In this paper, we propose a constrained optimization model for conjoint analysis (a preference decomposition technique) to improve parameter estimation by restricting the relative importance of the attributes to an extent as decided by the respondents. Quite simply, respondents are asked to provide some pairwise attribute comparisons that are then incorporated as additional constraints in a linear programming model that estimates the partial preference values. This data collection method is typical in the analytic hierarchy process. Results of a simulation study show the new model can improve the predictive accuracy in partial value estimation by ordinal east squares (OLS) regression.
Prediction of the relations among drug and other molecular or social entities is the main knowledge discovery pattern for the purpose of drug-related knowledge discovery. Computational approaches have combined the information from different sources and levels for drug-related knowledge discovery, which provides a sophisticated comprehension of the relationship among drugs, targets, diseases, and targeted genes, at the molecular level, or relationships among drugs, usage, side effect, safety, and user preference, at a social level. In this research, previous work from the BioNLP community and matrix or matrix decomposition was reviewed, compared, and concluded, and eventually, the BioNLP open-shared task was introduced as a promising case study representing this area.
본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.
협업필터링은 사용자의 선호도 평가자료를 이용하여 특정 사용자의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하고 이를 이용하여 유사한 사용자에게 상품을 추천한다. 협업필터링은 전자상거래에서의 정보 과잉현상을 줄여 주기에 가장 인기 있는 개인화 기법이다. 그러나 협업필터링은 희소성과 확장성 문제 등을 가지고 있다. 본 연구에서는 희소성과 확장성 문제와 같은 협업필터링의 주요 한계점을 보완하고 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영하도록 하기 위하여 사회연결망 정보와 협업필터링을 접목하는 방안을 이용한다. 본 논문에서는 특이값 분해에 내재적인 정보를 반영할 수 있도록 확장한 SVD++에 사회연결망 정보를 고려할 수 있도록 한 Social SVD++ 알고리듬을 협업필터링에 접목한 새로운 추천 알고리듬을 이용한다. 특히, 본 연구는 추천과정에 실제 사용자의 사회연결망 정보를 반영하여 모형의 성과를 평가할 것이다.
본 연구는 허브 추출물로 마리네이드 한 고등어의 품질 특성에 대하여 알아보고자 하였다. 마늘, 생강, 바질의 첨가량을 달리하여 최적의 첨가량을 알아보았다. 실험 결과, 마늘 3%, 생강 3%, 바질 2%의 기호도가 가장 높아 최적의 첨가량으로 도출하였다. 최적의 첨가량인 마늘 3%, 생강 3%, 바질 2%를 첨가하여 마리네이드 한 고등어의 pH 변화는 적색육 어류의 초기 부패점인 pH 6.2-6.4의 범위 안에 들어가 제품 품질 특성에 적합하였으며 특성차이검사에서 견고성은 GA3이 가장 낮아 부드러웠고, 탄력성도 GA3이 가장 좋았으며 촉촉함 또한 GA3 이 촉촉하여 생강, 바질 보다는 마늘이 더 좋은 것으로 나타났다. 기호도 검사에서 외관, 향, 절감, 맛 모두 GA3를 가장 선호하였다. 이상의 실험 결과를 볼 때 GA3(마늘 3%)이 최적의 첨가량으로 보아진다.
During the fermentative production of 1,3-propanediol under high substrate concentrations, accumulation of intracellular 3-hydroxypropionaldehyde will cause premature cessation of cell growth and glycerol consumption. Discovery of oxidoreductases that can convert 3-hydroxypropionaldehyde to 1,3-propanediol using NADPH as cofactor could serve as a solution to this problem. In this paper, the yqhD gene from Klebsiella pneumoniae DSM2026, which was found encoding an aldehyde reductase (KpAR), was cloned and characterized. KpAR showed broad substrate specificity under physiological direction, whereas no catalytic activity was detected in the oxidation direction, and both NADPH and NADH can be utilized as cofactors. The cofactor binding mechanism was then investigated employing homology modeling and molecular dynamics simulations. Hydrogen-bond analysis showed that the hydrogen-bond interactions between KpAR and NADPH are much stronger than that for NADH. Free-energy decomposition dedicated that residues Gly37 to Val41 contribute most to the cofactor preference through polar interactions. In conclusion, this work provides a novel aldehyde reductase that has potential applications in the development of novel genetically engineered strains in the 1,3-propanediol industry, and gives a better understanding of the mechanisms involved in cofactor binding.
본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.
