Choi, Hye Ran;Chung, Yi Hyung;Yuk, Hyun-Gyun;Lee, Hyunki;Jang, Han Su;Kim, Yosum;Shin, Daekeun
Food Science and Biotechnology
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v.27
no.6
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pp.1747-1754
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2018
The objective of this study was to evaluate probiotic effects of two Lactobacillus plantarum strains (GBL16 and 17) isolated from black raspberry. Results revealed that the number of GBL16 was gradually decreased as bile salt concentration was increased from 0.3 to 1%. However, GBL17 did not show any difference when GBL17 was applied to 1% bile salt, and it indicates that GBL17 is more tolerant to bile salt than GBL16. GBL17 exhibited higher heat resistance and adhesion ability to Caco-2 cells than GBL16. Regarding gut microbiome, no significant change in the number of total bacteria in intestines of mice after treatment with GBLs was determined. However, the combination of GBL16 and GBL17 significantly increased the number of total bacteria in intestines of mice after they were orally administered. Therefore, the results suggest that both GBL16 and 17 strains could be one of major probiotics that can improve human gut health.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.157-162
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2018
This study uses sensors and Raspberry Pi to measure the values of current and voltage and transmits the measured sampled values to a network, carrying them in the frame of IEC 61850-9-2. A laboratory model was composed to send the sampled values, using the frame of IEC 61850-9-2. This study conducted a protocol analysis, using Wireshark for the accurate verification of the occurrence of the frame of IEC 61850-9-2. A visual analysis was conducted by displaying the received sampled values of current and voltage on the monitor in graphs. In addition, this study tested if the sampled values of IEC 61850-9-2 sent and received through the network equipment would meet the performance requirements of the message types of IEC 61850.
Berries are rich sources of phenolic compounds, which are known to have health-promoting effects. In this study, phenolic compounds of seven popularly consumed berries were analyzed by HPLC-ESI-MS/MS. In addition, 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) free radical and nitrite scavenging activities were investigated for comparison of the biological activity of the berry extracts. Chlorogenic acid was the major phenolic acid, which had the highest content in aronia, followed by blueberry. The rutin and isoquercetin contents were the highest in mulberry, followed by aronia, black raspberry, and blueberry. The anthocyanin content was the highest in black raspberry. Aronia showed the highest DPPH free radical and nitrite scavenging activities with the highest contents of total phenolics and proanthocyanidins.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.79-87
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2014
In this paper, we implemented the HearCAM platform with Raspberry PI B+ model which is an open source platform. Raspberry PI B+ model consists of dual step-down (buck) power supply with polarity protection circuit and hot-swap protection, Broadcom SoC BCM2835 running at 700MHz, 512MB RAM solered on top of the Broadcom chip, and PI camera serial connector. In this paper, we used the Google speech recognition engine for recognizing the voice characteristics, and implemented the pattern matching with OpenCV software, and extended the functionality of speech ability with SVOX TTS(Text-to-speech) as the matching result talking to the microphone of users. And therefore we implemented the functions of the HearCAM for identifying the voice and pattern characteristics of target image scanning with PI camera with gathering the temperature sensor data under IoT environment. we implemented the speech recognition, pattern matching, and temperature sensor data logging with Wi-Fi wireless communication. And then we directly designed and made the shape of HearCAM with 3D printing technology.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1193-1198
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2022
As unmanned processing systems emerged socially due to the rapid development of modern society, a face recognition attendance management system using Raspberry Pi 4 was studied and conceived to automatically analyze and process images and produce meaningful results using OpenCV. Based on Raspberry Pi 4, the software is designed with Python 3 and consists of technologies such as OpenCV, Haarcascade, Kakao API, and Google Drive, which are open sources, and can communicate with users in real time through Kakao API for face registration and face recognition.
