The organic materials included in excreta of livestock are important resources for organic manure and for improving soil quality, although there is still far from effective using. One reason for this is still unclearly standard of quality for evaluation of manure made from excreta of livestock. Therefore, the objective of this study is to develop rapid and accurate analytical method for analyzing organic compositions of manure made from excreta of livestock, and to establish quality evaluation method based on the compositions predicted by near infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Sixteen samples of manure, each eight samples prepared from two treatments, were used in this study. The manure samples were prepared by mixing 560 kg feces of swine,60 kg sawdust with moisture content was adjusted to be 65%. The mixture was then keep under two kinds of shelter, black and clear sheets, as a treatment on the effect of sunlight. Samples were taken in every week (form week-0 to 7) during the process of manure making. Samples were analyzed to determine neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF) and acid detergent lignin (ADL) by detergent methods, and organic cell wall (OCW) and fibrous content of low digestibility in OCW (Ob) by enzymatic methods. Biological oxygen demand (BOD) was analyzed by coulometric respirometer method. These compositions were carbohydrateds and lignin that were hardly digested. Spectra of samples were scanned by NIR instrument model 6500 (Pacific Scientific) and read over the range of wavelength between 400 and 2500nm. Calibration equations were developed using eight manure samples collected from black sheet shelter, while prediction was conducted to the other eight samples from clear sheet shelter. Accuracy of NTRS prediction was evaluated by correlation coefficients (r), standard error of prediction (SEP) and ration of standard deviation of reference data in prediction sample set to SEP (RPD). The r, SEP and RPD value of forage were 0.99, 0.69 and 7.6 for ADL, 0.96, 1.03 and 4.1 for NDF, 0.98, 0.60 and 4.9 for ADF, 0.92, 1.24 and 2.6 for Ob, and 0.91, 1.02 and 7.3 for BOD, respectively. The results indicated that NIRS could be used to measure the organic composition of forage used in manure samples.
Information of body composition (fat and protein) in living animal is important to determine the nutrients requirement. Deuterium oxide (D2O) dilution techniques, as one of isotope dilution techniques have been useful for the prediction of body composition. However, the determination of D2O concentration is time consuming and complicated. Therefore this study was conducted to develop a new method to predict D2O concentration in plasma using near infrared spectroscopy technique (NIRS). Four dairy cows in early lactation were used. They were fed total mixed ration containing conr silage, timothy hay, and concentrates to make 17.0%CP and 14.0 MJDE/kgDM. Dosing D2O was at week 1,3 and 5 after parturition. After dosing D2O, the blood was collected from hour 0 to 72. Blood samples were then centrifuge at 3,000 rpm for 10 minutes to obtain plasma. D2O concentration was analyzed by gas chromatograph (deuterium oxide analyzable system, HK102, Shokotsusyou) after extracted from plasma by liophilization. Plasma sample was scanned by NIRS using Pacific Scientific (Neotec) model 6500 (Perstorp Analytical, Silver Spring, MD) in the range of wavelength from 1100 to 2500 nm. Calibration equation was developed using multiple linear regression. Sample from one animal (cow #550; n: 74) was used for developing the calibration while the rest three animals were used for validating the equation. The range, R and SEC of the calibration set samples were 135-925 ppm, 0.93 and 48.1 ppm, respectively. Validation of the calibration equation