본 논문에서는 무기체계 양산에 활용되는 자동시험장비 (Automatic Test Equipment: ATE)의 유효성 입증을 위한 검증 방안을 제안하였다. 검증되지 않은 시험장비의 시험 데이터는 신뢰성이 미흡하여 객관적인 자료로써 활용이 제한되므로 ATE를 활용한 시험대상품의 품질 수준을 확보하기 위해서 시험장비의 검증이 필수적이다. 제시된 방법을 통해 전술정보통신체계 ATE에 적용하여 검증 결과를 확인하고 유효성 입증 결과를 기술한다.
Kim, Kwan-Su;Park, Si-Hyung;Choung, Myoung-Gun;Kim, Sun-Lim
한국작물학회지
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제51권spc1호
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pp.304-309
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2006
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to develop a rapid and nondestructive method for the determination of fatty acid composition in sesame (Sesamum indicum L.) seed oil. A total of ninety-three samples of intact seeds were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator, and reference values for fatty acid composition were measured by gas-liquid chromatography. Calibration equations were developed using modified partial least square regression with internal cross validation (n=63). The equations obtained had low standard errors of cross-validation and moderate $R^2$ (coefficient of determination in calibration). Prediction of an external validation set (n=30) showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the SEP (standard error of prediction), $r^2$ (coefficient of determination in prediction) and the ratio of standard deviation (SD) of reference data to SEP. The models developed in this study had relatively higher values (more than 2.0) of SD/SEP(C) for oleic and linoleic acid, having good correlation between reference and NIRS estimate. The results indicated that NIRS, a nondestructive screening method could be used to rapidly determine fatty acid composition in sesame seeds in the breeding programs for high quality sesame oil.
Rahman, Md. Faizur;Iqbal, Abdullah;Hashem, Md. Abul;Adedeji, Akinbode A.
한국축산식품학회지
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제40권6호
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pp.896-907
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2020
Imaging technique or computer vision (CV) technology has received huge attention as a rapid and non-destructive technique throughout the world for measuring quality attributes of agricultural products including meat and meat products. This study was conducted to test the ability of CV technology to predict the quality attributes of beef. Images were captured from longissimus dorsi muscle in beef at 24 h post-mortem. Traits evaluated were color value (L*, a*, b*), pH, drip loss, cooking loss, dry matter, moisture, crude protein, fat, ash, thiobarbituric acid reactive substance (TBARS), peroxide value (POV), free fatty acid (FFA), total coliform count (TCC), total viable count (TVC) and total yeast-mould count (TYMC). Images were analyzed using the Matlab software (R2015a). Different reference values were determined by physicochemical, proximate, biochemical and microbiological test. All determination were done in triplicate and the mean value was reported. Data analysis was carried out using the programme Statgraphics Centurion XVI. Calibration and validation model were fitted using the software Unscrambler X version 9.7. A higher correlation found in a* (r=0.65) and moisture (r=0.56) with 'a*' value obtained from image analysis and the highest calibration and prediction accuracy was found in lightness (r2c=0.73, r2p=0.69) in beef. Results of this work show that CV technology may be a useful tool for predicting meat quality traits in the laboratory and meat processing industries.
Objectives : This study was conducted to confirm validation and stability of concentration analysis method of pure melittin (Sweet Bee Venom-Sweet BV) extracted from the bee venom by utilizing protein isolation method of gel filtration. Methods : All experiments were conducted at Biotoxtech, a non-clinical studies authorized institution, under the regulations of Good Laboratory Practice (GLP). Standard solutions of melittin (SIGMA, USA) and test substances were dispensed and were analyzed with HPLC for Sweet BV to secure the validation of analysis. Results : 1. Measurement of system suitability of Sweet BV satisfied criterion of below 3%. 2. Confirming Linearity of Sweet BV in 10-200${\mu}g/m\ell$ solution yielded correlation coefficient (r) of 0.995 and accuracy of 85-115% which satisfy criterion. 3. Measurement of Specificity of Sweet BV didn't yield any substance affecting the peak of test substances, but detected at 21.22min verified as the test substance. 4. Confirming Intra-day of Sweet BV, accuracy and precision of 0.1, 100${\mu}g/m\ell$ were 105.70, 95.81 and 0.66, 0.73, respectively, satisfying both criteria of accuracy (85-115%) and precision (within 10%). 5. To measure Stability in autosampler, all samples used in Intra-day reproducibility sat in the autosampler for five hours and were re-analyzed. Both variability and precision satisfied the criteria. 6. Homogeneity of Sweet BV (0.1, 100${\mu}g/m\ell$) at upper, middle, and lower layers all satisfied the accuracy and precision criteria. 7. Stability of Sweet BV (0.1, 100${\mu}g/m\ell$) at room temperature for four hours and refrigerated for 7 days all satisfied the criterion. 8. For the measurement of Quality control, QC samples measured on the first and eighth day all satisfied accuracy and precision criteria. Conclusion : Above experiment data satisfies validation and stability of concentration analysis method of Sweet BV.
