To develop the prediction program for quality change of Citrus unshiu during marketing, we examined the quality characteristics of Citrus unshiu stored at experimental refrigerator set to 4, 8, 12 and 16$^{\circ}C$ for 2 months. According to the storage temperature the changes of quality characteristics were different respectively, but it was most severe during 16$^{\circ}C$ storage. Activation energy and Q10 value were 6683.16 cal/mol K and 1.53 respectively. The determination coefficient of regression equation of pH, acidity and vitamin C by surface response analysis were over 0.85. Using these regression equation, we developed the prediction program for the change of pH, acidity and vitamin C contents. The calculated values and experimental values of pH, acidity and vitamin C contents for short-term storage of Citrus unshiu were coincided well.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.22
no.9
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pp.620-627
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2010
This paper presents a feasibility study of a fresh air load reduction system by using an underground double floor space. The fresh air is introduced into the double slab space and passes through the opening bored into the footing beam. The air is cooled by the heat exchange with the inside surface of the double slab space in summer, and heated in winter. This system not only reduces sensible heat load of the fresh air by heat exchange with earth but also reduces latent heat load of the fresh air by ad/de-sorption of underground double slab concrete. In this paper, we investigated the correlation between outdoor air temperature and outlet air temperature in the system. In conclusion, from the results of the high correlation we proposed a equation of regression for the outlet air temperature in the system by using linear regression analysis.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.789-792
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2004
This study aims to detect only voids and estimate the cross-sectional size and thickness of voids using radar. A new method based on radar image processing is carried out with various void sizes and depths. The regression relationship between void size which has different depth and the amplitude characteristics of the radar return is considered in a new method of this research. For the purpose of examining; this regression relationship, experiments with change of void depth, surface area and thickness were carried out. Finally, the threshold value for image processing which aims to represent only voids to be fitted size (width) can be obtained. As the results, a proposed method in this study has a possibility of detecting only voids and estimating void size and thickness with good accuracy.
We consider the estimation of the regression surface in generalized linear models based on tensor-product B-splines in a data-dependent way. Our approach is to use maximum likelihood method to estimate the regression function by a function from a space of tensor-product B-splines that have a finite number of knots and are linear in the tails. The knots are placed at selected order statistics of each coordinate of the sample data. The number of knots is determined by minimizing a variant of AIC. A numerical example is used to illustrate the performance of the tensor spline estimates.
In many industrial processes, there are more than two responses (i.e., yield, percent impurity, etc.) of interest, and it is desirable to determine the optimal levels of the factors (i.e., temperature, pressure, etc.) that influence the responses. Suppose the response relationships are assumed to be approximated by second-order polynomial regression models. The problems considered in this paper is, first, to propose how to select polynomial terms to fit the multivariate regression surfaces for a given set of data, and, second, to propose how to analyze the data to obtain an optimal operating condition for the factors. The proposed techniques were applied for empirical process optimization in a tire company in Korea. This case is presented as an illustration.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors have been most widely used in terrestrial robotic applications because they can provide dense and precise measurements of the surrounding environments. However, the reliability of LiDAR measurements can considerably vary due to the different reflectivities of laser beams to the reflecting surface materials. This study presents a robust LiDAR-based mapping method for the varying laser reflectivities in indoor environments using the framework of simultaneous localization and mapping (SLAM). The proposed method can minimize the performance degradations in the SLAM accuracy by checking and discarding potentially unreliable LiDAR measurements in the SLAM front-end process. The gaps in point-cloud maps created by the proposed approach are filled by a Gaussian process regression method. Experimental results with a mobile robot platform in an indoor environment are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
Shouman, Mona A.;Fathy, Nady A.;El-Khouly, Sahar M.;Attia, Amina A.