In order to efficiently collect data, it is essential to locate the facilities and analyze the movement data. The current technology for location collection can collect data using a GPS sensor, but GPS has a strong straightness and low diffraction and reflectance, making it difficult for indoor positioning. In the case of indoor positioning, the location is determined by using wireless network technologies such as Wifi, but there is a problem with low accuracy as the error range reaches 20 to 30 m. In this paper, using BLE 4.2 built in Raspberry Pi, we implement Bluetooth Smart Ready. In detail, a beacon was produced for Advertise, and an experiment was conducted to support the serial port for data transmission/reception. In addition, advertise mode and connection mode were implemented at the same time, and a 3-count gradual algorithm and a quadrangular positioning algorithm were implemented for Bluetooth RSSI error correction. As a result of the experiment, the average error was improved compared to the first correction, and the error rate was also improved compared to before the correction, confirming that the error rate for position measurement was significantly improved.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.458-463
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2023
This study presents a paper on the implementation of a Raspberry Pi-based educational smart farm system. It confirms that in a real smart farm environment, the control of temperature, humidity, soil moisture, and light intensity can be smoothly managed. It also includes remote monitoring and control of sensor information through a web service. Additionally, information about intruders collected by the Pi camera is transmitted to the administrator. Although the cost of existing smart farms varies depending on the location, material, and type of installation, it costs 400 million won for polytunnel and 1.5 billion won for glass greenhouses when constructing 0.5ha (1,500 pyeong) on average. Nevertheless, among the problems of smart farms, there are lax locks, malfunctions to automation, and errors in smart farm sensors (power problems, etc.). We believe that this study can protect crops at low cost if it is complementarily used to improve the security and reliability of expensive smart farms. The cost of using this study is about 100,000 won, so it can be used inexpensively even when applied to the area. In addition, in the case of plant cultivators, cultivators with remote control functions are sold for more than 1 million won, so they can be used as low-cost plant cultivators.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.21-32
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2024
Since leather shoes cannot be washed with water, there is a need for a cleaning method that can remove extraneous substance from the inside and outside of shoes and senitize the inside of shoes without using water. For this purpose, this paper develops a shoes cleaning machine control system that automatically controls the entire process of shoes cleaning in a shoes cleaning machine that quickly cleans the inside and outside of shoes using compressed air, sterilization solution. The developed system uses Rasberry Pi, a general purpose single board computer(SBC), to control various actuators of the shoes cleaning machine. The shoes cleaning machine operated by the developed system shows a sterilization efficiency of more than 99% and an odor removal efficiency of more than 86% in a cleaning time of less than 1 minute.
In the course of our investigation for chemical constituents in the ethyl acetate layer of Korean black raspberry wine, five compounds were isolated and purified by silica gel column chromatography and high-performance liquid chromatography. The isolated compounds were identified as ethyl succinate (1), vanillic acid (2), ethyl 3,4-dihydroxybenzoate (3), furan-2-ol (4), and 4-(4-hydroxyphenyl)butan-2(S)-ol (5) based on the spectroscopic data of electrospray ionization tandem mass spectrometry and nuclear magnetic resonance. The presence of 2 in Korean black raspberry has previously reported. However, 1 and 3-5 in Korean black raspberry and its wine were isolated for the first time.
We investigated the anti-obesity effects of Lactobacillus acidophilus C isolated from kimchi and red ginseng and black raspberry mixture fermented by this strain. Experimental samples were prepared with 10% skim milk, 1% red ginseng extract and 1% immature black raspberry powder and without red ginseng extract and black raspberry fermented by this strain at $37^{\circ}C$ for 24 hour. Male C57BL/6J mice were randomly divided into 4 groups (a normal diet group (N), a high-fat diet group (HF), a high fat diet with L. acidophilus C (C), and a high fat diet with fermented mixture (CEx)) and were orally administered daily for 6 weeks at concentration of 2,000 mg/kg body weight. The results showed that weight gain, weight of periepididymal fat and perirenal fat, adipocyte size, lipid accumulation in liver, serum glucose concentration, serum GOT and GPT concentration and serum leptin were decreased and concentration of HDL-cholesterol and serum adiponectin were increased compared to HF group. These results suggest that fermented mixture (CEx) might be helpful in improvement of high-fat diet-induced obesity than only L. acidophilus C intake.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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