for three individual cows was done and the average of NIR predicted value of D2O at each collection time from three weeks injection showed a high correlation. The range, r and 53 of plasma from cow #474 were 322-840 ppm,0.93 and 53.1; cow #478 were 146-951 ppm,0.95 and 39.8; cow #942 were 313-885 ppm,0.95 and 37.2, respectively. Judgement of accuracy based on ratio of standard deviation and standard error in validation set samples (RPD) for cow #474, #478 and #942 were 2.2,4.3 and 3.4, respectively. The error in application due to the variation between individual was considered smaller than the bias from collection period, however, this prediction can be overcome with correction of standard zero-minute concentration of blood. The results of this preliminary study on the use of NIRS for determination of D2O in plasma showed very promising as shown by a convenient and satisfy accuracy. Further study on various physiological stage of animal should be done.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
본 연구는 사과 '후지'의 과실 횡경 예측 모델을 개발하고 검증하고자, 수원지역에서 2000년부터 2014년까지의 연차간 과실 생장과 기상을 포함한 환경요인들을 분석하였다. 2000년부터 2014년까지의 평균 만개일은 4월 28일이었고, 만개 후 수확일까지의 성숙일수는 평균 181일이었다. 만개 후 약 36일 이후부터의 과실 생장은 단일 S자 곡선이었으며, 과실 횡경에 영향을 미치는 환경요인들은 BIO2, 9월강수량, 4월 최고 최저 평균기온, 8월 최저기온, 그리고 4월의 생육도일이었다. 그 중에서, 서로 간의 요인이 교차 상관관계를 나태내지 않는 BIO2와 9월 강수량을 각각 다른 요인들과 조합하여 모델을 만들었다. 선발된 모델 중에서 AICc가 92.61이며 보정된 $R^2$ 값이 0.53으로 가장 적합도가 높았던 모델을 선택하였으며 그 최종 모델식은 19.33095+(5.76242${\times}$BIO2)-(0.01891${\times}$9월강수량)+(2.63046${\times}$4월최저온도)이었다. 이 모델을 2000년부터 2014년까지의 실측치와 비교하였는데, 사과 '후지'과실 횡경의 실측치와 예측치의 평균차이는 ${\pm}2.9mm$, 표준편차는 3.54였다.
Chen, D.T.;Lee, S.R.;Hu, Y.H.;Huang, C.C.;Cheng, Y.S.;Tai, C.;Poivey, J.P.;Rouvier, R.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제16권12호
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pp.1705-1710
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2003
A small body size of Brown Tsaiya laying duck is desirable to reduce maintenance requirements, so the body weight at 40 weeks of age (BW40) has to be maintained at its current level. Egg weight has to be maintained at around 65 g to meet market requirements. Eggshell strength at 40 weeks of age (ES40) must to be increased in order to maintain a low incidence of broken eggs. Thus, number of eggs laid up to 52 weeks of age (EN52) has to be increased without negative correlated response on ES40. A new linear genetic selection index was used: $I_g=a_0{\times}GEW40\;(g)+a_1{\times}GBW40\;(g)+a_2{\times}GES40\;(kg/cm^2)+a_3{\times}GEN52\;(eggs)$ where GEW40, GBW40, GES40 and GEN52 were the multitrait best linear unbiased prediction (MT-BLUP) animal model predictors of the breeding values respectively of egg weight and body weight at 40 weeks of age (EW40, BW40), ES40 and EN52. The coefficients $a_0$, $a_1$, $a_2$ and $a_3$ were calculated with constraints of 0.0 g, 0.0 g and $0.013kg/cm^2$ for expected genetic gains in EW40, BW40 and ES40 respectively and maximum gain in EN52. Since 1997, the drakes and the ducks were selected according to their own indexes, with this new genetic selection index. From G0 to G4, the average per generation predicted genetic responses in female duck were +0.05 g for EW40, +0.92 g for BW40, $+0.035kg/cm^2$ for ES40 and +2.13 eggs for EN52. Which represented respectively 0.07%, 0.06%, 0.67% and 1.0% of the means of the EW40, BW40, ES40 and EN52. For ES40 and EN52, it represented also respectively 16.1% and 21.6% of the additive genetic standard deviation of these traits. Thevse results indicated that selection of laying Brown Tsaiya by a restricted genetic selection index and with MT-BLUP animal model could be an efficient tool for improving the efficiency of egg production, increasing egg shell strength and egg number while holding egg weight and body weight constants.
