A giant squid has not been utilized in the manufacture of the surimi-based product because of its strong fishy smell and weak gel forming ability. In this study, Amorphophallus konjac flour (AKF) was used to improve the quality of giant squid surimi-based products. The response trace plots showed that the gel texture and water retention ability (WRA) of surimi gel increased as the contents of AKF and surimi increased, whereas the water content decreased. Meanwhile, the whiteness of surimi gel increased as the contents of water and surimi increased, and AKF content decreased. Based on a sensory evaluation, giant squid surimi-products with AKF was inferior in color and taste compared to commercial surimi-based products, This inferiority could be improved by the addition of seasoning ingredients such as sweeteners. AKF successfully removed the fishy smell and improved the surimi gel properties. Therefore, AKF could be used as a food ingredient in surimi-based products.
Bae, Tae Sung;Lee, Eun Ji;Kim, Ha Eun;Park, Minji;Choi, Myung Geol
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.25
no.3
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pp.85-92
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2019
A 3D virtual character playing a role in a digital story-telling has a unique style in its appearance and motion. Because the style reflects the unique personality of the character, it is very important to preserve the style and keep its consistency. However, when the character's motion is directly controlled by a user's motion who is wearing motion sensors, the unique style can be discarded. We present a novel character motion control method that uses only a small amount of animation data created only for the character to preserve the style of the character motion. Instead of machine learning approaches requiring a large amount of training data, we suggest a search-based method, which directly searches the most similar character pose from the animation data to the current user's pose. To show the usability of our method, we conducted our experiments with a character model and its animation data created by an expert designer for a virtual reality game. To prove that our method preserves well the original motion style of the character, we compared our result with the result obtained by using general human motion capture data. In addition, to show the scalability of our method, we presented experimental results with different numbers of motion sensors.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.123-134
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2021
This study was conducted for the purpose of convergence exploration of evidence-based practices for the advancement of performance analysis of the extracurricular activities at Duksung Women's University. The research method consisted of an expert meeting procedure along with a procedure for analyzing previous studies dealing with the performance analysis of the university's extracurricular activities in the field of pedagogy. The contents of this study consisted of presenting some facts that should be based on evidence for the advancement of performance analysis of the extracurricular activities after the establishment of the center for extracurricular activities in Duksung Women's University. And in practices, the development and diagnostic analysis of tools for diagnosing extracurricular customized learning capabilities, data-based multidimensional analysis (IR system), continuous monitoring analysis through extracurricular certification, and analysis based on feedback tools were presented in a convergence perspective and context. As a result of the study, the evidence-based practices for the advancement of the performance analysis of the extracurricular activities at Duksung Women's University guarantees the validity and stability of the performance evaluation and feedback system of the extracurricular activities at Duksung Women's University, and has a close influence on the extracurricular education work of other universities analyzed as possible.
In the clothes industry, there are lack of experts including technical designers who can analyze the fit of clothes. This study is to provide practical data available for fit analysis education by distinguishing the differences in standards and aspects of garment fit between experts and novices, through the eye-tracking technology to quantify the sense of fit. For this study, two groups were organized; one composed of 7 experts with over 15 year-experience including technical designers and patternmakers, and the other composed of 7 novices who are students majoring in clothing. Wearing the goggle type eye-tracker Tobii Pro Glasses 2, the participants in the experiments were required to conduct fit analyses for a pair of pants on a live model. After those experiments, they were required to check the items for fit analysis and assess the importance level of them on a questionnaire. The differences between the two groups in the ratios of total visit count and total visit duration by each AIO(Area of Interest) of clothes were analyzed through non-parametric statistical test. The results of eye tracking experiments showed that experts focused on center front and back line, crotch area, and side seam, while novice's fixation points were dispersed around the pants. The survey results showed that the experts put importance on the center line position and its verticality, front-back proportion of side seam line, and front-back proportion of waist line, 71.4~100% of whom checked them, while 14.3% of the novices checked them.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1997.10a
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pp.105-108
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1997
Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.
