The two-stage sequential test, suggested by Baker [2] for testing hypotheses $H_0:\mu=\mu_0$ and $H_1:\mu=\mu_1$ of $N(\mu,\sigma^2)$ with the unknown $\sigma^2$ would not be amenable for applications unles some cluses on the choice of the first-stage sample size are available. The study in this paper is intended to shed some light on the size of the first-stage sample. An approximate method is used to estimate an optimal initial sample size that minimizes the average sample number. In brief, the optimal size is a strictly monotone decreasing function of the quantity $(\mu_1-\mu_0)/\sigma$. Empirical and simulation results are used to ascertain the negligible effect of possible errors due to approximations and assumptions used.
Adaptive sampling design is the selection procedure which depends on observed values of the variable of interest. It is the method which could be applied to the rare and unapproachable population. Adaptive cluster sampling strategies are more efficient than simple random sampling on equivalent sample size. Adaptive sampling with new estimators through the Rao-blackwell method have lower variance than Horvitz-Thompson (HT) and Hansen-Hurwitz (HH). Also, to determine suitable sample size, it was used expected sample and the method finding appropriate sample size by changing initial sample size were studied.
To maximize and sustain the productivity of Monascus pigments, various environmental and nutritional parameters, such as the initial moisture content, pH, inoculum size, sample size, and nutrient supplement, that influence pigment production were evaluated in solid-state cultures as follows: initial moisture content, $50\%;$ pH, 6.0; inoculum size $1\;\times\;10^4$ spore cells $(grams\;of\;dry\;solid\;substrate)^{-1};$ sample size, 300 g. All supplementary nutrients (carbon, nitrogen, and mineral sources) added has inhibitory effects on the cell growth and red pigment production. In open tray culture the maximum biomass yield and specific productivity of red pigments were 223 mg DCW $(grams\;of\;initial\;dry\;substrate)^{-1}$ and, $47.6\;OD_{500}\;(DCW\;grams)^{-1}h^h{-1}$ respectively.
Minimum ignition energies of hydrogen/air and methane/air mixtures have been investigated numerically by solving unsteady one-dimensional conservation equations with detailed chemical kinetic mechanisms. Initial kernel size needed for numerical calculation is a sensitive function of initial pressure of a mixture and should be estimated properly to obtain quantitative agreement with experimental results. A simple macroscopic model to determine minimum ignition energy has been proposed, where the initial kernel size is correlated with the quenching distance of a mixture and evaluated from the quenching distance determined from experiment. The simulation predicts minimum ignition energies of two sample mixtures successfully which are in a good agreement with the experimental data for the ranges of pressure and equivalence ratio.
In this study, the size effect in measuring the fracture toughness of rock was investigated using the ISRM Suggested Method for Fracture toughness using Chevron Bend Specimens. Total 58 specimens were prepared with 4 different diameters, 29, 42, 54, 68mm and center cut-chevron notch. In addition to this, to evaluated the effect of anisotropy of Jecheon granite, which is the sample for this study, core drilling direction was adjusted perpendicular(short transverse) and parallel(arrester) to the rift plane in the sample and the measured fracture toughness for each direction were compared. Important results obtained from this study are as follows. Level ll test condition is more adequate than l, because of low data scattering and precision and corrected fracture toughness of Jechoen granite measured and 2.2MPa{{{{ SQRT { m} }}}} for arrester direction with minimum initial crack length 0.7cm. From the relationship between core diameter and initial crack length presented in the ISRM testing method, the specimen diameter should be bigger than 47mm. The fracture toughnesses measured for arrester and short transverse directon show 10% difference. This is to the anisotropy of Jecheon granite possessing rift plane.
