The goal of this study is to determine, based on survey results, the underlying factors that affect the intention of the farmers who have not adopted the Hazard Analysis and Critical Control Points (HACCP) system for the rearing phase of pig production to adopt this system in the future. The research model for this study was con structed based on strategic contingency theory, the theory of the diffusion of innovation, and the technology acceptance model (TAM). Using structural equation modeling with partial least squares (PLS), this study analyzes the effects of the intensity of competition, the environmental uncertainty, the innovativeness and self-efficacy of the individual farmers, and the impact of the credibility of the Agricultural Technology Service Center (ATSC), which acts as the principal agent of technology dissemination and as a leader of change, on the perceived usefulness of technology and the farmers' intention to adopt the system. The results of the analysis are as follows. First, with regard to the underlying factors affecting the intention to adopt the new system, the intensity of competition within the industry and the institutional credibility of the ATSC were inferred to underlie the perceived usefulness. Second, institutional credibility has a positive impact on the perceived usefulness of the system, and the perceived usefulness, in turn, has a positive impact on the intention to adopt. The perceived ease of use also has a positive impact on the intention to adopt. Because the factor that has the biggest impact on the intention of a farm to adopt is the credibility of the ATSC, it is crucial for extension organizations, such as the ATSC, to make greater efforts to promote the expansion of the HACCP system. Because farmers feel that the implementation of the HACCP system is an instrumental strategy for coping with the high intensity of competition within the industry, they attempt to gain a competitive edge through the production of safe livestock products.
Migration velocity analysis (MVA) for creating optimum depth-domain velocities in seismic imaging was applied to marine long-offset multi-channel data, and the effectiveness of the MVA approach was demonstrated by the combinations of conventional data processing procedures. The time-domain images generated by conventional time-processing scheme has been considered to be sufficient so far for the seismic stratigraphic interpretation. However, when the purpose of the seismic imaging moves to the hydrocarbon exploration, especially in the geologic modeling of the oil and gas play or lead area, drilling prognosis, in-place hydrocarbon volume estimation, the seismic images should be converted into depth domain or depth processing should be applied in the processing phase. CMP-based velocity analysis, which is mainly based on several approximations in the data domain, inherently contains errors and thus has high uncertainties. On the other hand, the MVA provides efficient and somewhat real-scale (in depth) images even if there are no logging data available. In this study, marine long-offset multi-channel seismic data were optimally processed in time domain to establish the most qualified dataset for the usage of the iterative MVA. Then, the depth-domain velocity profile was updated several times and the final velocity-in-depth was used for generating depth images (CRP gather and stack) and compared with the images obtained from the velocity-in-time. From the results, we were able to confirm the depth-domain results are more reasonable than the time-domain results. The spurious local minima, which can be occurred during the implementation of full waveform inversion, can be reduced when the result of MVA is used as an initial velocity model.
As the manufacturing environment becomes more complex, traditional simulation models alone are having a lot of difficulties in reflecting real-time manufacturing situations. Although the Digital Twin concept is actively discussed as an alternative to overcome theses issues, many studies are being carried out only in the product design phase. This research presents a Digital Twin-based manufacturing environment framework for applying the Digital Twin concept to the manufacturing process. Twin model that is operated in virtual space, physical system and databases describing the actual manufacturing environment, are proposed as detailed components that make up the framework. To check the applicability of proposed framework, a simple Digital Twin-based manufacturing system was simulated in a conveyor system using Arena software and Excel VBA. Experiment results have shown that the twin model is transmitted real time data from the physical system via DB and were operating in the same time unit. The Excel VBA fitted parameters defined by cycle time based on historical data that real-time and training data are being accumulated together. This study proposes operating method of digital twin model through the simple experiment examples. The results lead to the applicability of Digital twin model.
The selective non-catalytic reduction(SNCR) performance is sensitive to the process parameters such as flow velocity, reaction temperature and mixing of reagent(ammonia or urea) with the flue gases. Therefore, the knowledge of the velocity field, temperature field and species concentration distribution is crucial for the design and operation of an effective SNCR injection system. In this work, a full-scale two-dimensional computational fluid dynamics(CFD)-based reacting model involving a droplet model is built and validated with the data obtained from a pilot-scale urea-based SNCR reactor installed with a 150 kW LPG burner. The kinetic mechanism with seven reactions for nitrogen oxides($NO_x$) reduction by urea-water solution is used to predict $NO_x$ reduction and ammonia slip. Using the turbulent reacting flow CFD model involving the discrete droplet phase, the CFD simulation results show maximum 20% difference from the experimental data for NO reduction. For $NH_3$ slip, the simulation results have a similar tendency with the experimental data with regard to the temperature and the normalized stoichiometric ratio(NSR).
Recently it is important to understand service supply chain because the economy moves from manufacturing to services. However, most of existing supply chain research focuses exclusively on the manufacturing sector. To overcome this situation, it needs to investigate and analyze service supply chain. Simulation is one of the most frequently used techniques for analysis and design of complex system. Service supply chain is complex and large systems that require an accurate designing phase. Especially, it is important to examine closely the dynamically interactive behavior of the different service supply chain components in order to predict the performance of the servcie supply chain. In this paper, we develop a conceptual model of service supply chain. Then, we present a new procedure to develop simulation model for the developed conceptual model of service supply chain, based on the UML analysis and design tools and on the ARENA simulation language. The two main characteristics of the proposed procedure are the definition of a systematic procedure to design service supply chain and of a set of rules for the conceptual model translation in an ARENA simulation language. The goal is to improve the knowledge on service supply chain management and support the simulation model development efficiency on service supply chain.