Kim, Mee-Hye;Lee, Yun-Dong;Park, Hyo-Jung;Kim, Eun-Joung;Lee, Jong-Ok
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.36
no.3
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pp.375-378
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2004
There are few studies on toxic metals in crustaceans available in Korea. Therefore, this study was conducted to estimate content of toxic metals in crustaceans (n=58). Samples were digested with acids and analysed by inductively coupled plasma spectrometer (ICP) or atomic absorption spectrometer (AAS) for lead (Pb), cadmium (Cd), and arsenic (As). Mercury (Hg) contents were determined using mercury analyzer. Toxic metal contents [minimum-maximum (mean), mg/kg] in crustaceans were as follows; Hg 0.004-0.28 (0.06), Pb ND-0.31 (0.03), Cd 0.003-0.92 (0.14), and As 0.01-35.9 (6.63). Our results demonstrated that metal contents in crustaceans on Korean markets were similar to those reported in other countries. Our average weekly intakes of Pb, Cd, and Hg from crustaceans were lower than 1% of Provisional Tolerable Weekly Intakes (PTWI) set by Joint FAO/WHO Expert Committee for food safety evaluation.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.417-423
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2017
This paper intend to implement monitoring systems for individual customized diagnostics to maintain ongoing disease management to promote human health. Analyze the threshold of a measured biological signal using a number of measuring sensors. Performance assessment revealed that the SVM algorithm for bio-signal analysis showed an average error rate of 2 %. The accuracy of the classification is 97.2%, and reduced the maximum of 19.2% of the storage space when you split the window into 5,000 pieces. Out of the total 5,000 bio-signals, 84 results showed that results from the system were differently the results of the expert's diagnosis and showed about 98 % accuracy. However, the results of the monitoring system did not occur when the results of the monitoring system were lower than that of experts. And About 98% accuracy was shown.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.1
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pp.79-86
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2017
This research focused on deciding optimal manufacturing WIP (Work-In-Process) limit for a small production system. Reducing WIP leads to stable capacity, better manufacturing flow and decrease inventory. WIP is the one of the important issue, since it can affect manufacturing area, like productivity and line efficiency and bottlenecks in manufacturing process. Several approaches implemented in this research. First, two strategies applied to decide WIP limit. One is roulette wheel selection and the other one is elite strategy. Second, for each strategy, JIT (Just In Time), CONWIP (Constant WIP), Gated Max WIP System and CWIPL (Critical WIP Loops) system applied to find a best material flow mechanism. Therefore, pull control system is preferred to control production line efficiently. In the production line, the WIP limit has been decided based on mathematical models or expert's decision. However, due to the complexity of the process or increase of the variables, it is difficult to obtain optimal WIP limit. To obtain an optimal WIP limit, GA applied in each material control system. When evaluating the performance of the result, fitness function is used by reflecting WIP parameter. Elite strategy showed better performance than roulette wheel selection when evaluating fitness value. Elite strategy reach to the optimal WIP limit faster than roulette wheel selection and generation time is short. For this reason, this study proposes a fast and reliable method for determining the WIP level by applying genetic algorithm to pull system based production process. This research showed that this method could be applied to a more complex production system.
In this study, we have looked into how factors of 'entrepreneurship' and 'entrepreneurship education satisfaction' affect the 'entrepreneurial intentions'. Regarding how entrepreneurship affects the entrepreneurial intentions, this study was intended to verify the mediating effect(s) of 'entrepreneurship education satisfaction'. Was a survey of the startup classes of K university students take to achieve the objects of the present study, the result of th empirical relationship between th variables is as follows. This study shows that the achievement needs and risk taking of the entrepreneurship have meaningful (+) effect on the entrepreneurial intentions, And also 'entrepreneurship education satisfaction' is positively mediating 'the achievement needs' and 'the risk taking', but not applied to ambiguity acceptance of entrepreneurship. This study implies that growing confidence and entrepreneurial spirit through entrepreneurship expert education have positive effect on entrepreneurial intentions. For this study, we have conducted a survey targeting the students who take a class of entrepreneurship in K institute of Technology.
This study aims to figure out IT needs internalized in our daily lives through expert FGI, examine the general characteristics of them by verifying and classifying them through a survey, and also analyze the chief fields of industry for future society by the types of IT needs. Through this analysis, the paper suggests the directivity of future IT technology, and it can be utilized as foundational data to develop IT convergence technology. First of all, according to the result of drawing the keywords through the concrete future IT needs by the detailed activities through the FGI, this study found intellectualization, integration, virtualization, automation, customization, and safety, etc. According to the result of classifying the IT needs through the survey based on that and examining the characteristics, this study classified them into emphasis on life automation, emphasis on intellectual authenticity, emphasis on information search and convenience, and emphasis on convergence. And each type showed different general characteristics from one another. And in future society, the area of energy was valued the most, and the importance of industry showed somewhat difference by the types of IT needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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