Wet noodles with different percentages of amaranth powder were prepared and their cooking characteristics were evaluated. The cooking quality, mechanical textural properties, and a sensory evaluation was conducted with the prepared noodles. Cooked noodle properties, weight, and volume decreased as amaranth content of the wheat flour increased, whereas turbidity and water absorption of the soup increased, except for cooked noodles with 30% amaranth. The L-value of the raw and cooked noodles decreased significantly with increasing amaranth powder content. The a- and b-values increased with increasing amounts of added amaranth powder. The L-value of the raw and cooked noodles with amaranth was significantly lower than that of the control, and the a-value was lower than that of the control, whereas the b-value was higher than that of the control for both raw and cooked noodles. A texture profile analysis of the raw noodles showed significantly higher levels of hardness, cohesiveness, gumminess, chewiness, and springiness in the amaranth noodles compared to those in the control; the values for adhesiveness were not significantly different. The hardness, gumminess, springiness, and chewiness of the cooked noodles decreased in proportion to the quantity of added amaranth. The springiness, adhesiveness, and cohesiveness of cooked noodles with amaranth decreased slightly. Overall, the results of a sensory evaluation revealed that the cooked noodles with amaranth had higher values than those of the control, except for overall acceptability. Amaranth added at a concentration of up to 30% increased brown color and the peculiar amaranth odor. In a sensory evaluation, cooked noodles with 20% amaranth powder were preferred more than the other noodles for overall acceptability.
Recently interactive water fountains are gaining popularity in making public facilities in South Korea. The total number of interactive fountains is rapidly growing at the rate of >50% annually. In this study, we performed quantitative microbial risk assessment to estimate infection risks in children by Legionella spp. while playing in interactive fountains. The exposure dose for a given concentration of Legionella in water was calculated using water-aerosol partition rate of Legionella, exposure duration, inhalation rate, and deposit rate of aerosols in the lungs following inhalation. The dose was converted to infection risk by using the dose-response function developed for L. pneumophila. High weight and/or old children, i.e., 12-year children, running around in fountains were the highest risk group by showing >0.05 infection probability for fountain waters containing ${\geq}10^4$ CFU/L Legionella. The result supported the current guideline by Korea Centers for Disease Control and Prevention, which permits use of water with < $10^3$ CFU/L Legionella cells for all purposes. However, the results still warrant further evaluation of the guideline to accommodate risks for children because the dose-response relationship in the model was developed for healthy adults. Further risk assessment studies need to be conducted by employing dose-response model for children who generally carries weaker immune system than adults.
The soil prediction can provide quantitative soil information for sustainable mountainous ecosystem management. Visible near infrared spectroscopy, one of soil prediction methods, has been applied to predict several soil properties with effective costs, rapid and nondesctructive analysis, and satisfactory accuracy. Spectral preprocessing is a essential procedure to correct noisy spectra for visible near infrared spectroscopy. However, there are no attempts to evaluate various spectral preprocessing methods. We tested 5 different pretreatments, namely continuum removal, Savitzky-Golay filter, discrete wavelet transform, 1st derivative, and 2nd derivative to predict soil carbon(C) and nitrogen(N). Partial least squares regression was used for the prediction method. The total of 153 soil samples was split into 122 samples for calibration and 31 samples for validation. In the all range, absorption was increased with increasing C contents. Specifically, the visible region (650nm and 700nm) showed high values of the correlation coefficient with soil C and N contents. For spectral preprocessing methods, continuum removal had the highest prediction accuracy(Root Mean Square Error) for C(9.53mg/g) and N(0.79mg/g). Therefore, continuum removal was selected as the best preprocessing method. Additionally, there were no distinct differences between Savitzky-Golay filter and discrete wavelet transform for visual assessment and the methods showed similar validation results. According to the results, we also recommended Savitzky-Golay filter that is a simple pre-treatment with continuum removal.
Quality characteristics of conventional and whey noodles were investigated by studying the textural properties. cooking properties, and sensory characteristics. The whey noodles were prepared by mixing whey powder with the wheat flour before noodle production, with the mixture ratio ranging between 1 and 7% in volume. The results are summarized as follows : the addition of whey powder noticeably improved the textural characteristics of the cooked noodles, i.e. hardness, gumminess, and chewiness. The best results were obtained using the following percentage of whey in the mixture: the hardness with 1% added, the gumminess and chewiness with 3% added, and the elasticity with a 7% addiction. The tension force also increased with addition of whey powder, The highest tension force was obtained when 3% of the whey was mixed. While the cooking water of the general noodles displayed a light reddish tint, the cooking water of the whey noodles had a yellow-greenish tint. The cooking water of the whey noodles was more turbid than that of the conventional noodles. The whey noodles increased in volume more than the conventional noodles. after cooking. There was no difference in weight increase and water absorption rates between both types of noodles. More favorable results were shown for appearance, color, texture, and sensory acceptability in the whey noodle than in the conventional noodles.
