We investigate the influence of subjects or observations on regression coefficients of generalized estimating equations using the influence function and the derivative influence measures. The influence function for regression coefficients is derived and its sample versions are used for influence analysis. The derivative influence measures under certain perturbation schemes are derived. It can be seen that the influence function method and the derivative influence measures yield the same influence information. An illustrative example in longitudinal data analysis is given and we compare the results provided by the influence function method and the derivative influence measures.
The estimation of yield for semiconductor devices requires not only establishment of critical area but also a new parameter of process defect density that contains inspection mean defect density related cleanness of manufacure process line, minimum feature size and the total number of mask process. We estimate the repaired yield of memory devide, leads the semiconductor technique, repaired by redundancy scheme in relation with defect density distribution function, and we confirm the repaired yield for different devices as this model. This shows the possibility of the yield estimation as statistical analysis for the condition of device related cleanness of manufacture process line, design and manufacture process.
본 논문은 레이아웃 수정에 따른 수율차 계산을 위한 새로운 모델을 제안한다. 패턴 사이의 빈 공간의 크기를 늘리거나 줄이는 레이아웃 변경으로 인한 결함 평균치의 차를 구하기 위한 식이 단락 결함과 개방 결함에 대해 제시 되었다. 미세 패턴인 조그를 포함한 구부러진 연결선등을 가지는 복잡한 레이아웃 변경은 패턴을 작은 조각으로 쪼개고 패턴 사이의 공간과 패턴의 폭을 재정의 함으로써 새롭게 모델링 하였다. 이 모델은 레이아웃 변경에 의한 수율 변화와 결함 제한적 수율에 대한 비용함수 모니터링을 쉽게 할 수 있다는 장점을 갖는다.
As the function of a product is advanced and the process is refined, the yield in the fine manufacturing process becomes an important variable that determines the cost and quality of the product. Since a fine manufacturing process generally produces a product through many steps, it is difficult to find which process or equipment has a defect, and thus it is practically difficult to ensure a high yield. This paper presents the system architecture of how to build a smart manufacturing system to analyze the big data of the manufacturing plant, and the equipment factor analysis methodology to increase the yield of products in the smart manufacturing system. In order to improve the yield of the product, it is necessary to analyze the defect factor that causes the low yield among the numerous factors of the equipment, and find and manage the equipment factor that affects the defect factor. This study analyzed the key factors of abnormal equipment that affect the yield of products in the manufacturing process using the data mining technique. Eventually, a methodology for finding key factors of abnormal equipment that directly affect the yield of products in smart manufacturing systems is presented. The methodology presented in this study was applied to the actual manufacturing plant to confirm the effect of key factors of important facilities on yield.
Index-coupled(IC) DFB 레이저에서 여러 가지 kL과 양 단면 반사율 조합에 대하여 문턱 전류 이상에서 주입 전류에 따른 단일 모드 수율을 구하였고 그 결과를 문턱 전류에서 f number에 따른 단일 모드 수율과의 관련성에 대하여 검토하였다. 그결과 문턱 전류 이상에서 단일 모드 수율과 문턱 전류에서 f number에 따른 단일 모드 수율과의 관련성이 매우 적음을 알수 있었다. 문턱 전류 이상에서 kL이 0.8과 1.25인 경우가 kL이 2와 3인 경우에 비하여 SHB 현상이 작아 단일 모드 수율이 큼을 알 수 있었다 또한 양 단면 반사율 조합이 AR-HR과 AR-CL에 대하여 AR 단면의 반사율이 단일 모드 수율에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 양 단면 반사율 조합이 AR-HR인 경우 AR단면의 반사율이 작을수록 단일 모드 수율은 크게 나타났다. 반면에 AR-CL의 경우 최대의 단일 모드 수율을 나타내는 최적의 AR단면의 반사율이 존재하였다. 본 논문에서 수행한 IC DFB 레이저의 단일 모드 수율 계산에서는 kL이 0.8이고 양 단면 반사율 조합이 AR(1%)-HR인 경우가 문턱전류 이상에서 단일 모드 수율이 가장 컸다.
Since Mittag-Leffler introduced the so-called Mittag-Leffler function, a number of its extensions have been investigated due mainly to their applications in a variety of research subjects. Shukla and Prajapati presented a lot of formulas involving a generalized Mittag-Leffler function in a systematic manner. Motivated mainly by Shukla and Prajapati's work, we aim to investigate a generalized multi-index Mittag-Leffler function and, among possible numerous formulas, choose to present several formulas involving this generalized multi-index Mittag-Leffler function such as a recurrence formula, derivative formula, three integral transformation formulas. The results presented here, being general, are pointed out to reduce to yield relatively simple formulas including known ones.
Production of inulo-oligosaccharides from inulin was carried out with the maximum yield of 94% using a purified endoinulinase from Aspergillus ficcum. The optimum reaction temperature and pH were 55-60$^{\circ}C$ and pH 5.5-6.0, respectively. The Michaelis constant and maximum reaction velocity of the endoinuinase for inulin were 13.27 g/L and 0.13 g/L$.$min at 55$^{\circ}C$, pH 5.5, respectively. Inulin source had no significant effect on oligosaccharide yield and product composition, although initial production rate differed according to inulin origins. The reaction pH was a critical factor in inulo-oligosaccharide production because considerable free monosaccharides were released, decreasing oligosaccharide yield at low pH conditions. An empirical relationship describing the reaction performance was developed from kinetic data: the time to reach maximum oligosaccharide yield (tw) as a function of initial concentration of inulin (lo) and enzyme (Eo); i.e., log tM = -1.025 log Eo - 0.011 l0 + 2.655.
This paper presents the evaluation of the impact of climate change on water resources and yield capacity of Asa and Kampe reservoirs. Trend analysis of mean temperature, runoff, rainfall and evapotranspiration was carried out using Mann Kendall and Sen's slope, while runoff was modeled as a function of temperature, rainfall and evapotranspiration using Artificial Neural Networks (ANN). Rainfall and runoff exhibited positive trends at the two dam sites and their upstream while forecasted ten-year runoff displayed increasing positive trend which indicates high reservoir inflow. The reservoir yield capacity estimated with the ANN forecasted runoff was higher by about 38% and 17% compared to that obtained with historical runoff at Asa and Kampe respectively. This is an indication that there is tendency for water resources of the reservoir to increase and thus more water will be available for water supply and irrigation to ensure food security.
Densification behavior of mixed copper and tool steel powder under cold compaction was investigated. By mixing the yield functions proposed by Fleck et al. and by Gurson for pure powder in terms of volume fractions and contact numbers of Cu powder new mixed yield functions were employed for densification of powder composites under cold compaction. The constitutive equations were implemented into a finite element program (ABAQUS) to compare with experimental data for densificatiojn of mixed powder under cold isostatic pressing and cold die compaction. finite element calculations by using the yield functions mixed by contact numbers of Cu powder agreed better with experimental data than those by volume fractions of Cu powder.
Densification behavior of mixed copper and tool steel powder under cold compaction was investigated. By mixing the yield functions originally proposed by Fleck-Gurson for pure powder, a new mixed yield functions In terms of volume fractions and contact numbers of Cu powder were employed in the constitutive models. The constitutive equations were implemented into a finite element program (ABAQUS) to compare with experimental data. and with calculated results from the model of Kim et at. for densification of mixed powder under cold isostatic pressing and cold die compaction. Finite element calculations by using the yield functions mixed by contact numbers of Cu powder agreed better with experimental data than those by volume fractions of Cu powder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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