We discuss a model for acceptance/rejection decision regarding finite populations. The model is based on a beta-binomial prior distribution and additive costs -- relative sampling costs, relative sorting costs and costs of accepted defectives. A substantial part of the paper is devoted to constructing a Bayes sequential sampling acceptance plan (BSSAP) for attributes under the model. It is shown that the Bayes fixed size sampling acceptance plans (BFSAP) are better than the Hald's (1960) single sampling acceptance plans based on a uniform prior. Some tables and examples are provided for comprisons of the minimum Bayes risks of the BSSAP and those of the BFSAP based on a uniform prior and the model.
Kim, Ki-Taek;Kim, Min-Hwan;Park, Ju-Hwan;Lee, Jae-Young;Cho, Hyun-Jong;Yoon, In-Soo;Kim, Dae-Duk
Journal of Ginseng Research
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제42권4호
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pp.512-523
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2018
Background: 20(S)-Protopanaxadiol (20S-PPD) is a fully deglycosylated ginsenoside metabolite and has potent dermal antiaging activity. However, because of its low aqueous solubility and large molecular size, a suitable formulation strategy is required to improve its solubility and skin permeability, thereby enhancing its skin deposition. Thus, we optimized microemulsion (ME)-based hydrogel (MEH) formulations for the topical delivery of 20S-PPD. Methods: MEs and MEHs were formulated and evaluated for their particle size distribution, morphology, drug loading capacity, and stability. Then, the deposition profiles of the selected 20S-PPD-loaded MEH formulation were studied using a hairless mouse skin model and Strat-M membrane as an artificial skin model. Results: A Carbopol-based MEH system of 20S-PPD was successfully prepared with a mean droplet size of 110 nm and narrow size distribution. The formulation was stable for 56 d, and its viscosity was high enough for its topical application. It significantly enhanced the in vitro and in vivo skin deposition of 20S-PPD with no influence on its systemic absorption in hairless mice. Notably, it was found that the Strat-M membrane provided skin deposition data well correlated to those obtained from the in vitro and in vivo mouse skin studies on 20S-PPD (correlation coefficient $r^2=0.929-0.947$). Conclusion: The MEH formulation developed in this study could serve as an effective topical delivery system for poorly soluble ginsenosides and their deglycosylated metabolites, including 20S-PPD.
Recently, research using image-based deep learning is being conducted to determine similar fonts or recommend fonts. In order to increase the accuracy in judging the similarity of Hangul fonts, a previous study was conducted to calculate the similarity according to the combination of stroke elements. In this study, we tried to solve this problem by designing an integrated model that reflects the weights for each stroke element. By comparing the results of the user's font similarity calculation conducted in the previous study and the weighted model, it was confirmed that there was no difference in the ranking of the influence of the stroke elements. However, as a result of comparison by letter sizes, it was confirmed that there was a difference in the ranking of the influence of stroke elements. Accordingly, we proposed a weighted model set separately for each font size.
Purpose - The current study aims to examine the effect of social network factors on travel agency employees' occupational outcomes such as job performance and job satisfaction through innovation behavior in a comprehensive model. Research design, data, and methodology - Based on a theory of social network, the concept of social network was assessed by three factors: a) network size, b) network range, and c) tie strength. To test the proposed hypotheses, structural equation modeling (SEM) was employed based on data from 197 travel agency employees in Korea. Result - The results showed that the associational activity of network size had a positive effect on innovation behavior, while the network range of network size had a significant negative effect on innovation behavior. Subsequently, innovation behavior positively influenced on job performance and job satisfaction, respectively. Conclusions - The results offer some insights into the extended model and have important managerial implications for Korean travel agencies. More specifically, considering diverse domains of social network and organizational research, this study advances critical utility of social network factors in a high facilitating level of innovation behavior, which can help travel agency employees promote their job performance and job satisfaction.
Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
The classical continuum theory-based thin film model is independent of their size and the surface effect can be ignored. But the surface to bulk ratio becomes very large in nano-size structures such as nano film, nano wire and nano beam. In this case, surface effect plays an important role and its contribution of the surface effect must be considered. Molecular dynamics simulation has been a conventional way to analyze these ultra-thin structures but structures in the range between submicro and micro are difficult to analyze by classical molecular dynamics due to the restriction of computing resources and time. Therefore, in present study, the continuum-based method is considered to predict the overall physical and mechanical properties of the structures in nano-scale, especially, for the thin-film. The proposed continuum based-thin plate finite element is efficient and reliable for the prediction of nano-scale film behavior.
An enhanced continuum model for the size dependent strengthening of particle reinforced composites is presented. The model accounts explicitly for the enhanced strength in a discretely defined "punched zone" around the particle in a metal matrix composite as a result of geometrically necessary dislocations developed through a CTE mismatch. The size of the punched zone presents an intrinsic length scale, and this results in the size dependence of the overall behavior of the composite. Results show that predicted 0.2% offset yield stresses are increasing with smaller inclusions and larger volume fractions and this length-scale effect on the enhanced strength can be observed by explicitly including GND region around the particle.
In order to theoretically analyze the creep behavior of high Cr steel at $600^{\circ}C$, a unified elasto-viscoplastic constitutive model based on the consideration of dislocation density is proposed. A combination of a kinetic equation describing the mechanical response of a material at a given microstructure in terms of dislocation glide and evolution equations for internal variables characterizing the microstructure provides the constitutive equations of the model. Microstructural features of the material such as the grain size and spacing between second phase particles are directly implemented in the constitutive equations. The internal variables are associated with the total dislocation density in a simple model. The model has a modular structure and can be adjusted to describe a creep behavior using the material parameters obtained from uniaxial tensile tests.
The deep-learning-based measurement method with the through-focus scanning optical microscopy (TSOM) estimated the size of the object using the classification. However, the measurement performance of the method depends on the number of subdivided classes, and it is practically difficult to prepare data at regular intervals for training each class. We propose an approach to measure the size of an object in the TSOM image using the deep-learning regression model instead of using classification. We attempted our proposed method to estimate the top critical dimension (TCD) of through silicon via (TSV) holes with 2461 TSOM images and the results were compared with the existing method. As a result of our experiment, the average measurement error of our method was within 30 nm (1σ) which is 1/13.5 of the sampling distance of the applied microscope. Measurement errors decreased by 31% compared to the classification result. This result proves that the proposed method is more effective and practical than the classification method.
This paper investigates the relationships between exports, firm size, and firm dynamics. It is based on a longitudinal data covering listed firms in the Korean manufacturing industry. We found the stylized fact that the probability that a firm is exporter increases with firm size. A regression model for the determinant of export/sales ratio including dynamic adjustment process is tested on a cross-section sample for the year 2001. Empirical findings suggest that there is a positive and inversely U-shaped relationship between firm size and export/sales ratio, just for basic material and capital good industry. Except for firm size, the hypotheses concerning human capital intensity, physical capital intensity, R&D intensity, and patent are rejected. Using Granger causality test, we found that the rate of growth of total sales influences the change of the export/sales ratio with time lag for medium-sized firms. Finally, some policy implications are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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