작물 모형의 품종에 따른 특성을 나타내는 품종 모수를 추정하기 위해서는 많은 양의 생육 관측 자료가 요구되며, 이를 확보하기 위해서는 많은 비용과 노력이 요구된다. 고품질 자료는 아니더라도 공개되어 있는 작물 생육 자료를 활용하여 모수 추정에 사용할 수 있으나, 이러한 자료의 품질에 대한 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 농업자료에 대한 정량적 평가 도구인 DatasetRanker를 사용하여 벼에 대한 지역적응시험 자료를 평가하였다. 또한, 결과를 바탕으로 자료의 품질을 개선하기 위한 관측체계의 개선방안을 제시하고자 하였다. 평가 결과 각각의 품종들은 모두 네 등급 중 세 번째로 높은 은 등급으로 평가되었으며, 더 상위의 등급을 얻지 못한 것은 대체로 생육 및 생육환경에 대한 관측자료의 부족에 기인하였다. 결과를 개선하기 위해서는 추가적인 관측자료가 요구되며, 일부 재배관리 등의 기본적인 조건들에 대한 정보를 추가하는 것만으로도 품질에 대한 평가 점수가 약 10%정도 상승할 것으로 예상되었다. 또한, 정확한 위치정보가 공개될 경우 이를 기준으로 수집되는 토양 정보와 기상 정보의 불확실성을 감소시킬 수 있을 것이다. 생육기간 중 시계열적인 관측자료가 수집된다면 품질이 상당히 개선될 것으로 예상되었으며, 이를 위한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
Mosts of export/import cargo has been moving using maritime transport means. Korea had been driven the system automation project using EDI document since the mid-1990s. However, this automation system comes upon about 40-50% against overall maritime business process, manual or paper document processing work is existing as ever. International e-business environment also has changing into electronic form document transaction from paper document-based transaction. International standardization organization, UN/CEFACT proposed UNeDocs for paperless jtransaction. UNeDocs is a specification to define XML data model as well as electronic form. With UNeDocs, it is not necessary to generate the duplexed data, and it can support user convenient and guarantee the flexibility. This paper defines the UNeDocs data model for EDI and Off-Line processing at the current maritime business. Then, it have to check XML syntax and structure for the defined data model through quality of document check system. Also, it explains the applying plan about the defined UNeDocs data model. It is possible to support paperless transaction as defining UNeDocs-based standard data model and converting into paper document, XML and EDI document using UNeDocs data model.
GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.
We propose a method to suppress the speckle noise and blur effects of the light field extracted from a hologram using a deep-learning technique. The light field can be extracted by bandpass filtering in the hologram's frequency domain. The extracted light field has reduced spatial resolution owing to the limited passband size of the bandpass filter and the blurring that occurs when the object is far from the hologram plane and also contains speckle noise caused by the random phase distribution of the three-dimensional object surface. These limitations degrade the reconstruction quality of the hologram resynthesized using the extracted light field. In the proposed method, a deep-learning model based on a generative adversarial network is designed to suppress speckle noise and blurring, resulting in improved quality of the light field extracted from the hologram. The model is trained using pairs of original two-dimensional images and their corresponding light-field data extracted from the complex field generated by the images. Validation of the proposed method is performed using light-field data extracted from holograms of objects with single and multiple depths and mesh-based computer-generated holograms.
At the point of implementing policies related to urban heat through the overall environmental assessment of the city using national data, citizen science projects that can collect data in a wide range are emerging for effective policy establishment. Although the utility of citizen data is improving, data quality is a primary concern for researchers employing public participation in scientific research. In this study, validation was conducted based on citizen data acquired in the "Suwon City Heat Map Project", and the applicability to temperature monitoring was confirmed based on the results. As a result of analyzing the validity verification of citizen data using three methods, the data result value is 0.843, RMSE: 0.683℃, and a meaningful value was found within 3km of national data. We found that citizen data utilization is high through the results of this study and These projects are expected to be used as basic data for establishing effective policies or can be reflected in the various planning.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권2호
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pp.1-16
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2021
In recent years, as IT technologies such as cloud computing and mobile payment have evolved and Internet users have increased, the Internet financial market has become intelligent, mobile, and platformed. This study considers the impact of the psychological characteristics of platform systems and users on the performance of fintech platforms. The results of this study are as follows. Information quality affected trust and commitment, service quality affected commitment only, and system quality affected trust and commitment. The perceived risk affected trust and commitment, and the perceived benefit only affected trust and was shown to have an insignificant relationship with immersion. Trust has been shown to have a significant relationship with commitment, and both trust and commitment affected performance. In the validation of mediation effects, trust has shown a partially mediated effect between information quality, system quality, perceived risks, and perceived benefits and performance. There was no mediation effect between service quality and performance. Immersion has been shown to have a partial mediating effect between information quality, service quality, system quality, perceived risk and performance, and there is no mediating effect between perceived benefits and performance. This study showed what are the main factors that affect the performance of the fintech platform and will be used as a useful foundation for increasing the performance of the platform in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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