A whole genome association (WGA) study was carried out to find quantitative trait loci (QTL) for sensory evaluation traits in Hanwoo. Carcass samples of 250 Hanwoo steers were collected from National Agricultural Cooperative Livestock Research Institute, Ansung, Gyeonggi province, Korea, between 2011 and 2012 and genotyped with the Affymetrix Bovine Axiom Array 640K single nucleotide polymorphism (SNP) chip. Among the SNPs in the chip, a total of 322,160 SNPs were chosen after quality control tests. After adjusting for the effects of age, slaughter-year-season, and polygenic effects using genome relationship matrix, the corrected phenotypes for the sensory evaluation measurements were regressed on each SNP using a simple linear regression additive based model. A total of 1,631 SNPs were detected for color, aroma, tenderness, juiciness and palatability at 0.1% comparison-wise level. Among the significant SNPs, the best set of 52 SNP markers were chosen using a forward regression procedure at 0.05 level, among which the sets of 8, 14, 11, 10, and 9 SNPs were determined for the respectively sensory evaluation traits. The sets of significant SNPs explained 18% to 31% of phenotypic variance. Three SNPs were pleiotropic, i.e. AX-26703353 and AX-26742891 that were located at 101 and 110 Mb of BTA6, respectively, influencing tenderness, juiciness and palatability, while AX-18624743 at 3 Mb of BTA10 affected tenderness and palatability. Our results suggest that some QTL for sensory measures are segregating in a Hanwoo steer population. Additional WGA studies on fatty acid and nutritional components as well as the sensory panels are in process to characterize genetic architecture of meat quality and palatability in Hanwoo.
This study aims to evaluate seismic performance of existing low and mid-rise reinforced concrete buildings by comparing their displacement capacities and displacement demands under selected ground motions experienced in Turkey as well as demand spectrum provided in 2007 Turkish Earthquake Code for design earthquake with 10% probability of exceedance in 50 years for soil class Z3. It should be noted that typical residential buildings are designed according to demand spectrum of 10% probability of exceedance in 50 years. Three RC building sets as 2-, 4- and 7-story, are selected to represent reference low-and mid-rise buildings located in the high seismicity region of Turkey. The selected buildings are typical beam-column RC frame buildings with no shear walls. The outcomes of detailed field and archive investigation including approximately 500 real residential RC buildings established building models to reflect existing building stock. Total of 72 3-D building models are constructed from the reference buildings to include the effects of some properties such as structural irregularities, concrete strength, seismic codes, structural deficiencies, transverse reinforcement detailing, and number of story on seismic performance of low and mid-rise RC buildings. Capacity curves of building sets are obtained by nonlinear static analyses conducted in two principal directions, resulting in 144 models. The inelastic dynamic characteristics are represented by "equivalent" Single-Degree-of- Freedom (ESDOF) systems using obtained capacity curves of buildings. Nonlinear time history analysis is used to estimate displacement demands of representative building models idealized with (ESDOF) systems subjected to the selected ground motion records from past earthquakes in Turkey. The results show that the significant number of pre-modern code 4- and 7-story buildings exceeds LS performance level while the modern code 4- and 7-story buildings have better performances. The findings obviously indicate the existence of destructive earthquakes especially for 4- and 7-story buildings. Significant improvements in the performance of the buildings per modern code are also obvious in the study. Almost one third of pre-modern code buildings is exceeding LS level during records in the past earthquakes. This observation also supports the building damages experienced in the past earthquake events in Turkey.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.3
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pp.101-118
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2014
Given the context of rapid developing ubiquitous computing environment, it is imperative for users to search and use images based on affective meanings. However, it has been difficult to index affective meanings of image since emotions of image are substantially subjective and highly abstract. In addition, utilizing low level features of image for indexing affective meanings of image has been limited for high level concepts of image. To facilitate the access points of affective meanings of image, this study aims to utilize user-provided responses of images. For a data set, emotional words are collected and cleaned from twenty participants with a set of fifteen images, three images for each of basic emotions, love, sad, fear, anger, and happy. A total of 399 unique emotion words are revealed and 1,093 times appeared in this data set. Through co-word analysis and network analysis of emotional words from users' responses, this study demonstrates expanded word sets for five basic emotions. The expanded word sets are characterized with adjective expression and action/behavior expression.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.5
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pp.123-134
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1993
This study was deviced to apply fuzzy concepts to pavement serviceability evaluation. An evaluation model was developed based on workmanship of pavement during construction, external load on pavement and current distress level. Five rating fuzzy sets, three weight fuzzy sets were developed based on the concept that the most appropriate balance was achieved in Gd which was established for grading the fuzzy overall rating results. Evaluation criteria and corresponding fuzzy rating scale were suggested. A computer program for evaluating serviceability based on the criteria was developed. The program was operated by simply typing in input data on each question and producing output as Gd on the screen. lt was possible to estimate the pavement serviceability level well using this fuzzy-set-based approach.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.2
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pp.138-149
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2016
Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by translating customer requirements (CRs) into technical attributes (TAs), and subsequently into parts characteristics, process plans, and manufacturing operations. A main activity in QFD planning process is the determination of the target levels of TAs of a product so as to achieve a high level of customer satisfaction using the data or information included in the houses of quality (HoQ). Gathering the information or data for a HoQ may involve various inputs in the form of linguistic data which are inherently vague, or human perception, judgement and evaluation for the information and data. This research focuses on how to deal with this kind of impreciseness in QFD optimization. In this paper, it is assumed as more realistic situation that the values of TAs are taken as discrete, which means each TA has a few alternatives, as well as the customer satisfaction level acquired by each alternative of TAs and related cost are determined based on subjective or imprecise information and/or data. To handle these imprecise information and/or data, an approach using some basic definitions of fuzzy sets and the signed distance method for ranking fuzzy numbers is proposed. An example of a washing machine under two-segment market is provided for illustrating the proposed approach, and in this example, the difference between the optimal solution from the fuzzy model and that from the crisp model is compared as well as the advantage of using the fuzzy model is drawn.
