The sound insulation capacity of a barrier is indicated by its transmission loss. In this study, the sound transmission loss of a sound barrier filled with rice-straw particles was measured by the transfer function method and a laboratory measurement method. The results of the two measurements were compared. The transmission losses measured by the two methods were similar above a frequency of 500 Hz. The loss increased greatly upon the introduction of a plywood to the sound barrier. The results of this study are expected to be used to design sound barriers for roads.
The purpose of this study is to suggest a brassiere sizing chart for elderly women. 2 control dimensions(under bust girth and cup size) were chosen as 2 axes of brassiere size chart. A loss function was used to determined intervals of under bust girth and cup size of size chart, because the loss function introduces the concept of frequency to size chart for better customer's satisfaction. From the dual distribution table whose intervals had been determined by a loss function. The 15 sizs, which had more than 2% of appearance were suggested for brassiere size chart. The suggested brassiere sizes covered 87.6% of all subjects. Considering that KS brassiere size chart consisting of 32 sizes covers 88.5%, the suggested brassiere size chart would be considered quite feasible. Also it is suggested supply reference measurement chart relevant to brassiere manufacturing for 10 most frequent sizes.
Quality requirements of manufactured products or parts are given in the form of specification limits on the quality characteristics of individual units. If a product is to meet the customer's fitness for use criteria, it should be produced by a process which is stable or repeatable. In other words, it must be capable of operating with little variability around the target value or nominal value of the product's quality characteristic. In order to maintain and improve product quality, we need to apply statistical process control techniques such as histogram, check sheet, Pareto chart, cause and effect diagram, or control charts. Among those techniques, the most important one is control charting. The cumulative sum (CUSUM) control charts have been used in statistical process control (SPC) in industries for monitoring process shifts and supporting online measurement. The objective of this research is to apply Taguchi's quality loss function concept to cost based CUSUM control chart design. In this study, a modified quality loss function was developed to reflect quality loss situation where general quadratic loss curve is not appropriate. This research also provided a methodology for the design of CUSUM charts using Taguchi quality loss function concept based on the minimum cost per hour criterion. The new model differs from previous models in that the model assumes that quality loss is incurred even in the incontrol period. This model was compared with other cost based CUSUM models by Wu and Goel, According to numerical sensitivity analysis, the proposed model results in longer average run length in in-control period compared to the other two models.
The concept of producer's tolerance, in contrast to the consumer's tolerance, is a natural consequence of continuous loss functions. It is based on the premise that any unit product whose quality characteristic deviated from its traget value inflicts a loss, and that this less is a continuous monotonically increasing function of the magnitude of deviation. This concept of the emphasis on loss function to improve quality of products on the side of customer is introduced by Taguchi. This paper considers the problem of determining the optimum producer's tolerance by continous loss fuction of Taguchi and proposes a probablistic model for the problem. The difference between the proposed probablistic approach and the approach taken in Taguchi is also pointed out.
In this paper we propose how to simultaneously optimize multiple responses for robust design when data are collected from a combined array. The proposed method is based on the quadratic loss function. An example is illustrated to show the proposed method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권1호
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pp.71-80
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2007
The present paper investigates estimation of a scale parameter of a gamma distribution using a loss function that reflects both goodness of fit and precision of estimation. The Bayes and empirical Bayes estimators rotative to balanced loss functions (BLFs) are derived and optimality of some estimators are studied.
Machines and facilities are physically or chemically degenerated by continuous usage. One of the results of this degeneration is the process mean shift. By the result of degeneration, non-conforming products and malfunction of machine occur. Therefore a periodic preventive resetting the process is necessary. This type of preventive action is called 'preventive maintenance policy.' Preventive maintenance presupposes that the preventive (resetting the process) cost is smaller than the cost of failure caused by the malfunction of machine. The process mean shift problem is a field of preventive maintenance. This field deals the interrelationship between the quality cost and the process resetting cost before machine breaks down. Quality cost is the sum of the non-conforming item cost and quality loss cost. Quality loss cost is due to the deviation between the quality characteristics from the target value. Under the process mean shift, the quality cost is increasing continuously whereas the process resetting cost is constant value. The objective function is total costs per unit wear, the decision variables are the wear limit (resetting period) and the initial process mean. Comparing the previous studies, we set the process variance as an increasing concave function and set the quality loss function as Cpm+ simultaneously. In the Cpm+, loss function has different cost coefficients according to the direction of the quality characteristics from target value. A numerical example is presented.
The purpose of this study is to suggest a brassiere sizing chart for elderly women. It is found that there is no direct linear relationship between cup size and under bust girth from the analsis of breast measurements. These 2 factors(under bust girth and cup size) were chosen as 2 axes of brassiere size chart. A loss function was used to determined intervals of bust girth and cup size of size chart, because the loss function introduces the concept of frequency to size chart for better customer's satisfaction. From the dual distribution table whose intervals had been determinde by a loss function. The 15 sizes, which had more than 2% of appearance were suggested for brassiere size chart. The suggested brassierc sizes covened 87.6% of all subjects. Considering that KS brassiere size thart consisting of 32 sizes covers 88.5%, the suggested brassiere size chart would be considered quite feasible. Also is suggested supply reference measurement chart relevant to brassiere manufacturing for 10 most frequent sizes.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권4호
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pp.469-486
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2020
Entropy is an important term in statistical mechanics that was originally defined in the second law of thermodynamics. In this paper, we consider the maximum likelihood estimation (MLE), maximum product spacings estimation (MPSE) and Bayesian estimation of the entropy of an inverse Weibull distribution (InW) under a generalized type I progressive hybrid censoring scheme (GePH). The MLE and MPSE of the entropy cannot be obtained in closed form; therefore, we propose using the Newton-Raphson algorithm to solve it. Further, the Bayesian estimators for the entropy of InW based on squared error loss function (SqL), precautionary loss function (PrL), general entropy loss function (GeL) and linex loss function (LiL) are derived. In addition, we derive the Lindley's approximate method (LiA) of the Bayesian estimates. Monte Carlo simulations are conducted to compare the results among MLE, MPSE, and Bayesian estimators. A real data set based on the GePH is also analyzed for illustrative purposes.
It is important to remove fog for accurate object recognition and detection during preprocessing because images taken in foggy adverse weather suffer from poor quality of images due to scattering and absorption of light, resulting in poor performance of various vision-based applications. This paper proposes an end-to-end deep learning-based single image de-fogging method using U-Net architecture. The loss function used in the algorithm is a loss function based on Mahalanobis distance with fog features, which solves the problem of domain shifts, and demonstrates superior performance by comparing qualitative and quantitative numerical evaluations with conventional methods. We also design it to generate fog through the VGG19 loss function and use it as the next training dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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