In this paper, we examine the methodology to predict consumer preferences using several groups of attributes of products and application to real data. In the food industry, studies are in progress to investigate the relationship between product attributes and consumer preferences; consequently, various methodologies are proposed. Among these methodologies, we consider multiple factor analysis (MFA). The result of the MFA enable the division of consumers into four clusters with similar liking and the defining of preference characteristics for each cluster. Also, using the results of multiple factor analysis, we find the partial least squares path model to predict consumer preferences through the characteristics of the product and the characteristics evaluated by consumers. We can understand the relationship between the cluster of consumers and the preferred/undesirable characteristics of products through the partial least squares path model applied to two clusters with different liking. When multiple factor analysis is used in the partial least squares path model, it is possible to investigate relationships between products and consumers by analyzing product characteristics and consumer preferences simultaneously. The results can be applied to product developments and sales which makes this methodology important and useful.
It is an important issue to develop quality assessing system for biofuel for the purpose of accelerating the mass production of biofuel. It is particularly challenging to conduct testing method in the mass production of bioethanol while meeting quality specifications such as ASTM (American Society for Testing & Materials) D4806-10. In order to address this challenge, this paper proposes on-line spectroscopic quality assesment system based on Near Infrared spectrum and Partial Least Squares method in Chemometrics. As a result of testing a number of preprocessing methods and Partial Least Squares, it was found out that Savitzky-Golay method showed the best performance in terms of spectrum correction, noise reduction, and model maintenance. The proposed system allows us to assess multiple quality components continuously using spectroscopic facilities with the cheap cost. Since the value of R2 is more than 0.99, it is possible to replace the laboratory analysis.
A sample of Italian manufacturing companies was selected in order to verify the abilities and effects (relationships) of the management factors human resources, leadership and strategic planning on company performance. The Partial Least Squares (PLS) estimation method was used for analyzing the data collected, where the relationships between the management factors and performance were formalized by a Structural Equation Model (SEM). The analysis of the survey data showed unexpected result regarding the non significant direct relationship between Leadership and Performance. The effect of Leadership is obtained by an indirect relationship through Human Resources. The combination of Leadership and Human Resources has hence been identified as the management factors which have the highest impact on the performance of Italian industrial companies. Another interesting and unexpected result was that there was no significant impact of Strategic Planning on Performance. It seems that the leaders of Italian industrial companies have not understood that good strategic planning is a necessary condition for achieving excellence. So another improvement area is in fact Strategic Planning. This area should have the highest priority of any top management team and the focus should include how to establish a strong relationship between strategic planning and performance. No correlation between strategic planning and performance is a strong indication that something is wrong. It is not enough that Leadership is doing Strategic Planning-Leadership is also about studying and follow up on results in order to assure impacts on performance. This link seems to be missing in Italian industrial companies.
PLSR is a powerful multivariate statistical tool that has been successfully applied to the quantitative analyses of data in spectroscopy, chemistry, and industrial process control. Data in spectorscopy is represented by spectrum matrix measured in many wavelengths. Problems of many kinds of noise in data and itercorrelation between wavelengths are quite common in such data. PLSR utilizes whole data set measured in many wavelengths to the analysis, and handles such problems through data compression method. We investigated the PLSR theory, and applied this method to the data for spectroscopic diagnosis of Total Hemoglobin in whole blood.
One of the ubiquitous technology fields that have received the most attention recently from technology communities worldwide is mobile radio frequency identification (RFID). Mobile handsets loaded with RFID readers enable the identification and retrieval of information on RFID tagged objects. In Korea, a variety of mobile RFID services are currently being piloted, and their commercial roll-out looks imminent. The goal of this study is to propose, ahead of the commercial launch of mobile RFID services, a customer satisfaction index (CSI) model for this service category and to then measure the CSI to derive practical implications for their providers and pointers related to the improvement of service. A web survey was conducted on Korean mobile phone subscribers who had participated in a mobile RFID pilot program. Using the results of this survey, we tested the CSI model and its hypotheses by employing a partial least-squares-based structural equation model analysis and calculated the index. We further conducted an importance-performance analysis in order to provide insights that may be useful for improving the quality of mobile RFID services.
This study compared aroma compositions and sensory aroma attributes of raw and cooked Tenebrio molitor larvae (mealworms). Main sensory aroma attributes of raw mealworms were strong wet-soil-like, and less-intense oily, shrimp-like and sweet-corn-like. Quantitatively, the major aroma components of raw mealworms were hydrocarbons and aldehydes. As cooking proceeded, sweet-corn-like, roasted, and fried-oil-like sensory attributes were increasingly perceived with steaming, roasting, and frying, respectively. Some pyrazines, pyrrolidines, and carbonyls increased or appeared in roasted and fried mealworms. Partial least squares regression also showed differences in raw and cooked mealworms based on aroma components and their sensory attributes. Unlike raw mealworms, steamed mealworms had a relatively strong sweet-corn-like aroma attribute, which was related to 2,4,6-trimethyl-heptane, 2,4-dimethyl-dodecane, and 3,5-dihydroxy-6-methyl-2,3-dihydropyran-4-one. In comparison, roasted and fried mealworms exhibited roasted, shrimp-like, and fried-oil-like aroma attributes, which were associated with intermediates of the Maillard reaction and lipid oxidation, such as pyrazines, alcohols, and aldehydes. This result during thermal reactions was very similar to those of meat and/or seafood. The use of mealworms as a savory-type flavor enhancer can be expected.
Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy and partial least squares (PLS) regression were used to predict the amylose content of polished rice. Spectral reflectance data in a wavelength range of 1,000 to 2,500 nm were obtained with a commercial spectrophotometer for 60 different varieties of Korean rice. For a comparison of this spectroscopic method to a standard chemical analysis, the amylose contents of the tested rice samples were determined by the iodine-blue colorimetric method. The highest correlation for the rice amylose ($R^2=0.94$, standard error of prediction=0.20% amylose content) was obtained when using the FT-NIR spectrum data pre-treated with normalization, the first derivative, smoothing, and scattering correction.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1276-1276
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2001
Polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) are widely distributed in the environment and are often implicated as potential carcinogens. The chromatographic methods of detection and quantitative determination of PAHs in environmental samples are costly, time consuming, and do not account for all kinds of PAHs. This work describes a quantitative spectroscopic method for the analysis of mixtures of eight PAHs using multivariate calibration models for Fourier transform near infrared(FT-NIR) spectral data. The NIR spectra of mixtures of PAHs (anthracene, pyrene, 1,2-benzanthracene, perylene, chrysene, benzo(a)pyrene, 1-methylanthracene and benzo(ghi)perylene) were measured in the wavelength range from 1100 nm to 2500 nm. The spectral data were processed using a partial least squares regression. We have studied the spectral characteristics of NIR spectra of mixtures of PAHs. It was possible to determine each PAM used in this study at the environmental level(mg L-1) in the laboratory samples. Further development may lead to the rapid determination of more PAHs in typical environmental samples.
Pipeline network analysis requires fluid mechanics. A lot of equations have been used for flow analysis according to the behavior of fluid in pipelines and the operative situations. In this paper, simulation and analysis have been performed for the pipeline network system in Kyungin area using a steady-state mathematical model. Then, a statistical model using partial least squares(PLS) method has been developed with the data obtained from the developed mathematical model. The results showed that it is possible to simulate and analyze pipeline network systems using statistical approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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