농업과 환경분야에서 토양 상태를 신속하고 주기적으로 모니터링하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양의 특성을 측정하는 기존의 화학분석 방식은 분석의 정밀도, 시료의 수, 분석항목 등에 따라 시간, 인력, 비용적 소모가 커진다. 최근에는 식품, 농업, 환경 분야에서 신속하고 비파괴적 분석 방법으로 가시 근적외선 분광학을 도입하고 있다. 가시 근적외선 영역(VNIR, 400-2400 nm)에는 다양한 물질의 고유한 흡수분광형태가 존재한다는 이론적 토대로부터 물질의 정성 정량적 분석이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 VNIR 분광 스펙트럼으로부터 Al, organic carbon (OC), clay, silt, sand, CEC (Cation exchange capacity), CEC/clay 등의 토양 특성을 정량하고자 하였다. 농경지에서 채취한 94개 토양시료를 기존의 화학분석 방법으로 분석하고 실내에서 VNIR 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 원시형태와, 1차, 2차 도함수로 변환된 형태 모두 partial least square regression (PLSR) 모델에 적용하였다. PLSR에 의한 토양특성 추정식은 RMSE, $R^2$, SDE, RPD 값을 이용하여 검증하였다. Al, OC, silt, sand 함량에 대해서는 통계적으로 유의한 수준의 추정값을 산출하였고, clay와 CEC/clay에 대해 추정한 값은 실측값과 약한 상관성을 나타내었다. 이러한 분광학적인 추정 기법은 영상을 이용한 정성 정량분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Kang Tae-Hyoung;Sohn Ok-Jae;Kim Chun-Kwang;Chung Sang-Wook;Rhee Jong-Il
KSBB Journal
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v.21
no.1
s.96
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pp.59-67
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2006
2D spectrofluorometer produces many spectral data during fermentation processes. The fluorescence spectra are analyzed using chemometric methods such as principal component analysis (PCA), principal component regression (PCR) and partial least square regression (PLS). Analysis of the spectral data by PCA results in scores and loadings that are visualized in score-loading plots and used to monitor a few fermentation processes by S. cerevisae and recombinant E. coli. Two chemometric models were established to analyze the correlation between fluorescence spectra and process variables using PCR and PLS, and PLS was found to show slightly better calibration and prediction performance than PCR.
The honey samples harvested in 1996, 1997, and 1998 were used for calibration and validation. NIR spectra were obtained using NIR spectrometer and quartz glass device with gold coating diffuser. Multiple linear regression and partial least square were used for calibrations. The correlation coefficient (RSQ) and standard error of prediction (SEP) obtained for moisture were 0.997 and 0.1%, respectively. The RSQ and SEP for fructose and glucose were 0.926 and 0.951%, and the SEP were 0.54% and 0.52% respectively. The validation results for sucrose, maltose, HMF definition, and acidity of honey were considered to be sufficient for practical use RSQ and SEP for SCIR were 0.950 and $1.08%_{\circ}$, respectively. These results are indications of the rapid determination of purity of the honey through NIR analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2703-2712
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2014
The purpose of this study is examine the factors influencing performance of long-term orientation and Corporate Social Responsibility(CSR) activities. This model tests various theoretical research hypotheses relating to social enterprise, CSR activities and long-term orientation. The proposed model is analyzed to target 115 social entrepreneurs with Smart Partial Least Square(PLS) 2.0. The result of hypothesis testing are as follows. First, long-term orientation positively influence community responsibility, environmental responsibility, and product(service) responsibility. Second, community responsibility positively influence financial and non-financial performance. Third, environmental responsibility positively influence non-financial performance, but does not significantly influence financial performance. Finally, product(service) responsibility does not significantly influence financial and non-financial performance. The results of this study will provide various implications to improve performance, long-term orientation, and CSR activities in social enterprise.
