아플라톡신(aflatoxin)은 곰팡이의 2차 대사산물이며 인간발암원으로 보건상 위해를 준다. 쌀은 아플라톡신을 생성하는 곰팡이인 Aspergillus flavus와 A. parasitidcus에 좋은 기질이다. 이 연구에서는 쌀과 쌀제품 및 쌀부산물에서 전세계적으로 나타나고 있는 아플라톡신 오염 정도와 오염 수준에 대하여 고찰하였다. 아플라톡신 오염 정도와 오염 수준은 시료의 유형과 시료채취 지역에 따라 다르게 나타나는 것으로 보인다. 쌀과 쌀제품 2,511 시료 중 36.6%에서, 그리고 쌀부산물 374 시료 중 57.8%에서 아플라톡신이 검출되었다. 이들 시료에서 aflatoxin $B_{1}$ 및 total aflatoxin오염도는 $0-185{\mu}g/kg$였다. 일부 백미 시료에서는 $20{\mu}g/kg$을 초과하는 시료가 있었다. 쌀의 아플라톡신 관련 위생관리지표를 고안할 수 있는 기초자료를 제공하기 위하여 쌀의 아플라톡신 오염에 대한 모니터링이 필요하다. 또 쌀과 쌀제품 생산의 모든 단계와 저장에서 아플라톡신 관리를 위한 통합적 접근법이 필요하다. 가축을 아플라톡신으로부터 보호하는 전략은 인간집단을 보호할 수 있는 효과적인 접근법이 될 수 있다.
To realize the mass customization entails the optimized supply chain design for efficiently producing and delivering the various products. In this study, we considered the problem obtaining the optimized production policy under the situation wherein the multiple products are apportioned into multiple parallel production facilities. More specifically, the production set-up costs incurs according to whether the production facilities are utilized or not. The facility-dependent set-up costs increase the problem complexity in solving the production apportioning problem for multiple products. This problem can be formulated as concave minimization problem, which is known as NP-hard problem. In this paper, a heuristic algorithm is proposed to solve two conjoint problems : one is to select the cost-effective facilities from alternative multiple production facilities and the other is to apportion the production lot to those selected facilities.
Selenium(Se) is an essential trace element in the human body. Main function of this element is a catalytic part of antioxidant enzymes that protect cells against the attacks of free radicals that are produced during normal metabolism of the body. Se is also essential for normal function of the immune system and thyroid gland. It also appears to be a key nutrient in counteracting the development of virulence and inhibiting HIV(human immunodeficiency virus) progression to AIDS. It is also required for sperm motility and reduces the depression. Therefore, it is very meaningful that livestock producers generate Se-fortified animal products, such as Se-egg, Se-milk, Se-pork, Se-chicken and Se-beef from the point of producers as well as human heath. However, regulation on Se usage and Se-fortified food/feed is far from being clear in Korea even though Se should be carefully monitored because of its toxicity. Thus, one has to be aware of Se properties when designing Se-fortified animal products.
The purpose of this study was to review the influence of nylon to Korean clothing and tex-tile industries from 1945 to 1970. To achieve this purpose newspapers magazines adverti-sements and industrial statistics were surve-yed and reviewed. The result showed that nylon products were presented at first by US army in 1945 and diversed through Korean War, The influence of nylon to clothing life were increased by the point of import of nylon in 1954. After the im-port of nylon filaments in the period 1957-1963 the need of consumers lead the mass products of nylon from 1963.
Output traits centered on improved plant-based products will find their way to consumers in such ways as nutritionally enhanced foods, therapeutic proteins for disease treatment and vaccines, bio-industrial products, modified oil quality and biofuels. Significant progress in biotechnology has occurred over the last several decades. The importance of output traits development and production using biotechnology will impact not only agribusiness, but also pharmaceutical and food industries. The objective of this paper is to review briefly the current status of output traits development in crop plants using nutrients and pharmaceuticals as examples.
