New evaluation method for the particle size and morphology via change of ground particle during a grinding process was investigated. The grinding experiments were carried by a planetary ball mill. The relationship between the particle outline of the scanning electron microscopy photograph and measurement line, the measurement contact number was evaluated. The value of contact number decreased with the increase in the particle size of the ground sample, and varied with the experimental conditions. The value of contact number, which is related to the particle size of the raw sample, changed at the various experimental conditions.
제조용 액체 크로마토그래피는 주로 생화학물질에서 유용성분을 분리하는 데 사용된다. 본 연구에서는 제조용 충전물($15{\mu}m$)이 채워진 역상 액체 크로마토그래피를 이용하여 sample size에 따른 흡착특성을 고찰하였다. 시료는 향미제인 5'-GMP이고 이동상은 $KH_2PO_4$ 수용액 20mM과 메탄올을 97:3 (vol.%)으로 혼합하여 사용하였다. 실험결과에 의하면 sample size가 증가해도 체류인자는 거의 일정하였지만 $1{\mu}g$ 이상에서는 peak의 모양이 비대칭성이 되었다. 또한 sample size가 증가함에 따라서 이론단수는 감소하였고 농도가 작은 경우 peak width가 크기 때문에 이론단수는 더 작았다. 본 실험조건에서 5'-GMP는 Freundlich 비선형흡착식에 비교적 잘 일치하였다.
Whenever planning a study design or preparing a research proposal it is highly recommended that investigators decide the optimum sample size that is required to yield an outcome of interest with a predetermined level of precision. This is because that, all else being equal, if a study with less than the optimum sample size would not detect the significance of differences in reality, and similarly, if a study with more than the optimum sample size will be costly. For these reasons, the majority of peer reviewed biomedical journals assess the adequacy of sample size requirements. The calculated sample size is used as a target number of samples to be collected to provide an estimate of the parameter with the desired and predetermined level of accuracy, and the sample size is a major determinant of the probability of detecting diseased animals from the population. There is no single method of calculating sample size for any given study design. In this context, the purpose of this article is to provide a collection of formulas and examples for some typical situations likely to be encountered in veterinary clinical practice and to highlight the importance of performing prospective sample size calculations when planning a research. Specifically, this paper is concerned with the basic principle of sample size calculation, and considerations for methodological applications were illustrated for a given data set. Also included in this paper is factors influencing sample size calculations using a statistically valid techniques. Appropriate methods to consider these factors are presented.
Sample size determination is critical, but not easy to do. Sample size defined as the number of observations in a sample to be studied should be big enough to have a high likelihood of detecting a true difference between groups. Practical procedure for determining sample size, using $G^*$power and previous dental articles, was shown in this study. Examples involving independent t-test, paired t-test, one-way analysis of variance(ANOVA), and one-way repeated-measures(RM) ANOVA were used. The purpose of this study is to enable researchers with non-statistical backgrounds to use in practice freely available statistical software G*power to determine sample size and power.
In this study, general bacterial counts and coliform counts, which are hygienic indicator microorganisms, were tested for candy, chocolate, and jelly which are easily available and enjoyed around. After dropping each sample on the desk, indoors, and outdoors, it is immediately collected, or washed and collected to confirm the myth of the 3-second rule. Immediately after removing the wrapping paper, each sample was dropped on the desk, indoors, and outdoors, and after 3 seconds from the moment of contact with the surface, and then collected in a sample bag using sterilized sanitary gloves. After the same operation, each sample was rinsed for 5 seconds using sterilized sanitary gloves and sterilized distilled water, and then collected in a sample bag. The number of bacteria detected in non-washing candies was 41 CFU/g at outdoor and the number of bacteria detected in non-washing chocolate was 76 CFU/g at outdoor. The number of bacteria detected in non-washing jellies was 79 CFU/g at outdoor. Coliform group was not detected in all samples. This showed good results at the level of m = 10,000 or less, which is an allowable value suggested in the Food Code. Also, effect of washing on contaminated food was confirmed. This result is remarkably low compared with the microorganism specimens shown in Food Code, and it is confirmed that contamination occurs but not high value. Therefore, the myth of the 3-second rule is true compared to the figures based on Food Code. However, it showed the characteristics of bacteria that could survive and cross-contaminate on dry food surfaces and emphasized the importance of hygiene through food contact to unsanitary surfaces to minimize the risk of food poisoning.
