A study on genetic variability and association of yield attributing characters with grain yield was carried out using 35 deepwater rice genotypes. High genotypic co-efficient of variation (GCV) was observed for plot yield, $EBT/m^2$, plant height and days to $50\%$ flowering (DFF). For all the traits, estimates of the phenotypic co-efficient of variation (PCV) were higher than GCV, indicating presence of environmental influence. High heritability and genetic advance was observed for plot yield, $EBT/m^2$ and plant height. Plot yield had significant positive association with test weight, $EBT/m^2$ and DFF. However, test weight had the maximum direct effect on grain yield
Analysis of breeding gains in grain yield has been intensively conducted in wheat, barley, oat, maize, and soybean. Such information is limited in rice. The objective of this study was to compare the breeding gains and cultural gains contributed to yield gains of Korean rice varieties since early 1900s. Two sets of yield data were used for analysis; the historical yield data of 1908 for old japonica cultivars, and present yield data in the years from 1996 to 1998 for the six cultivars, consisting of previous two old cultivars and four contemporary cultivars. The old cultivars were two native cultivars, Jodongi and Damageum, while contemporary cultivars were two premium quality japonica cultivars, Hwaseongbyeo and Dongjinbyeo, and two Tongil-type cultivars, high yielding cultivars developed from indica/japonica hybridization, Milyang23 and Dasanbyeo. The yield differences of old cultivars between the experiments in 1908 and the experiments from 1996 to 1998 were estimated as cultural gains (1.84 tons $\textrm{ha}^{-1}$) due to the improvement of cultivation technology. Yield differences between the old cultivars and contemporary cultivars were considered total yield gains during the periods. These were 2.51 tons $\textrm{ha}^{-1}$ for japonica cultivars and 3.81 tons $\textrm{ha}^{-1}$ for Tongil-type cultivars. From these data, the genetic gain of 0.67 tons $\textrm{ha}^{-1}$ and 1.97 tons $\textrm{ha}^{-1}$ were estimated for japonica cultivars and Tongil-type cultivars respectively. The ratio between cultural gain and genetic gain appeared to be 2.7:1 for japonica cultivars and 1:1 for Tongil-type cultivars. This analysis clearly showed the higher genetic contribution in Tongil-type cultivars than in japonica cultivars, suggesting a guideline to be used when planning new yield improvement programs. Additional implication has emerged when a better yield response to modem cultivation technology was found in one of the old cultivars, suggesting the combined improvement between breeding and cultural improvement is necessary for attaining the maximum yield capacity of a crop.
The practical studies on the method of particle contamination control for yield enhancement in the cleanroom were carried out. The method of the contamination control was proposed, which are composed of data collection, data analysis, improvement action, verification, and implement control. The partition check method and the composition analysis for data collection and data analysis were respectively used in the main board and the cellular phone module production lines. And these methods were evaluated by the variation of yield loss between before and after improvement action. In case that the partition check method was applied, the critical process step was selected and yield loss reduction through improvement actions was observed. While in case that the composition analysis was applied, the critical sources were selected and yield loss reduction through improvement actions was also investigated. From these results, it is concluded that the partition check and the composition analysis are effective solutions for particle contamination control in the cleanroom production lines.
The purpose of this paper is to propose an appropriate evaluation scheme for improvement activities, based on a simple model comprising cash inflow by sales as well as variable and fixed cost expenditures. The paper distinguishes capacity surplus and capacity shortage situations, and examines economic benefits gained by yield increase improvement and capacity increase. The paper then proposes a basic rule of thumb for economic evaluation of improvement activities. The logic is simple but useful in practice, being conducive towards improvement activities under current economic conditions with uncertainties.
Extensive emphasis on milk and milk fat yields with no diversion for beef performance increased the yield efficiency of North American dairy cattle. Heavy demand for North American genetics followed national strain comparison trials in Poland, and US and Canadian dairy cattle and germplasm still are an important source of genetics for many countries. Genetic improvement has accelerated in many countries because of the implementation of sampling programs for young bulls and improved evaluation procedures. Rapid access to information and more frequent calculation of genetic information also are having a positive impact on genetic improvement. Traits other than yield should be considered in a breeding program, but those traits mist have a reasonable opportunity for improvement and sufficient economic worth. Because of ever increasing efficiency, the world's milk supply comes from fewer cows each year. However, no decline in the rate of genetic improvement is apparent under current genetic practices; estimates of heritability are increasing, and a decline in yield efficiency is unlikely in the near future. As management improves, especially for subtropical conditions, many of the selection principles used in temperate climates will be adopted for more adverse environmental conditions.
The amount of rice yield reduction due to inundation should be estimated to analyse economic efficiency of the farmland drainage improvement projects because those projects are generally promoted to mitigate flood inundation damage to rice in Korea. Estimation of rice yield reduction will also provide information on the flood risk performance to farmers. This study presented the relationships between inundated durations and rice yield reduction rates for different rice growth stages from the observed data collected from 1966 to 2000 in Korea, and developed the rice yield reduction estimation model (RYREM). RYREM was applied to the test watershed for estimating the rice yield reduction rates and the amount of expected average annual rice yield reduction by the rainfalls with 48 hours duration, 10, 20, 50, 100, 200 years return periods.
In the semiconductor manufacturing, yield enhancement is an urgent issue. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. Reviewing wafer level and composite lot level yield patterns has always been an effective way of identifying yield inhibitors and driving process improvement. This process is very time consuming and as such generally occurs only when the overall yield of a device has dropped significantly enough to warrant investigation. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map.
Yield is a very important measure that can expresses simply for productivity and performance of company. So, yield is used widely in many industries nowadays. With the development of the information technology and online based real-time process monitoring technology, many industries operate the production lines that are developed into automation system. In these production lines, the product structures are very complexity and variety. So, there are many multi-variate processes that need to be monitored with many quality characteristics and associated process variables at the same time. These situations have made it possible to obtain super-large manufacturing process data sets. However, there are many difficulties with finding the cause of process variation or useful information in the high capacity database. In order to solve this problem, neural networks technique is a favorite technique that predicts the yield of process for process control. This paper uses a neural networks technique for improvement and maintenance of yield in manufacturing process. The purpose of this paper is to model the prediction of a sub process that has much effect to improve yields in total manufacturing process and the prediction of adjustment values of this sub process. These informations feedback into the process and the process is adjusted. Also, we show that the proposed model is useful to the manufacturing process through the case study.
The practical studies on the method of particle contamination control for yield enhancement in the cleanroom were carried out. The method of the contamination control was considered, which is composed of data collection, data analysis, improvement action, verification, and implement control. The composition analysis for data collection and data analysis was used in the cellular phone module packaging lines. And this method was evaluated by the variation of yield loss between before and after improvement action. In case that the composition analysis was applied, the critical sources were selected and yield loss reduction through improvement actions was also investigated. From these results, it is concluded that the composition analysis is effective solutions for particle contamination control in the cleanroom.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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