Purpose: This article develops an optimal reliability acceptance sampling plan for the case where the degradation quantity of the performance characteristic follows Weibull distribution. Method: For developing reliability acceptance sampling plans, the sample size and the acceptance constant are determined based on the accelerated characteristic of the test condition and the product. Results: The sample size and the acceptance constant are provided such that the constraints of the producer and the consumer risks are satisfied. Conclusion: Reliability acceptance sampling plans based on the accelerated degradation test method can be used for the quality control within a resonable amount of cost and time. In this article. an optimal reliability sampling plans are newly developed for this purpose.
Reddy, N. Suresh Kumar;Jeon, Kang-Min;Yang, Min-Yang
Proceedings of the KSME Conference
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2008.11a
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pp.1010-1015
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2008
The rapid wear rate of cutting tools due to high cutting temperature is a critical problem to be solved in machining of hardened steel. Application of cutting fluid influences the performance of machining because of its lubrication and cooling actions. But, the environmental concerns call for the reduced use of cutting fluids in machining operations. Near-dry machining such as minimum quantity lubrication is regarded as one of the solutions to this difficulty. In the present work, cutting fluid was applied as a high velocity jet at the machining zone continuously at an extreme low rate using a fluid application system developed namely Electro Static Lubrication (ESL) during drilling of hardened steel. The performance of ESL has been compared with that of dry and MQL (minimum quantity lubrication) machining.
An EOQ-like inventory model for a manufacturing process is studied. The system is assumed to deteriorate during the production process. The results are either the production of a number of defective items, or the breakdown of the production machine. The optimal production lot size is derived. The model is extended to the case in which the probabilities of making defective items and machine breakdowns are a function of both the quantity (amount) and quality (performance) of the consumed setup cost (including the preventive maintenance cost). We further assume that the setup performance can be improved by investing in the performance improvement program. Hence, the same or a better setup outcome can be achieved with a lower setup cost. We then investigate the optimal setup cost and investment policy simultaneously, thereby achieving a better process quality and setup cost reduction concurrently.
The quality characteristics of concrete using super plasticizer in dornestlc rnarket are evaluat
ed in order to put to practical use of high performance concrete with high mobility. high strength
ard high durability.
For this purpose, rune kmds of super plasticizer are compared and analyzed for the slump, air
content. unit weight, water reducing percent and ratios of compressive strength wth admixture
content.
As a result, the optimum quantity of admixture content were obtained for ordinary and high
strength concrete using super plasticizer.
Recommender systems reduce information overload and enhance choice quality. This technology is used in many services and industry. Previous studies did not consider recommendation quantity and the repetitive recommendations of an item. This study is the first to examine recommender systems by considering recommendation quantity and repetitive recommendations. Only a limited number of items are displayed in offline stores because of their physical limitations. Determining the type and number of items that will be displayed is an important consideration. In this study, I suggest the use of a user-based recommender system that can recommend the most appropriate items for each store. This model is evaluated by MAE, Precision, Recall, and F1 measure, and shows higher performance than the baseline model. I also suggest a new performance evaluation measure that includes Quantity Precision, Quantity Recall, and Quantity F1 measure. This measure considers the penalty for short or excess recommendation quantity. Novelty is defined as the proportion of items in a recommendation list that consumers may not experience. I evaluate the new revenue creation effect of the suggested model using this novelty measure. Previous research focused on recommendations for customer online, but I expand the recommender system to cover stores offline.