The purpose of this study is to analyze whether innovation activities of logistics firms affect innovation performance and service quality improvement and whether innovation performance and service quality as a result of innovation activities affect these firm's business performance. First, I undertake a review of previous studies and theories related to innovation activity and innovation performance. Additionally, previous studies on improvement of service quality along through innovation performance were analyzed. Based on this, I set up a research structure and hypotheses. To this end, I used the workplace panel survey data of the Korea Labor Institute(KLI) and used a total of 88 samples. I use the Partial Least Square(PLS) approach to structural equation modeling. The results of the empirical analysis show that innovation activities of logistics firms have a positive effect on innovation performance and service quality improvement, and innovation performance and service quality have a positive effect on financial performance. Evidently, innovation activities bring a clear competitive advantage to the logistics firms and improve their service quality. This implies the ability of logistics firms to survive amidst competition while getting a competitive edge.
The purpose of this work is the development of a method for an effective, less expensive, rapid, and simultaneous determination of three phenolic compounds (caffeic acid, gallic acid, and quercetin) widely present in food resources and known for their antioxidant powers. The method relies on partial least squares (PLS) calibration of UV-visible spectroscopic data. This model was applied to simultaneously determine, the concentrations of caffeic acid (CA), gallic acid (GA), and quercetin (Q) in six herb infusion extracts: basil, chive, laurel, mint, parsley, and thyme. A wavelength range (250-400) nm, and an experimental calibration matrix with 21 samples of ternary mixtures composed of CA (6.0-21.0 mg/L), GA (10.0-35.2 mg/L), and Q (6.4-17.5 mg/L) were chosen. Spectroscopic data were mean-centered before calibration. Two latent variables were determined using the contiguous block cross-validation procedure after calculating the root mean square error cross-validation RMSECV. Other statistic parameters: RMSEP, R2, and Recovery (%) were used to determine the predictive ability of the model. The results obtained demonstrated that UV-visible spectrometry and PLS regression were successfully applied to simultaneously quantify the three phenolic compounds in synthetic ternary mixtures. Moreover, the concentrations of CA, GA and Q in herb infusion extracts were easily predicted and found to be 3.918-18.055, 9.014-23.825, and 9.040-13.350 mg/g of dry sample, respectively.
Purpose - This study aims to verify the direct causal relationship between cost competitiveness and global network competitiveness, which are the tangible service quality factors determined by the shipping company, which in turn affect the shipper's customer satisfaction. Additionally, we empirically investigate the intangible, related service qualities determined by shipping companies, such as operational competitiveness and customer relationship quality, and how these then positively affect customer satisfaction through the formation of trust. Therefore, we examine the mediating effect of trust formation among different contractors for shipping services. Design/methodology - In order to examine the shipping company's tangible and intangible service-qualities perceived by the shipper on customer satisfaction and the process of trust formation between contractors, we collected valid data from 114 respondents out of 200 distributed questionnaires. The respondents consisted of domestic freight forwarders who engage with domestic and international shipping and logistics agencies. Descriptive statistics, confirmatory factor analysis, reliability, convergent and discriminant validities, common method bias, and PLS-SEM (partial least square-structural equation model) were analyzed using the program STATA 16. Findings - The findings of this study are as follows. First, our results showed that all hypotheses assumed in this study had statistically significant supporting evidence. Second, it was found that the mediating effect of trust was significant in affecting the quality of intangible service- qualities for customer satisfaction. Third, through supplementary analysis, we found that the global network competitiveness of domestic shipping companies will increase in importance in the future. In conclusion, the theoretical and practical implications of these findings are presented. Originality/value - This study reaffirmed the traditional causal relationship between customer satisfaction and tangible service quality. Additionally, we also contribute to the literature on the understanding of the causal relationship between trust formation and customer satisfaction through intangible interactions from a long-term perspective.
