Antibiotics are widely used to improve productivity in the dairy industry. However, the inappropriate use of antibiotics causes the deterioration in the quality of dairy products undergoing fermentation and maturation. Hence, probiotic use is emerging as an alternative to curb the increased utilization of antibiotics. Probiotics are defined as "living microorganisms that, when administered in appropriate amounts, confer health benefits on the host." They may improve host disease resistance by regulating intestinal microflora balance and promote animal growth and development. In the dairy industry, probiotics have been studied to increase milk production by improving digestion in dairy cows, enhance the content of dairy components such as milk fat and protein, reduce the risk of mastitis in cows, and increase calf weight. Thus, the use of probiotics can improve the production and safety of dairy products. However, some probiotics are still unstable during storage and have low quality and safety issues. Therefore, to reduce the use of antibiotics in the dairy industry, probiotics should be developed and produced considering the above-mentioned problems.
Emissions of diesel vehicles have been regulated by NEDC mode for a long time. However, the NEDC mode has been known the control of emission reduction is not reflected properly on actual road conditions. For these reasons, diesel vehicle emissions are regulated in both NEDC mode and WLTC mode from 2017 to 2020, from 2020 onwards, the emissions of diesel vehicles will measure in WLTC mode only and will not be able to exceed 1.5 times the regulated value. The purpose of this study is to analyze the development trend of diesel vehicle after-treatment system in order to comply with the future regulations on diesel vehicle. As a result, it is essential to reduce the NOx emissions of diesel vehicles for Euro 6, the NOx emissions of the test vehicle equipped with SCR were 30% to 50% loss than the test vehicle equipped with LNT despite the higher curb weight and engine displacement.
연약지반은 지반강도가 낮으므로 공학적 문제점 개선방법에 대해 많은 연구가 수행되어 왔다. 대상현장은 연약지반의 압밀침하에 대해 안정성을 확보하기 위해 경량성토제인 EPS를 시공하였다. 그러나 포장층의 침하와 경계석의 파손 등 안정성에 문제점이 발생하였으며, 조사결과 현재높이가 설계높이보다 1m 이상 압축된 것으로 나타났다. 분석결과 상재하중에 영향을 받는 EPS가 설계 및 시공당시 상부 지반층 및 교통 하중이 과다하게 적용된 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 연약지반에 EPS가 시공된 현장의 고성토로 인한 문제점을 분석하고, 합리적인 대책공법을 제시한 사례를 소개함으로서 EPS 설계 및 시공 시 유의점을 제시하고자 한다.
In this paper, we propose a destination optimal route algorithm for providing route finding service for the transportation handicapped by using the multi-criteria decision-making technique and the modified A-STAR optimal route search algorithm. This is a method to set the route to the destination centering on safety by replacing the distance cost of the existing A-STAR optimal route search algorithm with the safety cost calculated through AHP/TOPSIS analysis. To this end, 10 factors such as road damage, curb, and road hole were first classified as poor road factors that hinder road driving, and then pairwise comparison of AHP was analyzed and then defined as the weight of TOPSIS. Afterwards, the degree of driving safety was quantified for a certain road section in Busan through TOPSIS analysis, and the development of an optimal route search algorithm for the transportation handicapped that replaces the distance cost with safety in the finally modified A-STAR optimal route algorithm was completed.
In this study, a chest deflection is predicted by introducing a deep learning technique with the results of the frontal impact of the USNCAP conducted for 110 car models from MY2018 to MY2020. The 120 data are divided into training data and test data, and the training data is divided into training data and validation data to determine the hyperparameters. In this process, the deceleration data of each vehicle is averaged in units of 10 ms from crash pulses measured up to 100 ms. The performance of the deep learning model is measured by the indices of the mean squared error and the mean absolute error on the test data. A DNN (Deep Neural Network) model can give different predictions for the same hyperparameter values at every run. Considering this, the mean and standard deviation of the MSE (Mean Squared Error) and the MAE (Mean Absolute Error) are calculated. In addition, the deep learning model performance according to the inclusion of CVW (Curb Vehicle Weight) is also reviewed.