The advent of towed geo-electrical array surveying on water and land has resulted in datasets of magnitude approaching that of airborne electromagnetic surveying and most suited to 1D inversion. Robustness and complete automation is essential if processing and reliable interpretation of such data is to be viable. Sharp boundaries such as river beds and the top of saline aquifers must be resolved so use of smoothness constraints must be minimised. Suitable inversion algorithms must intelligently handle low signal-to-noise ratio data if conductive basement, that attenuates signal, is not to be misrepresented. A noise-level aware inversion algorithm that operates with one elastic thickness layer per electrode configuration has been coded. The noise-level aware inversion identifies if conductive basement has attenuated signal levels so that they are below noise level, and models conductive basement where appropriate. Layers in the initial models are distributed to span the effective depths of each of the geo-electric array quadrupoles. The algorithm works optimally on data collected using geo-electric arrays with an approximately exponential distribution of quadrupole effective depths. Inversion of data from arrays with linear electrodes, used to reduce contact resistance, and capacitive-line antennae is plausible. This paper demonstrates the effectiveness of the algorithm using theoretical examples and an example from a salt interception scheme on the Murray River, Australia.
LEE, Kwang Sub;CHUNG, Sung Bong;EOM, Jin Ki;NAMKUNG, Baek Kyu;KIM, Seok Won
Journal of Korean Society of Transportation
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v.33
no.5
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pp.461-469
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2015
The next generation high-speed train, HEMU-430X, was developed and is now being tested. However, the existing mode choice models based on the guidelines for feasibility studies do not consider a high-speed train with a higher speed than KTX. This limitation might result in inaccurate demand forecasting. In this research, a stated preference survey was conducted in order to supplement the problem by considering the characteristics of HEMU-430X. Based on the survey results, this research developed two mode choice models, including a multinomial logit model and a nested logit model. For this purpose, the utility functions of travel time and travel costs were estimated using a Limdep 8.0 NLOGIT 3.0 package. After comparing the two models, it was concluded that the nested logit model is appropriate. The paper suggested a plan to implement the nested logit model and presented a policy implication.
In genetic association studies with high-dimensional genomic data, regularization procedures based on penalized likelihood are often applied to identify genes or genetic regions associated with diseases or traits. A network-based regularization procedure can utilize biological network information (such as genetic pathways and signaling pathways in genetic association studies) with an outstanding selection performance over other regularization procedures such as lasso and elastic-net. However, network-based regularization has a limitation because cannot be applied to high-dimension genomic data with a group structure. In this article, we propose to combine data dimension reduction techniques such as principal component analysis and a partial least square into network-based regularization for the analysis of high-dimensional genomic data with a group structure. The selection performance of the proposed method was evaluated by extensive simulation studies. The proposed method was also applied to real DNA methylation data generated from Illumina Innium HumanMethylation27K BeadChip, where methylation beta values of around 20,000 CpG sites over 12,770 genes were compared between 123 ovarian cancer patients and 152 healthy controls. This analysis was also able to indicate a few cancer-related genes.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.3
no.2
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pp.119-126
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1983
The purposes of this study are to analyze/model the mode choice behavior of the regional traveler by express bus/express train and to offer useful source in deciding the public transportation policy. The data analyzed were trips of both modes from March, 1980 to November, 1981, between Seoul and other nineteen cities; the data were grouped as five groups according to the change of service variables. Service variables were travel time(unit: minute), cost(:won), average allocation time(:won), service hour(:hour), and dummy variables by mode. As model Logit Model with linear or log utility function were postulated. As the result of this study, some reseanable models were constructed at Model Type I(eq. 2. of this paper) based on the above data except the dummy. It was judged that the parameters calibrated by Group III and Group IV data in table 4, were optimal. Among the parameters, the parameter of travel cost was most reliable. There was a tendency preferring express bus to train in October and November. With the constructed model and Pivot-Point Method. the demand change of express train caused by the service variables' change could be forecasted over 99%.