Monte Carlo localization is known to be one of the most reliable methods for pose estimation of a mobile robot. Much research has been done to improve performance of MCL so far. Although MCL is capable of estimating the robot pose even for a completely unknown initial pose in the known environment, it takes considerable time to give an initial estimate because the number of random samples is usually very large especially for a large-scale environment. For practical implementation of the MCL, therefore, a reduction in sample size is desirable. This paper presents a novel approach to reducing the number of samples used in the particle filter for efficient implementation of MCL. To this end, the topological information generated off- line using a thinning method, which is commonly used in image processing, is employed. The topological map is first created from the given grid map for the environment. The robot scans the local environment using a laser rangefinder and generates a local topological map. The robot then navigates only on this local topological edge, which is likely to be the same as the one obtained off- line from the given grid map. Random samples are drawn near the off-line topological edge instead of being taken with uniform distribution, since the robot traverses along the edge. In this way, the sample size required for MCL can be drastically reduced, thus leading to reduced initial operation time. Experimental results using the proposed method show that the number of samples can be reduced considerably, and the time required for robot pose estimation can also be substantially decreased.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.2
no.2
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pp.61-68
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1999
The variety of crystalline structure and mechanical properties of PP filament treated with dry heat treatment at different draw ratio has been studied. Crystalline structure and mechanical properties of annealed PP filament at different draw ratio has been examined by XRD, UTM, and density method. Heat treatment has been carried out $100^{\circ}C$, $120^{\circ}C$$140^{\circ}C$ for 30min. in dry oven. From the results of this study, it found the following facts. It was found that the crystallinity and crystallite size of (110) plane of sample were increased with increasing of annealed temperature and draw ratio. The crystalline form of annealed sample which was undrawn showed ${\alpha}$, ${\beta}$ mixing form below $120^{\circ}C$ and showed ${\alpha}$ form at $140^{\circ}C$. But the crystalline form of annealed sample which was drawn showed ${\alpha}$ form at $120^{\circ}C$. Initial modulus and tensile strength were increased with increasing of annealing temperature, and the degree of orientation was decreased with decreasing of annealing temperature.
Purpose: Present study was designed to examine the casual relationships among web service quality, customer satisfaction, initial trust and off-line visit intention in hospital website. Research object was limited to web service quality of general hospital. We applied path analysis model in order to test the hypotheses and research model. Methods: Survey tool, that is, Questionnaire had obtained validity through literature survey, exploratory survey and pretest and sample 320 was selected. For statistical treatment of pretest and main analysis, SPSS18.0 and AMOS18.0 were employed and Structural equation model was employed as analysis method. Results: Result of this study shows as follows. Factors of web service quality have an effect on customer satisfaction and initial trust, both of customer satisfaction and initial trust have an effect on off-line visit intention. Also customer satisfaction affects initial trust. Especially, customer satisfaction and initial trust were empirically confirmed as the important factors preceding off-line vis it intention. Conclusion: Therefore, present study shows that customer satisfaction and initial trust are important factors that medium and small size hospitals have to emphasize to raise performance. However, present study has some limitations to additionally research in the future.
Two measures of distributive mixing are examined: the standard deviation $\sigma$ and the maximum error E, among average concentrations of finite-sized samples. Curves of E versus sample size L are easily interpreted in terms of the size and intensity of the worst flaw in the mixture. E(L) is sensitive to the size of this flaw, regardless of the overall size of the mixture. The measures are used to study distributive mixing for time-periodic flows in a rectangular cavity, using the mapping method. Globally chaotic flows display a well-defined asymptotic behavior: E and $\sigma$ decrease exponentially with time, and the curves of E(L) and $\sigma$ (L) achieve a self-similar shape. This behavior is independent of the initial configuration of the fluids. Flows with large islands do not show self-similarity, and the final mixing result is strongly dependent on the initial fluid configuration.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.10
no.3
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pp.240-253
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2017
Latin hypercube sampling is widely used design-of-experiment technique to select design points for simulation which are then used to construct a surrogate model. The exploration/exploitation properties of surrogate models depend on the size and distribution of design points in the chosen design space. The present study aimed at evaluating the performance characteristics of various surrogate models depending on the Latin hypercube sampling (LHS) procedure (sample size and spatial distribution) for a diverse set of optimization problems. The analysis was carried out for two types of problems: (1) thermal-fluid design problems (optimizations of convergent-divergent micromixer coupled with pulsatile flow and boot-shaped ribs), and (2) analytical test functions (six-hump camel back, Branin-Hoo, Hartman 3, and Hartman 6 functions). The three surrogate models, namely, response surface approximation, Kriging, and radial basis neural networks were tested. The important findings are illustrated using Box-plots. The surrogate models were analyzed in terms of global exploration (accuracy over the domain space) and local exploitation (ease of finding the global optimum point). Radial basis neural networks showed the best overall performance in global exploration characteristics as well as tendency to find the approximate optimal solution for the majority of tested problems. To build a surrogate model, it is recommended to use an initial sample size equal to 15 times the number of design variables. The study will provide useful guidelines on the effect of initial sample size and distribution on surrogate construction and subsequent optimization using LHS sampling plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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