The studies of congruence in organizational research have explored the concepts such as person-job fit person-organization fit, or person-environment fit. The relevant studies dealt with the fit level as an important influencing factor on the performance. In particular, researchers have agreed that employees can be motivated by the high level fit of person-organization. However, few research developing an alternative methodological approach has been done. For the purpose mentioned above the statistics like D, |D| or $D^2$ and the Q values such as Q(the correlation between two sets of interval measures) or $Q_r$(the correlation between two rankings) have been conventionally adopted in spite of numerous methodological problems. In general, these traditional indices such as difference scores, or Q values, are nondirectional and add an extra weight to differences of lager magnitude. Therefore, Edwards (1993) introduced the polynomial regression and the response surface analysis to overcome flaws with conventional approaches. However, the method-ological approaches did not reflect the profile characteristics of person-organizational value fit and wouldn't be a proper solution for the fit level of person-organization value maximizing performance. Hence, this paper investigates alternative methodological approaches, the multivariate polynomial regression and the multiple response surface analysis, to avoid the problems issued from conventional ways.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.6
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pp.1143-1148
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2002
This paper analyses the transient response of a spherical elastic shell located near fee surface and impinged by spherical step-exponential acoustic shock waves. The problem is solved through extension of a method (Huang, 1969) previously formulated for the excitation in an infinite domain, which employs the classical separation of variables, series solutions, and Laplace transform technique The effect of the free surface reflection is taken into account using the image source method. The reflection of the incident wave has been treated by the same image formulation. If the reflection of the pressure field scattered and radiated by the shell is considered, the problem becomes that of multiple scattering by two spheres. However, this is in general negligible considering errors inherent from other sources and that the scattered and radiated pressure waves emanating from the shell are small. Thus, the problem is reduced to that of a structure immersed in an infinite fluid and impinged upon the origin and the image incident.
Kim, Byung-Soo;Edler, Lutz;Park, Jin-Joo;Fournier, Dietrich Von;Haase, Wulf;Sautter-Bihl, Mare-Luise;Hagmuller, Egbert;Gotzes, Florian;Thielmann, Heinz Walter
Toxicological Research
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v.20
no.2
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pp.89-100
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2004
The comet assay (also called the single-cell gel electrophoresis assay) has been widely used for detecting DNA damage and repair in individual cells. Since the conventional methods of evaluating comet assay data using frequency statistics are unsatisfactory we developed a new quantitative measure of DNA damage/repair that is based on all information residing in the dose/time-response curves of a comet experiment. Blood samples were taken from 25 breast cancer patients before undergoing radiotherapy. The comet assay was performed under alkaline conditions using isolated lymphocytes. Tail DNA, tail length, tail moment and tail inertia of the comet were measured for each patient at four doses of $\gamma$-rays (0, 2, 4 and 8 Gy) and at four time points after irradiation (0, 10, 20 and 30 min) using 100 cells each. The resulting three-dimensional dose-time response surface was modeled by multiple regression, and the second derivative, termed 2D, on dose and time was determined. A software module was programmed in SAS/AF to compute 2D values. We applied the new method successfully to data obtained from cancer patients to be assessed for their radiation sensitivity. We computed the 2D values for the four damage measures, i.e., tail moment, tail length, tail DNA and tail inertia, and examined the pairwise correlation coefficients of 2D both on the log scale and the unlogged scale. 2D values based on tail moment and tail DNA showed a high correlation and, therefore, these two damage measures can be used interchangeably as far as DNA repair is concerned. 2D values based on tail inertia have a correlation profile different from the other 2D values which may reflect different facets of DNA damage/repair. Using the dose-time response surface, other statistical models, e.g., the proportional hazards model, become applicable for data analysis. The 2D approach can be applied to all DNA repair measures, Le., tail moment, tail length, tail DNA and tail inertia, and appears to be superior to conventional evaluation methods as it integrates all data of the dose/time-response curves of a comet assay.
