Whey is a natural product obtained during cheese production. With the advent of new technology, whey protein concentrates and whey fractions have become readily available and versatile food ingredients. Whey protein concentrates are highly functional ingredients that have gelling, emulsifying, whipping, water-binding and fat-replacement properties. New fractions derived from whey (such as alpha-lactalbumin, lactoferrin, lactoperoxidase and peptides) attract considerable interest worldwide because of their bioactive or health-enhancing properties. Some of these fractions also find new uses as natural antibiotic, natural preservative and immunity-enhancing agents. With the growth of the functional foods industry sector, an increasing number of manufacturers take advantage of whey's nutritional and functional benefits to develop successful new products. The United States is the world's largest single producer and exporter of whey products. In 1997, more than 1 million metric tons of whey products were manufacturers in the U.S.
Kim, K.J.;Oh, C.H.;Lee, N.-E.;Kim, J.H.;Bae, J.W.;Yeom, G.Y.;Yoon, S.S.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.34
no.5
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pp.403-408
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2001
In this work, the cyclic perfluorinated ether (c-C$_4$F$_{8}$O) with very high destructive removal efficiency (DRE) than other alternative gases, such as $C_3$F$_{8}$, c-C$_4$F$_{8}$ and NF$_3$ was used as an alternative process chemical. The plasma cleaning of silicon nitride using gas mixtures of c-C$_4$F$_{8}$O/O$_2$ and c-C$_4$F$_{8}$O/O$_2$+ $N_2$ was investigated in order to evaluate the effects of adding $N_2$ to c-C$_4$F$_{8}$O/O$_2$ on the global warming effects. Under optimum condition, the emitted net perfluorocompounds (PFCs) during cleaning of silicon nitride were quantified and then the effects of additive $N_2$ by obtaining the destructive removal efficiency (DRE) and the million metric tons of carbon equivalent (MMT-CE) were calculated. DRE and MMTCE were obtained by evaluating the volumetric emission using. Fourier transform-infrared spectroscopy (FT-IR). During the cleaning using c-C$_4$F$_{8}$O/O$_2$+$N_2$, DRE values as high as (equation omitted) 98% were obtained and MMTCE values were reduced by as high as 70% compared to the case of $C_2$F$_{6}$O$_2$. Recombination characteristics were indirectly investigated by combining the measurements of species in the chamber using optical emission spectroscopy (OES), before and after the cleaning, in order to understand any correlation between plasma and emission characteristics as well as cleaning rate of silicon nitride.silicon nitride.
Background: The positive effects of Arctic plants on the soil environment and plant-species co-occurrence patterns are known to be particularly important in physically harsh environments. Although three dominant plants (Cassiope tetragona, Dryas octopetala, and Silene acaulis) are abundant in the Arctic ecosystem at Ny-Ålesund, Svalbard, few studies have examined their occurrence patterns with other species and their buffering effect on soil-temperature and soil-moisture fluctuation. To quantify the plant-species co-occurrence patterns and their positive effects on soil environments, I surveyed the vegetation cover, analyzed the soil-chemical properties (total carbon, total nitrogen, pH, and soil organic matter) from 101 open plots, and measured the daily soil-temperature and soil-moisture content under three dominant plant patches and bare soil. Results: The Cassiope tetragona and Dryas octopetala communities increased the soil-temperature stability; however, the three dominant plant communities did not significantly affect the soil-moisture stability. Non-metric multidimensional scaling separated the sampling sites into three groups based on the different vegetation compositions. The three dominant plants occurred randomly with other species; however, the vegetation composition of two positive co-occurring species pairs (Oxyria digyna-Cerastium acrticum and Luzula confusa-Salix polaris) was examined. The plant species richness did not significantly differ in the three plant communities. Conclusions: The three plant communities showed distinctive vegetation compositions; however, the three dominant plants were randomly and widely distributed throughout the study sites. Although the facilitative effects of the three Arctic plants on increases in the soil-moisture fluctuation and richness were not quantified, this research enables a deeper understanding of plant co-occurrence patterns in Arctic ecosystems and thereby contributes to predicting the shift in vegetation composition and coexistence in response to climate warming. This research highlights the need to better understand plant-plant interactions within tundra communities.
Ju Heon Kim;Gun-Hwan Yang;Hyun-Joon Sung;Jung Hyun Park;Eunkyo Seo
Atmosphere
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v.33
no.3
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pp.307-317
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2023
This study investigates the physical mechanisms that contributed to the 2022 European record-breaking heatwave throughout May-August (MJJA). The European climate has experienced surface warming and drying in the recent decade (1979~2022) which influences the development of the 2022 European heatwave. Since its spatial pattern resembles the 2003 European heatwave which is a well-known case developed by the strong coupling of near-surface conditions to land surface processes, the 2022 heatwave is compared with the 2003 case. Understanding heatwave development is carried out by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis version 5 (ERA5) and daily maximum surface temperature released by NCEP (National Centers for Environmental Prediction) CPC (Climate Prediction Center). The results suggest that the persistent high pressure along with clear sky tends to increase the downward shortwave radiation which leads to enhanced sensible heat flux with the land surface dryness. Terrestrial Coupling Index (TCI), a process-based multivariate metric, is employed to quantitatively measure segmented feedback processes, separately for the land, atmosphere, and two-legged couplings, which appears to the development of the 2022 heatwave, can be viewed as an expression of the recent trends, amplified by internal land-atmosphere interactions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.87-99
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2009
The top-down method for SOA delivery is recommended as a best way to take advantage of SOA. The core step of SOA delivery is the step of service modeling including service analysis and design based on ontology. Most enterprises know that the top-down approach is the best but they are hesitant to employ it because it requires them to invest a great deal of time and money without it showing any immediate results, particularly because they use well-defined component based systems. In this paper, we propose a service identification method to use a well-defined components maximally as a bottom-up approach. We assume that user's inputs generates events on a GUI and the approximate business process can be obtained from concatenating the event paths. We first find the core GUIs which have many outgoing event calls and form event paths by concatenating the event calls between the GUIs. Next, we adapt sequential pattern mining algorithms to find the maximal frequent event paths. As an experiment, we obtained business services with various granularity by applying a cohesion metric to extracted frequent event paths.
