Purpose: For improving outgoing quality, this study presents a novel sampling framework based on predictive analytics. Methods: The proposed framework is composed of three steps. The first step is the variable selection. The knowledge-based and data-driven approaches are employed to select important variables. The second step is the model learning. In this step, we consider the supervised classification methods, the anomaly detection methods, and the rule-based methods. The applying model is the third step. This step includes the all processes to be enabled on real-time prediction. Each prediction model classifies a product as a target sample or random sample. Thereafter intensive quality inspections are executed on the specified target samples. Results: The inspection data of three Samsung products (mobile, TV, refrigerator) are used to check functional defects in the product by utilizing the proposed method. The results demonstrate that using target sampling is more effective and efficient than random sampling. Conclusion: The results of this paper show that the proposed method can efficiently detect products that have the possibilities of user's defect in the lot. Additionally our study can guide practitioners on how to easily detect defective products using stratified sampling
Purpose: Recently, many quality issues are aroused in military forces, such as failures in K-series weapons, combat boots defects and 40mm ammunition explosion accident. To address these problems, the one and only government defense quality assurance agency, DTaQ(Defense Agency for Technology & Quality) tried to improve many quality assurance procedures and introduced new systems such as MRA(Manufacturing Readiness Assessment), TRA(Technology Readiness Assessment), and etc. However, as the amount of war supplies increasing every year, the resource(budget and manpower) for quality assurance is limited. Therefore, DTaQ had difficulty to handle the issue efficiently and effectively, and we propose the method to address this problem. Methods: The most popular quality assurance technique is a sampling method, in this research, we first review the many sampling techniques and compare the strength and weakness of each method. After then, we selected the most appropriate sampling techniques and applied the procedures in combat force support material and ammunition areas. Results: We can reduce the number of samples dramatically, thus the required amount of labor time and money can be saved. Also, the new sampling technique enforces the supplier to produce the product which meets the target value(desirable value). Conclusion: We can reduce the number of samples dramatically, thus the required amount of labor time and money can be saved. Also, the new sampling technique enforces the supplier to produce the product which meets the target value(desirable value). Lastly, since the new sampling method requires many numerical calculations, we developed a simple android OS smart-phone application which can be used easily in field.
Purpose: This study was conducted to assess the agreement and differences between cervical self-sampling with a Kato device (KSSD) and gynecologist sampling for Pap cytology and human papillomavirus DNA (HPV DNA) detection. Materials and Methods: Women underwent self-sampling followed by gynecologist sampling during screening at two primary health clinics. Pap cytology of cervical specimens was evaluated for specimen adequacy, presence of endocervical cells or transformation zone cells and cytological interpretation for cells abnormalities. Cervical specimens were also extracted and tested for HPV DNA detection. Positive HPV smears underwent gene sequencing and HPV genotyping by referring to the online NCBI gene bank. Results were compared between samplings by Kappa agreement and McNemar test. Results: For Pap specimen adequacy, KSSD showed 100% agreement with gynecologist sampling but had only 32.3% agreement for presence of endocervical cells. Both sampling showed 100% agreement with only 1 case detected HSIL favouring CIN2 for cytology result. HPV DNA detection showed 86.2%agreement (K=0.64, 95% CI 0.524-0.756, p=0.001) between samplings. KSSD and gynaecologist sampling identified high risk HPV in 17.3% and 23.9% respectively (p=0.014). Conclusion: The self-sampling using Kato device can serve as a tool in Pap cytology and HPV DNA detection in low resource settings in Malaysia. Self-sampling devices such as KSSD can be used as an alternative technique to gynaecologist sampling for cervical cancer screening among rural populations in Malaysia.