This paper provides an evaluation of an optimization-based, multiple-input double-output (MIDO) run-to-run (R2R) control scheme for general semiconductor manufacturing processes. The controller in this research, termed adaptive dual response optimizing controller (ADROC), can serve as a process optimizer as well as a recipe regulator between consecutive runs of wafer fabrication. In evaluation, it is assumed that the equipment model could be appropriately described by a pair of second-order polynomial functions in terms of a set of controllable variables. Of practical relevance is to consider a drifting effect in the equipment model since in common semiconductor practice the process tends to drift due to machine aging and tool wearing. We select a typical application of R2R control to chemical mechanical planarization (CMP) in semiconductor manufacturing in this evaluation, and there are five different CMP process scenarios demonstrated, including mean shift, variance increase, and IMA disturbances. For the controller, ADROC, an on-line estimation technique is implemented in a self-tuning (ST) control manner for the adaptation purpose. Subsequently, an ad hoc global optimization algorithm based on the dual response approach, arising from the response surface methodology (RSM) literature, is used to seek the optimum recipe within the acceptability region for the execution of next run. The main components of ADROC are described and its control performance is assessed. It reveals from the evaluation that ADROC can provide excellent control actions for the MIDO R2R situations even though the process exhibits complicated, nonlinear interaction effects between control variables, and the drifting disturbances.
This study was carried out to develop the normal temperature-circulatable retort sterilized imitation crab leg (RSIC) with long shelf-life by retort sterilization. We have examined the optimum retort sterilization conditions and quality characteristics of the RSIC. Central composite design for response surface methodology (RSM) was adopted for optimization of retort sterilization, and experimental central composite design consisted of 11 samples such as 4 factorial points; 4 star points; 3 central points. Sterilization temperature and $F_0-value$ for retort sterilization were chosen for independent variables, and shearing force, whiteness and sensory score about texture were selected as a dependent variable. As a results of RSM analysis, multiple response optimization for the RSIC by Minitap statistical programing was $F_0-value$ 3.3 min. at $117.5{^{\circ}C}$. Also RSM analysis indicated such as sterilization temperature during retort sterilization was the most influential factor, while $F_0-value$ little affected on quality of the RSIC.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.23
no.10
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pp.782-787
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2010
Recently the solution-based thin film technology has often been treated in the field of device fabrication owing to easy process and convenience for the development of various semiconductor devices and sensors. We deposited on glass substrate single-walled carbon nanotubes (SWNTs)/silane hybrid thin films by multiple spray-coating which is one of solution-based processes, and examined their electrical response for humidity. Generally silane binders which are often mixed in carbon nanotube (CNT) solution to adhere CNTs to substrate well form easily each own functionalized group on the surface of CNTs after they are hardened by way of the hydrolysis reaction. In this work, we investigated how silane binders (TEOS (tetraethoxy silane), MTMS (methyltrimethoxysilane) and VTMS (vinyltrimethoxysilane)) in CNT thin films make effect to their electrical response on humidity. As the result, we found that the resistance in the samples using TEOS was changed dramatically while it was almost invariant in the samples using MTMS and VTMS for increasing humidity.
Silica is one of the most abundant compounds found in nature. Immoderate exposure to crystalline silica has been linked to pulmonary disease and crystalline silica has been classified as a Group I carcinogen. Ultrafine (diameter <100 nm) silica particles may have different toxicological properties compared to larger particles. We evaluated the effect of ultrafine silica nanoparticles on mouse bone marrow-derived dendritic cells (BMDC) and murine dendritic cell line, DC2.4. The exposure of dendritic cells (DCs) to ultrafine silica nanoparticles showed a decrease in cell viability and an induction of cell death in size- and concentration-dependent manners. In addition, in order to examine the phenotypic changes of DCs following co-culture with silica nanoparticles, we added each sized-silica nanoparticle along with GM-CSF and IL-4 during and after DC differentiation. Expression of CD11c, a typical DC marker, and multiple surface molecules such as CD54, CD80, CD86, MHC class II, was changed by silica nanoparticles in a size-dependent manner. We also found that silica nanoparticles affect inflammatory response in DCs in vitro and in vivo. Finally, we found that p38 and NF-${\kappa}B$ activation may be critical for the inflammatory response by silica nanoparticles. Our data demonstrate that ultrafine silica nanoparticles have cytotoxic effects on dendritic cells and immune modulation effects in vitro and in vivo.
