This study was conducted to investigate that the nutrition labeling use is associated with demographic and psychosocial factors according to each nutrition information on the nutrition labeling in Korean adults. The study subjects (N=1,140) were individuals who were aged 20 years and more and answered on the question of nutrition label use and who participated in the Korean National Health Examination and Nutrition Survey (KNHANES) in 2010.As age older, there was more interest in information such as sugar, protein, fat, cholesterol than calories. In contrast, as age younger, there was more interest intrans-fat, sodium as well as calories. As higher education level, there were more aware of trans-fat, sodium and calories. From the result that the most interested nutrition items were significantly different by democratic factors, we could understand interested nutrient information on the nutrition labels could change according to individual specific education. Therefore, this can also provide basic data for systematic education program by nutrition label use.
In the text classification domain, labeling the training documents is an expensive process because it requires human expertise and is a tedious, time-consuming task. Therefore, it is important to reduce the manual labeling of training documents while improving the text classifier. Selective sampling, a form of active learning, reduces the number of training documents that needs to be labeled by examining the unlabeled documents and selecting the most informative ones for manual labeling. We apply this methodology to Naive Bayes, a text classifier renowned as a successful method in text classification. One of the most important issues in selective sampling is to determine the criterion when selecting the training documents from the large pool of unlabeled documents. In this paper, we propose two measures that would determine this criterion : the Mean Absolute Deviation (MAD) and the entropy measure. The experimental results, using Renters 21578 corpus, show that this proposed learning method improves Naive Bayes text classifier more than the existing ones.
The strategy to incorporate [$^{15}$ N]-labeled amino acids were discussed. Instead of using specific auxotrophic strains for selective labeling, the prototrophic strain, BL2l(DE3), was used with a plasmid, pLysS, and found to be very effective for several amino acids including alanine, lysine, leucine, and threonine. Isoleucine, valine, glutamine, and tyrosine were also found to be effective despite some diffusion into other amino acids. Interesting result was obtained when [$^{15}$ N]-labeled glycine was tried: only glycines were labeled when amino acid mixture was added in the growth medium, and serines were co-labeled when amino acids were omitted. These results can be used as a guideline when selective labeling strategy is considered, and when the resulting data are interpreted.
In this study an automatic rolling-coil labeling system using robot vision system and peripheral mechanism is proposed and implemented, which instead of the manual labor to attach labels Rolling-coils in a steel mill. The binary image process for the image processing is performed with the threshold, and the contour line is converted to the binary gradient which detects the discontinuous variation of brightness of rolling-coils. The moments invariant algorithm proposed by Hu is used to make it easy to recognize even when the position of the center are different from the trained data. The position error compensation algorithm of six degrees of freedom industrial robot manipulator is also developed and the data of the position of the center rolling-coils, which is obtained by floor mount camera, are transferred by asynchronous communication method. Therefore, even if the position of center is changed, robot moves to the position of center and performs the labeling work successfully. Therefore, this system can be improved the safety and efficiency.
The graph data structure is popular because it can intuitively represent real-world knowledge. Graph databases have attracted attention in academia and industry because they can be used to maintain graph data and allow users to mine knowledge. Mining reachability relationships between two nodes in a graph, termed reachability query processing, is an important functionality of graph databases. Online traversals, such as the breadth-first and depth-first search, are inefficient in processing reachability queries when dealing with large-scale graphs. Labeling schemes have been proposed to overcome these disadvantages. The state-of-the-art is the 2-hop labeling scheme: each node has in and out labels containing reachable node IDs as integers. Unfortunately, existing 2-hop labeling schemes generate huge 2-hop label sizes because they only consider local features, such as degrees. In this paper, we propose a more efficient 2-hop label size reduction approach. We consider the topological sort index, which is a global feature. A linear combination is suggested for utilizing both local and global features. We conduct experiments over real-world and synthetic directed acyclic graph datasets and show that the proposed approach generates smaller labels than existing approaches.