Jun, Jae Kwan;Kim, Mi Jin;Choi, Kui Son;Suh, Mina;Jung, Kyu-Won
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권9호
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pp.4661-4664
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2012
Mammographic breast density is a known risk factor for breast cancer. To conduct a survey to estimate the distribution of mammographic breast density in Korean women, appropriate sampling strategies for representative and efficient sampling design were evaluated through simulation. Using the target population from the National Cancer Screening Programme (NCSP) for breast cancer in 2009, we verified the distribution estimate by repeating the simulation 1,000 times using stratified random sampling to investigate the distribution of breast density of 1,340,362 women. According to the simulation results, using a sampling design stratifying the nation into three groups (metropolitan, urban, and rural), with a total sample size of 4,000, we estimated the distribution of breast density in Korean women at a level of 0.01% tolerance. Based on the results of our study, a nationwide survey for estimating the distribution of mammographic breast density among Korean women can be conducted efficiently.
Park, Jun-Kyung;Lee, Seung-Hwan;Lee, Jang-Hoon;Han, Songhee;Kang, Hunseung;Kim, Jin-Cheol;Kim, Young Cheol;McSpadden Gardener, Brian
The Plant Pathology Journal
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제29권2호
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pp.144-153
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2013
Diverse bacteria are known to colonize plants. However, only a small fraction of that diversity has been evaluated for their biopesticide potential. To date, the criteria for sampling and selection in such bioprospecting endeavors have not been systematically evaluated in terms of the relative amount of diversity they provide for analysis. The present study aimed to enhance the success of bioprospecting efforts by increasing the diversity while removing the genotypic redundancy often present in large collections of bacteria. We developed a multivariate sampling and marker-based selection strategy that significantly increase the diversity of bacteria recovered from plants. In doing so, we quantified the effects of varying sampling intensity, media composition, incubation conditions, plant species, and soil source on the diversity of recovered isolates. Subsequent sequencing and high-throughput phenotypic analyses of a small fraction of the collected isolates revealed that this approach led to the recovery of over a dozen rare and, to date, poorly characterized genera of plant-associated bacteria with significant biopesticide activities. Overall, the sampling and selection approach described led to an approximately 5-fold improvement in efficiency and the recovery of several novel strains of bacteria with significant biopesticide potential.
Cho, Sung Kyum;Jang, Deok-Hyun;LoCascio, Sarah Prusoff
Asian Journal for Public Opinion Research
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제3권4호
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pp.156-175
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2016
This paper considers whether random sampling always produces more accurate survey results in the case of South Korea. We compare information from the 2010 census to the demographic variables of three public opinion surveys from South Korea: Gallup Korea's Omnibus Survey (Survey A) is conducted every two months by Gallup Korea; the annual Social Survey (Survey B) is conducted by Statistics Korea (KOSTAT); the Korean General Social Survey (KGSS or Survey C) is conducted annually by the Survey Research Center (SRC) at Sungkyunkwan University (SKKU). Survey A uses quota sampling after randomly selecting the neighborhood and initial addresses; Survey B uses random sampling, but allows replacements in some situations; Survey C uses simple random sampling. Data from more than one year was used for each survey. Our analysis suggests that Survey B is the most representative in most respects, and, in some respects, Survey A may be more representative than Survey C. Data from Survey C was the least stable in terms of representativeness by geographical area and age. Single-person households were underrepresented in both Surveys A and C, but the problem was more severe in Survey A. Four-person households and married persons were both over-represented in Survey A. Less educated people were under-represented in both Survey A and Survey C. There were differences in income level between Survey A and Survey C, but income data was not available for Survey B or the census, so it is difficult to ascertain which survey was more representative in this case.
Noise affects the accuracy of three-dimensional shape recovery. Its occurrence is unpredictable and depends on several mechanical, environmental, and other factors. When two-dimensional image sequences are obtained for shape from focus (SFF), mechanical vibration occurs in the translational stage, causing an error in the three-dimensional shape recovery. To address this issue, mechanical vibration is modeled using Newton's second law and the principle of the rack and pinion gear. Then, an optimal sampling step size considering the mechanical vibration is suggested through theoretical demonstration. Experiments conducted with real objects verify the effectiveness of the proposed sampling step size. In this paper, in a realistic environment with noise, the potential of obtaining more accurate three-dimensional reconstruction results of the objects is explored by acquiring the optimal sampling step size, which improves the sampling step size relative to those reported in a previous study performed under similar conditions.
