As a way to account for the variability of the primary model parameters in the secondary modeling of microbial growth, three different regression approaches were compared in determining the confidence interval of the temperature-dependent primary model parameters and the estimated microbial growth during storage: bootstrapped regression with all the individual primary model parameter values; bootstrapped regression with average values at each temperature; and simple regression with regression lines of 2.5% and 97.5% percentile values. Temperature dependences of converted parameters (log $q_o$, ${\mu}_{max}^{1/2}$, log $N_{max}$) of hypothetical initial physiological state, maximum specific growth rate, and maximum cell density in Baranyi's model were subjected to the regression by quadratic, linear, and linear function, respectively. With an advantage of extracting the primary model parameters instantaneously at any temperature by using mathematical functions, regression lines of 2.5% and 97.5% percentile values were capable of accounting for variation in experimental data of microbial growth under constant and fluctuating temperature conditions.
Dose-response models in microbial risk assessment can be divided into biologically plausible models and empirical models. Biologically plausible models are formed by the assumptions in dose distribution of microbes, host sensitivity to microbes, and minimal infectious dose of microbes : there are Exponential model and $\beta$-Poisson model, representatively. Empirical models are mainly used to express the toxicity of chemicals : there are Weibull-Gamma model etc. Deviance function (Y) is used to fit available data to dose-response models, and some dose-response models for food-borne pathogens are developed in humans and experimental animals.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
In this paper, we study a Lotka-Volterra type simple food chain model. We investigate the positive coexistence of the steady states to the model and give some results for the extinction of species under certain assumptions which can be interpreted as Domino effect and Biological control. The methods of a decoupling operator and the fixed point index theory on a positive cone are used as well as the comparison argument. Numerical evidences for our results also are provided.
The domestic artificially sweetened beverage market has grown rapidly in recent years, and sodas have led this growth. This study investigated consumer food purchasing behavior of artificially sweetened sodas in terms of the food health stereotypes of "vice" and "virtue"; used to denote unhealthy and healthy food purchases, respectively. The study was conducted using consumer panel data collected by the Rural Development Administration from 2017 to 2020. Given the semi-continuous nature of artificially sweetened soda purchases, Cragg's two-part model was used for the analysis. The probability of purchasing artificially sweetened sodas increased as expenditure on snacks (a vice food category) increased. However, of those panelists who purchased artificially sweetened sodas, expenditure on artificially sweetened sodas decreased with expenditure on snacks and increased with expenditure on fruits (a virtue food category). These results suggest that vicious-lifestyle consumers choose artificially sweetened sodas when they regulate eating habits, whereas virtuous-lifestyle consumers increase artificially sweetened soda expenditure for hedonic consumption to reduce guilt based on a sensible trade-off effect.
The aims of this study were to develop the suitable "system software" in chemical ranking and scoring (CRS) for the food hazardous chemicals associated with environmental emission and to suggest the priority lists of food contamination by environmental-origined pollutants. Study materials were selected with reference to the priority pollutants list for environment and food management from domestic and foreign research and the number of study materials is 103 pollutants (18 heavy metals, 10 PBTs, 10 EDs, and 65 organic compounds). The Food-CRS-Korea system consisted of the environmental fate model via multimedia, transfer environment to food model, and health risk assessment by contaminated food intake. We have established that health risks of excess cancer risks, hazard quotients (HQs) by chronic toxicity and HQs by reproductive toxicity convert to score, respectively. The creditable scoring system was designed to consider uncertainty of quantitative risk assessment based on VOI (Value-Of-Information). The predictability of the Food-CRS-Korea model was evaluated by comparing the presumable values and the measured ones of the environmental media and foodstuffs. The priority lists based on emissions with background-level-correction are 15 pollutants such as arsenic, cadmium, and etc. The priority lists based on environmental monitoring date are 17 pollutants including DEHP, TCDD, and so on. Consequently, we suggested the priority lists of 13 pollutants by considering the several emission and exposure scenarios. According to the Food-CRS-Korea system, arsenics, cadmium, chromes, DEHP, leads, and nickels have high health risk rates and reliable grades.
This work is for reasonable valuation method of environmental-friendly and organic company. Reasonable valuation method is principal for the sound development, the reasonable investment and the growth of stock market. This study proposes valid valuation and method for environmental-friendly and organic company. The author selected 4 companies from certificate list of environmental-friendly and organic food and LOHAS (Lifestyles Of Health And Sustainability) food of Korean standards association. Applying financial audit report of 5 years, the author output 5 variables from each companies by using Growth Option model of Real Option model. And the author valuated companies by adding option value calculated with these variables and residual value discounted with cash flow discounted method. Company values from ROV model were 1.71 time higher than DCF model. This results show that the value of environmental-friendly and organic food company may own high option premium, that is the growth factor.
One of the most important aspects of conducting this microbial risk assessment (MRA) is determining the model in microbial behaviors in food systems. However, to fully these modeling, large expenditures or newly laboratory experiments will be spent to do it. To overcome these problems, it has to be considered to develop the new strategies that can be used data in the published literatures. This study is to show whether or not the data set from the published experimental data has more value for modeling for MRA. To illustrate this suggestion, as example of data set, 4 published Salmonella survival in Cheddar cheese reports were used. Finally, using the GInaFiT tool, survival was modeled by nonlinear polynomial regression model describing the effect of temperature on Weibull model parameters. This model used data in the literatures is useful in describing behavior of Salmonella during different time and temperature conditions of cheese ripening.
Ginseng, one of the important economic crops, is processed into medicine, teas, beverages and even foods. Drying is the most important and burdensome work in the processing of ginseng, so development of ginseng dryer is needed for efficient drying and good quality of ginseng. Investigation of drying model is essential for development of ginseng dryer. Drying models for peeled ginseng were investigated to determine dominant drying factors and fitted with five selected drying models and an empirical model. Thompson and the empirical model showed best fit with the experimental data. Pother experiment is necessary to prove the superiority of the empirical models.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.05b
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pp.407-412
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1997
The predictive results between a dynamic food-chain model (DYNACON) and an equilibrium model (NRC model) were compared to show the physical validity of DYNACON. Although the mathematical formulations and transport processes of radionuclides in the environment are different between two models, the comparative study shows good agreement for deposition events that occur during the growing season of plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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