In this study an automatic roiling-coli labeling system using robot vision system and peripheral mechanism is proposed and implemented, which instead of the manual labor to attach labels Rolling-coils in a steel miil. The binary image process for the image processing is performed with the threshold, and the contour line is converted to the binary gradient which detects the discontinuous variation of brightness of rolling-coils. The moment invariants algorithm proposed by Hu is used to make it easy to recognize even when the position of the center are different from the trained data. The position error compensation algorithm of six degrees of freedom industrial robot manipulator is also developed and the data of the position of the center rolling-coils, which is obtained by floor mount camera, are transfered by asynchronous communication method. Therefore even if the position of center is changed, robot moves to the position of center and performs the labeling work successfully. Therefore, this system can be improved the safety and efficiency.
Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.
최근 증가한 알레르기 질환의 유병률은 환경 및 식생활의 방식에 영향을 받는 것으로 나타났으며, 알레르기 질환을 완화하기 하려면 평소 식생활 개선이 중요하다. 식품 영양표시는 영양정보를 제공함으로써 알레르기 질환자의 식생활 개선에 도움을 준다. 본 연구는 영양표시의 인지에 영향을 미치는 다른 요인들을 통제한 상태에서 알레르기 질환 진단 경험 여부가 식품 영양표시 인지 여부에 미치는 영향을 파악하여 지원 방향에 대한 기초자료를 제시하고자 한다. 본 연구는 2016년 국민건강영양조사 자료를 활용하였으며 알레르기 비염, 천식, 아토피 피부염으로 진단 받은 경험이 있는 성인 4,928명을 최종 대상으로 선정하였다. 이분형 로지스틱 회귀 분석 결과, 알레르기 진단 경험과 식품 영양표시에 대한 인지도는 유의한 관련이 있었으며, 진단 경험 유무로 나누어 살펴보면 거주지역, 소득수준, 주관적 건강상태, 주관적 체형인식에서 차이가 있었다. 이들의 영양표시 활용을 지원하기 위해 영양교육 및 영양표시제에 대한 정책적 제도적 지원 방안이 마련되어야 할 것이다.
XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
Jong Mun Kim;You Been Jo;Seung Hyun Han;Uhn-Soon Gim
농업과학연구
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제51권3호
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pp.399-412
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2024
This study aimed to analyze consumers' behaviors and reactions to the use-by date labeling system and provide policy implications for its efficient implementation, by utilizing 213 consumers data conducted via an Internet survey using the Google online form. We refer "pure consumption date" as the period that have passed sell-by date yet have not passed use-by date. Consumers' willingness to accept (WTA) for pure consumption date food was surveyed, which means the discount ratio of pure consumption date food compared to the original price by sell-by date. Setting the expected effects of use-by date labeling system as five: food waste reduction (waste), food purchasing cost reduction (cost), and international standardization (standard), etc., Tobit regression result showed waste had the greatest (negative) impact on consumer's WTA, while cost and standard had positive impact on consumer's WTA. The logistic regression result revealed that consumers trying to reduce grocery costs have higher probability to purchase use-by date labeling food, and further expect higher WTA. Also consumers valuing the importance of environmental protection or food quality are more likely to purchase use-by date food. Conversely consumers valuing food safety importance tend to have negative impact on purchasing use-by date food, hence expect higher WTA. It is noteworthy that consumers valuing the importance of promoting the use-by date labeling system have significantly higher probability of purchasing use-by date food. Additionally, consumers' WTA averaged 54.3%, implying that consumers are willing to purchase use-by date food when it is discounted more than 54.3% from the original price, where women expect higher WTA, the aged over 60 expect higher WTA, furthermore single-parent households expect 21.3% higher than the average WTA. However, old-aged, unmarried women, higher educated and higher income groups were negative in purchasing use-by date food. These results suggest that customized sales policy and effective promotion strategies reflecting socio-demographic characteristics of consumers would be necessary to achieve effective implementation of the newly introduced system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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