Faqeerzada, Mohammad Akbar;Rahman, Anisur;Kim, Geonwoo;Park, Eunsoo;Joshi, Rahul;Lohumi, Santosh;Cho, Byoung-Kwan
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.4
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pp.995-1010
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2020
In this study, a multivariate analysis model of partial least square regression (PLSR) was developed to predict the moisture content of green peppers using hyperspectral imaging (HSI). In HSI, illumination is essential for high-quality image acquisition and directly affects the analytical performance of the visible near-infrared hyperspectral imaging (VIS/NIR-HSI) system. When green pepper images were acquired using a direct lighting system, the specular reflection from the surface of the objects and their intensities fluctuated with time. The images include artifacts on the surface of the materials, thereby increasing the variability of data and affecting the obtained accuracy by generating false-positive results. Therefore, images without glare on the surface of the green peppers were created using a polarization filter at the front of the camera lens and by exposing the polarizer sheet at the front of the lighting systems simultaneously. The results obtained from the PLSR analysis yielded a high determination coefficient of 0.89 value. The regression coefficients yielded by the best PLSR model were further developed for moisture content mapping in green peppers based on the selected wavelengths. Accordingly, the polarization filter helped achieve an uniform illumination and the removal of gloss and artifact glare from the green pepper images. These results demonstrate that the HSI technique with a polarized lighting system combined with chemometrics can be effectively used for high-throughput prediction of moisture content and image-based visualization.
Kim, Hyun Cheol;Yim, Dong-Gyun;Kim, Ji Won;Lee, Dongheon;Jo, Cheorun
Food Science of Animal Resources
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v.41
no.2
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pp.312-323
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2021
The purpose of this study was to use 1H nuclear magnetic resonance (1H NMR) to quantify taste-active and bioactive compounds in chicken breasts and thighs from Korean native chicken (KNC) [newly developed KNCs (KNC-A, -C, and -D) and commercial KNC-H] and white-semi broiler (WSB) used in Samgye. Further, each breed was differentiated using multivariate analyses, including a machine learning algorithm designed to use metabolic information from each type of chicken obtained using 1H-13C heteronuclear single quantum coherence (2D NMR). Breast meat from KNC-D chickens were superior to those of conventional KNC-H and WSB chickens in terms of both taste-active and bioactive compounds. In the multivariate analysis, meat portions (breast and thigh) and chicken breeds (KNCs and WSB) could be clearly distinguished based on the outcomes of the principal component analysis and partial least square-discriminant analysis (R2=0.945; Q2=0.901). Based on this, we determined the receiver operating characteristic (ROC) curve for each of these components. AUC analysis identified 10 features which could be consistently applied to distinguish between all KNCs and WSB chickens in both breast (0.988) and thigh (1.000) meat without error. Here, both 1H NMR and 2D NMR could successfully quantify various target metabolites which could be used to distinguish between different chicken breeds based on their metabolic profile.
DAUD, Salina;WAN HANAFI, Wan Noordiana;SOHAIL, M. Sadiq;WAN ABDULLAH, Wan Mohammad Taufik;AHMAD, Nurul Nadiah
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.8
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pp.19-27
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2022
Graduate well-being is foundational to academic success, and they are becoming more and more vulnerable. This is as they suffer from mental health challenges like anxiety and depression at rates six times higher than the general population. When the nature of their educational experience changes, such as when they had to stay in their homes during the COVID-19 pandemic, the stress on their mental health increases. The number of cases of emotional wellness among university students is considered a public health problem, but these young people often do not seek appropriate treatment. This study, therefore, aims to identify the influence of health behavior factors on graduate emotional wellness. This study used a questionnaire with a cross-sectional survey design. Questionnaires were distributed online to graduates from selected Private and Public Higher Education Institutions in Malaysia. The Partial Least Square Equation Model (PLS-SEM) was used to analyze the results of the study. Overall findings indicate that the health behavior factors have a significant influence on graduate emotional wellness. The findings from this study will benefit the management, academics, counselors, and other entities, including the Students' Representative Council, in identifying ways to improve services and upgrade the necessary facilities to enhance the graduate's emotional wellness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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