertz model were compared by determining goodness of fit for progressive degree of late blight using CSV as independent variable, the coefficients of determination were higher as 0.742 in the logistic model than 0.680 in the Gompertz model. Parameters in logistic model were composed of progressive rate and initial value of logistic model. Initial value was calculated in -3.664. The progressive rate of potato late blight was 0.137 in cv. Superior, 0.136 in cv. Irish Cobbler, and 0.070 in cv. Jopung without fungicide sprays. According to in crease of the number of spray times the progressive rate was lowered, was 0.020 in cv. Superior under the conventional program of fungicide sprays, 10 times sprays during cropping season. Equation of progressive rate, b1=0.0088 ACSV-0.033 (R2=0.976), was written by examining the relationship between the parameters of progressive rate of late blight and the average CSV (ACSV) quantifing weather information. By estimating parameters of logistic function, model able to describe the late blight progress of potato, cv. Superior was formulated in Y=4/(1+39.0·exp((0.0088 ACSV-0.033)·CSV).
To develop a model for prediction of turnip mosaic virus(TuMV) disease progress of Chinese cabbage based on weather information and number of TuMV vector aphids trapped in Taegwallyeong alpine area, data were statistically processed together. As the variables influenced on TuMV disease progress, cumulative portion(CPT) above 13$^{\circ}C$ in daily average temperature was the most significant, and solar radiation, duration of sunshine, vector aphids and cumulative temperature above $0^{\circ}C$ were significant. When logistic model and Gompertz model were compared by detemining goodness of fit for TuMV disease progress using CPT as independent variable, regression coefficient was higher in the logistic model than in the Gompertz model. Epidemic parameters, apparent infection rate and initial value of logistic model, were estimated by examining the relationship between disease proportion linearized by logit transformation equation, In(Y/Yf-Y) and CPT. Models able to describe the progression of TuMV disease were formulated in Y=100/(1+128.4 exp(-0.013.CPT.(-1(1/(1+66.7.exp(-0.11.day). Calculated disease progress from the model was in good agreement with investigated actual disease progress showing high significance of the coefficient of determination with 0.710.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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