In recent years, with the vigorous development of visual algorithms, a large amount of research has been conducted on blade surface defect detection methods represented by deep learning. Detection methods based on deep learning models must rely on a large and rich dataset. However, the geographical location and working environment of wind turbines makes it difficult to effectively capture images of blade surface defects, which inevitably hinders visual detection. In response to the challenge of collecting a dataset for surface defects that are difficult to obtain, a multi-class blade surface defect generation method based on the StyleGAN3 (Style Generative Adversarial Networks 3) deep learning model and PBGMs (Physics-Based Graphics Models) method has been proposed. Firstly, a small number of real blade surface defect datasets are trained using the adversarial neural network of the StyleGAN3 deep learning model to generate a large number of high-resolution blade surface defect images. Secondly, the generated images are processed through Matting and Resize operations to create defect foreground images. The blade background images produced using PBGM technology are randomly fused, resulting in a diverse and high-resolution blade surface defect dataset with multiple types of backgrounds. Finally, experimental validation has proven that the adoption of this method can generate images with defect characteristics and high resolution, achieving a proportion of over 98.5%. Additionally, utilizing the EISeg annotation method significantly reduces the annotation time to just 1/7 of the time required for traditional methods. These generated images and annotated data of blade surface defects provide robust support for the detection of blade surface defects.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.9
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pp.1305-1310
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2010
In a practical design process, the method of extracting the design space information of the complex system for verifying, improving, and optimizing the design process by taking into account the design variables and their shape tolerance is very important. Finite element analysis has been successfully implemented and integrated with design of experiment such as D-Optimal array; thus, a response surface model and optimization tools have been obtained, and design variables can be optimized by using the model and these tools. Then, to guarantee the robustness of the design variables, a robust design should be additionally performed by taking into account the statistical variation of the shape tolerance of the optimized design variables. In this study, a new approach based on the use of the response surface model is proposed; in this approach, the standard normal distribution of the shape tolerance is considered. By adopting this approach, it is possible to simultaneously optimize variables and perform a robust design. This approach can serve as a means of efficiently modeling the trade-off among many conflicting goals in the applications of finite element analysis. A case study on the robust optimal design of disc brakes under thermal loadings was carried out to solve multiple objective functions and determine the constraints of the design variables, such as a thermal deformation and weight.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.4
s.316
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pp.28-35
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2007
Airbone laser altimeters have been utilized for 3D topographic mapping of the earth, moon, and planets with high resolution and accuracy, which is a rapidly growing remote sensing technique that measures the round-trip time emitted laser pulse to determine the topography. The traveling time from the laser scanner to the Earth's surface and back is directly related to the distance of the sensor to the ground. When there are several objects within the travel path of the laser pulse, the reflected laser pluses are distorted by surface variation within the footprint, generating multiple echoes because each target transforms the emitted pulse. The shapes of the received waveforms also contain important information about surface roughness, slope and reflectivity. Waveform processing algorithms parameterize and model the return signal resulting from the interaction of the transmitted laser pulse with the surface. Each of the multiple targets within the footprint can be identified. Assuming each response is gaussian, returns are modeled as a mixture gaussian distribution. Then, the parameters of the model are estimated by LMS Method or EM algorithm However, each response actually shows the skewness in the right side with the slowly decaying tail. For the application to require more accurate analysis, the tail information is to be quantified by an approach to decompose the tail. One method to handle with this problem is proposed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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