The study explores the impact of nutritional information on calorie prediction and purchase intent. Administered through self-report questionnaires, the research employs two types of stimuli to assess the influence of nutritional information. Hamburger set images, with or without accompanying nutritional details, were randomly presented to simulate the prevalent mobile app environment for fast-food delivery. Respondents were tasked with predicting calorie content and indicating purchase intent on a Likert 7-point scale. Results show a significant difference in calorie prediction based on the presence of nutritional labeling. While consumers expect positive health effects by estimating more exact calorie information with nutritional labeling, it doesn't significantly influence purchase intent. The study also examines consumer awareness and preferences regarding nutritional labeling policies, emphasizing the need for education and promotion. Most participants recognize the necessity of mandatory nutritional labeling in fast-food establishments, especially through delivery applications, to support healthier choices and prevent obesity.
Lim, Zi-Jie;Mustafa, Mohd Wazir;Jamian, Jasrul Jamani
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.877-887
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2015
Rapid development of cities with constant increasing load and deregulation in electricity market had forced the transmission lines to operate near their threshold capacity and can easily lead to voltage instability and caused system breakdown. To prevent such catastrophe from happening, accurate readings of voltage stability condition is required so that preventive equipment and operators can execute security procedures to restore system condition to normal. This paper introduced Enhanced Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm to estimate the voltage stability condition which utilized Fast Voltage Stability Index (FVSI) to indicate how far or close is the power system network to the collapse point when the reactive load in the system increases because reactive load gives the highest impact to the stability of the system as it varies. Particle Swarm Optimization (PSO) had been combined with the ANN to form the Enhanced Hybrid PSO-ANN (EHPSO-ANN) algorithm that worked accurately as a prediction algorithm. The proposed algorithm reduced serious local minima convergence of ANN but also maintaining the fast convergence speed of PSO. The results show that the hybrid algorithm has greater prediction accuracy than those comparing algorithms. High generalization ability was found in the proposed algorithm.
The Doam lake watershed was designated as a non-point pollution management area in 2007 to improve water quality based on watershed management implementation. There have been studies of non-point source reduction with respect to the watershed management impacting the pollutant transport of the reservoir. However, a little attention has been focused on the impact of water quality improvement by the management of the dam operation or the guidelines on the dam operation. In this study, the impact of in-lake management practices combined with watershed management is analyzed, and the appropriate guidelines on the operation of the dam are suggested. The integrated modeling system by coupling with the watershed model (HSPF) and reservoir water quality model (CE-QUAL-W2) was applied for analyzing the impact of water quality management practices. A scenario implemented with sedimentation basin and suspended matter barrier showed decrease in SS concentration up to 4.6%. The SS concentration increased in the scenarios adjusting withdrawal location from EL.673 m to the upper direction(EL.683 m and EL.688 m). The water quality was comparably high when the scenario implemented all in-lake practices with water intake at EL.673 m. However, there was improvement in water quality when the height of the water intake was moved to EL.688 m during the summer by preventing sediments inflow after the rainfall. Therefore, to manage water quality of the Doam lake, it is essential to control the water quality by modulating the height of water intake through consistent turbidity monitoring during rainfall.
This paper studies the problem of tracking a re-entry vehicle (RV) in order to predict its impact point on the ground. Re-entry target dynamics combined with super-high speed has a complex non-linearity due to ballistic coefficient variations. However, it is difficult to construct a database for the ballistic coefficient of a unknown vehicle for a wide range of variations, thus the reliability of target tracking performance cannot be guaranteed if accurate ballistic coefficient estimation is not achieved. Various techniques for ballistic coefficient estimation have been previously proposed, but limitations exist for the estimation of non-linear parts accurately without obtaining prior information. In this paper we propose the ballistic coefficient ${\beta}$ model-based interacting multiple model-extended Kalman filter (${\beta}$-IMM-EKF) for precise tracking of an RV. To evaluate the performance, other ballistic coefficient model based filters, which are gamma augmented filter, gamma bootstrapped filter were compared and assessed with the proposed ${\beta}$-IMM-EKF for precise tracking of an RV.