Carbon letters
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v.12
no.3
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pp.143-151
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2011
Bagasse fly ash (BFA) is one of the important wastes generated in the sugar industry; it has been studied as a prospective low-cost adsorbent in the removal of congo red (CR) from aqueous solutions. Chemical treatment with $H_2O_2$ was applied in order to modify the adsorbability of the raw BFA. Batch studies were performed to evaluate the influence of various experimental parameters such as dye solution pH, contact time, adsorbent dose, and temperature. Both the adsorbents were characterized by Fourier-transform infrared spectrometer, energy-dispersive X-ray spectrophotometer and nitrogen adsorption at 77 K. Equilibrium isotherms for the adsorption of CR were analyzed by Langmuir, Freundlich and Temkin models using non-linear regression technique. Intraparticle diffusion seems to control the CR removal process. The obtained experimental data can be well described by Langmuir and also followed second order kinetic models. The calculated thermodynamic parameters indicate the feasibility of the adsorption process for the studied adsorbents. The results indicate that BFA can be efficiently used for the treatment of waste water containing dyes.
Purpose: This study was performed to improve the drying quality and drying rate of ginseng slices by combining microwave and far-infrared drying techniques. Methods: Based on single-factor experiments and analyses, a quadratic regression orthogonal rotation combination design was adopted to study the effects of the moisture content at the conversion point between the microwave and far-infrared techniques, the ginseng slice thickness and the far-infrared drying temperature on the chip drying time, the surface color difference value, the nutritional composition and the surface shrinkage rate index. Results: Compared to the far-infrared drying alone, the combined microwave and far-infrared drying resulted in an increase in the saponin content of the ginseng slices and reductions in the drying time, surface color difference, and shrinkage rate. Conclusions: We established a mathematical model of the relationships between the surface shrinkage rate index and the experimental factors using the multi-objective nonlinear optimization method to determine the optimal parameter combination, which was confirmed to be the following: microwave and far-infrared moisture contents of 65%, a ginseng slice thickness of 1 mm, and a far-infrared drying temperature of $54^{\circ}C$.
Taguchi defined a good quality as 'A correspondence of product characteristic's expected value to the objective value satisfying the minimum variance condition.' For his good quality, he suggested Taguchi Method which is called Robust design which is irrelevant to the effect of these noise factors. Taguchi Method which has many success examples and which is used by many manufacturing industry. But Optimal solution of Taguchi Method is one among the experiments which is not optimal area of experiment point. On the other hand, Response Surface Method (RSM) which has advantage to find optimal solution area experiments points by approximate polynomial regression. But Optimal of RSM is depended on initial point and RSM can not use many factors because of a great many experiment. In this paper, we combine the Taguchi Method and the Response Surface Method with each advantage which is called Taguchi-RSM. Taguchi-RSM has two step, first step to find first solution by Taguchi Method, second step to find optimal solution by RSM with initial point as first step solution. We give example using catapults.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.3
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pp.429-439
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2000
This study was aimed to investigate the handle and mechanical properties of silk woven fabrics according to the fabric structure and yarn types 56 male and female students evaluated 16 black specimens with semantic differential scale of 20 hand adjectives. Mechanical parameters such as surface properties, bending properties and compression properties were tested using by KES-FS system. Data were analyzed through factor analysis, pearson correlation coefficient and t-test using PC SAS package. The results were as follows: The hand adjectives were grouped as 4 'surface roughness', 'flexibility', ;sense of thermal', and 'dryness'. 'Surface roughness' was highly sensed at satin fabrics of hard-twist yarn, noil yarn and spun yarn, while it was not at the fabrics of normal satin and twill at all. 'Flexibility' was reverse to 'surface roughness'. Thermal sense was felt highly at satin fabrics of noil-yarn, while low at plain fabrics of normal yarn. 'Dryness' was high at satin fabrics of hard-twist yarn and while it was low at normal satin fabrics. Predicted equations for subjective hand from mechanical properties of fabrics were developed using Stevens's law and stepwise regression and the coefficients of determination were high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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