The purpose of this study is to verify whether the technology grade, which is the result of technology appraisal by Technology Credit Bureau, can be extended and applied to the venture certification system. We confirmed that there was a significant difference in the average financial performance for three years after the certification and appraisal of the two groups after matching the venture certification enterprise group and the technology appraisal enterprise group in 2015 through the propensity score matching method. As a result, there was no significant difference in the financial performance of venture certified firms and technology appraisal firms, so we confirmed that the technology grade can be expanded and applied to the venture certification system. As a result of estimating the technology grade conforming to the venture certification system, it was concluded that technology outstanding firm(T1-T4) is a technology grade suitable for the venture certification system.
Objective: The objective of this research was to evaluate the physico-chemical, microbiological and sensorial qualities of restructured steaks processed from beef trimmings (grade I and II) and frozen beef (fresh beef as control and frozen beef). Methods: Beef trimmings from commercial butcher were collected, designated into 4 treatments differing in beef trimmings grade and freezing, processed into restructured steaks with 1% microbial transglutaminase and then analyzed for product quality. Results: The results showed that all meat from different groups could be tightly bound together via cross-linking of myosin heavy chain and actin as observed by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis. Microbial counts of psychrotrophic and mesophilic bacteria were not affected by treatments (p>0.05), and no detectable of thermophilic bacteria were found. Regarding effect of beef trimmings grade, steaks made from beef trimmings grade II (16.03% fat) showed some superior sensorial qualities including higher tenderness score (p<0.05) and tendency for higher scores of juiciness and overall acceptability (p<0.07) than those made from beef trimmings grade I (2.15% fat). Moreover, a hardness value from texture profile analysis was lower in steaks processed from beef trimmings grade II than those made from grade I (p<0.05). Although some inferior qualities in terms of cooking loss and discoloration after cooking were higher in steaks made from beef trimmings grade II than those made from beef trimmings grade I (p<0.05), these differences did not affect the sensory evaluation. Frozen beef improved the soft texture and resulted in effective meat binding as considered by higher cohesiveness and springiness of the raw restructured product as compared to fresh beef (p<0.05). Conclusion: The results indicated the most suitable raw beef for producing restructured steaks without detrimental effect on product quality was beef trimmings grade II containing up to 17% fat which positively affected the sensory quality and that frozen beef trimmings increased tenderness and meat binding of restructured beef steaks.
Sodium-cooled fast reactor (SFR) is the preferred technology of the generation-IV fast neutron reactor, and its core body mainly uses nuclear-grade 316 stainless steel. In order to prolong the design life of SFRs to 60 years and more, it is necessary to summarize and analyze the anti-corrosion effect of nuclear grade 316 stainless steel in high temperature sodium environment. The research on sodium corrosion of nuclear grade 316 stainless steel is mainly composed of several important factors, including the microstructure of stainless steel (ferrite layer, degradation layer, etc.), the trace chemical elements of stainless steel (Cr, Ni and Mo, etc) and liquid impurity elements in sodium (O, C and N, etc), carburization and mechanical properties of stainless steel, etc. Through summarizing and constructing the sodium corrosion rate equations of nuclear grade 316 stainless steel, the stainless steel loss of thickness can be predicted. By analyzing the effects of temperature, oxygen content in sodium and velocity of sodium on corrosion rate, the basis for establishing integrity evaluation standard of SFR core components with sodium corrosion is provided.
Purpose: The objective of this study was to develop a classification index and the grade levels for a five-grade energy efficiency classification of agricultural dryers in Korea. Methods: The classification index and the grade levels were determined by using the performance test data published by the FACT over the last eight years to reflect a state of the art technology for agricultural dryers in Korea. The five grades were designed to have the classified dryers distributed normally over the grades with 15% for the $1^{st}$ grade, 20% for the $2^{nd}$ grade, 30% for the $3^{rd}$ grade, 20% for the $4^{th}$ grade and 15% for the $5^{th}$ grade. Results: The classification index was defined as the total amount of fuel and electrical energy consumed per 1% of the wet basis moisture content evaporated from a unit mass of grain or agricultural crops during the drying process: 1 MT of paddy rice for grain dryers and 1 kg of red pepper for agricultural crop dryers as the standard mass. Conclusions: The grade levels for the five-grade energy efficiency classification of grain dryers, kerosene dryers, and electric dryers were proposed in terms of the classification index value.
