The purpose of this study was to investigate perceptions and uses of Korean festive foods by dietitians in elementary school food service. Questionnaires were distributed to 217 dietitians in Seoul (117) and Inchon(100), Statistical data analysis was completed by SAS package program Results were as follows ; 1. Most dietitians (89.8%) who answered the inquiry had knowledge about korean festive foods. 2. Most respondents applied Korean festive foods to their menu planning. 3. More than 85% of respondents used festive foods, especially Ddukguk, Mandu, Yaksik, Yukgaejang, Galbiggim, Tangpyungchae, Patjuk, among the 43 kinds considered for their menu planning. 4 The higher the perception of traditional foods, the more the respondents applied them to their menu planning, especially Injulmi, Shikhae, Yaksik, Bamchoe, Jeongpyun, Kalkuksu, Torantang, Hobakgigim, Namul. 5. Respondents got information sources about traditional foods from books, school, home, massmedia, and etc, in the order. 6. Most respondents (88.3%) wanted to simplify festive foods' cooking method or standardize the recipes. 7. On the necessity of education about festive food for children, 81.5% of respondents and festive foods were considered to be cultivated and developed to uphold the Korean traditional dietary life.
Models of traditional Chinese medicine (TCM) are still difficult to grasp from the view of a Western-cultural background. For proper integration into science and clinical research, it is vital to think "out of the box" of classical sciences. Modern sciences, such as quantum physics, system theory, and information theory offer new models, that reveal TCM as a method to process information. For this purpose, we apply concepts of information theory to propose a "Chinese black box model," that allows for a non-deterministic, bottom-up approach. Considering a patient as an undeterminable complex system, the process of getting information about an individual in Chinese diagnostics is compared to the input-process-output principle of information theory and quantum physics, which is further illustrated by Wheeler's "surprise 20 questions." In TCM, an observer uses a decision-making algorithm to qualify diagnostic information by the binary polarities of "yang" (latin activity) and "yin" (latin structivity) according to the so called "8 principles" (latin 8 guiding criteria). A systematic reconstruction of ancient Chinese terms and concepts illuminates a scattered scientific method, which is specified in a medical context by Latin terminology of the sinologist Porkert [definitions of the Latin terms are presented in Porkert's appendix [1] (cf. Limitations)].
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.6
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pp.924-942
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2018
This study is to understand the symbolism and meaning of Yeomim in Korean traditional clothing. Throughout the study, literature research and analysis have been conducted along with empirical studies. The results of the study are as follows. First, there are three types of Yeomim for Korean clothing. Various methods of Yeomim use different materials for tying clothes such as straps and buttons. Second, when we investigate how Yeomim of Korean clothing has evolved, left and right type of Yeomim had coexisted in ancient times and Dae had been used mainly to tie clothes. The Yeomim method has used various materials since the Goryeo Dynasty. During the Joseon Dynasty, right type Yeomim dominated with majority using Goreum. Third, Hanbok has consistently evolved with a unique bonding style that uses rectangular strap for Yeomim, from the ancient times. The particular Yeomim method of twisting a rectangular strap represents the circularity of space. In addition, Yeomim with a strap is characterized by the beauty of how its form can be highly flexible depending on the human body or location of Yeomim, which corresponds to an unbalanced and asymmetrical natural beauty unique to Korea.
Early-stage diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) from Cognitively Normal (CN) patients is crucial because treatment at an early stage of AD can prevent further progress in the AD's severity in the future. Recently, computer-aided diagnosis using magnetic resonance image (MRI) has shown better performance in the classification of AD. However, these methods use a traditional machine learning algorithm that requires supervision and uses a combination of many complicated processes. In recent research, the performance of deep neural networks has outperformed the traditional machine learning algorithms. The ability to learn from the data and extract features on its own makes the neural networks less prone to errors. In this paper, a dense neural network is designed for binary classification of Alzheimer's disease. To create a classifier with better results, we studied result of different activation functions in the prediction. We obtained results from 5-folds validations with combinations of different activation functions and compared with each other, and the one with the best validation score is used to classify the test data. In this experiment, features used to train the model are obtained from the ADNI database after processing them using FreeSurfer software. For 5-folds validation, two groups: AD and CN are classified. The proposed DNN obtained better accuracy than the traditional machine learning algorithms and the compared previous studies for AD vs. CN, AD vs. Mild Cognitive Impairment (MCI), and MCI vs. CN classifications, respectively. This neural network is robust and better.
Proceedings of the Korean Society of Sericultural Science Conference
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2003.10a
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pp.34-38
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2003
The silk fibre Produced by the larvae of the lepidopter of the Bombyx mori species is no doubt one of the most precious raw materials employed in manufacturing textile products. The present report, however, deals with silk not as a traditional textile fibre, but as a starting material fer biomedical applications. In recent years, the unique chemical and mechanical properties of silk have made this protein polymer highly attractive for innovative applications, which mainly focus on the development of devices for biomedical uses. (omitted)
Journal of the military operations research society of Korea
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v.35
no.1
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pp.21-32
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2009
In this study, the author uses a MATLAB simulation to develop and test a generalization of the traditional Random Search model which allows both the searcher and target to move and to be in different, but overlapping, areas. Also the best evasion speed for a randomly moving target against a Systematic Search is studied.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.199-202
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2009
Adaptive memory management is a serious issue in data stream management. Data stream differ from the traditional stored relational model in several aspect such as the stream arrives online, high volume in size, skewed data distributions. Data skew is a common property of massive data streams. We propose the predicted allocation strategy, which uses predictive processing to cope with time varying data skew. This processing includes memory usage estimation and indexing with timestamp. Our experimental study shows that the predictive strategy reduces both required memory space and latency time for skewed data over varying time.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.14
no.4
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pp.67-71
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1990
The traditional finite element method applied to dynamic problems employs shape functions which are based on a static displacement assumption. The more exact approach uses frequency-dependent shape functions and frequency-dependent mass and stiffness matrices. Such matrices are developed for a torsional vibration of shaft element. Numerical examples are presented for a cantilever beam.
The robust inventory control problem was proposed and solved by Bertsimas and Thiele (2006). Their results are very interesting in that the problem can be solved easily and also the solution possesses nice properties of those found in the traditional stochastic inventory control problem. However, their formulation is shown to be incorrect, which invalidates all of the results given there. In this paper, we propose an alternative formulation of the problem which uses a different but practically applicable uncertainty set. Under the newly proposed model, all of the useful properties given in Bertsimas and Thiele (2006) will be shown to be valid.
Motion detection is an important step in computer vision and image processing. Traditional motion detection systems are classified into two categories, namely, feature based and gradient based. In feature based motion detection, features in consecutive frames are detected and matched. Gradient based methods assume that the intensity varies linearly and locally. The method, which we propose, is neither feature nor gradient based but uses the electric field theory. The pixels in an image are modeled as point charges and motion is detected by using the variations between the two electric fields produced by the charges corresponding to the two images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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