In a vehicle-to-vehicle accident, the impact posture, braking status, final stopping position, collision point and collision speed are important factors for accident reconstruction. In particular, the speed of collision is the most important issue. In this study, the collision speed and the final stopping position in the tunnel were estimated using PC-CRASH, a vehicle crash analysis program used for traffic accident analysis, and the final stopping position of the simulation and the final stopping position of the traffic accident report were compared. When the Pride speed was 0km/h or 30km/h and the Sorento speed was 100m/h, the simulation results and reports matched the final stopping positions and posture of the two vehicles. As a result of the simulation, it can be estimated that Pride was collided in an almost stationary state.
JUNSEO LEE;SEHYEON OH;SEUNGHYO AN;EUNHEE KIM;BYUNGCHOL MA
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.34
no.6
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pp.712-721
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2023
While hydrogen is widely used, it has a low minimum ignition energy, raising safety concerns when using it. This research studied which parameters are the key variables in the hydrogen release and diffusion. These parameters were divided into six process variables in the initial release and two environmental variables in the dispersion. One hundred and twenty cases were selected through design of experiment, and the end-point in each case were analyzed using PHAST. Afterwards, an end-point prediction model was developed using RSM and ANOVA, and the impact of each variable on the endpoint was analyzed. As a result, the influence of eight variables was graded. The nozzle diameter had the greatest influence on the end-point, while the pipe roughness coefficient had no effect on the end-point. It is expected that these results will be used as basic data to improve safety across all fields of hydrogen handling facilities.
This study attempted to evaluate the spatial characteristics and applicability of the predicted ensemble rainfall data used for heavy rain alarms. Limited area ENsemble prediction System (LENS) has 13 rainfall ensemble members, so it is possible to use a probabilistic method in issuing heavy rain warnings. However, the accessibility of LENS data is very low, so studies on the applicability of rainfall prediction data are insufficient. In this study, the evaluation index was calculated by comparing one point value and the area average value with the observed value according to the heavy rain warning system used for each administrative district. In addition, the accuracy of each ensemble member according to the LENS issuance time was evaluated. LENS showed the uncertainty of over or under prediction by member. Area-based prediction showed higher predictability than point-based prediction. In addition, the LENS data that predicts the upcoming 72-hour rainfall showed good predictive performance for rainfall events that may have an impact on a water disaster. In the future, the predicted rainfall data from LENS are expected to be used as basic data to prepare for floods in administrative districts or watersheds.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.7
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pp.549-555
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2021
Open hole strength of composite laminates is often used as the design allowable strength for designing composite aircraft structures, particularly those structures subjected to impact loading. Generally, the degradation of strength due to a barely visible impact damage (BVID) is assumed as the strength of 6.0 mm hole diameter in 24.0 mm width specimen. In this study, the residual strength static tests of composite laminates containing circular holes have been performed to investigate the effects of fiber orientation structure on open hole strength. The point stress criterion using a characteristic length is used to predict the open hole strength. The finite element analysis has been used to validate the analytical method. From the test results, it is shown that the characteristic length is related to the percentage of 0°, ±45° and 90° plies of the laminate. And regression analysis has performed to determine the characteristic length and strength of no hole specimens on the arbitrary layup pattern.
The common underwater rock removal methods involve underwater blasting and crane's chisel dropping impact method. From an environmental point of view, these methods cause ground vibrations and underwater noise. At the site for this study, a method of dropping heavyweight chisel is selected to remove the underwater bedrock near the ferry rack in the course of improving the cargo handling ability of the loading dock. A prediction formula for the vibration was obtained based on the measurement and evaluation of the vibrations caused by the chisel dropping impacts during the test droppings. The prediction formula was successfully applied to the main construction for securing the stability of the structure.
In order to clarify the characteristics of satellite based sea wind data assimilations applied for the estimation of wind resources around the Korean peninsula, several numerical experiments were carried out using WRF. Satellite sea wind data used in this study are QuikSCAT from NASA and ASCAT from ESA. When the wind resources are estimated with data assimilation, its estimation accuracy is improved clearly. Since the band width is broad for QuikSCAT, statistical accuracy of the estimated wind resources with QuikSCAT assimilations is better than that with ASCAT assimilations. But the wind estimated around sub-satellite point matches better with of ASCAT compared to QuikSCAT assimilation. The impact of sea wind data assimilation on the prediction of wind resources lasts for 6 hours after data assimilation starts, therefore the data assimilation processes using both fine spatial and temporal resolutions of sea wind are needed to make a more useful wind resource map of the Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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