This study was conducted to determine the effect of hygienic processing (HP) on the reduction of microorganisms during manufacturing of saengshik with two vegetables (carrots and cabbage) and two grains (barely and glutinous rice) compared to general processing (GP). For GP, distilled water was used for washing raw materials and equipment. For HP, aqueous ozone (3 ppm) in combination with 1% citric acid and 70% alcohol were used for washing raw materials and the equipment, respectively. In carrots, after cutting, total aerobic bacteria (TAB), yeast and mold (YM) and coliforms were significantly increased to 5.19, 8.04 and 2.08 ($log_{10}$ CFU/g), respectively (p<0.05). Washing effectively reduced the increased microorganisms from cross contamination during cutting, but cross contamination increased with subsequent GP drying and milling procedures to 8.56, 8.27 and 3.71 ($log_{10}$ CFU/g) for TAB, YM and coliforms, respectively (p<0.05). On the other hand, HP washing of carrots with 3 ppm ozone in combination with 1% citric acid showed higher antimicrobial effect than GP washing, significantly decreasing the number of microorganisms (p<0.05). Further cross contamination did not occur through drying and milling due to cleaning the equipments with 70% alcohol prior to processing. After milling, the number of TAB, YM and coliforms were significantly decreased to 3.89, 4.47 and not detectable level ($log_{10}$ CFU/g), respectively (p<0.05). Similar results were observed in cabbage and grains. During storage for two months at different temperatures (22 or $4^{\circ}C$), there were no changes in numbers of spoilage microorganisms in the packaged saengsik after either processing. This suggests the importance of HP for the reduction of microorganisms during saengsik production, and demonstrates the effectiveness of disinfection at each processing stage in minimizing contamination levels to enhance microbial safety of saengshik products.
A new methodology is presented to diagnose faults in equipment plasma. This is accomplished by using neural networks as a pattern recognizer of radio frequency(rf) impedance match data. Using a realtime match monitor system, the match data were collected. The monitor system consisted mainly of a multifunction board and a signal flow diagram coded by Visual Designer. Plasma anomaly was effectively represented by electrical match positions. Twenty sets of fault-symptom patterns were experimentally simulated with experimental variations in process factors, which include rf source power, pressure, Ar and O$_2$ flow rates. As the inputs to neural networks, two means and standard deviations of positions were used ...
Despite is product that existent higher hrust engine, ship, vehicles, development equipment and Metal Bearing for plant equipment Cast White Metal Lining Bearing that is Bimetal Bearing standing 2 generation is accomplishing master and servant and this is foreseen to be used widely on industry whole in hereafter but Cast White Metal Bearing need minuteness processing, price competitive power is depending on income from superior another thing area than itself manufacture already in advanced nation to lowdown that the technique is generalized widely.
본 연구는 데이터 센터 Outsourcing에 관련된 비용 중에서 가장 산정하기 복잡하고 곤란한 기기 운영 비용을 합리적으로 산정할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해서 Outsourcing 관련 문헌 조사를 통해 Outsourcing 비용 산정의 기본적인 개념을 정립하고 실제적인 Outsourcing 사례를 분석하여 기기 운영 비용을 합리적으로 산출할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 그리고 제시된 비용 산정 방법은 기존 방법과의 정량적인 비교 분석을 통하여 타당성을 검증하고 고객사의 담당자들을 대상으로 설문조사를 실시하여 새로운 비용 산정 방법의 합리성과 유용성을 실증적으로 검증한다.
Lines and textures are natural properties of the surface of natural objects, and their images can be sparsely represented in suitable frames such as wavelets, curvelets and wave atoms. Based on characteristics that the curvelets framework is good at expressing the line feature and wavesat is good at representing texture features, we propose a model for the weighted sparsity constraints of the two frames. Furtherly, a multi-step iterative fast algorithm for solving the model is also proposed based on the split Bergman method. By introducing auxiliary variables and the Bergman distance, the original problem is transformed into an iterative solution of two simple sub-problems, which greatly reduces the computational complexity. Experiments using standard images show that the split-based Bergman iterative algorithm in hybrid domain defeats the traditional Wavelets framework or curvelets framework both in terms of timeliness and recovery accuracy, which demonstrates the validity of the model and algorithm in this paper.
