Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.11a
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pp.205-211
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2011
The papaer reviews four theoretical acceptance sampling plans as OC(Operating Characteristics) curve based inspection, rectifying inspection, switching inspection, and continuous inspection. In addition, the study presents practical limitations of theoretical acceptance sampling by attribute and by variable. Finally, following research also recommends the sampling inspection based on production technology. However, the inspection method requires quality expertise with various experience and implicit knowledge of the field.
Orientation data of discontinuities are of paramount importance for rock slope stability studies because they control the possibility of unstable conditions or excessive deformation. Most orientation data are collected by using linear sampling techniques, such as borehole fracture mapping and the detailed scanline method (outcrop mapping). However, these data, acquired by the above linear sampling techniques, are subjected to bias, owing to the orientation of the sampling line. Even though a weighting factor is applied to orientation data in order to reduce this bias, the bias will not be significantly reduced when certain sampling orientations are involved. That is, if the linear sampling orientation nearly parallels the discontinuity orientation, most discontinuities orientation data which are parallel to sampling line will be excluded from the survey result. This phenomenon can cause serious misinterpretation of discontinuity orientation data because critical information is omitted. In the case study, orientation data collected by using the borehole fracture mapping method (vertical scanline) were compared to those based on orientation data from the detailed scanline method (horizontal scanline). Differences in results for the two procedures revealed a concern that a representative orientation of discontinuities was not accomplished. Equal-area, polar stereo nets were used to determine the distribution of dip angles and to compare the data distribution fur the borehole method versus those for the scanline method.
Kim, Nam Hee;Song, Ho June;Kim, Ki Youn;Ma, Hye Lan;Yi, Gwang Yong;Jeong, Jee Yeon
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.24
no.2
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pp.201-207
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2014
Objectives: Flow rate stability is very important for obtaining reliable measurements. However there is no easily used method for checking whether the flow rate set at the initial stage is sustained during sampling. The purpose of this study was to develop a method to evaluate the flow rate performance of gas sampling pumps with adsorbents commonly used to sample gases. Materials and methods: We tested the back pressure of gas sampling pumps commonly used in Korea with adsorbents such as charcoal and silica tubes and attempted to discover the combination conditions of adsorbents in accordance with back pressure required by ISO standard 13137. Results: We found the combination of sampling adsorbents to be applicable to the pressure drop required by the ISO standard for evaluating flow rate stability under increasing pressure drop and long term (eight-hour) performance. Conclusions: This evaluation method of using a sampling media matrix for checking flow rate stability as proposed by this study could be a highly useful tool for determining the reliability of the performance pumps before sampling.
To reduce the redundancy within samples that resulted from uniform sampling method, nonuniform sampling or nonredundant-sample coding methods can be considered. But it is well-known that when conventional nonuniform sampling methods are applied directly to speech signal, the amount of data required is comparable to or more than that required by uniform sampling method like PCM. To overcome this problem, we consider properties of speech signal in the sense of perception, and suggest a nonuniform sampling method at the maxima and minima of speech wave. To analyze the performance of the suggested method, compression ratio is considered. We show that compression ratio can be improved by silence detection, which can't be implemented by conventional methods based on uniform sampling. As experimental results, compression ratios of 1.54 without silence detection and 2.88 with silence detection for 8kHz 8-bit PCM signals are obtained.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.4
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pp.233-239
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2022
The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.
Since there are multiple random variables in the probabilistic load flow (PLF) calculation of distribution system containing distributed generation (DG) and electric vehicle charging load (EVCL), a Monte Carlo method based on composite sampling method is put forward according to the existing simple random sampling Monte Carlo simulation method (SRS-MCSM) to perform probabilistic assessment analysis of voltage quality of distribution system containing DG and EVCL. This method considers not only the randomness of wind speed and light intensity as well as the uncertainty of basic load and EVCL, but also other stochastic disturbances, such as the failure rate of the transmission line. According to the different characteristics of random factors, different sampling methods are applied. Simulation results on IEEE9 bus system and IEEE34 bus system demonstrates the validity, accuracy, rapidity and practicability of the proposed method. In contrast to the SRS-MCSM, the proposed method is of higher computational efficiency and better simulation accuracy. The variation of nodal voltages for distribution system before and after connecting DG and EVCL is compared and analyzed, especially the voltage fluctuation of the grid-connected point of DG and EVCL.
In this paper we compare the performance of 4 different algorithms for converting the sampling frequency of an audio from 44.1KHz to 48KHz. The algorithms considered here include the basic polyphase method. sine function based method. multi-stage method. and B-spline based method. For a fair comparison, the sampling rate converters using the 4 algorithms are redesigned under a high fidelity condition. Then, their H/W complexities are compared in terms of the computational complexity and the memory size. As a result, it is shown that the basic polyphase method and sine function based method outperform the other two in terms of the computational complexity, while the B-spline based method requires less memory than the others.
In industrial control systems, flow measurement is a very important issue. It is frequently needed to calculate how much total fluid or gas flows through a cross-section. Flow volume measurement tools use simple sampling or rectangle methods. Actually, flow volume measurement process is an integration process. For this reason, measurement systems using instantaneous sampling technique cause considerably high errors. In order to make more accurate flow measurement, numerical integration methods should be used. Literally, for numerical integration method, Rectangular, Trapezoidal, Simpson, Romberg and Gaussian Quadrature methods are suggested. Among these methods, trapezoidal rule method is quite easy to calculate and is notably more accurate and contains no restrictive conditions. Therefore, it is especially convenient for the portable flow volume measurement systems. In this study, the volume measurement of air which is flowing through a cross-section is achieved by using PLC ladder diagram. The measurements are done using two different approaches. Trapezoidal rule method is proposed to measure the flow sensor signal to minimize measurement errors due to the classical sampling method as a different approach. It is concluded that the trapezoidal rule method is more effective than the classical sampling.
To investigate a proper sampling method for anchovy eggs and larvae in coastal waters of the South Sea, replicated samplings were made by different towing methods with different sampling gears and compared in terms of abundance and length composition. There was no significant difference in abundance in samples from vertical and oblique tows with a ring net. The abundance by replicated vertical tows with a ring net was not significantly different, but significant difference in abundance among sampling stations were found. The ring net sampled anchovy eggs in significantly greater numbers than collected by a NORPAC net, but both gears were not effective in obtaining quantitative samples of anchovy larvae larger than 3 mm. Therefore, samples by vertical tows with a ring net during the day at various stations is more efficient at estimating the density of anchovy eggs in an area compared to replicated sampling at a single station.
Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data and understand the characteristics of classified clusters have been discussed for the optimal water quality monitering network. For empirical study, data of two years (2005, 2006) at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in Yongdam reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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