This study aimed to optimize the culture conditions to improve the crude biosurfactant activity of Bacillus pumilus IJ-1, using a 33 full-factorial design of response surface methodology (RSM). It was found that submerged fermentation of B. pumilus improved the activity of the crude biosurfactant. The factors selected for optimization were NaCl concentration, temperature, and tryptone concentration. Response surface analysis revealed that the fitted quadratic model was statistically significant and produced an adequate R2 value (0.9898) and a low probability value (<0.0001). The optimum level for each factor was found to be 0.567% (w/v) NaCl, 21.851℃ and 0.765% (w/v) tryptone, respectively. Crude biosurfactant activity was found to be most affected by tryptone concentration; then temperature, and finally NaCl concentration. Our results may potentially facilitate large-scale biosurfactant production from B. pumilus IJ-1.
This paper proposes an optimal design scheme to improve the muffler's capacity of noise reduction of the exhaust system by combining the Taguchi method and a fractional factorial design. As a measuring tool for the performance of a muffler, the performance prediction software which is developed by Oh, Lee and Lee (1996) is used. In the first stage of a design, the length and radius of each component of the current muffler system are selected as control factors. Then, the $L_{18}$ table of orthogonal arrays is adopted to extract the effective main factors. In the second stage, the fractional factorial design is adopted to take interactions into consideration, which the $L_{18}$ table of orthogonal arrays can not consider. For an optimal design, the $L_{27}$ table of orthogonal arrays with main and interaction effects is proposed and the noise factors such as temperature, background noise and humidity are analyzed for more efficient design simultaneously.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1053-1065
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2006
This paper proposes a method in one-way layouts for longitudinal data with informative drop-out. When dropouts are informative, that is, correlated with unobserved data and/or the previous observed data, the simple imputation methods such as 'last observation carried forward' (LOCF) methods would arise the bias of the testing models. The maximum likelihood procedure combined with a logit model for the drop-out process is proposed to test treatment effects for one factorial designs and compared with LOCF method in two examples.
This study proposes the generation mechanism of various design matrix using generalized linear model for design of experiment. Design generation method of GLM analysis, factorial design(FD) with center points, ANOVA design with lack-of-fit test, and response surface design are introduced. In central composite(CC) design, orthogonal blocking and fractional factorial design(FFD) are presented. We compare the design of Box-Benhken(BB) and face-centred central compsite design.
In this paper, an effective method for identifying influential main effects and interactions in the 2-level factorial designs is suggested by exploiting the resolution V designs developed by Kim(1992). For analysis of such designs, we employ the Bayesian approach for easy and clear identification of influential effects in the half normal probability plot.
High speed machining(HSM) technique is widely used in the appliance, automobile part and mold industries, which has many advantages such as good quality, low cost and rapid machining time. but it also has problems like tool break, smooth tool path, and so on. In particular, small size end mill is easy to break, so it must be changed before interrupting operation. Generally, the tool life of small size end mill is effected by the milling conditions whose evaluated parameters are spindle, feedrate, and width of cut. The experiments are carried out by full factorial design of experiments using and orthogonal array. This paper shows optimal combination and mathematical model for tool life, and the analysis of variance(ANOVA) is employed to analyze the main effects and the interactions of these milling parameters and the second-order polynomial regression model with three independent variables is estimated to predict tool life by multiple regression analysis.
High speed machining(HSM) technique is widely used in the appliance, automobile part and mold industries, because it has many advantages such as good quality, low cost and rapid machining time. But it also has problems such as tool breakage, smooth tool path, and so on. In particular, small size end mill is easy to break, so it must be changed before interrupting operation. Generally, the tool life of small size end mill is affected by the milling conditions whose selected parameters are spindle speed, feedrate, and width of cut. The experiments were carried out by full factorial design of experiments using an orthogonal array. This paper shows optimal combination and mathematical model for tool life, Therefore, the analysis of variance(ANOVA) is employed to analyze the main effects and the interactions of these milling parameters and the second-order polynomial regression model with three independent variables is estimated to predict tool life by multiple regression analysis.
The objective of this investigation was to indentify major factors affecting surface roughness among various parameters of electropolishing process using the design of an experiment method (full factorial design) for UNS S31603. Factors selected included electrolyte composition ratio, applied current density, and electrolytic polishing time. They were compared through analysis of variance (ANOVA). Results of ANOVA revealed that all parameters could affect surface roughness, with the influence of electrolyte composition ratio being the highest. As a result of surface analysis after electropolishing, the specimen with the deepest surface damage was about 35 times greater than the condition with the smallest surface damage. The largest value of surface roughness after electropolishing was higher than that of mechanical polishing due to excessive processing. On the other hand, the smallest value of surface roughness after electropolishing was 0.159 ㎛, which was improved by more than 80% compared to the previous mechanical polishing. Taken all results together, it is the most appropriate to perform electrolytic polishing with a sulfuric acid and phosphoric acid ratio of 3:7, an applied current density of 300 mA/cm2, and anelectrolytic polishing time of 5 minutes.
The purpose of this study was to analyze the 45 measuring items for the clothing construction in order to observe the factorial structure of items and to extract the common factor and the special unique factor from data. The sample for the study was drawn randomly out of senior high schoolgirls in Seoul urban area. The size of sample was 301 girls between age 16 and 18. The method of analysis was applied by the principal component analysis with orthogonal rotation after extraction of 9 major factors. All of the above data was analyzed by the computer installed at Seoul National University. From these analyses, the major findings can be summerized as follows: 1. The results of factor analysis generally indicated that the first factor was clustered with 15 items, length measures and height measures. The eigenvalue of the first factor was 16.5 and the cumulative percentage of variables 36.6%. 2. The second factor was clustered with width measures, girth measures and weight of 19 items. The eigenvalue of the second factor was 6.5 and the cumulative percentage of variables 51.0%.
Purpose: The purpose of this study is to evaluate the effects of a local community based multi-factorial program for high-risk younger and older elderly people. Methods: The quasi-experimental research design (pretest-post test) was employed. Participants were recruited in Seoul and a total of 98 elders completed an 8-week multi-factorial program for preventing frailty. Descriptive statistics, $x^2$-test and GLM were used in the data analysis with SPSS/WIN 15.0. Results: The high-risk elderly people in the younger and older stages showed differences in IADL, TUG and BMI, and after being provided with the multi-factorial program for preventing frailty, some effects were shown on improving the total score of frailty, a physical function, TUG, BMI, depression, subjective feeling of health, and social interaction. Conclusion: The 8-week multi-factorial program for preventing frailty had positive effects on improving physical, emotional and social functions of the high-risk elderly people. It is necessary to evaluate the effects after individual intervention as well as group intervention and to evaluate the effects of the program by setting a control group in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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