This study analyzes and categorizes the cases of military look's transitional design ideas in recent women's fashion collections, and derives characteristics. The research method is a theoretical review of military look and an analysis of fashion collection cases. The research results were classified into a total of six transformational design ideas. As a structural change in design, it is a decentralized type, a type of expansion and reduction, a change in the entire material, or a transition of some materials, and finally a type according to heterogeneous harmony and organic combination corresponding to styling. Finally, a total of three characteristics are the reconstruction of structural elements, the expansion of the metric of the second mix match, and the emotional fusion of styling. I hope that the study of the transformative type of idea of the new military look will be the driving force for creative design development and will be a basic study that can read the current status and changes of the times throughout fashion design.
Objective: The objective of this study was to investigate the effects of feeding active dry yeast (ADY) and yeast culture (YC) on fecal bacterial community in finishing bulls fed high-concentrate diets in the same experimental environment. Methods: Forty-five healthy finishing cattle (Simmental×Chinese Luxi yellow bulls; 24 months; 505±29 kg) were randomly divided into three groups: i) CON group (control group, only fed basal diet), ii) ADY group (fed basal diet + active dry yeast), and iii) YC group (fed basal diet + yeast culture). At the end of the trial, nine rectum fecal samples were randomly selected from each group for bacterial DNA sequencing. Results: There was no difference among groups about alpha diversity indices (all p>0.05), including ACE, Chao 1, Shannon, and Simpson indices. Principal component analysis and non-metric multidimensional scaling analysis showed a high similarity among three groups. Compared with CON group, ADY and YC groups had greater relative abundance of c_Clostridia, o_Oscillospirales, and f_Oscillospiraceae, but lesser relative abundance of g_Megasphaera, and s_Megasphaera_elsdenii (all p<0.01). And, the relative abundances of p_Firmicutes (p = 0.03), s_Prevotella_sp (p = 0.03), o_Clostridiales (p<0.01), g_Clostridium (p<0.01), f_Caloramatoraceae (p<0.01), and f_Ruminococcaceae (p = 0.04) were increased in the ADY group. The PICRUSt2 prediction results showed that the metabolic pathways had no significant differences among groups (p>0.05). Besides, the relative abundance of c_Clostridia (r = 0.42), and f_Oscillospiraceae (r = 0.40) were positively correlated to average daily gain of finishing bulls (p<0.05). Conclusion: Both of ADY and YC had no effect on diversity of fecal bacteria in finishing bulls, but the supplementation of ADY and YC can improve the large intestinal function in finishing bulls by increasing the abundance of cellulolytic bacteria and altering the abundance of lactic acid-utilizing bacteria.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
Purpose: Recently, research has continued to predict the time of failure of the facility through measurement data obtained by attaching a sensor to the facility. However, depending on the facility, it may be difficult to attach a sensor. The purpose of this study is to propose a power generation maintenance plan system based on failure record data obtained from Continuous Ship Unloader, one of the facilities that is difficult to attach sensors. Methods: This study uses data collected from 2012 to 2022 from the 'CSU-1B' model among Continuous Ship Unloader operated by Korea Midland Power Co., LTD. By fitting fault record data to the Weibull distribution, appropriate maintenance cycles and ranges for each target facility subsystem are derived. In addition, maintenance group between subsystems is selected through Euclidean distance, a metric often used for time series data similarity. Through this, a system for establishing an maintenance plan for power generation facilities is proposed. Results: The results of this study are as follows. For the 17 subsystems of the Continuous Ship Unloader, proper maintenance cycles and ranges were determined, and a total of four maintenance groups were chosen. This resulted in the creation of an power generation maintenance plan system and the establishment of an maintenance plan. Conclusion: This study is a case study of power generation facilities. We proposed a maintenance plan system for Continuous Ship Unloader among power generation facilities.
Hyun Taek Lim;Soo Hyung Kim;Guee Sang Lee;Hyung Jeong Yang
Smart Media Journal
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v.12
no.5
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pp.28-35
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2023
In this study, we propose a new light-weight model RoutingConvNet with fewer parameters to improve the applicability and practicality of speech emotion recognition. To reduce the number of learnable parameters, the proposed model connects bidirectional MFCCs on a channel-by-channel basis to learn long-term emotion dependence and extract contextual features. A light-weight deep CNN is constructed for low-level feature extraction, and self-attention is used to obtain information about channel and spatial signals in speech signals. In addition, we apply dynamic routing to improve the accuracy and construct a model that is robust to feature variations. The proposed model shows parameter reduction and accuracy improvement in the overall experiments of speech emotion datasets (EMO-DB, RAVDESS, and IEMOCAP), achieving 87.86%, 83.44%, and 66.06% accuracy respectively with about 156,000 parameters. In this study, we proposed a metric to calculate the trade-off between the number of parameters and accuracy for performance evaluation against light-weight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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