본 연구는 현재 미국에서 거래되고 있는 세 가지 주가지수선물 상호간의 일중(intradaily) 가격선도(price leadership) 관계에 관한 실증분석이다. 본 연구가 기존의 연구와 다른점은, 기존의 연구가 주가지수선물과 그 기준이 되는 현물 가격사이의 가격 선도 관계에 초점을 두고 있는데 반하여 본 연구는 주가지수선물 시장 사이에서 존재하는 가격 선도관계를 분석하고 있다는 점이다. 실증 분석의 대상이 된 주가지수선물들은 Chicago Mercantile Exchange의 Standard and Poor's 500 Index(S&P 500), New York Futures Exchange의 New York Stock Exchange Composit Index (NYSE), 그리고 Chicago Board of Trade의 Major Market Index(MMI)이다. 만약 이들 시장들이 정보의 전달에 있어서 효율적(informationally efficient) 이라면 이들 가격간에 선도-지연(lead-lag) 현상은 존재하지 않을 것이다. 그러나 어느 한 시장이 새로운 정보를 선물가격에 반영하는데 다른 시장에 비해 상대적으로 느리다면, 이들 시장 상호간에는 가격의 전이(transmission)현상이 존재하게 될 것이다. 이들 선물간의 일중 가격선도 관계 연구는 이러한 시장의 효율성 문제를 밝히는데 의의가 있을 뿐만 아니라, 시장간의 단기적 가격 괴리를 이용하려는 차익거래자들에게도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 연구는 위에서 언급한 각각의 주가지수선물들이 가격 선도성을 가질 수 있는 이유와 관련된 다음과 같은 세 가지 가설을 설정하였다. 첫째 가설은, 가격의 선도성은 거래량과 관련이 있다는 것이다. 즉, 이들 주가지수선물 중 가장 거래량이 많은 S&P 500 선물이 다른 선물을 선도할 것이라는 가설이다. 둘째, 가격의 선도성은 주가지수를 구성하는 주식의 수에 비례한다는 가설이다. 다시 말하면, 보다 않은 수로 구성된 주가지수일수록 정보처리 속도가 빠르다는 가설이다. 따라서, 본 연구에 포함된 주가지수선물 중 가장 많은 수의 주식을 대상으로 하는 NYSE 선물이 다른 선물을 선도할 것이다. 마지막 가설은 정보의 처리는 대형주 혹은 기관선호주(institutionally-favored)들이 주도한다는 것이다. 따라서, 주로 이와 같은 주식들로 구성 된 MMI 선물이 선도성을 가질 수 있다는 것이다. 위의 가설들을 검증하고 시장간의 가격 선도관계를 분석하기 위하여 본 연구는 vector autoregressive(VAR) 모형을 이용하여 충격-반응 함수(impulse response functions)를 계산하고, 분산분해(variance decomposition)를 수행하였다. 또한 가격 상호간에 존재할지도 모르는 공적분(cointegration)관계를 Johansen(1991)과 Jokansen and Juselius (1992) 등이 제시한 다변량 공적분 검정(multivariate cointegration test)를 통하여 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 1990년 7월까지이며, 각 주가지수선물들의 5분 간격 data를 사용하였다. 연구결과, 충격-반응 분석은 어느 한 시장에서의 충격(shock)은 다른 시장으로 매우 빠르게 전달되고 있음을 보여 주었다. 그러나 충격의 지속정도는 그 충격의 진원지에 따라 달랐다. 즉, NYSE나 MMI 선물로부터 발생 한 충격은 다른 시장의 가격에 5분 안에 반영을 끝냈지 만 S&P 500 선물에서 발생한shock은 그 이상 지속되었다. 또한, 분산분해 결과 S&P 500 선물이 자기자신 뿐만 아니라 다른 시장의 예상하지 못했던 움직임(unexpected movements)을 설명하는데 가장 큰 설명력(explanatory power)을 가지고 있었다. 결론적으로 S&P 500 선물이 다른 선물을 약 5분 간격으로 선도하였다. 이는 가격의 선도가 거래량과 밀접한 관계가 있음을 보여 주는 것이다.
The purpose of this study was to investigate the relationship between thinking style and learning style of gifted children in elementary school. The subjects were 178 fourth, fifth and sixth grade elementary school students who enrolled in gifted education program. They were given the Thinking Style Questionnaire and the Grasha Reichmann Student Learning Style Questionnaire. Descriptive statistics, correlation analysis and canonical correlation analysis were performed. Results indicated that gifted students prefer legislative, judical, liberal, local, hierarchic, external thinking styles known to be related to creative and critical thinking rather than executive and conventional styles. Meanwhile, in the aspect of learning style, independent learning style than the dependent learning style, competitive style than the collaborative style, and participatory style than the avoiding style were significantly scored higher. The canonical analysis showed that thinking styles and learning styles share 59%(Rc=.77) each other, indicating the two variables had significant close relationship. External, liberal, hierarchic, judical, executive, and liberal thinking styles in the order named showed higher cross loading in the independent variable set, likewise independent, participatory, collaborative, and competitive learning styles in the dependant variable set. The results indicate that the external, liberal, hierarchic, judical, executive, and liberal thinking styles can be the significant predictors of independent, participatory, collaborative, and competitive learning styles. The implications of the study related to the gifted education were discussed in depth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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