본 연구의 목적은 비린 냄새 제거와 미생물 항균작용으로 저장성 향상 효과가 있는 참뽕가지를 어간장게장 제조에 이용하고자 이화학적 특성, VBN, 미생물 변화 및 아미노산 변화, 관능적 품질 특성을 평가하여 첨가량과 최적조건을 제시하는 것이다. pH는 숙성 1일과 5일 각 시료 간에 유의한 차이를 보였으며(p<0.001), 참뽕가지를 동일한 양으로 첨가하였을 경우, 숙성 기간에 따라 증가하였다. 염도는 숙성 1일에서 대조구보다 참뽕가지의 첨가량이 증가할수록 유의하게 낮아졌다(p<0.001). 당도는 숙성시간이 증가함에 따라 낮아졌다. L-value는 같은 양의 참뽕가지를 첨가하였을 때 숙성기간이 늘어날수록 값이 감소하여 색이 어두워졌다. a-value와 b-value는 숙성기간 1일, 참뽕가지 함량 100 g일 때 유의적(p<0.05)으로 높은 값을 나타내었다. VBN 함량은 숙성기간 1일과 5일에서 G4에서 가장 낮은 VBN 함량을 나타내어 부패도가 가장 낮았으며, 미생물 수는 숙성 1일에 대조구가 가장 높았고, 참뽕가지 첨가량이 증가할수록 항균작용을 하여 대조구보다 낮게 나타났다(p<0.05). 총유리아미노산은 숙성기간이 지남에 따라 증가하는 경향을 나타내었다. 특성차이검사 결과는 쓴맛, 풀 냄새, 텁텁한 맛이 참뽕가지 첨가량이 증가할수록 유의적(p<0.05)으로 진하다고 평가되었다. 감칠맛은 G4가 가장 높게 평가되었고, 참뽕가지를 첨가한 모든 시료가 대조구에 비하여 유의적(p<0.001)으로 구수하다고 평가되었다. 비린내는 참뽕가지를 첨가하지 않은 대조구에서 가장 높았으며, 첨가량이 증가할수록 감소한다고 평가되었다(p<0.001). 일반소비자들에 대한 기호도 검사결과, 향, 맛, 전반적인 기호도는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(p<0.01).
This study used Omija extract as a natural congelation to compare and analyze soybean curd's physicochemical and sensory quality characteristics in order to improve functional benefits and taste of soybean curd. When Omija extract concentration increased, protein content went up considerably while crude fat and yield significantly decreased. In the pH change, the group with Omija extract were lower than control and the change was not much noticeable but slightly checked as the storage period was extended. The turbidity tended to increase as the storage period was longer. In the acidity change, the group with 0.5% Omija extract showed rapid increase on the 4th day after starting storage, and it can be interpreted that decomposition started at the moment. As the storage period was extended, brightness and yellowness remarkably decreased and redness considerably enhanced: higher concentration Omija extract worked to decreased brightness and to increase yellowness and redness. In accordance with the storage period, hardness, brittleness and gumminess increased and springness decreased, but there was no considerable change in cohesiveness: in accordance with the concentration, hardness, brittleness and gumminess significantly increased, but there was no considerable change in cohesiveness. In terms of sensory quality, the group with 1% of Omija extract showed the best appearance, flavor, taste and after swallowing results. The group with 1% Omija extract was the most preferred, $4.89{\pm}0.32$ in the overall preference. In conclusion, adding Omija extract can improve soybean curd's physicochemical and sensory quality characteristics. Moreover, the extracts can be expected to play an important role in encouraging Omija's value and widening its appliances to various food.
Nitrogen-doped titanium dioxide (N-doped $TiO_2$) is attracting continuously increasing attention as a material for environmental photocatalysis. The N-atoms can occupy both interstitial and substitutional positions in the solid, with some evidence of a preference for interstitial sites. In this study, N-doped $TiO_2$ is prepared by the sol-gel method using $NH_4OH$ and $NH_4Cl$ as N ion doping agents, and the physical and photocatalytic properties with changes in the synthesis temperature and amount of agent are analyzed. The photocatalytic activities of the N-doped $TiO_2$ samples are evaluated based on the decomposition of methylene blue (MB) under visible-light irradiation. The addition of 5 wt% $NH_4Cl$ produces the best physical properties. As per the UV-vis analysis results, the N-doped $TiO_2$ exhibits a higher visible-light activity than the undoped $TiO_2$. The wavelength of the N-doped $TiO_2$ shifts to the visible-light region up to 412 nm. In addition, this sample shows MB removal of approximately 81%, with the whiteness increasing to +97 when the synthesis temperature is $600^{\circ}C$. The coloration and phase structure of the N-doped $TiO_2$ are characterized in detail using UV-vis, CIE Lab color parameter measurements, and powder X-ray diffraction (XRD).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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