Organic agriculture seeks sustainable agriculture. Organic agriculture is based on circulating agriculture of a family farm unit. However, as of the end of 2016, only 33 out of the total organic farming farms were implementing Crop-Livestock cycling organic farming. The reason seems to be a matter of income after all. The optimal size combination refers to the scale by which family farms can maintain their quality of life while engaging in farming activities. In other words. it is a farm scale that maintains optimal income through stable labor costs. In the meantime, there has been no previous study on the optimal economical combination of Crop-Livestock cycling farming. Choi (2016) analyzed whether the economies of scope (EOS) were realized in the combined production by using the management data of the farmers who practiced Crop-Livestock cycling organic farming for four years. As a result, it has been revealed that the EOS measurement value is 0 or more so the economies of scope are being realized. Therefore, the purpose of this empirical analysis is to identify farm incomes under this circumstance. It is assumed that the optimum production is achieved by balancing the total income curve and the total cost curve in the optimal scale production range. The results of the analysis are as follows. First, the income after the conversion to Crop-Livestock cycling farming was 44,789,280 won, the sum of the seedling-livestock sector, which was 17,873,120 won higher when the non-Crop-Livestock cycling farming was assumed. The same is true for 2014 and 2015. The reason for this is that pig droppings were composted from organic seedlings, and the cost of selling pork was 150,000 won/per pig more expensive even though the manufacturing cost of organic feeds was higher than the purchasing cost. Secondly, this study simulated the result that the economic index varies when the farm size combination is changed by the farm size of 100% standard (S100) as of 2014. S130 is the increase in size from 100% of 2014, whereas S30 is the result of 3ha crop and 66 livestock (pigs). As a result of this simulation, Crop-Livestock cycling farming income decreased more than non-Crop-Livestock cycling farming as the farm size decreased, whereas the income decreased as the farm size increased. When the size was reduced below S50, the income tended to decrease. In this situation, EOS changed in the same direction. The results showed that when the farming size was reorganized and reduced to 50% compared to 2014, the income and income difference was the highest. At the same time, economies of scope (EOS) were the highest at 0.12985. In other words, it was found that the income of farm houses in a family farm unit sector was the best in the combination of 1.5ha crop agriculture and 110 livestock (pigs).
In this paper, it is identified that the optimal level of each performance measures (service and inventory level) is not sensitive to an uncertain environment under JIT Kanban system designed by Moeeni. Moreover, it is proposed that the optimal design method considering multiple performance characteristics is the optimal level decision method according to the relative importance differences of each performance when there exist multiple performance characteristics. The result from the simulation analysis shows that the number of Kanban for stage 3 (final process) and stage 2 is increased at the service level. It is found that the expected loss is minimal when the cycle time decreases and the container size increases. However, the stage 1 is not affected by the number and cycle time of Kanban. It is thus important to consider carefully the cycle time and the container size of the Kanban to satisfy the demand in right time. In case of inventory level, the working inventory level decreases when the container size is decreased and the working inventory level also decreases slightly when the cycle time of the Kankban is increased in stage 1 and 2.
선사가 운영하는 노선에서 최적선형의 선박을 결정하는 것은 선사가 해운시장에서의 경쟁력을 가지는데 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 해운시장이 가지고 있는 이러한 특성 아래 경쟁관계에 있는 여러 선사들과 연구자들은 최적의 선형을 도출하기 위하여 많은 연구를 해왔었다. 본 연구는 선사들이 주요노선 상에 운영하고 있는 선형들에 대한 총 비용 분석을 통하여 노선별 최적의 선형을 도출하는데 그 목적이 있다. 총 비용을 산출하기 위하여 투입되는 비용변수들은 자본비용, 운영비용, 항해비용, 항만비용 및 기타비용이 포함되며, 대상이 되는 주요노선은 '유럽-극동 노선', '극동-북미 노선', '유럽-극동-북미 노선'으로 구분된다. 분석 결과 '유럽-극동 노선' 및 '유럽-극동-북미 노선'의 경우 6,500TEU급 선형이 최적으로 나타났으며, '극동-북미 노선'의 경우 8,200TEU급 선형이 최적으로 나타났다.
다위상 분해 기법 기반의 부밴드 구조에서 단순화한 부밴드 인접투사 알고리즘(Simplified SAP; SSAP)을 위한 최적 가변 스텝사이즈 조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 적응필터의 계수 갱신 시점에서 평균자승편차(MSD)를 최소화하도록 유도된 최적값을 제시한다. 유색 입력 신호를 사용하는 SSAP 알고리즘에서 제안한 최적 스텝사이즈의 적용은 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 보장한다. AR(2) 신호와 실제 음성을 입력 신호로 사용하여 수행한 컴퓨터 모의실험의 결과는 제안한 최적 스텝사이즈의 유효성을 입증한다. 또한 모의실험 결과는 기존 여러 적응 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘이 더 빠른 수렴속도와 양호한 정상상태오차를 가지고 있음을 보인다.