We prepared the side-chain type nonlinear optical NPP(N-(6-nitrophenyl)-(L)-prolinol) polymer films by spin coating method. Ellipsometric spectra were in situ collected by using spectroscopic phase modulated ellipsometer while the NPP polymer films were being corona poled at the temperature above glass transition. We calculated film thickness and the refractive index dispersion by modeling the spectro-ellipsometry data in transparent region. We also calculated the refractive index and the extinction coefficient of the polymer films by numerically inverting the spectro-ellipsometry data in absorbing region, while the previously determined film thickness was used. The independently determined extinction coefficient spectra from the analysis of transmission spectra were compared with those by spectro-ellipsometry and they showed an excellent agreement with each other. From the analysis of the complex refractive index change of the NPP polymer thin films induced by the corona poling, we could determine the vertical complex refractive index and the horizontal complex refractive index separately. Using the volume fraction of the vertical component f⊥, the degree of poling of poled NPP polymer films was quantitatively addressed. It is suggested that the present method can be used to quantitatively address the degree of poling in an absolute manner and to depth profile the poled fraction of thick polymer films. It will be useful to understand the structural change of polymer films and hence the poling mechanism during the poling process.
The purpose of this study is to develop Particle Swarm Optimization (PSO) automatic calibration algorithm with multi-objective functions by Python, and to evaluate the applicability by applying the algorithm to the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) watershed modeling. The study area is the upstream watershed of Gongdo observation station of Anseongcheon watershed ($364.8km^2$) and the daily observed streamflow data from 2000 to 2015 were used. The PSO automatic algorithm calibrated SWAT streamflow by coefficient of determination ($R^2$), root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency ($NSE_Q$), and especially including $NSE_{INQ}$ (Inverse Q) for lateral, base flow calibration. The results between automatic and manual calibration showed $R^2$ of 0.64 and 0.55, RMSE of 0.59 and 0.58, $NSE_Q$ of 0.78 and 0.75, and $NSE_{INQ}$ of 0.45 and 0.09, respectively. The PSO automatic calibration algorithm showed an improvement especially the streamflow recession phase and remedied the limitation of manual calibration by including new parameter (RCHRG_DP) and considering parameters range.
Choi, Soo Yeon;Ryu, Sang Don;Park, Byeong-Yong;Kim, Se-Ri;Kim, Hyun-Ju;Lee, Seungdon;Kim, Won-Il
Food Science and Preservation
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v.24
no.6
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pp.778-785
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2017
This study was conducted to develop a predictive model for the growth of Escherichia coli strain RC-4-D isolated from red kohlrabi sprout seeds. We collected E. coli kinetic growth data during red kohlrabi seed sprouting under isothermal conditions (10, 15, 20, 25, and $30^{\circ}C$). Baranyi model was used as a primary order model for growth data. The maximum growth rate (${\mu}max$) and lag-phase duration (LPD) for each temperature (except for $10^{\circ}C$ LPD) were determined. Three kinds of secondary models (suboptimal Ratkowsky square-root, Huang model, and Arrhenius-type model) were compared to elucidate the influence of temperature on E. coli growth rate. The model performance measures for three secondary models showed that the suboptimal Huang square-root model was more suitable in the accuracy (1.223) and the suboptimal Ratkowsky square-root model was less in the bias (0.999), respectively. Among three secondary order model used in this study, the suboptimal Ratkowsky square-root model showed best fit for the secondary model for describing the effect of temperature. This model can be utilized to predict E. coli behavior in red kohlrabi sprout production and to conduct microbial risk assessments.
FEMLAB is a powerful interactive environment for modeling, solving all kinds of scientific and engineering problems based on partial differential equations(PDEs). Separation process of chiral compound in HPLC columns was simulated by FEMLAB. To study change of elution profile with isotherm models, non-competitive and competitive Langmuir adsorption isotherm were adopted. Separated material was (R, S)-ibuprofen [(R, S)-2-(4-isobutyl phenyl) propionic acid], an anti-inflammatory agent, which retain the pharmacological activity in the (S)-(+)-enantiomer. Sample concentrations were changed from 0.5 mg/ml to 2.0 mg/ml at a flow rate of 1 ml/min and flow rate varied from 1 ml/min to 3 ml/min at an ibuprofen concentration of 2.0 mg/ml and $20{\mu}l$ of injection volume. Simulated results were well fitted with experimental data.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.4
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pp.93-101
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2018
A city is like a living organism that is born, grows and become extinct within an ecosystem. In recent years, more and more cities have been planned by designers rather than spontaneously growing over time. This planning means that if a city is not appropriately designed at the beginning, it is very hard to fix or adjust it later. A poor urban design inconveniences many people, and forces them to adjust to it. For this reason, it is important to design a city as optimally as possible at the design phase. One of the reasons why a city is not designed optimally is complexity. Previous urban design methods have attempted to resolve the complexity by using a top-down problem-solving method based on the experience and knowledge of the urban planner. However, such an approach does not have the organic characteristics of a bottom-up problem-solving method of an artificial life, based on the creation principle of the ecosystem. Therefore, in this study the general principle of artificial life, which can provide a solution to the bigger problems that accumulate as a result of the solutions to small units of problems, is adopted. This enables us to draw various urban design alternatives, and it proves that the alternatives, despite being drawn through a limited modeling method, have almost no differences from those designed by an expert, and its possibilities of future development has also been verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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