This paper deals one of the methods of system identification, especially on-line system identification in time-domain. The algorithm in this study needs all states of the system as well input to it for system identification. In this reason, Kalman filter is used for state estimation. But in order to implement a state estimator, the fact that a system model must be known is logical contradiction. To overcome this, state estimation and system parameter estimation are performed simultaneously in one sample. And the result of the system parameter estimation is used as basis to state estimation in next sample. On-line system identification comes, in every sample by performing both processes of state estimation and parameter estimation that are related mutually and recursively. This paper demonstrates the validity of proposed algorithm through an example of an unstable inverted pendulum system. This algorithm can be useful for on-line system identification of a system that has fewer number of measurable output than system order or number of states.
In order to improve the quality and sensory evaluation of Fermented Soybean(Chungkugjang meju) were investigated. The samples were prepared and fermented by the inoculation of Bacillus strains (B. subtilis, number 1, B. natto, number 2) that the product made With sanitary canned food. 1. The water content of samples was 46.75~50.60%, pH 5.35~6.95 and total acidity 3.26~3.62. 2. The reducing sugar of content for sample was 9.49~10.05%, Amino-N, 67~396mg% and the activity of protease was 0.36~1.49unit/g. 3. The heavy metals analyzed from sample cans, iron, tin and lead content of sample were 5.32~5.84ppm, 27.31~29.04ppm and 0.019~0.021ppm. 4. Therefore, results that Chungkugjang-meju manufactured from B. natto starter induced better product Quality and sensory test than that of the B. subtilis strain.
In this manuscript, a modified single sampling plan is proposed for the inspection of products in which the nonconforming items can be classified in to two categories namely critical and non-critical; and explained with the help of industrial example. The operating procedure of this plan is also proposed and the performance measures such as the probability of acceptance, average sample number, average total inspection and average out going quality are also derived. The optimal parameters are determined which will have minimum sample size. The efficiency of the proposed plan is also discussed over the conventional single sampling plan. The extensive tables for selecting a modified single sampling plan based on AQL and LQL are provided for both Binomial and Poisson distributions and explained with the help of industrial data.
This paper proposes sequential control charts with an upper bound on sample size. Existing sequential control charts have no restriction on the number of observations at a sampling point. For situations where sampling and testing an item is time-consuming or expensive, sequential control charts may not be directly applied. When the number of observations in a sampling point reaches the upper bound and there is no out-of-control signal, the proposed cumulative sequential control chart defers the decision to the next sampling point of which starting value is the value of the current statistic. Two Markov chains, inner and outer chains, are used to derive the formulas for evaluating the performance of the proposed chart. It is compared with $\bar{X}$ and cumulative sum control charts with fixed and variable sample sizes. The fast initial response (FIR) feature is studied. Guidelines for the design of the proposed charts are also given.
In the study rainfall frequency analysis attemped the many specific property data record duration it is differance from occur to error-term and probability ditribution of concern manifest. error-term analysis of method are fact sample data using method in other hand it is not appear to be fault that sample data of number to be small random variates. Therefore, day-rainfall data: to randomicity consider of this study sample data to the Monte Carlo method by randomize after data recode duration of form was choice method which compared an assumed maternal distribution from splitting frequency analysis consequence. In the conclusion, frequency analysis of chuncheon region rainfall appeared samll RMSE to the Gamma II distribution. In the rainfall frequency analysis estimate RMSE using random variates great transform, RMSE is appear that return period increasing little by little RMSE incresed and data number incresing to RMSE decreseing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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