Measurement of compositions and somatic cells in raw milk by chemical methods usually requires a lot of time, skilled labor and expensive analytical equipments. Recently, near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS), which is a rapid, cost-effective and non-destructive technique, has been extensively used for safety and quality evaluation in the field of dairy products. However, less study has been performed to evaluate the effect of transmitted light on milk quality during NIRS analysis. Therefore, the objective of this study was to analyze the changes in milk quality using transmitted light. Raw milk samples collected from dairy farm from Siga prefecture in Japan were analyzed for fat, protein, lactose, solids not fat, total solids, milk urea and citric acid using the Milko scan 4000. Somatic cells in raw milk samples were counted by the Fossomatic 5000. Transmittance spectra of 50 ml raw milk samples were obtained by the Lax-Cute lighter in the 400 nm or less, 689 nm, 773 nm, 900 nm and 979 nm. As a result, milk fat as well as somatic cell count was increased by 2.6% and 9.0%, respectively. The other compositions were, however, changed within the relative error of the measurement. Further studies are needed to apply raw milk quality evaluation using the UV band by accumulating more samples and more data.
ADEOS(Advanced Earth Observing Satellite)/IMG(Interferometric Monitor for Greenhouse Gases) measurements - temperature, water vapor($H_2O$), ozone($O_3$) have been compared with the radio sonde and ozone sonde observations at Osan and Pohang stations for the 4 cases on 10 Jan.(a), 28 Jan.(b), 2 Apr.(c), and 19 Jun.(d) 1997 to detect the error ranges of the IMG data. It showed that the IMG data of the cases (b), (d) when the ADEOS passed over the central part of Korea were quite stable with the good agreement with the sonde observations, however, that of (a),(c) when the ADEOS passed over south- east coastal area were unstable with the larger differences from the sonde-observations. The RMSE and bias analyses of temperature for the stable cases (b),(d) showed that the differences between the IMG data and the sonde observations were about 1~4 K at the 700~300 hPa level and about 4~5 K or more at the higher level, and the IMG measurements tended to be larger than the sonde observations at the higher level above 200 hPa, while no typical bias was seen at the lower level. The RMSE and bias analysis for the version of level 2 5_6_4_4 of ozone showed that the RMSE of ozone were quite small, in general, except at the higher level above 50~60 hPa in the all 4 cases, however the bias was generally big with the positive value in the troposphere and the negative in the stratosphere. An example of vertical profile of trace gases such as $CO_2, N_2O, CH_4, HNO_3$, CO measured by IMG was also presented and it showed that the IMG data had large differences between the 5 different observation points.
Today's commercial high resolution satellite imagery such as IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Extraction of 3D building information from high resolution satellite imagery is one of the most active research topics. There have been many previous works to extract 3D information based on stereo analysis, including sensor modelling. Practically, it is not easy to obtain stereo high resolution satellite images. On single image performance, most studies applied the roof-bottom points or shadow length extracted manually to sensor models with DEM. It is not suitable to apply these algorithms for dense buildings. We aim to extract 3D building information from a single satellite image in a simple and practical way. To measure as many buildings as possible, in this paper, we suggested a new way to extract building height by triangular vector structure that consists of a building bottom point, its corresponding roof point and a shadow end point. The proposed method could increase the number of measurable building, and decrease the digitizing error and the computation efficiency.
The radiation at $11{\mu}m$ absorbed more than at $12{\mu}m$ when aerosols is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The difference of the two channels provides an opportunity to detect aerosols such as Yellow Sand even with the presence of clouds and at night. However problems associated with this approach arise because the difference can be affected by various atmospheric and surface conditions. In this paper, we has analyzed how the threshold and sensitivity of the brightness temperature difference between two channel (BTD) vary with respect to the conditions in detail. The important finding is that the threshold value for the BTD distinguishing between aerosols and cloud is $0.8^{\circ}K$ with the US standard atmosphere, which is greater than the typical value of $0^{\circ}K$. The threshold and sensitivity studies for the BTD show that solar zenith angle, aerosols altitude, surface reflectivity, and atmospheric temperature profile marginally affect the BTD. However, satellite zenith angle, surface temperature along with emissivity, and vertical profile of water vapor are strongly influencing on the BTD, which is as much as of about 50%. These results strongly suggest that the aerosol retrieval with the BTD method must be cautious and the outcomes must be carefully calibrated with respect to the sources of the error.