본 논문에서는 웨이퍼를 세정하는데 사용되는 Wet Station 장비의 상태를 감지하고, 이를 간접적으로 제어하기 위한 모니터링 시스템의 설계에 관하여 기술한다. 대부분의 기존 모니터링 시스템은 하드웨어 및 소프트웨어에 의존되어 있다. 제시한 모니터링 시스템의 기본 설계 목표는 사용자의 편의성과 시스템의 이식성을 제공하는 것이다. 이러한 요구조건을 만족시키기 위하여, 본 논문에서는 IBM PC 호환 기종의 윈도우즈 NT 환경에서 GUL 기능과, TCP/IP 통신 프로토콜을 기본으로 한 EtherNet 보드를 이용하여 시스템을 설계하였다.
In a complex geographical environment, communication quality of communication equipment is being seriously challenged. Secondary Users(SUs) must make the best possible use the idle spectrums that Primary Users(PUs) do not use and change spectrum frequently. Using the relevance vector machine(RVM) to establish a signal noise Ratio(SNR) Model for interference information and bit error rate(BER). Through the model and real-time interference information, the minimum channel SNR meeting the BER requirements of communication equipment can be predicted, and we can also calculate the minimum transmitted power. According to the simulation results, this method has better performance for selecting available channel and restraining interference.
Low Earth Orbit(LEO) Non-Terrestrial-Network(NTN) 은 위성을 사용하여 통신 서비스를 제공하지 못하는 도시 이외의 산간, 바다, 항공기 또는 외진 지역에 통신 서비스를 제공하는 모델이다. Terrestrial Network(TN) 핸드오버에서 사용되는 Measurement-Based Triggering(MHT)의 경우 User Equipment(UE)에서 측정된 값을 기반으로 Measurement Report를 전달한다. 그러나 NTN 환경에서의 HO triggering은 TN 과는 달리 장거리 통신을 요구하고 위성이 빠른 속도로 이동함에 따라 MHT에 사용되는 지표들을 대체할 방법이 필요하다. 이 논문에서는 측정 유효성을 대체할 수 있는 지표로 UE와 셀 중심 간의 거리 및 고도 각을 활용하여 HO triggering을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안한 예측 시스템은 핸드오버 triggering 예측에 대해 우수한 성능을 보였으며 좋은 측정 결과를 얻을 수 있었다.
비정형 데이터의 수집, 분석 그리고 활용에 대한 필요성이 대두되고 있지만 여전히 비정형 데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 유수 이동통신 기업의 통신 시설장비 점검 시스템에 기록된 비정형데이터를 분석하여 장비고장 대응과 예방에 적극 활용할 수 있는 기반을 만들고자 하였고, 약 220만 건의 작업일지 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 구조화/정형화 하였다. 이를 위해 장비 고장과 관련된 4가지 분석 프레임, 고장인지, 고장원인, 고장대상, 조치결과를 구성하였고 분석 결과로는 크게 3가지의 효율화 방안과 관련한 인사이트를 얻을 수 있었다. 첫 번째로는 신속한 조치를 통한 시간 단축을 도모하고, 두 번째로는 고장장비 Unit 수요를 예측하고, 마지막으로 현장 출동의 최소화를 지원할 수 있을 것으로 기대되었다. 결론적으로, 본 사례연구는 통신시설 장비 고장 대응을 위해 데이터 분석 대상을 정형 데이터뿐만 아니라 장비일지라는 비정형 빅데이터로도 범위를 확장했으며, 이를 분석에 활용하기 위해 처음으로 텍스트 마이닝을 시도를 했다는데 의의를 가진다. 또한 N사는 정형 데이터 뿐 만아니라 년 80만 건씩 축적되던 비정형 데이터의 활용 가치를 확인할 수 있던 기회를 가졌으며, 향후 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 발전방향 그리고 추후의 정형 데이터와의 연계 분석 방안 등에 대한 가이드를 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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