In statistical process control, it is assumed that the process data are independent. However, most of chemical processes such as semi-conduct processes do not satisfy the assumption because of presence of autocorrelation between process data. It causes abnormal out of control signal in the process control and misleading estimation in process capability. In this study, we adopted Shore's method to solve the problem and propose an optimal subgroup size to estimate the variance correctly for AR(1) processes. Especially, we focus on finding an actual subgroup size for small samples based on simulation study.
To conduct statistical process control needs the assumption that the process data are independent. However, most of chemical processes, like a semi-conduct processes do not satisfy the assumption because of autocorrelation. It causes abnormal out of control signal in the process control and misleading process capability. In this study, we introduce that Shore's method to solve the problem and to find the optimal subgroup size to estimate variance for AR(l) model. Especially, we focus on finding an actual subgroup size for small samples using simulation. It may be very useful for statistical process control to analyze process capability and to make a Shewhart chart properly.
Kang, Aeyeon;Park, Dae Keun;Hyun, Sang Hwa;Yun, Wan Soo
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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pp.267.2-267.2
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2013
In the citrate reduction method of gold nanoparticle (AuNP) synthesis, pH of the reaction mixture can have a considerable impact on the size and size distribution of AuNPs. In this work, effects of pH variation upon the size and its distribution were examined systematically. As the initial pH was change from 5.5 to 10.5, it showed an optimal pH around 7.5. At this pH, both of the size and the size distribution showed their minimum values, which was verified by transmission electron microscopy and UV-vis spectroscopy. This occurrence of optimal pH was discussed with the results of in situ monitoring pH during the reaction of AuNP synthesis.
This study proposes a method for determining the optimal target size for an artillery range considering ballistics and environmental conditions. To this end, the size of the probable error of each type of ammunition and charge determined during shooting were considered, and the effect of the firing position and target terrain characteristics on the target size was analyzed. In conclusion, the size of the target increased as the range increased, and a larger target size was required for the DPICM than for the general high explosive. Accordingly, the optimal target size must be determined by considering various factors such as topographical characteristics, shooting position location, and shooting range safety standards.
The purpose of this study is to develop a practical and ideal model of science laboratory enrolled 48-60 students by studying optimal facilities such as laboratory tables and chairs proper to elementary school settings. The science laboratory model was figured out in terms of the following six procedures; (1) Current status as well as problems of science laboratory and its facilities was identified by means of the questionnaires conducted to 201 elementary schools, using stratified cluster sampling tehnique, under the consideration of the school size and the regional characteristics across the country. (2) Collected were the anthropometric data with respect to sitting height, popliteal height, buttock popliteal length, elbow rest height, and back width from the 747 students, 4th-6th grade, in Seoul area. (3) It was measured the work apace necessary for individual student to perform his experiment. (4) Using the data of the process (2), we determined the optimal sizes of laboratory tables and chairs fitted for Korean elementary school students. (5) The optimal area of science laboratory for 48-60 students is determined in terms of the data obtained in (3) for individual work space in addition to the appropriate table size figured out by (4). (6) A practical and ideal model for a science laboratory in elementary school was designed according to the above procedures. For the optimal model of science laboratory, the results of this study can be summarized as follows: The sizes of chair and table are categorized into three groups such as small, medium, and large depending on students' physical outfit. The small size base on the 12.5th percentile point of students' sitting height is used for students of the 0-25th percentile ranks. The medium size base on the 50th percentile point of students' sitting height is used for students of the 26-75th percentile ranks. The large size base on the 87.5th percentile point of students' sitting height is used for students of the 76-100th percentile ranks. (1) Sizes of chairs: The small size is 28cm in width and 33cm in height. The medium size is 31cm in width and 36cm in height. The large size is 35cm in width and 38cm in height. (2) Sizes of laboratory tables: The small size is 120cm in length, 86cm in width, and 60cm in height. The large size is 120cm in length, 86cm in width, and 60cm in height. The large size is 120cm in length, 86cm in width, and 65cm in height. (3) Size of science laboratory: The optimal science laboratory for 48-60 elementary school students, which can install the 12 laboratory tables, is 12m in length and 10m in width.
A modified primal-dual affine scaling algorithm for linear programming is presented. This modified algorithm generates an elipsoid containing all optimal dual solutions at each iteration, then checks whether or not a dual hyperplane intersects this ellipsoid. If the dual hyperplane has no intersection with this ellipsoid, its corresponding column must be optimal nonbasic. By condensing these columns, the size of LP problem can be reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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