최근 정보기술의 발달로 인해 소비자들은 온라인상에서 많은 정보를 쉽고 빠르게 획득할 수 있다. 소비자가 제품 구매시에는 소비자들이나 전문가들이 작성한 제품 후기 정보를 주로 탐색한다. 기존의 연구들이 소비자들이 창출한 제품 후기 중심으로 주로 진행되어 왔기 때문에, 전문가 제품 후기의 영향력에 대해서는 상대적으로 소수의 연구들만 존재하고 있다. 본 연구는 전문가가 생성하는 제품 후기에 초점을 맞추어, 방대한 실제 비정형데이터인 전문가의 후기를 어떻게 언어학적인 차원과 심리학적인 차원으로 나눌 수 있는지의 방법론을 제안하며, 실제 전문가 제품 후기를 사용하여 의미 있는 다섯 가지 차원의 새로운 변수들을 도출하였다. 그 결과 소비자들이 전문가 후기에서 반응하고 있는 언어적 특성은 제품에 대한 깊이 있는 정보의 양이나 충분한 설명을 나타내는 변수인 Review Depth, 그리고 전문가가 기술하는 방식이 제품에 대한 확신이 없는 듯한 말투를 나타내는 변수인 Lack of Assurance는 소비자의 전반적인 제품평가에 유의한 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 또한, 제품에 대한 칭찬이나 긍정적인 면을 서술하는 방식인 Positive Polarity가 소비자의 제품 평가에 영향을 미치지 않았지만, 전문가가 하는 제품에 대한 비관적인 평가인 Negative Polarity는 소비자들의 평가와 유의한 음의 상관관계가 있었다는 점이다. 전문가가 스토리텔링 관점에서 자주 사용하는 Social Orientation 특성은 유의한 관계를 미치지 못함이 밝혀졌다. 본 연구는 새로운 방법론을 제안하고 이를 실제로 활용한 결과를 보여준다는 차원에서 이론적이고 실무적인 공헌을 가진다.
This study identified the types of consumer review information about apparel products based on consumer satisfaction/dissatisfaction with the availability/non-availability of consumer review information for online stores. Data were collected from 318 females aged 20s' to 30s', who had significant experience in reading consumer reviews posted on online stores. Consumer satisfaction/dissatisfaction with availability or non-availability of review information on online stores is different for information in regards to apparel product attributes, product benefits, and store attributes. According to the concept of quality elements suggested by the Kano model, two types of consumer review information were determined: Must-have information (product attribute information about size, fabric, color and design of the apparel product; benefit information about washing & care and comport of the apparel product; store attribute information about responsiveness, disclosure, delivery and after service of the store) and attracting information (attribute information about price comparison; benefit information about coordination with other items, fashionability, price discounts, value for price, reaction from others, emotion experienced during transaction, symbolic features for status, health functionality, and eco-friendly feature; store attribute information about return/refund, damage compensation and reputation/credibility of online store and interactive and dynamic nature of reviews among customers). There were significant differences between the high and low involvement groups in their perceptions of consumer review information.
The concept of social media is top of the agenda for many business executives and decision makers, as well as consultants try to identify ways where companies can make profitable use of applications such as Netflix, Flixster. The social media is playing an increasingly important role as the information sources for customers making product choices etc. With the flourish of Web 2.0 technology, customer reviews are becoming more and more useful and important information resources for people to save their time and energy on purchasing products that they want. This paper proposes the Bayesian Probabilistic Classification algorithm to mine the social media review, and evaluates it by different splits and cross validation mechanism from the real data set. The explored study experimental results show the robustness and effectiveness of proposed approach for mining the social media review.
Modern pharmaceutical scientists and medicinal chemists have shown only sporadic interest in mineral drugs of oriental medicine, although the use of minerals in medicine dates from early ancient cultures. The mineral, until recently, has been relatively neglected by the natural product and medicinal chemists. At this moment in time it is appropriate to review briefly the status of mineral oriental drugs in Korea, and eighty items of mineral drugs were listed in this review. This review is also concerned with those references, classic or current, pertaining to application, origin, and constituent of those mineral drugs. It is the aim of this review to facilitate presentation of useful informations in an attempt to entice the natural product and medicinal chemists to seek rediscovery and further application of mineral oriental drugs in Korea.
Recently, online commerces are becoming more common due to factors such as mobile technology development and smart device dissemination, and online review has a big influence on potential buyer's purchase decision. This study presents a set of analytical methodologies for understanding the meaning of customer reviews of products in online transaction. Using techniques currently developed in deep learning are implemented Hierarchical Attention Network for analyze meaning in online reviews. By using these techniques, we could solve time consuming pre-data analysis time problem and multiple topic problems. To this end, this study analyzes customer reviews of laptops sold in domestic online shopping malls. Our result successfully demonstrates over 90% classification accuracy. Therefore, this study classified the unstructured text data in the semantic analysis and confirmed the practical application possibility of the review analysis process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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