To determine chemical components and meat quality traits related to palatability of 10 primal cuts, 25 Hanwoo carcasses were selected from 5 carcasses × 5 quality grades and used to obtain proximate data and meat quality characteristics. Significant differences (p<0.05) in chemical component and meat quality were found among the 10 primal cuts. The highest fat content was found in the kalbi, followed by dungsim, yangjee, chaekeut, ansim, abdari, suldo, moksim, udun, and satae. Protein and moisture contents in the 10 primal cuts were in reverse order of fat content. Moksim had the highest drip loss % and cooking loss % than all other primal cuts while kalbi showed the lowest (p<0.05) percentage of drip and cooking loss. Ansim had the longest sarcomere length but the lowest shear force values than all other cuts (p<0.05). The highest (p<0.05) score for overall acceptability was observed in ansim. Moksim, udun, abdari, and satae were rated the lowest (p<0.05) in overall acceptability among the 10 primal cuts from Hanwoo carcasses. In conclusion, ansim, dungsim, chaekeut, and kalbi had the highest overall acceptability due to their higher fat contents and lower shear force values.
In the smart life era where the majority of economically active population uses mobile devices, smart devices have formed a new service market. In this study, we developed a shipyard quality management application using mobile devices such as smart phones and tablet PCs. For this purpose, the problems were derived through the analysis of the quality management work on shipyard and the considerations were extracted to build a smart work environment by analyzing the case studies of smart work in other industrial fields. Among the shipyard quality management work, functions thought to be highly utilized when converted to a mobile system has been developed as a mobile application. The application was developed by applying an object-oriented component-based development (ooCBD) methodology, and is expected to improve the user experience and the efficiency of quality management operations in shipyard.
Previous studies have reported an association between poor sleep and various symptoms and diseases, such as fatigue, obesity, depression, and anxiety. The effects of poor sleep may differ by age and sex. In addition, sleep characteristics and their effects may vary according to Sasang constitutional type. The aim of this study was to investigate the associations between sleep quality, fatigue, and quality of life and to assess whether these differ by constitutional type. Participants were individuals aged 40-69 years living in two Korean communities in 2012-2014. Sleep quality, fatigue, and quality of life were measured using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), the Fatigue Severity Scale, and the 12-item Short Form Health Survey, respectively. The effects of total PSQI score and PSQI component scores were analyzed using a generalized additive model. A Korean Sasang constitutional diagnostic questionnaire was used to assess Sasang constitution. Data for 5,793 participants were analyzed. Poor sleep quality was related to greater fatigue, and lower physical and mental quality of life. The PSQI components including subjective sleep quality, sleep latency, sleep disturbances, use of sleep medications, and daytime dysfunction were associated with fatigue and physical and mental quality of life. Sleep quality was significantly lower in So-Eum compared to So-Yang and Tae-Eum. PSQI component scores for fatigue and quality of life differed significantly by Sasang constitution: for Tae-Eum, sleep latency and use of sleep medications; for So-Eum, daytime dysfunction; and for So-Yang, use of sleep medications and daytime dysfunction. The effects of different aspects of sleep quality differ by Sasang constitution. To improve sleep quality, interventions need to be tailored to constitutional type.
The purpose of this study is to examine the success factor of Quality Management (QM) in the manufacturing conditions aspect of medium and small-sized sanitary enterprise. The requisite for manufacturing factors are classified into manufacturing human factors (the number of production employee, training and teaching, discuss on quality, manufacture expertness, etc.), manufacturing facility factors (coating, hardening, and molding equipment), manufacturing core component factors (temperature and viscosity, line, surface). And the indicator of quality outcomes are measured by reorder and recommendation to others.
시스템 개발 시 복잡성을 감소시키고 개발 비용과 기간을 단축하기 위하여 컴포넌트 기반 개발(CBD)이 산업계에서 보편화 되고 있다. 그러나, 현재 대표적인 CBD는 한 회사나 하나의 어플리케이tus에 의존적인 컴포넌트를 개발하고 있다[1,2]. 따라서 어떤 도메인의 여러 패밀리에서 컴포넌트를 재사용하기 위한 컴포넌트 가변성이 강조 되고 있다. 하지만, 컴포넌트 가변성의 정의나 유형에 대해 구체적으로 제시된 연구가 미흡하여, 컴포넌트의 주 목적인 재사용 측면보다. 유지보수 목적의 컴포넌트가 개발되고 있다[3]. 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 높이기 위하여, 컴포넌트 특징을 반영한 컴포넌트 가변성을 정형적으로 정의한다. 또한, 기존의 컴포넌트 가변성으로 인식된 논리 가변성을 명확하게 정의하고, 추가로 3가지 가변성 유형을 제시함으로써, 컴포넌트에서 존재하는 모든 가변성 유형을 제시한다. 컴포넌트 커스터마이제이션시에 가변성의 경우의 수를 예측, 확인 할 수 있는 컴포넌트 가변성 Scope를 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 기법을 적용함으로써, 여러 패밀리 멤버에서 재사용 할 수 있는 고품질의 컴포넌트 개발을 지원 할 수 있다.
최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
We introduce the Energy-Based Blind Separating (EBS) algorithm for extremely fast separation of mixed speech signals without loss of quality, which is performed in two stages: iterative-form separation and closed-form separation. This algorithm significantly improves the separation speed simply due to incorporating only some specific frequency bins into computations. Simulation results show that, on average, the proposed algorithm is 43 times faster than the independent component analysis (ICA) for speech signals, while preserving the separation quality. Also, it outperforms the fast independent component analysis (FastICA), the joint approximate diagonalization of eigenmatrices (JADE), and the second-order blind identification (SOBI) algorithm in terms of separation quality.
Data storage and data communication currently pose a major problems for all parties involved with power quality and power system monitoring. The Problem aries from the tremendous amount of data involved. There is a common desire in the power industry to find new techniques for high-accuracy data compression and data storage. This paper introduces a data compression technique that is very suitable for application to power quality waveforms. The proposed technique is applied in splitting the monitored signal into two components. Those are stationary and nonstationary components. Each component is compressed and encoded.
Statistical analysis between sewage plant operating parameters and the effluent quality was performed. We extracted two factors from principal component analysis of operating parameters and effluent quality from each plant. The total variance of 84.7%, 79.2% was explained by the two factors at SB plant and SC plant, respectively. The factors were identified at SB plant in the following order 1) the oxidation of organic material by aeration basin microbe,2) biomass in aeration basin and at SC plant 1) the oxidation of organic material by aeration basin microbe, 2) thickening of acti-vated sludge. These results suggested that the control of microbial composition might be critical on the improvement of the effluent quality and plant operating efficiency because most of the factors were related with microbes.
Automatic quality inspection by computer vision can be applied and give a solution to the pharmaceutical industry field. Pharmaceutical capsule can be easily affected by flaws like dents, cracks, holes, etc. In order to solve the quality inspection problem, it is required computationally efficient image processing technique like thresholding, boundary edge detection and segmentation and some automated systems are available but they are very expensive to use. In this paper, we have developed a dented capsule image processing technique using edge-based image segmentation, TLS(Total Least Squares) curve fitting technique and adopted low cost camera module for capsule image capturing. We have tested and evaluated the accuracy, training and testing time of the classification recognition algorithms like PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis) and SVM(Support Vector Machine) to show the performance. With the result, PCA, ICA has low accuracy, but SVM has good accuracy to use for classifying the dented capsule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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