According to F. Nietzsche and A. N. Whitehead, the fatal error of the modern Western ontology is to mistakenly assume that the structure of reality is the same as the structure of language, and to misplace the fictional linguistic subject as a realistic subject. This fictional concept of the subject is the concept of person. This paper will analyze how this fictional concept of person forms the basis for the development of modern finance. The historical period and place of analysis of the paper is England in the late 17th century. At this time and place, the modern form of banking began, and the concept of person was developed philosophically by English intellectuals, especially by John Locke. And at the same time, joint-stock companies and the English nation state acquired their independent abstract personhood. The fictional concept of person has reduced social relations to "exclusive property rights" and "creditor-debtor relations," and this reduction forms the ontological basis of modern finance. In modern finance where property rights and creditors' rights are mixed, property owners excercise exclusive property rights but avoid responsibility for the exercise by being transformed to creditors. Furthermore, property owners' privilege were extended when the modern groups-joint-stock companies and the nation state-who are endowed with eternal and independent personhood are reduced to debtors for the property owners.
This study was conducted to estimate carbon stocks of Quercus serrata with drawing volume of trees in each tree height and DBH applying the suitable stem taper equation and tree specific carbon emission factors, using collected growth data from all over the country. Information on distribution area, tree number per hectare, tree volume and volume stocks were obtained from the $5^{th}$ National Forest Inventory (2006~2010), and method provided in IPCC GPG was applied to estimate carbon storage and removals. Performance in predicting stem diameter at a specific point along a stem in Quercus serrata by applying Kozak's model,$d=a_1DBH^{a_2}a_3^{DBH}X^{b_1Z^2+b_2ln(Z+0.001)+b_3{\sqrt{Z}}+b_4e^Z+b_5({\frac{DBH}{H}})}$, which is well known equation in stem taper estimation, was evaluated with validations statistics, Fitness Index, Bias and Standard Error of Bias. Consequently, Kozak's model turned out to be suitable in all validations statistics. Stem volume tables of Quercus serrata were derived by applying Kozak's model and carbon stock tables in each tree height and DBH were developed with country-specific carbon emission factors ($WD=0.65t/m^3$, BEF=1.55, R=0.43) of Quercus serrata. As a result of carbon stock analysis by age class in Quercus serrata, carbon stocks of IV age class (11,358 ha, 36.5%) and V age class (10,432; 33.5%) which take up the largest area in distribution of age class were 957,000 tC and 1,312,000 tC. Total carbon stocks of Quercus serrata were 3,191,000 tC which is 3% compared with total percentage of broad-leaved forest and carbon sequestration per hectare(ha) was 3.8 tC/ha/yr, $13.9tCO_2/ha/yr$, respectively.
Lee, Seung Bum;Li, Guangzong;Zuo, Chengliang;Hong, In Kwon
Applied Chemistry for Engineering
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v.30
no.5
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pp.606-614
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2019
A mixing ratio of the oil in water (O/W) emulsion of palm oil and the non-ionic surfactant (Tween-Span type) possessing different hydrophile-lipophilie balance (HLB) values was evaluated in this work. An optimum condition was determined through analysis of main and interaction effects of each quantitative factor using central composite design model-response surface methodology (CCD-RSM). Quantitative factors used by CCD-RSM were an emulsification time, emulsification speed, HLB value and amount of surfactant. On the other hand, the reaction parameters were the viscosity and mean droplet size of O/W emersion. Optimized conditions obtained from CCD-RSM were the emulsification time of 12.7 min, emulsification speed of 5,551 rpm, HLB value of 8.0 and amount of surfactant of 5.7 wt.%. Ideal experimental results under the optimized experimental condition were the viscosity of 1,551 cP and mean droplet size of 432 nm which satisfy the targeted values. The average error value from our actual experiment for verifying the conclusions was below to 2.5%. Therefore, a high favorable level could be obtained when the CCD-RSM was applied to the optimized palm oil to water emulsification.