The continuous development of science and technology since the Industrial Revolution and the development of human civilization are based on the use of fossil fuels. However, the use of fossil fuels is increasing the greenhouse gas, the main cause of global warming, and global warming is an extreme climate anomaly that is rapidly increasing human and material damage. Therefore, efforts are being made worldwide to return greenhouse gases to pre-industrial levels. In Korea, 2050 carbon neutrality has been set as a major policy and efforts are being made to curb carbon emissions in the overall industry. Carbon emission suppression is based on the minimization of fossil fuel use, and research and development are underway on building a zero-emission house that minimizes the energy used in buildings in the construction field. Therefore, in this study, as part of the zero-emissions water system construction, waste resources generated at industrial sites were utilized and an integrated lightweight concrete solar panel grafted with a concrete lightweight panel and solar panel was manufactured and the possibility of its use was evaluated.
Currently many safety assessment tests are conducted by crashing a vehicle against a rigid or deformable barrier. It is quite rational to evaluate crash performance of a vehicle in a barrier test in terms of vehicle stiffness and strength. However, there has been a lot of debate on whether barrier testing is a duplicate of real world crash collisions. One of the issues is car to car compatability. There are two essential subjects in compatability. One is partner-protection when crashing into another vehicle and the other is self-protection when struck by another vehicle. When considering a car to car frontal crash between a mini car and a large heavy car, it is necessary to evaluate human body stiffness of each vehicle. In this study, in order to evaluate the compatability of cars in car-to-car crashes, four tests were conducted. Test speed of each car is 48.3km/h, and the overlap of the mini and large car is $40\%$, and the overlap of the small cars is $100\%$. In all tests, only a drive dummy is used. The test results of the car to car crash test show that vehicle safety standard of mini car is not satisfied compared with large heavy car and HIC value of mini car is higher than large car. In this case observed that the relatively lower stiffness and weight of the mini car resulted in absorbing a large share of the total input energy of the system when crashed into the large heavy car.
This study was conducted in order to estimate the exhaust emissions analysis method of the real driving emission(RDE). The Association for Emissions Control by Catalyst(AECC) has developed a test procedure by using a random cycle method based on the chassis dynamometer. In order to confirm this approach in Korea, Euro 5(DPF), Euro 6(DPF + LNT), and Euro 6(DPF + SCR) were performed on three different vehicles to determine the exhaust gas characteristics of the random cycle, real-road driving test(PEMS), and emission certification driving mode(NEDC). Six different random cycle driving modes were generated by the vehicle specifications(e.g. curb weight, engine power, gear ratio, and maximum acceleration). The NOx emissions were increased in the NEDC, random cycle, and PEMS order in this study regardless of the test vehicles. The random cycle method has the advantage because it utilizes a chassis dynamometer in the laboratories for a repeatable data collection, and it allows any eminent emission improvement checked prior to a real-road driving test with PEMS.
Global warming is a key challenge subjecting animals to heat stress conditions resulting in multiple physiological alterations in tropical climate. Dietary approach seems to be the more friendly approach to curb the adverse effects of heat stress in rabbits. Some herbs have been categorized to have high potential for promotion of immune responses for amelioration of heat stress. Thus, this research aims to evaluate the potential of Mistletoe (Viscum album), Moringa (Moringa oleifera) and Phyllanthus (Phyllanthus amarus) leaf meal as herbal supplements for the alleviation of heat stress in female rabbits by measuring improvement in sex and stress hormonal responses in serum biochemistry. 80 Rabbit does were exposed to 4 dietary groups supplemented with each of Mistletoe, Moringa, Phyllanthus and a control in an 84-day trial at the summit of thermal stress in South west Nigeria. Growth indices were monitored throughout the study, blood samples were compiled at the end of the trial to assess serum biochemistry, stress and sex hormonal responses of the Does using standard protocols. The results revealed that final weight and weight gain of Does fed on Phyllanthus were significantly (p < 0.05) higher (11.46% and 14.25%, respectively) than Does on control. The herbal supplements enhance glucose, protein, albumin and globulin, reduced cholesterol, and creatinine of Does under heat stress conditions. Among the herbal treatment groups, mistletoe, moringa and phyllanthus had 12.42%, 18.39% and 16.90%, respectively, lower corticosterone than control groups which had 39.76ng/ml. Triiodothyronine of Does fed control were significantly (p < 0.05) lower than Does on Moringa oleifera and Phyllanthus amarus supplements. Estradiol and Follicle stimulating hormone of rabbit Does fed on moringa supplement were significantly (p < 0.05) higher than other treatments. In conclusion, the herbal supplements tend to mitigate the detrimental outcome of thermal stress on Does by suppressing stress hormones. Moringa oleifera and Phyllanthus amarus enhanced sex hormones while Phyllanthus amarus confered growth promoting effects on the Does.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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