Thermodynamic modeling of the $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ complex ferrite system has been adopted as a rational approach to establish routes to better synthesis conditions for pure phase $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ complex ferrite. Quantitative analysis of the different reaction equilibria involved in the precipitation of $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ from aqueous solutions has been used to determine the optimum synthesis conditions. The spinel ferrites, such as magnetite and substitutes for magnetite, with the general formula $MFe_2O_4$, where M= $Fe^{2+}$, $Co^{2+}$, and $Ni^{2+}$ are prepared by coprecipitation of $Fe^{3+}$ and $M^{2+}$ ions with a stoichiometry of $M^{2+}/Fe^{3+}$= 0.5. The average particle size of the as synthesized $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$, measured by transmission electron microscopy (TEM), is 14.2 nm, with a standard deviation of 3.5 nm the size when calculated using X-ray diffraction (XRD) is 16 nm. When $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ ferrite is annealed at elevated temperature, larger grains are formed by the necking and mass transport between the $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ ferrite nanoparticles. Thus, the grain sizes of the $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ gradually increase as heat treatment temperature increases. Based on the results of Thermogravimetric Analysis (TGA) and Differential Scanning Calorimeter (DSC) analysis, it is found that the hydroxyl groups on the surface of the as synthesized ferrite nanoparticles finally decompose to $Ni_{0.5}Zn_{0.4}Cu_{0.1}Fe_2O_4$ crystal with heat treatment. The results of XRD and TEM confirmed the nanoscale dimensions and spinel structure of the samples.
본 연구에서는 중학생의 가족식사 및 혼밥 실태를 알아보고, 가족식사횟수에 따라 식생활 지침 실천도와 정서지능, 회복탄력성 및 폭력성에 유의적 차이가 있는지를 알아보았다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 대구지역 중학생을 대상으로 자기기입식 설문조사를 통하여 수집된 241개의 자료를 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS(v25.0)프로그램을 활용하여 빈도, 백분율, 표준편차, 신뢰도, 일원분산분석(one-way ANOVA), Duncan검증을 실행하였다. 중학생의 가족식사횟수에 따라 식생활 지침 실천도, 정서지능, 회복탄력성에 유의적 차이가 있는지 분석한 결과, 가족식사횟수가 많을수록 식생활 지침 실천도, 정서지능, 회복탄력성이 유의적으로 높게 나타났다. 본 연구 결과에 따른 제언은 다음과 같다. 첫째, 가족식사 집단은 혼밥 집단에 비해 식생활 지침실천도, 정서지능, 회복탄력성이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.05). 이에 따라 가족식사횟수를 늘리기 위해 개인적 노력 및 사회·제도적 장치의 마련이 적극적으로 요구된다. 둘째, 2015 개정 교육과정에서 요구하는 핵심역량 중 일부는 정서지능 및 회복탄력성의 하위영역과 의미적으로 일치하고 있고, 이는 중학생의 가족식사경험이 핵심역량의 함양과도 관련이 있음을 예측할 수 있다. 즉 가족식사횟수를 늘리는 것은 교육의 시대적 흐름에 부응하는 것이고, 특히 인성교육을 위해 요구되는 것이다.
Two experiments were conducted to determine the digestible energy (DE) and metabolizable energy (ME) contents of corn gluten feed (CGF) for finishing pigs and to develop equations predicting the DE and ME content from the chemical composition of the CGF samples, as well as validate the accuracy of the prediction equations. In Exp. 1, ten CGF samples from seven provinces of China were collected and fed to 66 finishing barrows (Duroc${\times}$Landrace${\times}$Yorkshire) with an initial body weight (BW) of $51.9{\pm}5.5$ kg. The pigs were assigned to 11 diets comprising one basal diet and 10 CGF test diets with six pigs fed each diet. The basal diet contained corn (76%), dehulled soybean meal (21%) and premix (3%). The ten test diets were formulated by substituting 25% of the corn and dehulled soybean meal with CGF and contained corn (57%), dehulled soybean meal (15.75%), CGF (24.25%) and premix (3%). In Exp. 2, two additional CGF sources were collected as validation samples to test the accuracy of the prediction equations. In this experiment, 18 barrows (Duroc${\times}$Landrace${\times}$Yorkshire) with an initial BW of $61.1{\pm}4.0$ kg were randomly allotted to be fed either the basal diet or two CGF containing diets which had a similar composition as used in Exp. 1. The DE and ME of CGF ranged from 10.37 to 12.85 MJ/kg of dry matter (DM) and 9.53 to 12.49 MJ/kg of DM, respectively. Through stepwise regression analysis, several prediction equations of DE and ME were generated. The best fit equations were: DE, MJ/kg of DM = 18.30-0.13 neutral detergent fiber-0.22 ether extract, with $R^2$ = 0.95, residual standard deviation (RSD) = 0.21 and p<0.01; and ME, MJ/kg of DM = 12.82+0.11 Starch-0.26 acid detergent fiber, with $R^2$ = 0.94, RSD = 0.20 and p<0.01. These results indicate that the DE and ME content of CGF varied substantially but the DE and ME for finishing pigs can be accurately predicted from equations based on nutritional analysis.