In this paper, we have developed sensor composited heater of 2-pin, and unified the fuel filter. In order to evaluate the performance of the 2-pin sensor composited fuel heater, we have make of the low temperature fluidity system. The one measure and analysis the electrical and oil flow quantity characteristics at an input and out port of 2-pin sensor composited fuel heater. Especially, in the characteristics verification elements of the proposed goods, we use the test chamber for the temperature variable and oil flow quantity test, and designed an embedded system for interfacing an engine. By interfacing both user and the system, it support an experimental and date gathering function in 2-pin sensor composited fuel filter. And then test the temperature, oil pressure, electrical characteristics and oil flow quantity in variable status from - 30 ℃ to + 80 ℃. These can help us to determine the quality and performance of elementary goods.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.723-733
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2020
The study investigates the effects of online instructional facilitator's qualities on student performance of online class activities. The study explores the roles of instructional facilitators who may influence student performance of online class activities and their academic achievement. The study employs a set of aggregated data from 1,362 subjects and 10 facilitators who participated in multiple online classes. The results of independent samples t-test reveal that the student performance in online classes has no association with facilitators' educational background or academic degree, as well as demographic characteristics, student evaluation records and instructional achievement. The results of multiple regression analysis show that the facilitator engagement has a positive relation to the enhancement of student interaction, reading discussion messages, and the quality of discussion messages in online discussions. The results of correlation analysis show that the facilitator engagement has a positive impact on both increasing the number of reading discussion messages and enhancing the quality of discussion messages. The facilitator engagement increases the quantity of reading discussion postings and enhances the quality of discussion messages, which would be a substantial contribution to student performance by facilitators. The findings suggest that student performance and academic achievement in online classes are not independent of facilitator engagement.
Kim, Won Ho;Kang, Suk-Nam;Arasu, Mariadhas Valan;Chu, Gyo-Moon;Kim, Da Hye;Park, Jae-Hong;Oh, Young Kyoon;Choi, Ki Choon
Food Science of Animal Resources
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v.35
no.3
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pp.299-306
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2015
The objective of this work was to evaluate the growth performance, feed intake, slaughter characteristics, meat quantity and quality characteristics of Hanwoo steers fed with Italian ryegrass (IRG) silage (TRT). IRG silage consisted 11.70% protein, 2.84% ether extract, 53.50% dry matter digestibility and 63.34% total digestible nutrients. The daily weight gain and feed conversion ratio of TRT were significantly (p<0.01) higher than that of control diet (CON; fed rice straw) in the whole periods. However, the slaughter weight, dressing percentage, quantity grade and quantity traits (marbling score, meat color, fat color, and quality grade) of either TRT or CON were similar. Meat fed TRT diet showed higher crude fat and lightness (L*) value and lower moisture content and pH value compared with the CON diet (p<0.05). Overall the carcass yield was 12.5% higher than CON diet.
Given the industry's unprecedented attention and dedication of resources to voice recognition, this paper introduces and explores a novel idea generation technique whereby ideas are captured directly through verbalization rather than forcing group members to type ideas. A group simulator was used to measure the idea generation performance of individuals who input ideas verbally or via typing in the context of nominal and interacting groups. The results clearly indicate that verbal input represents a more desirable mechanism in a computer-mediated idea generation environment. Liberating group members from the keyboard produces remarkable performance gains. Verbalizing ideas helps individuals focus on analytical thinking and leverage group member ideas, ultimately facilitating the creation of ideas pools that are vastly superior in terms of quantity and quality. These effects were found across nominal and interacting groups. The implications of these results for future research and the design of technologies are discussed.
As the natural flows in rivers dramatically decrease during drought season in Korea, a deterioration of river water quality is accelerated. Thus, consideration of downstream water quality responding to changes in reservoir release is essential for an integrated watershed management with regards to water quantity and quality. In this study, water quality models based on artificial neural networks (ANNs) method were developed using historical downstream water quality (rm $\NH_3$-N) data obtained from a water treatment plant in Geum river and reservoir release data from Daechung dam. A nonlinear multiple regression model was developed and compared with the ANN models. In the models, the rm NH$_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality data such as pH, alkalinity, temperature, and rm $\NH_3$-N of previous time step. The model parameters were estimated using monthly data from Jan. 1993 to Dec. 1998, then another set of monthly data between Jan. 1999 and Dec. 2000 were used for verification. The predictive performance of the models was evaluated by comparing the statistical characteristics of predicted data with those of observed data. According to the results, the ANN models showed a better performance than the regression model in the applied cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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