This study investigates the export behavior of Busan, Gwangyang and Incheon Port. The monthly data cover the period from January 2000 to December 2015. We employ six export functions composed of various exchange rates and industrial production index. This paper finds that the nominal effective exchange rate is more appropriate for explaining the export behaviors of the three ports, regardless of the narrow and wide indices which comprise 26 and 61 economies for the nominal and real indices respectively. This paper tests whether exchange rate and industrial production are stationary or not, rejecting the null hypothesis of a unit root in each of the level variables and of a unit root for the residuals from the cointegration at the 5 percent significance level. The error-correction model is estimated to find that both Gwangyang and Incheon ports are much slower than Busan port in adjusting the short-run disequilibrium and Gwangyang port is a little slower than Incheon port. The rolling regressions show that the influence of exchange rate as well as industrial production tends to decrease in all of three ports. The variance decomposition, however, shows that the export variables are very exogenous and the export of Busan Port is the least exogenous and that of Gwangyang Port the most. This result indicates that the economic variables such as exchange rate and economic activity affect the export of Busan Port more strongly than that of Gwangyang and Incheon Port.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.5
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pp.574-583
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2021
Predicting shipping markets is an important issue. Such predictions form the basis for decisions on investment methods, fleet formation methods, freight rates, etc., which greatly affect the profits and survival of a company. To this end, in this study, we propose a shipping freight rate prediction model for container ships using gated recurrent units (GRUs) and long short-term memory structure. The target of our freight rate prediction is the China Container Freight Index (CCFI), and CCFI data from March 2003 to May 2020 were used for training. The CCFI after June 2020 was first predicted according to each model and then compared and analyzed with the actual CCFI. For the experimental model, a total of six models were designed according to the hyperparameter settings. Additionally, the ARIMA model was included in the experiment for performance comparison with the traditional analysis method. The optimal model was selected based on two evaluation methods. The first evaluation method selects the model with the smallest average value of the root mean square error (RMSE) obtained by repeating each model 10 times. The second method selects the model with the lowest RMSE in all experiments. The experimental results revealed not only the improved accuracy of the deep learning model compared to the traditional time series prediction model, ARIMA, but also the contribution in enhancing the risk management ability of freight fluctuations through deep learning models. On the contrary, in the event of sudden changes in freight owing to the effects of external factors such as the Covid-19 pandemic, the accuracy of the forecasting model reduced. The GRU1 model recorded the lowest RMSE (69.55, 49.35) in both evaluation methods, and it was selected as the optimal model.
Purpose: The purpose is to establish a safe facility environment from abnormal voltages such as lightning by developing a smart land resistance measuring device that can acquire real-time land resistance data using Arduino. Method: This paper studied design models and application cases by developing a land resistance acquisition and analysis system with Arduino and a power line communication (PLC) system. Some sites in the wind power generation complex in Gyeongsangnam-do were selected as test beds, and real-time land resistance data applied with new technologies were obtained. The electrode arrangement adopted a smart electrode arrangement using a combination of a Wenner four electrode arrangement and a Schlumberger electrode arrangement. Result: First, the characteristic of this technology is that the depth of smart multi-electrodes is organized differently to reduce the error range of the acquired data even in the stratigraphic structure with specificity between floors. Second, IT convergence technology was applied to enable real-time transmission and reception of information on land resistance data acquired from smart ground electrodes through the Internet of Things. Finally, it is possible to establish a regular management system and analyze big data accumulated in the server to check the trend of changes in various elements, and to model the optimal ground algorithm and ground system design for the IT convergence environment. Conclusion: This technology will reduce surge damage caused by lightning on urban infrastructure underlying the 4th industrial era and design an optimized ground system model to protect the safety and life of users. It is also expected to secure intellectual property rights of pure domestic technology to create jobs and revitalize our industry, which has been stagnant as a pandemic in the post-COVID-19 era.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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