The grade analysis of lead-zinc ore is the basis for the optimal development and utilization of deposits. In this study, a method combining Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) technology and machine learning is proposed for lead-zinc mine borehole logging, which can identify lead-zinc ores of different grades and gangue in the formation, providing real-time grade information qualitatively and semi-quantitatively. Firstly, Monte Carlo simulation is used to obtain a gamma-ray spectrum data set for training and testing machine learning classification algorithms. These spectra are broadened, normalized and separated into inelastic scattering and capture spectra, and then used to fit different classifier models. When the comprehensive grade boundary of high- and low-grade ores is set to 5%, the evaluation metrics calculated by the 5-fold cross-validation show that the SVM (Support Vector Machine), KNN (K-Nearest Neighbor), GNB (Gaussian Naive Bayes) and RF (Random Forest) models can effectively distinguish lead-zinc ore from gangue. At the same time, the GNB model has achieved the optimal accuracy of 91.45% when identifying high- and low-grade ores, and the F1 score for both types of ores is greater than 0.9.
Purpose: The purpose of this paper is to study quantitative risk grade assessment for objective government quality assurance activities based on risk management in initial mass production for weapon systems. Methods: The Defense quality management regulations and foreign risk assessment documents are referred to analyze problems performing quality assurance actives. The failure rate data, maintainability and cost of products have been studied to quantify the risk Likelihood and impact. The analyzed data were classified as risk grade assessment through K-means Cluster Analysis method. Results: Results show that a proposed method can objectively evaluate risk grade. The analyzed results are clustered into three levels such as high, middle and low. Two products are allocated high, eleven low and seven middle. Conclusion: In this paper, quantitative risk grade assessment methods were presented by analyzing risk ratings based on objective data. The findings showed that the methods would be effective for initial mass production for weapon systems.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2004.03b
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pp.600-605
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2004
The road construction with horizontal expansion of country using and augmentation of traffic demand is advanced actively and it accompanies hereupon, the above of 70% of the country is formed at the mountain in our country where the hazard cut slope has been created. In this study, It is prepared a effective management countermeasure of cut slope introduced priority investigation decision method against hazard cut slope which is influenced by abnormally rainfall by an unusual change in the weather such as a guerilla rainfall character. In meaning link, It was executed collapse cause by failure character analysis in the cut slope which has failed for the last five years and it is prepared the hazard grade criterion from E to A grade according to collapse cause. It is decided that a maintenance management grade by the hazard grade classification criterion of cut slope. So It is possible to hazard cut slope. It is established failure protection counter countermeasure by effective maintenance management through the hazard grade c1assification criterion and it will be able to dispose to advanced nation level like Hong Kong and Japanese.
This study was conducted to investigate the difference of general feature and ginsenoside content of 6 years old ginseng root among different grade of roots. Total weight of a 1st grade-6 years old ginseng root was 115.1g and weight, length, diameter and specific gravity of main root were 64.68g, 8.39cm, 3.31cm and 0.96, respectively. Main root of 1st grade ginseng root was larger in size and specific gravity and more heavy than that of End or 3rd grade of the roots. Though crude saponin contents were not so different among the different grade of roots, but ginsenoside Rb1, Rg1 and Re content were higher in 1st grade of root than that of 2nd or 3rd grade of root. Those ginsenosides were located mainly in periderm and cortex.
Quality changes of first grade Hanwoo beef were compared with those of third grade Hanwoo beef to investigate effect of initial raw meat quality on maintenance of meat quality during storage for 28 days at $1\;{\pm}\;1^{\circ}C$. Crude fat content of first grade meat was higher, whereas water content was lower, than those of third grade meat. Total bacterial counts of first and third grade beef packaged with polyethylene for 21 days storage at $1\;{\pm}\;1^{\circ}C$ were 106 and $108\;CFU/cm^2$, respectively. Volatile basic nitrogen (VBN) value of first grade meats was lower than that of third grade meat during storage for 28 days at $1\;{\pm}\;1^{\circ}C$. Drip loss percents of first and third grade meats were 4.19 and 6.06% during 14 days storage at $1^{\circ}C$, respectively. L, a, and b values decreased gradually during storage regardless of meat grade, with a value of first grade meat being higher than that of third grade meat at early stage of storage at $1^{\circ}C$.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.198-204
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2021
Glioma is one of the common types of brain tumors starting in the brain's glial cell. These tumors are classified into low-grade or high-grade tumors. Physicians analyze the stages of brain tumors and suggest treatment to the patient. The status of the tumor has an importance in the treatment. Nowadays, computerized systems are used to analyze and classify brain tumors. The accurate grading of the tumor makes sense in the treatment of brain tumors. This paper aims to develop a classification of low-grade glioma and high-grade glioma using a deep learning algorithm. This system utilizes four transfer learning algorithms, i.e., AlexNet, GoogLeNet, ResNet18, and ResNet50, for classification purposes. Among these algorithms, ResNet18 shows the highest classification accuracy of 97.19%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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