This paper proposes extension of Latin Hypercube Sampling (LHS) to avoid the necessity of using intervals with the same probability area where intervals with different probability areas are used. This method is called Weighted Latin Hypercube Sampling (WLHS). This paper describes equations and detail procedure necessary to apply weight function to WLHS. WLHS is verified through numerical examples by comparing the estimated distribution parameters with those from other methods such as Random Sampling and Latin Hypercube Sampling. WLHS provides more flexible way on selecting samples than LHS. Accuracy of WLHS estimation on distribution parameters is depending on the selection of weight function. The proposed WLHS is applied to seismically isolated structures in nuclear power plants. In this application, clearance-to-stops (CSs) calculated using LHS proposed by Huang et al. [1] and WLHS proposed in this paper, respectively, are compared to investigate the effect of choosing different sampling techniques.
Objectives: We aimed to compare the sampling performance of different flow-based impactor samplers for collecting fungal spores and bacteria and to explore the association of the level of bioaerosols with activity patterns of occupants in daycare center settings. Methods: For comparison of sampling performance, two different flow-based samplers (greater than 100 L/min or not) were selected; a low flow-based sampler (one-stage Andersen sampler) and two high flow-based samplers (DUO SAS SUPER 360 sampler, BUCK bio-culture sampler). We collected airborne mold and bacteria in 30 daycare centers with various levels of contaminated air. Three repeat samplings per each sampler were performed. Mold and bacteria were grown for 96 hours at $25{\pm}1^{\circ}C$ and 48 hours at $35{\pm}1^{\circ}C$, respectively. The Andersen and SAS samplers were used for investigating the association between the level of bioaerosols and the activity patterns of occupants in daycares. Particular matters 10($PM_{10}$), temperature, and relative humidity were monitored as well. Samplings were carried out with one-hour interval from 9 to 5 O'clock. For statistical comparisons, Kruskal-Wallis test, Wilcoxon's signed rank test, and multiple regression analysis were carried out. Results: The airborne level of molds by the low flow-based sampler were significantly higher than that of high flow-based samplers (indoor, P=0.037; outdoor, P=0.041). However, no statistical difference was observed in the airborne level of bacteria by each sampler. Also the level of bioaerosols varied by the time, particularly with different activity patterns in daycare centers. The higher level of mold and bacteria were observed in play time in indoor. Similarly, the concentrations of $PM_{10}$ were significantly associated with the level of bioaerosols (P<0.05). Conclusions: Our findings indicate that the flow rate of sampler, rather than total air volume, could be able to affect the results of sampling. Also, the level of airborne mold and bacteria vary behavior patterns of occupants in indoor of daycare settings. Therefore, different samplers with other flow rate may be selected for mold or bacteria sampling, and activity patterns should be considered for bioaerosol sampling as well.
This paper reports the amount of $^{222}Rn$ and $^{238}U$ in 18 sites of ground water and 30 sites of surface water. The instrument used to count $^{222}Rn$ activity was the liquid scintillation counter (LSC) which could resolute ${\alpha}$ and ${\beta}$ radiations. And $^{238}U$ was analyzed by the inductively coupled plasma (ICP). Radon and Uranium were not detected in raw and treated water which were sampled in a water treatment plant. However, radon ($^{222}Rn$) was high concentration in ground water from Jeon-la, Gang-won. So was uranium ($^{238}U$) in case of ground water from Gang-won, Choong-chung. Radon ($^{222}Rn$) activities were detected less than 15 pCi/L at 5 sampling points, 15~300 pCi/L at 7 sampling points, 300~4000 pCi/L at 6 sampling points. However, Radon ($^{222}Rn$) activities of all ground water samples were less than 4,000 pCi/L, which was bellow American Alternative Maximum Contamination Level (AMCL). Uranium ($^{238}U$) concentrations were less than $0.1{\mu}g/L$ at 5 sampling points, from $0.1{\mu}g/L$ to $20{\mu}g/L$ at 13 sampling points. Uranium was not detected in about 30% of the whole samples, but the concentration ranged from relatively low to high concentrations depending on the sampling point. The minimum detectable activity (MDA) of radon was 15 pCi/L. and the detection limit of uranium was $0.1{\mu}g/L$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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