Nitrate contamination problems from groundwater supplies have been reported throughout many countries in the world, including Korea. Nitrate salts can induce methemoglobinemia and possibly human gastric cancer. To reduce human health risk from nitrate in groundwater supplies, several nitrate risk-management strategies can be developed based on the acceptable level of human health risk, the reasonableness of nitrate-control cost, and the technical feasibility of nitrate-control methods. However, due to a lack of available information, assessing risk, cost and technical feasibility contains elements of uncertainty. In the present paper, a nitrate risk-management methodology using fuzzy sets in combination with a multiobjective decision-making (MODM) technique is developed to assist decision makers in evaluating, with uncertain information, various nitrate risk-management strategies in order to decide a proper strategy.
The geometrical parameters, vibrational frequencies, and dissociation energies for $H_{2n+1}^+$ (n=1~6) clusters have been investigated using high level ab initio quantum mechanical techniques with large basis sets. The equilibrium geometries have been optimized at the self-consistent field (SCF), the single and double excitation configuration interaction (CISD), the coupled cluster with single and double excitation (CCSD), and the CCSD with connected triple excitations [CCSD(T)] levels of theory. The highest levels of theory employed in this study are TZ2P+d CCSD(T) up to $H^+_g$ and TZ2P CCSD(T) for $H_{11}^+$ and $H_{13}^+$. Harmonic vibrational frequencies are also determined at the SCF level of theory with various basis sets and confirm that all the optimized geometries are true minima. The dissociation energies, $D_e$, for $H_{2n+1}^+$ (n=26) have been predicted using energy differences at each optimized geometry and zero-point vibrational energies(ZPVEs) have been considered to compare with experimental dissociation energies, $D_0$.
A microarray dataset is 2-dimensional dataset with a set of genes and a set of conditions. A bicluster is a subset of genes that show similar behavior within a subset of conditions. Genes that show similar behavior can be considered to have same cellular functions. Thus, biclustering algorithm is a useful tool to uncover groups of genes involved in the same cellular process and groups of conditions which take place in this process. We are proposing a polynomial time algorithm to identify functionally highly correlated biclusters. Our algorithm identifies 1) the gene set that has hidden patterns even if the level of noise is high, 2) the multiple, possibly overlapped, and diverse gene sets, 3) gene sets whose functional association is strongly high, and 4) deterministic biclustering results. We validated the level of functional association of our method, and compared with current methods using GO.
Nguyen, Huy Toan;Yu, Gwang Hyun;Na, Seung You;Kim, Jin Young;Seo, Kyung Sik
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.9
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pp.99-112
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2019
Cracks on pavement surfaces are critical signs and symptoms of the degradation of pavement structures. Image-based pavement crack detection is a challenging problem due to the intensity inhomogeneity, topology complexity, low contrast, and noisy texture background. In this paper, we address the problem of pavement crack detection and segmentation at pixel-level based on a Deep Neural Network (DNN) using gray-scale images. We propose a novel DNN architecture which contains a modified U-net network and a high-level features network. An important contribution of this work is the combination of these networks afforded through the fusion layer. To the best of our knowledge, this is the first paper introducing this combination for pavement crack segmentation and detection problem. The system performance of crack detection and segmentation is enhanced dramatically by using our novel architecture. We thoroughly implement and evaluate our proposed system on two open data sets: the Crack Forest Dataset (CFD) and the AigleRN dataset. Experimental results demonstrate that our system outperforms eight state-of-the-art methods on the same data sets.
Hahn, Minhi;Krishnamurthi, Lakshman;Kang, Hyunmo;Hyun, Jin-Seok;Park, Sang-June;Hyun, Yong J.
Asia Marketing Journal
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v.9
no.2
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pp.23-47
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2007
A new chi-square test is proposed to assess significance of attributes for nonparametric conjoint models. The key idea is to form subsets of rankings and test the dependence between the attribute levels and the sets of rankings. The null hypothesis states that the rankings for profiles with the focal attribute are distributed randomly among the sets of rankings. The approach is simple, easy to use, and can be applied at the individual level as well as at the aggregate level. It can be used for the trade-off approach as well as for the full profile approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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