Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.26
no.5
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pp.831-837
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1997
Response surface methodology(RSM) was applied in roasting processes of Polygonatum odoratum roots in order to monitor Hunter color parameters and to optimize organoleptic properties of the tea. In roasting processing based on the central composite design with variations in roasting temperature (110~19$0^{\circ}C$) and roasting time(15~75min), coefficients of determinations($R^{2}$) of the models were above 0.9827(p<0.01) in Hunter color parameters and above 0.7748 in organoleptic properties. Hunter color L and $\Delta$E values of the powdered samples decreased with the roasting processes, whereas Hunter color a and b values increased up to around 59 min at 136$^{\circ}C$ and thereafter showed a decreased tendency. Organoleptic qualities on color, taste and aroma of Polygonatum odoratum tea were improved along with roasting processes, thereby estimating the optimum roasting conditions by RSM for the maximized qualities of organoleptic properties as a range from 127$^{\circ}C$ to 135$^{\circ}C$ and from 60min to 66 min. Hunter color a value(redness) was found to generate a similar response surface to that of organoleptic properties, showing the possibility of quality index in roasting processes of Polygonatum odoratum roots.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.16
no.2
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pp.125-130
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2014
Forest recreation is done outdoor, so weather has impact on forest recreation. Impact of temperature on forest recreation has been studied. However, impact of precipitation on forest recreation has not been studied yet. This article paid attention to rainfall and rainy day among the variables explaining the visitor number of national park. We analyzed whether rainfall and rainy day have impact on visitor number. As the result of analysis, rainy day had impact on the visitor number of national park in Korea, and the degree of the impact was inelastic. However, rainfall could not explain the visitor number of national park. It is needed to monitor the impact of precipitation on forest recreation demand.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.1
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pp.71-81
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2020
Enclosed pig house are creating an environment with high concentrations of gas and dust. Poor conditions in pig farms reduce pig weight and increase disease and accidents for livestock workers. In the pig house, the high concentration of harmful gas may cause asphyxiation accidents to workers and chronic respiratory disease by long-term exposure. As pig farm workers have been aging and feminized, the damage to the health of the harsh environment is getting serious, and real-time monitoring is needed to prevent the damage. However, most of the measuring devices related to humidity, harmful gas, and fine dust except temperature sensors are exposed to high concentrations of gas and dust inside pig house and are difficult to withstand for a long time. The purpose of this study is to develop an wearable based device to monitor the hazardous environment exposed to workers working in pig farms. Based on the field monitoring and previous researches, the measurement range and basic specifications of the equipment were selected, and wearable based device was designed in terms of utilization, economic efficiency, size and communication performance. Selected H2S and NH3 sensors showed the average error of 5.3% comparing to standard gas concentrations. The measured data can be used to manage the working environment according to the worker's location and to obtain basic data for work safety warning.
Kim, JoonYong;Rho, Shin-Joung;Cho, Yun Sung;Cho, EunSun
Journal of Biosystems Engineering
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v.43
no.3
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pp.229-236
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2018
Purpose: Makgeolli is a traditional alcoholic beverage made from rice with a fermentation starter called "nuruk." The concentration of alcohol in makgeolli depends on the temperature of the fermentation tank. It is important to monitor the alcohol concentration to manage the makgeolli production process. Methods: Data were collected from 84 makgeolli fermentation tanks over a year period. Independent variables included the temperatures of the tanks and the room where the tanks were located, as well as the quantity, acidity, and water concentration of the source. Software for the multilayer perceptron model (MLP) was written in Python using the Scikit-learn library. Results: Many models were created for which the optimization converged within 100 iterations, and their coefficients of determination $R^2$ were considerably high. The coefficient of determination $R^2$ of the best model with the training set and the test set were 0.94 and 0.93, respectively. The fact that the difference between them was very small indicated that the model was not overfitted. The maximum and minimum error was approximately 2% and the total MSE was 0.078%. Conclusions: The MLP model could help predict the alcohol concentration and to control the production process of makgeolli. In future research, the optimization of the production process will be studied based on the model.
A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.
High energy particles in the earth's radiation belts cause transient and long term effects on electronic materials, devices, and integrated circuits on board the satellites. Hence, it is very important to have the information on the space radiation environment and the damage on the electronics caused by the se high energy particles. One of the radiation monitor devices frequently used in space is RADFET, a specially designed MOSFET with a thick gate oxide region. The present study focuses on the calibration of RADFET TOT500 using the $Co^{60}{\gamma}-ray$ source. The result shows that the response of RADFET is very sensitive to the change of temperature. The peculiar behavior observed in the TDE (Total Dose Experiment) on board the KITSAT-1 is identified as the thermal effect due to the change in the eclipse rate of the satellite.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.221-227
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2013
In this paper, zero-energy house in order to monitor the energy savings come with Zigbee communication temperature humidity, smoke detection, illumination and CO2 to develop complex sensor board a protocol for handling about it dealt. In particular, indoor space to mount the sensor based on the location of the control algorithm, so it varies through the Zigbee wireless sensor mounting position is free, and the advantage of being able to change. Also, the energy loss that occurs through the window can be reduced to the room lighting can play an important role in the control system.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.361-366
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2017
The abnormal state of the main equipment across the industry is accompanied by abnormal rise of temperature, change in the vibration and noise. In this study, we developed a smart sensing module equipped with BLE, and developed a smart sensing device that can detect abnormal vibration due to its own flaws of the equipment by interfacing with an MEMS-based acceleration sensor. The smart sensing device developed in this study can be easily installed in a small space and can monitor the vibration status of the equipment in real time, and can easily inform the user of the steady state and the problem occurrence status with array LED display.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.663-668
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2012
A TPMS(Tire Pressure Monitoring System) is a wireless communication system designed to monitor the pressure and temperature of pneumatic tires of a vehicle. In order to provide the aid in protecting a driver, this system reports tire pressure information to the driver of the vehicle. Since the wireless communication technique should be employed to transmit the TPMS data from each tire to signal processing unit in the vehicle, it suffers from interference signals from external electrical or electronics equipments. In this paper, we propose the TPMS interference cancellation technique based on GSC(Generalized Sidelobe Canceler), which does not have only the excellent performance like MVDR(Minimum-Variance-Distortionless-Response) but also has the low computational complexity comparing with MVDR. The performance of interference suppression is conformed by computer simulation examples.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.7
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pp.609-614
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2015
Implanted telemetry systems provide the ability to monitor different species of animals while they move within their cages. Species monitored include mice, rats, rabbits, dogs, pigs, primates, sheep, horses, cattle, and others. A miniature transmitter implanted in each animal measures one or more parameters. Parameters measured include arterial pressure, intra-pleural pressure, left ventricular pressure, intra-ocular pressure, bladder pressure, ECG, EMG, EEG, EOG, temperature, activity, and other parameters and transmits the data via radio frequency signals to a nearby receiver. Every conventional dedicated transmitter contains one or more sensors, cpu and battery. Due to the expected life of the battery, the measuring time is limited. To overcome these problems, electromagnetic inductive coupling based wireless power transmission technology using multiple transmit coils were proposed, with each coil having a different active area driven by the coil driver. In this research, a parallel resonance based coil driver and serial resonance based coil driver are proposed. From the experiments we see that the parallel coil driver shows better performance under a low impedance and multiple coils configuration. However, the serial coil driver is more efficient for high impedance transmit coils.
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