본 연구에서는 유통현장에서 실시간으로 쇠고기 신선도를 측정하기 위해 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 이용하여 쇠고기 신선도에 영향을 미치는 인자와 설정된 저장기간에 대하여 예측 모델을 개발하고 검증하였다. 쇠고기 시료는 총 216개를 사용하였으며 0-14일의 기간 동안 2일 간격으로 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 측정한 후, 쇠고기의 신선도에 영향을 미치는 인자인 총균수, pH, VBN, TMA, TBA값을 공인된 방법을 이용하여 측정하였다. 예측모델은 다중회귀분석 방법과 최적 변수 선택이 가능한 stepwise 방법을 이용하여 개발하였으며, 예측모델의 선정은 결정계수, 오차, RPD를 이용하였다. 예측모델의 검증은 미지의 시료를 이용하였으며 그 결과 결정계수, 오차, RPD는 총균수에서 각각 0.74, 0.64, 2.75 Log CFU/$cm^2$, VBN은 각각 0.73, 1.45, 2.00 mg%, TMA는 각각 0.70, 0.19, 2.58 mg%, TBA값은 각각 0.73, 0.13, 2.77 mg MA/kg로 비교적 안정된 예측성능을 보여 주었다. 저장기간에 따른 예측모델의 검증결과는 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.77, 1.94일, 2.53으로 실험 시 저장기간이 2일 간격인 점을 고려할 때, 비교적 높은 정밀도를 보이고 있음을 알 수 있다. pH의 예측성능은 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.43, 0.10, 1.10로 다른 신선도 인자에 비해 낮은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서는 가시광선-근적외선 분광분석법을 이용하여 쇠고기 신선도의 비파괴 평가에 대한 가능성을 제시하였으나 유통현장에서 적용을 위해서는 보다 많은 시료의 확보를 통한 예측모델의 신뢰성 향상과 stepwise방법으로 선정된 파장 영역을 기본으로 하는 부분최소자승법, 인공지능 등의 다양한 알고리즘의 적용을 통한 성능개선이 필요할 것으로 판단된다.
국가직무능력표준(National competency standards, NCS)은 산업현장에서 직무를 수행하기 위해 요구되는 지식, 기술, 태도 등의 내용을 국가가 체계화한 것이다. NCS기반 현장중심 교육과정을 적용한 방사선과 재학생 3학년을 대상으로 일반촬영에 대한 방사선사 직무수행도를 평가하였다. 평가 결과, 모든 촬영방식에서 우수 및 충족 비율이 93% 이상으로 현장중심 교육과정이 재학생의 직무수행도 향상에 긍정적인 영향을 끼친 것으로 판단된다. CR 방식은 전체적으로 가장 우수한 평가를 받았으나 대상자 간 편차가 크고 영상기기조작능력이 부족한 것으로 평가되었고 Film 방식은 노출조건 설정 및 현상작업이 문제점으로 평가되었다. DR 방식은 우수한 평가를 받았으나 영상기기조작능력, 부속기자재운영능력이 부족한 것으로 평가되었다. 각 촬영에서 성취수준 이하의 평가요소를 교과목 운영에 보완한다면 재학생의 학업성취도 향상뿐만 아니라 졸업 후 임상에서 방사선사 직무수행도 향상에 도움이 되리라 판단 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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